劉東東，崔玲麗

（北京工業(yè)大學(xué) 材料與制造學(xué)部，北京 100124）

引言

2017 年以來，教育部積極推動新工科建設(shè)，先后形成了“復(fù)旦共識”“天大行動”和“北京指南”［1-2］。新工科主要體現(xiàn)在工程教育的新理念、學(xué)科專業(yè)的新結(jié)構(gòu)、人才培養(yǎng)的新模式等五個方面［3］，強(qiáng)調(diào)面向未來的產(chǎn)業(yè)需求，增強(qiáng)學(xué)生的創(chuàng)新能力。在新工科背景下，優(yōu)化教學(xué)方案對于提高學(xué)生的創(chuàng)新能力與工程實(shí)踐能力至關(guān)重要［4-5］。

“傳感與測試技術(shù)”是北京工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)必修課，對提高學(xué)生的實(shí)踐和創(chuàng)新能力具有重要作用。本門課程的學(xué)習(xí)要求學(xué)生掌握傳感器的基本原理、測試系統(tǒng)的組成及特性、信號分析方法，以加強(qiáng)學(xué)生對傳感與測試相關(guān)理論知識的掌握，提高工程應(yīng)用能力。然而，傳統(tǒng)課堂仍然存在工程實(shí)踐培養(yǎng)能力弱、與前沿研究脫節(jié)等問題［6-8］。例如，傳統(tǒng)教材的信號分析方法與案例，與機(jī)械工程結(jié)合弱，造成學(xué)生重理論缺乏解決實(shí)際工程問題的能力。隨著以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為代表的人工智能的蓬勃發(fā)展以及硬件處理能力的提高，人工智能已經(jīng)成為國際前沿研究熱點(diǎn)，且相關(guān)理論已經(jīng)取得重要實(shí)際工程應(yīng)用［9］。在傳感與測試領(lǐng)域，智能感知、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)成為研究前沿［10］。但是，機(jī)械類專業(yè)本科學(xué)生對人工智能的概念仍然模糊，未能建立初步認(rèn)識，缺乏對人工智能算法在機(jī)械工程中應(yīng)用的了解與掌握。

本文以項(xiàng)目式教學(xué)為指導(dǎo)，建立以齒輪箱健康狀態(tài)監(jiān)測為例的項(xiàng)目式教學(xué)方法，引導(dǎo)學(xué)生按照課程的推進(jìn)，完成對使用加速度傳感器在不同健康狀態(tài)下齒輪箱采集信號的頻率分析、統(tǒng)計(jì)量分析、信號調(diào)制與解調(diào)等信號處理方法的學(xué)習(xí)，增強(qiáng)學(xué)生對“傳感與測試技術(shù)”課程實(shí)際工程應(yīng)用的理解，培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐與創(chuàng)新能力。引入傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法及典型深度學(xué)習(xí)方法，介紹其基本原理及典型工程應(yīng)用案例，指導(dǎo)學(xué)生使用此類方法完成對上述振動信號的智能特征提取與模式識別，建立學(xué)生對人工智能的初步了解，提高學(xué)生對人工智能在傳感與測試技術(shù)中應(yīng)用的認(rèn)識，增強(qiáng)對前沿知識的掌握。

一、新工科背景下“傳感與測試技術(shù)”教學(xué)現(xiàn)狀分析

（一）教學(xué)難以激發(fā)學(xué)生興趣

“傳感與測試技術(shù)”是一門實(shí)踐性極強(qiáng)的課程，同時其相關(guān)理論計(jì)算復(fù)雜，講授難度非常大。以信號頻譜分析為例，從周期信號的三角函數(shù)展開、復(fù)指數(shù)函數(shù)展開到非周期信號的傅里葉變換，其中包含大量公式推導(dǎo)。課程講授過程中，學(xué)生經(jīng)常會跟不上教師的推導(dǎo)過程，且理論推導(dǎo)枯燥，難以激發(fā)學(xué)生興趣。即使數(shù)學(xué)功底扎實(shí)的學(xué)生能夠跟上教師節(jié)奏，對所講授理論做到完全理解，但是對于相關(guān)理論的物理意義也未必能理解。因此，偏理論、“灌輸式”的教學(xué)方法難以形成新的教學(xué)理念，難以滿足新工科培養(yǎng)多元化、創(chuàng)新型人才的要求。

