航空航天、核电装备等重大装备，服役安全保障至关重要。典型如航空发动机是飞机的“心脏”，极端服役环境导致灾难事故时有发生，运行安全保障是航空发动机的永恒主题。大中型航空发动机是一种在高速（高压转子速度超过14000 rpm、叶尖线速度可达400 m/s）、高温（高压涡轮进口温度可达2000 K）、重载（推重比可达10、起飞推力可高达20吨）、强扰动（进口气流综合畸变指数可达12%）等极端服役环境下运行的高精密复杂机械装备，被誉为现代工业“皇冠上的明珠”。发动机工作条件恶劣多变、使用工况复杂。因此发动机服役过程的健康监测与故障诊治至关重要。
重大装备运行安全监控 - 陈 雪峰
(1) 航空发动机振动传递路径研究
建立的双转子结构动力学模型，分析振动传递路径、振动对故障形成的作用以及典型振动故障的发展机制，探究故障响应特征；通过复杂输入与少测点输出响应的关联分析，建立多输出与少输出的映射关系。
(2) 空天发动机感知技术与健康管理
研究航空发动机流道高温与叶片裂纹感知原理与传感手段；研究强噪声干扰下微弱故障信号的过完备稀疏表示字典构建方法，揭示强噪声信号的稀疏消减机制；研究寿命预测方法。构建发动机机载监测诊断EHM系统、直升机HUMS系统、航天发动机健康管理体系与可重复使用动力的核心机载诊断模块。
(3) 叶端定时系统
“叶端定时”是航空发动机研制与使用中非接触测试的前瞻、核心与卡脖子技术。试制了叶尖间隙动态测试原理样机，耐高温电容传感器已经完成基于高温试验箱的1300℃高温试验；突破了逼近香农采样定理的稀疏感知基础理论点，研发了冷端叶片微小裂纹识别方法与软硬件，叶端定时分辨率10ns。在燃气轮机上进行批装，应用到大科学装置、航发研制等测试。
(4) PHM
针对高铁定期维修容易造成维修量大、工作强度高、准确性不足的局面；而且劳动力密集型维修体制无法在国外复制，难以满足高铁海外出口的维修保障需求。针对核电安全与智能发展的需求，研究基于故障机理、大数据驱动的智能诊断方法，逐渐向状态维修体制过渡，从而保障运行安全、提高维修效率，满足国内和海外维修保障需求。
图1 航空发动机轴承寿命实验台
项目：国家重点基础研究计划（973计划）“航空发动机运行安全基础研究”，3500万元
国家杰出青年科学基金“机械系统动态监测、诊断与维护”
国家自然科学基金“航空发动机高温材料/先进制造及故障诊断科学基础”重大计划集成项目
核电智能运维重点研发计划、联合实验室项目
合作单位：空军工程大学、中国航发，中车集团青岛四方、永济电机、中核工程、美林数据
论著：
(1) Yan R, Gao R X, Chen X. Wavelets for fault diagnosis of rotary machines: A review with applications[J]. Signal Processing, 2014, 96: 1-15.
(2) Chen X, Du Z, Li J, et al. Compressed sensing based on dictionary learning for extracting impulse components[J]. Signal Processing, 2014, 96: 94-109.
(3) 基于稀疏分解理论的航空发动机轴承故障诊断，机械工程学报，2015.
(4) 《机械结构化稀疏学习诊断理论与应用》，科学出版社，2021
(5) 《航空发动机运行安全基础研究》，科学出版社，2021
(创新港)
