基于石墨烯-铜纳米颗粒柔性应变传感器的输送带跑偏与撕裂检测方法研究

为解决输送带跑偏与撕裂故障检测中传统方法（如机器视觉、超声波）易受环境干扰、稳定性差的问题，研究人员开发了一种基于石墨烯-铜纳米颗粒（GrCuNPs）复合材料的柔性应变传感器。该传感器通过铜纳米颗粒桥接石墨烯形成高效导电网络，将应变能力提升至120%，灵敏度（GF）达72，并具备防水特性。结合STFT-2D-CNN算法，实现了跑偏与撕裂故障96.893%的高精度检测，为工业监测提供了可靠解决方案。

　　

在煤炭开采等工业场景中，输送带是物料运输的核心设备，但其跑偏和撕裂故障会引发生产效率下降、设备寿命缩短甚至安全事故。传统检测方法如机器视觉易受光线、粉尘干扰，机械触控和电磁检测则存在稳定性差、适应性不足等缺陷。如何实现高精度、抗干扰的实时监测成为行业痛点。

辽宁工程技术大学机械工程学院的研究团队提出了一种创新解决方案：基于石墨烯-铜纳米颗粒（GrCuNPs）复合材料的柔性应变传感器。该研究通过将铜纳米颗粒（CuNPs）嵌入石墨烯导电层，构建了具有桥接效应的三维导电网络，显著提升了传感器的应变能力（从95%增至120%）和灵敏度（GF从21提升至72）。传感器采用单面粘合热塑性聚氨酯（TPU）薄膜封装，具备优异的防水性能，适用于复杂工业环境。相关成果发表在《Sensors and Actuators A: Physical》。

研究团队采用短时傅里叶变换（STFT）将传感器信号转换为时频图，结合二维卷积神经网络（2D-CNN）和支持向量机（SVM）构建了故障识别模型。传感器以纵向（Arrangement 1）和横向（Arrangement 2）两种排布方式贴合输送带表面，分别捕获跑偏和撕裂导致的异常应变信号。

实验部分
通过扫描电镜（SEM）和电阻测试证实，铜纳米颗粒在石墨烯片层间形成桥接结构，拉伸时能维持导电通路连续性。传感器在750次耐久性测试后仍保持稳定，响应/恢复时间分别为332 ms和300 ms。

Sensing mechanism of the GrCuNPs sensor
理论分析表明，石墨烯片层间的接触电阻在拉伸时会因间距增大而升高，而铜纳米颗粒通过形成替代导电路径（"电子高速公路"）缓解电阻突变，这是灵敏度提升的关键机制。

Conclusions
该传感器在输送带监测中展现出96.893%的故障识别准确率，突破了传统非接触式检测的环境限制。研究不仅为工业设备故障监测提供了新范式，还拓展了柔性传感器在恶劣环境下的应用边界。

重要意义

1. 技术创新：首次将GrCuNPs复合材料应用于输送带监测，通过"纳米桥接"效应解决纯石墨烯导电层易断裂的问题。
2. 工业价值：相比现有技术，该系统具备实时无线传输、抗粉尘干扰等优势，符合智慧矿山建设需求。
3. 学科交叉：融合材料科学（纳米复合材料）、信号处理（STFT）和人工智能（2D-CNN），为故障诊断领域提供多学科协同范例。

研究团队特别指出，Pengfei Li（通讯作者）牵头的这项工作得到了国家自然科学基金（51905246、52204215、52174115）等项目的支持，相关技术已申请专利保护。未来计划将传感器与物联网平台深度集成，实现矿山运输系统的全自动化智能运维。