（二）教學(xué)內(nèi)容缺乏新的應(yīng)用背景

現(xiàn)有理論教學(xué)一般以例題為輔助，理解相關(guān)計(jì)算過程。以例題為主要的教學(xué)方法，能夠提高學(xué)生對公式的理解以及應(yīng)對考試能力，但是對于相關(guān)理論在機(jī)械工程中的實(shí)際應(yīng)用仍然無法掌握，使學(xué)生對機(jī)械工程專業(yè)理論的工程應(yīng)用以及將來就業(yè)缺少清晰認(rèn)識。此外，以理論為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)難以服務(wù)于其他課程所學(xué)內(nèi)容，不能形成課程之間的銜接。因此，無法滿足新工科面向經(jīng)濟(jì)發(fā)展，培養(yǎng)實(shí)踐能力強(qiáng)的創(chuàng)新型人才的要求。

（三）教學(xué)內(nèi)容前沿性不足

深度學(xué)習(xí)的提出使人工智能成為國際研究前沿，取得飛速發(fā)展。智能感知及智能信號處理方法已經(jīng)取得重要成果，且已經(jīng)成功應(yīng)用于實(shí)際工程。然而“傳感與測試技術(shù)”課程只是涉及信號處理方法，沒有融入智能感知與智能信號處理方法。而無人駕駛、智能監(jiān)測等，都利用了人工智能方法處理傳感器采集到的信號。同時，人工智能概念非?；馃?，雖然機(jī)械類專業(yè)的本科生缺乏對這一概念的了解，但卻保持積極的學(xué)習(xí)態(tài)度。因此，現(xiàn)有課程內(nèi)容不能滿足新工科對新理念和新技術(shù)的要求。

二、新工科背景下的改革方法

（一）工程實(shí)踐靶向的理論介紹

“傳感與測試技術(shù)”課程概念多、理論推導(dǎo)復(fù)雜，需要深厚的數(shù)學(xué)功底。對于一般學(xué)生來說，掌握過多的詳細(xì)推導(dǎo)過程非常困難，造成學(xué)生興趣低、學(xué)習(xí)激情弱的現(xiàn)象。在講授這門課程時，可以根據(jù)學(xué)生基礎(chǔ)適當(dāng)調(diào)整內(nèi)容。對于邊緣的、難以理解的計(jì)算步驟可以省略，更多地從邏輯上、原理上教導(dǎo)學(xué)生怎樣理解所推導(dǎo)內(nèi)容，使學(xué)生明白其物理意義。隨著學(xué)生獲取知識能力渠道的增多，對于公式推導(dǎo)可以非常詳細(xì)地從網(wǎng)絡(luò)上找到，教師應(yīng)該更多地傳授公式背后的幾何或者物理意義，讓學(xué)生能從宏觀上理解相應(yīng)理論的原理。除此之外，盡管有些教材內(nèi)容非常全面，但是邏輯上不夠清晰，且有些知識點(diǎn)在機(jī)械工程中很少應(yīng)用。對于這些內(nèi)容，筆者認(rèn)為教師應(yīng)該省略推導(dǎo)過程，以免造成學(xué)生困惑。教師應(yīng)該使用通俗的語言講述其原理，讓學(xué)生把更多的精力放到怎樣使用這些理論解決實(shí)際工程的問題上。教師應(yīng)該將相關(guān)原理滲透到工程應(yīng)用中，使學(xué)生具有更高的邏輯理解能力，更強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論服務(wù)機(jī)械工程的思維能力。

