科技日报记者 王禹涵
“咔嚓——”在西安交通大学机械工程学院的课堂上，一台迷你风力发电机突然发出异响，一旁的电脑屏幕随之跳出齿轮裂纹的红色预警。这个等比例缩小的教学风机，搭载的正是陈雪峰教授团队研发的“稀疏感知”诊断系统。
“就像在嘈杂的市场听清一根针落地的声音。”陈雪峰这样比喻道。他率领团队研发的风电装备变转速诊断系列产品与系统，已在全国100多个风场、上万台风机上应用，降低维护成本30%以上，新增产值超过3亿元，为我国风电装备安全运行保驾护航。
给工业装备装上“火眼金睛”
2025年年初，新疆哈密某风电场的两台6.7兆瓦大型风电机组异常，系统自动报警。运维人员立即调取远程监测数据：增速箱齿轮高速级出现早期点蚀。令人惊讶的是，此时风机转速正随着阵风剧烈波动，传统检测手段根本无法捕捉这一微弱故障。
“故障诊断其实就像玩拼图。”在课堂上，陈雪峰喜欢用这个生动的例子解释“稀疏感知”理论，“传统诊断方法需要采集所有数据才能重构信号，就像必须买一整盒拼图才能拼出完整图案。而稀疏采样，只要随机抽取几块关键‘拼图’，通过智能算法就能推理出完整画面。”这种“少即是多”的感知方式，启发了他的研究团队。
陈雪峰解释，在机械故障检测中，微弱的故障信号往往淹没在复杂噪声和海量数据中，“稀疏感知”可以利用特征信源的稀疏性，敏锐地感知隐藏于海量数据中的有用信息，实现有效的特征辨识和故障诊断。
但将理论搬进真实场景却源自一次外出调研。2009年，在河北张北县-35℃的风电场，为了检测风机运转情况，陈雪峰带着笔记本爬上一台65米高的风机。刺骨寒风中，电脑却因低温罢工了。
“当时我就想，必须找到更‘聪明’的诊断方法。”回到学校后，陈雪峰带领团队突破传统：不是增加传感器数量，而是用最精简的方式捕捉关键信号。他们开发的算法能在变转速工况下，捕捉到复杂的振动信号，并将其“翻译”成清晰的特征图谱，让故障信号像心电图一样清晰可见。
如今，这套系统就像24小时在岗的“医生”，已成功预警上千起故障。更神奇的是，它还能区分“感冒”和“心脏病”——准确识别齿轮损伤、轴承磨损等不同故障类型。
把风力发电场搬进课堂
“同学们，这个蒸压釜开门结构的案例，来自杨立娟老师真实的横向课题。”在《工程有限元与数值计算》课堂上，陈雪峰总能把枯燥的理论变成跌宕起伏的工程故事。他把大型航空叶片模型，等比例缩小成学生实验设备；将获得国家奖的风电诊断技术，简化成课程设计题目。就连动漫里的机械场景，也会被他拿来分析。有次他用《攻壳机动队》的义体结构讲解应力分布，台下学生眼睛都亮了。
“想当总师吗？先学会用工程师思维解题。”陈雪峰开设的“系统工程与工程项目管理”课堪称交大“网红”。每学期邀请10位行业总师授课，要求必须讲真实案例。有位总师带来某叶片断裂事故分析，学生们通宵建模求证，最后溯源竟是一个0.1毫米的装配偏差所致。这种沉浸式教学效果显著：学生杨志勃听完叶片检测课后，毅然转入陈老师团队；博士生曹杰明开发的闸机有限元分析法，直接应用于高铁国产化项目。
通过使用先进的信号处理和机器学习技术来创新机械系统的故障诊断方法，正是陈雪峰及其团队深耕的研究领域。根据爱思唯尔Scopus报告显示，近五年（2019—2024）陈雪峰在该研究领域的影响力位列全球学者前列，为世界范围内该研究主题下最主要的研究者。
在团队里，陈雪峰立下规矩：不搞“纸上谈兵”的论文、不培养“温室里的花朵”。他常对学生说：“选择做科研就像进少林寺，得先做好挑水三年的准备。”博士生张敏为了验证风电算法，在戈壁滩连续蹲守三个月，最终数据被写入国际标准。
目前，陈雪峰正带领团队进军海上风电与量子诊断领域，围绕量子传感与诊断技术、海上风电装备开展深入研究。针对海上超大型风力发电装置，团队已在东海大桥、南澳勒门列岛、揭阳神泉等风场开展运行安全监控工作。在那片更为辽阔而“稀疏”的天地里，他们继续追寻“装备强国”的梦想。
