在交通装备状态感知方面，目前已经进入多技术融合发展阶段，MEMS传感器、光纤传感器、无线传感网络等在轨道交通、智能汽车等领域实现规模化应用，传感技术正从单一物理量检测向多参数融合感知转变，从接触式向非接触式、分布式传感演进。器件层面向微型化、智能化、低功耗方向突破。柔性传感器、自供能传感器等新型器件将成为主流；感知机理向多物理场耦合和极端环境适应性拓展。
智能感知方法研究当前面临复杂工况和恶劣环境的多重挑战：交通线路与环境病害不确定性高，感知数据海量且分析处理难度大，对实时性和定位精度要求严苛；车载传感器节点分布缺乏优化，多模态感知融合能力不足；关键部件全方位、全寿命检测能力薄弱。
面向交通装备的数据与模型融合技术目前正从数据驱动向知识引导转型。当前研究集中在多源异构数据融合、物理模型与数据驱动模型结合、实时在线学习等方面，通过深度学习、迁移学习处理传感器、运维记录等海量数据，但面临数据质量参差、模型可解释性不足、小样本学习困难等挑战。
为解决上述问题及应对挑战，实验室拟从以下3个子方向开展研究：
1. 面向交通装备的传感机理与新型器件设计
针对交通装备智能感知需求，重点研究新型传感机理与器件设计。探索多物理场耦合传感机理，开发适应高速、高温、强振动等极端工况的传感器件；研制基于MEMS、柔性电子、自供能技术的微型化、低功耗智能传感器，实现分布式部署和长期监测；发展前沿传感技术，突破传统传感在精度、响应速度、环境适应性的局限；研究传感器与边缘计算芯片集成设计，实现感知端实时数据处理。
2. 面向交通装备的智能感知方法
针对复杂工况和恶劣环境下交通装备智能感知的挑战，研究多模态协同感知方法体系。优化传感节点空间部署策略，构建泛在感知网络实现全域覆盖；发展压缩感知技术解决海量数据传输与处理瓶颈；推进视觉、振动、声学、温度等多模态信息深度融合，实现感知信息互补与协同增强；建立覆盖关键部件全寿命周期的动态感知模型，实现从被动检测向主动预测性维护转变。
3. 面向交通装备的数据与模型融合技术
针对交通装备海量多源异构数据处理和模型精度提升需求，研究数据与模型深度融合技术。发展物理信息神经网络，实现机理模型与数据驱动模型有机结合，提升预测精度和泛化能力；研究联邦学习、增量学习技术，构建分布式协同建模框架，适应装备全生命周期动态演化；开发多源异构数据融合算法，整合传感器、运维记录、环境监测信息；构建知识图谱和因果推理模型，增强可解释性和可信度；研究小样本学习和迁移学习方法，解决故障数据稀缺问题；建立"数据-信息-知识-决策"智能闭环体系，为故障诊断、性能预测和智能运维提供精准支撑。