（二）項(xiàng)目式教學(xué)方法

傳統(tǒng)教學(xué)方法以教師講授為主、以例題或案例分析為輔，引導(dǎo)學(xué)生理解所學(xué)內(nèi)容。此類方法不僅使學(xué)生興趣低，并且偏離工程的例題講解難以培養(yǎng)學(xué)生的工程實(shí)踐能力。筆者認(rèn)為，可以使用項(xiàng)目式教學(xué)方法來提高學(xué)生工程實(shí)踐能力。項(xiàng)目式教學(xué)方法是一種近幾年發(fā)展起來的新型教學(xué)方法。此類教學(xué)方法以學(xué)生為中心、以教師為主導(dǎo)，鍛煉學(xué)生思辨能力、動手能力及工程實(shí)踐能力。項(xiàng)目式教學(xué)方法主要是將課程大綱涉及的知識點(diǎn)滲透到項(xiàng)目中，在項(xiàng)目的推進(jìn)過程中，學(xué)生不僅能夠?qū)W習(xí)到理論知識，還能增強(qiáng)工程意識和實(shí)踐能力。項(xiàng)目式教學(xué)對教師的教學(xué)能力和實(shí)踐能力提出了更高的要求。教師應(yīng)該把握學(xué)生項(xiàng)目進(jìn)度，引導(dǎo)學(xué)生完成項(xiàng)目，滿足教學(xué)大綱要求?？紤]到“傳感與測試技術(shù)”課程的知識點(diǎn)，本課程可以設(shè)計(jì)完整的機(jī)械類項(xiàng)目，隨著課程理論的推進(jìn)，完成項(xiàng)目要求和目標(biāo)。旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動信號具有較強(qiáng)的周期性、調(diào)幅等特性，同時包含大量背景噪聲。這非常有利于學(xué)生對信號處理中頻譜分析、相關(guān)分析、信號調(diào)幅與解調(diào)、濾波原理等知識點(diǎn)的掌握。以齒輪箱健康監(jiān)測為例，從加速度傳感器理論教學(xué)、傳感器選型、信號測試系統(tǒng)的介紹、振動信號的采集、信號頻譜分析、統(tǒng)計(jì)量分析、信號調(diào)理與解調(diào)等，讓學(xué)生隨著課程的講授，完成以上內(nèi)容的學(xué)習(xí)，不但能夠完成知識點(diǎn)的學(xué)習(xí)，理解所學(xué)內(nèi)容的實(shí)際工程應(yīng)用價值，更能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。由于制定不同項(xiàng)目會涉及不同知識點(diǎn)，且這些知識點(diǎn)往往從教材中無法獲取，這將需要學(xué)生以問題為導(dǎo)向，進(jìn)行文獻(xiàn)搜索、獲取信息、討論制訂方案，從而可以培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際問題的能力。在項(xiàng)目過程中，學(xué)生可以根據(jù)問題，制訂相應(yīng)的解決方案，從而提高學(xué)生的創(chuàng)新能力。

（三）人工智能算法引入

隨著深度學(xué)習(xí)算法的提出以及硬件計(jì)算能力的提高，人工智能成為國際研究前沿?zé)狳c(diǎn)。在傳感與測試領(lǐng)域，人工智能也取得了重要理論成果及工程應(yīng)用。例如，無人駕駛車通過傳感與智能算法，能夠成功辨識紅綠燈、避讓來往車輛以及障礙物，成為現(xiàn)在研究前沿產(chǎn)品。在機(jī)械運(yùn)維方面，人工智能同樣取得重要應(yīng)用。人工智能算法可以自動從采集振動信號中提取有效特征，識別機(jī)械健康狀態(tài)。然而，機(jī)械類學(xué)科的本科生對人工智能還很陌生，難以接觸和系統(tǒng)學(xué)習(xí)人工智能算法。但是，“傳感與測試技術(shù)”課程具有多學(xué)科交叉融合的特點(diǎn)，適合引入人工智能算法。人工智能方法理論性強(qiáng)，對數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)功底要求高。筆者認(rèn)為，本門課可以引入1～2種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和1種深度學(xué)習(xí)方法，講述其背后邏輯以及一些重要部分?jǐn)?shù)學(xué)上的實(shí)現(xiàn)。需要注意的是，對于某些機(jī)器學(xué)習(xí)方法的原理往往需要大量數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)，由于課時的限制，不能滿足深度學(xué)習(xí)原理這一要求。因此，人工智能算法的講授不能集中到難懂的公式推導(dǎo)中，否則背離了以工程實(shí)踐為目的的新工科的要求，教師應(yīng)該主要講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法背后的邏輯以及主要原理，使學(xué)生明白其主要工作原理方能滿足要求。人工智能算法的講解同樣可以滲透到項(xiàng)目式教學(xué)過程中。在上述的齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測項(xiàng)目中，使用信號處理方法可以完成信號的頻譜分析、統(tǒng)計(jì)量分析和信號解調(diào)等，揭示齒輪箱故障特征。在人工智能算法環(huán)節(jié)，可以使用智能算法自動提取所采集振動信號的特征，然后完成信號的分類，實(shí)現(xiàn)機(jī)械健康狀態(tài)識別。此案例不僅簡單，符合人工智能算法基礎(chǔ)薄弱的機(jī)械類本科生，而且可以將人工智能應(yīng)用到工程實(shí)際。重點(diǎn)是讓學(xué)生明白人工智能算法的作用機(jī)理和用途，對人工智能有初步的了解和認(rèn)識。學(xué)習(xí)了這些算法的原理之后，完成上述采集不同健康狀態(tài)齒輪箱的振動信號的模式識別，不但能夠揭開人工智能的神秘面紗，還能面向?qū)嶋H機(jī)械工程應(yīng)用，增強(qiáng)學(xué)生對前沿工程實(shí)踐研究的掌握。

