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龙图腾网获悉福州大学申请的专利利用PVDF压电传感器实现接触滑动快速检测的装置与方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118310657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410421289.8，技术领域涉及：G01L1/16；该发明授权利用PVDF压电传感器实现接触滑动快速检测的装置与方法是由吴海彬;黄力文设计研发完成，并于2024-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用PVDF压电传感器实现接触滑动快速检测的装置与方法在说明书摘要公布了：本发明提出利用PVDF压电传感器实现接触滑动快速检测的装置与方法，包括PVDF压电传感器、信号采集模块、控制器，所述控制器存储有滑动检测识别算法；所述PVDF压电传感器经信号采集模块与控制器相连；所述信号采集模块将PVDF压电传感器的电信号转换为电压信号，并将电压信号转换为所述控制器处理的数字信号；所述控制器以滑动检测识别算法执行接触滑动快速检测；本发明能基于PVDF压电传感器，利用神经网络算法实现接触滑动的快速检测，解决传统技术下该类检测作业检测速度慢，准确率低的问题。

本发明授权利用PVDF压电传感器实现接触滑动快速检测的装置与方法在权利要求书中公布了：1.利用PVDF压电传感器实现接触滑动快速检测的装置，其特征在于：包括PVDF压电传感器、信号采集模块、控制器，所述控制器存储有滑动检测识别算法；所述PVDF压电传感器经信号采集模块与控制器相连；所述信号采集模块将PVDF压电传感器的电信号转换为电压信号，并将电压信号转换为所述控制器处理的数字信号；所述控制器以滑动检测识别算法执行接触滑动快速检测； 所述滑动检测识别算法包括用于识别滑动信号的神经网络模型； 实现接触滑动快速检测的具体步骤如下： 步骤1：所述控制器在启动程序时载入训练好的神经网络模型； 步骤2：所述控制器建立与所述信号采集模块间的通讯； 步骤3：所述PVDF压电传感器的电信号经所述信号采集模块转换，由所述控制器采集得到数字信号； 步骤4：所述控制器采集完一个周期的传感器信号，立即计算该周期内的信号时频域特征值，将特征值作为神经网络模型的输入，得到滑动检测识别结果，实现接触滑动的快速检测； 所述神经网络模型建立过程包括在以下步骤； 步骤A1：分别在接触滑动和接触非滑动两种接触状态下采集大量的传感器信号组成传感器信号数据集； 步骤A2：对采集得到的传感器信号逐条进行降噪处理；所述传感器信号为时间序列，使用VMD分解与重构的方法实现信号降噪； 步骤A3：提取信号特征，构建信号特征集，从步骤A2中得到的降噪后的信号提取出用于表征PVDF压电传感器信号特征的多个时域和多个频域信号特征； 步骤A4：优化神经网络模型的参数，使用蜣螂优化算法DBO对长短期记忆网络LSTM参数进行优化，提高神经网络的收敛速度和识别准确率，将步骤A3得到的信号特征集作为神经网络的训练集和测试集，采用神经网络识别的错误率作为适应度函数，通过更新迭代得到最佳参数值； 步骤A5：构建神经网络模型，使用步骤A3得到的信号特征集和步骤A4优化得到的LSTM网络参数构建神经网络模型； 步骤A3中所提取的时域和频域信号特征为机械振动信号的常规表述指标，在进行接触滑动快速检测时，PVDF压电传感器的探测面与被检测物体直接接触。

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