11月4日下午，智能制造工程学院在至善211开展了一场主题为《复杂环境条件多传感器融合的通风机故障诊断研究进展》的高水平讲座。张军教授担任主讲人，学院全体教师参与了此次讲座。

张军教授作讲座

张军教授围绕复杂环境下通风机故障诊断的技术难点展开深入解析。他指出，通风机作为工业生产、矿山开采等领域的关键设备，其运行环境常伴随高温、高湿、粉尘干扰等复杂条件，传统单一传感器诊断方法易出现误判、漏判问题。为此，张教授团队深耕多传感器融合技术，通过优化传感器布局、构建数据融合算法模型，实现了对通风机振动、温度、气流等多维度数据的精准采集与综合分析。

团队研究取得成效

随后，张教授详细介绍了团队的研究核心进展：基于数据采集和综合分析提出的自适应加权融合算法，有效提升了复杂环境下故障特征提取的准确性；基于深度学习的故障识别模型，可快速定位轴承磨损、叶轮不平衡等常见故障，诊断效率较传统方法提升30%以上。同时，他结合实际应用案例，展示了该研究在降低设备维护成本、保障生产安全方面的显著成效。

讲座结束后教师们纷纷表示：张教授的讲座聚焦科研前沿，内容兼具理论深度与实践价值，不仅为师生提供了宝贵的学术借鉴，也为相关领域的技术创新与产业应用搭建了交流平台，对推动科研与教学融合、助力行业高质量发展具有重要意义。（图文/智能制造工程学院余嘉文）