2022年7月20日，机械与信号处理领域权威学术期刊《Mechanical System and Signal Processing》（MSSP, IF=8.934, 中科院分区1区, Top期刊）在线发表了智能感知与健康监测课题组博士生欧曙东的最新研究成果：“Online shock sensing for rotary machinery using encoder signal”。论文的通讯作者为赵明副教授。

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冲击感知对于保障生产可靠性与安全性至关重要。然而受限于成本、安装环境以及快速响应需求等因素，通过振动传感器等外置手段的冲击感知技术往往难以在工业4.0时代大规模应用。

针对上述瓶颈，作者构建了一种无需外置传感器的旋转机械冲击感知方案：对本用于伺服控制的编码器信号进行适当的处理，借助信息复用技术，实现设备的“零成本”冲击感知。为了捕捉到编码器信号中由冲击引起的微弱特征，作者提出了一种定秩的在线鲁棒主成分分析 (Rank-estimated online Robust Principal Component Analysis, REO-RPCA) 方法。静态测试结果证明，与振动加速度信号相似，编码器信号能够有效地反映设备的冲击状况。在此基础上，动态测试的结果表明，所提方案能够有效感知设备在不同工况下的冲击特性。作者的研究成果有望为旋转机械的智能感知提供新的思路。