（四）動手實(shí)踐環(huán)節(jié)

項(xiàng)目教學(xué)方式雖能提高學(xué)生興趣，增強(qiáng)學(xué)生工程實(shí)踐感受與素養(yǎng)，但是學(xué)生同樣不懂得怎樣完成上述操作，不清楚實(shí)際工程應(yīng)用中怎樣實(shí)現(xiàn)相關(guān)分析。筆者建議，由于Matlab編程簡單，且已經(jīng)有大量集成程序包，授課過程中，可以提供給學(xué)生一些簡單Matlab代碼，讓學(xué)生動手處理所采集的信號。首先，讓學(xué)生完成簡單計(jì)算類程序的實(shí)現(xiàn)，比如在周期方波信號的三角級數(shù)展開過程中，使用不同數(shù)量的三角函數(shù)波形逼近周期方波，學(xué)生可以更加理解知識點(diǎn)，且能感受到工程軟件的作用。然后，使用軟件處理上述所提的項(xiàng)目中采集的振動信號，完成信號的頻譜、相關(guān)和解調(diào)等分析。學(xué)生在操作過程中，能夠提高自己的動手能力，增長找到解決工程問題的成就感。學(xué)生在理論學(xué)習(xí)過程中，面臨大量公式理論推導(dǎo)，這使得部分學(xué)生不敢從事一些測試類甚至技術(shù)類工作，而學(xué)生自己完成項(xiàng)目信號的處理，可使學(xué)生對編程類工作不再具有懼怕和抵觸心理。同樣，我們可以講述簡單機(jī)器學(xué)習(xí)算法的程序，讓學(xué)生自己使用軟件處理振動信號，完成信號的智能識別。通過簡單軟件操作，學(xué)生能夠更加理解人工智能，這對于學(xué)生未來接觸相關(guān)領(lǐng)域工作有極大促進(jìn)作用。

（五）考核方式的完善

現(xiàn)有“傳感與測試技術(shù)”課程考核仍由期末成績、實(shí)驗(yàn)成績和平時成績構(gòu)成，但是期末成績考核占比過大，導(dǎo)致學(xué)生仍然以理論學(xué)習(xí)和應(yīng)試為主，這不符合新工科要求。實(shí)際工程應(yīng)用中，技術(shù)人員或開發(fā)人員可以很容易找到理論推導(dǎo)、原理等系列描述，而先進(jìn)的計(jì)算機(jī)及軟件能輔助完成龐大的計(jì)算。新的考核應(yīng)重視創(chuàng)新能力和實(shí)際工程問題的解決能力。筆者建議，首先，增加項(xiàng)目完成度成績。按照學(xué)生提交的項(xiàng)目報(bào)告，查看學(xué)生對于工程問題的理解以及實(shí)際解決情況，以提高學(xué)生的實(shí)踐能力。其次，卷面增加工程應(yīng)用的主觀問題，考核學(xué)生解決問題的能力。

結(jié)語

本文以新工科為背景，分析了“傳感與測試技術(shù)”課程的現(xiàn)狀，提出工程靶向的理論講解、項(xiàng)目式教學(xué)方法、人工智能的引入、動手實(shí)踐環(huán)節(jié)的增強(qiáng)和考核方法的優(yōu)化五點(diǎn)建議，旨在培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力和工程實(shí)踐能力的優(yōu)秀人才。筆者在教學(xué)過程中，讓學(xué)生涉獵了自己承擔(dān)的機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測項(xiàng)目，普及了簡單人工智能的原理和應(yīng)用案例，學(xué)生都表現(xiàn)出濃厚的興趣，足見本教改不僅符合新工科要求，還能激發(fā)學(xué)生興趣，具有較好的可行性。