团队成员：

闫勇 院士（组长）

团队主要研究方向：

1. 粉体物料流动特征参数在线测量

研发静电传感器，融合数字信号处理和人工智能算法，测量圆管或方形管道中气送粉体的流速、浓度、流量、粒度分布，为解决火力发电、冶金、化工、医药制造、食品加工等行业中的粉体流动参数的实时测量和控制问题提供技术保障。

2. 工业烟囱粉尘排放在线连续测量

面向电力、冶金、建材及垃圾焚烧等行业的烟尘排放监测需求，研发基于静电传感器和数字信号处理技术的粉尘流速、浓度、粒度分布及质量流量在线连续测量方法。研究颗粒荷电与粉尘速度、粒度分布、及温湿度之间的相互关系；开展电极结构优化设计、静电信号优化处理、多参数补偿与现场标定研究，提高复杂工况下的粉尘测量灵敏度与稳定性。研制适用于工业烟囱和烟道的粉尘排放监测仪器，为排放过程24/7实时监控、除尘设备效能评价及异常排放预警提供技术支撑。

3. 航空航天发动机尾烟物理特征参数在线测量

面向航空航天发动机试验与运行状态评估需求，研究发动机尾烟颗粒（炭烟、金属氧化物等）的带电机理，探索基于静电传感器阵列的颗粒速度、浓度及粒径分布等物理参数的在线测量方法。重点研究高温、高速及强电磁干扰环境下的传感器优化设计、参数解耦问题，以及动态标定问题，建立尾烟颗粒特征与发动机工况及燃烧之间的关联模型。研发尾烟多参数在线连续监测系统，为发动机特性评估、颗粒物排放表征及异常状态识别提供科学数据。

4. 机械设备转速和状态监测

面向旋转机械与传动系统的运行监测需求，利用运动部件表面电荷引起的静电感应信号，研究基于静电传感的转速、转向、振动及径向位移等参数的非接触测量方法。围绕金属与非金属转轴、齿轮、传动带等典型对象，开展电极阵列设计、信号调理电路、信号处理、时频特征提取与多源信息融合研究，分析被测物体表面特征、传感间距及环境因素对测量系统性能的影响。

5. 人物行为的自动监测

面向智慧空间、健康照护及人机交互需求，研究人体本身以及活动引起的电荷变化与电场扰动机理，开展基于静电传感的人物存在感知、运动检测、姿态识别与空间定位研究。通过隐含式非接触电极阵列或可穿戴静电传感器获取人物活动信号，融合电场建模、时序特征分析与机器学习算法，探索人体位置、运动距离及姿态的联合估计方法。研究温湿度、地面材质、衣物、个体差异等对传感器的影响及补偿策略，研发低功耗、低成本、易部署的人物行为监测系统，为智慧居家和办公环境提供感知手段。