ISSN 1009-0134
CN 11-4389/TP
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2025年, 第47卷, 第6期
刊出日期：2025-06-25
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核电厂通风管道在长期的使用中聚集了较多的灰尘，灰尘积累会导致通风系统下游设备过热，因此研发一种风管吸尘机器人。风管吸尘机器人在风管内工作需要精确控制其定位。机器人误差包括系统误差与非系统误差，为了精确定位机器人的位置对机器人的系统误差进行研究。通过改进UMBmark算法获得机器人的校准参数，使用激光跟踪仪跟踪机器人的运动路径，实时记录机器人的坐标，分析机器人调校前后坐标位置偏差，采用双方形回路方法对机器人调校结果进行验证。试验结果表明： 调校后机器人系统误差有明显改善，定位精度提高94.75%。该算法对机器人系统误差的改善提供了理论参考依据。
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软包电池表面缺陷检测是生产过程的关键环节，针对现有检测方法检测精度低、大尺寸电池成像困难等问题，提出一种基于光度立体成像和深度学习的检测方法。首先，结合光度立体与线阵相机成像技术，建立多光源分时曝光成像系统（MSTIS），通过分时曝光获取多个光源下的电池表面图像，并进行光度立体计算得到包含三维信息的曲率图。然后，为解决小目标和多尺度缺陷漏检问题，对YOLOv8算法进行改进，通过Sobel卷积和常规卷积组成的双通道卷积构建边缘信息增强模块（EIEM），提高特征边缘提取能力，将语义和细节信息融合方法（SDI）与双向特征金字塔模块结合增强微小缺陷的识别精度，并采用轻量级共享卷积检测头以减少算法计算量。试验结果表明，该方法平均检测精度达到94.2%，检测速度达到116 FPS，能有效检测软包电池表面缺陷。
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针对传统卷积神经网络在小样本条件下不能有效提取全局特征以及部分深度学习模型较为复杂的问题，提出一种基于多尺度卷积神经网络（Multiscale Convolutional Neural Networks，MCNN）与特征融合（Vision Transformer，ViT）的轻量化齿轮箱故障诊断方法。首先，构建多尺度特征提取模块，该模块通过多尺度卷积神经网络利用不同尺度的卷积核从多个尺度捕捉数据的特征信息，充分挖掘输入信息的局部特征。然后，设计特征融合ViT模块，该模块利用改进的多头注意力机制获取故障信息的全局特征，进一步构建D-MLP，使用深度可分离卷积减少模型的参数量。最后，使用东南大学齿轮箱数据集进行实验验证，结果表明，相比于对比方法，所提方法在变噪声、小样本等复杂条件下具有较高的故障诊断准确率和良好的泛化能力。
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船舶元件库查询代码一般由数据库维护人员编写。但是维护人员缺少船舶专业知识，理解查询需求和反馈查询结果的难度大。为解决该问题，提出了基于大语言模型和模板语句的船舶元件库查询。首先，集成多专业设计模型数据和专业知识库，并导入图数据库；然后，利用大语言模型将自然语言描述的查询需求转为模板化的语句集，进一步转为图数据库的查询代码，从而得到查询结果。该方法不需要进行高成本的微调训练，而是继承大语言模型的编码器能力，使用本体论知识和模板语句替换Transformer结构的解码器，提高代码生成的可控性和准确率。408个自然语言问句的测试结果证明，提出的方法准确率高达90%，能够应用到实船运维。
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液压缸实际故障数据较难获取，各类别故障发生概率不同，部分故障发生之后恶化较快导致整体故障数据不均匀，难以实现故障诊断。基于此提出了一种融合时间序列分解与多头自注意力机制的变分自编码器（Seasonal-Trend decomposition using Loes-Multi Head Atention combined with Time structure based on VAE，STL-MATVAE）用于液压缸故障数据增强，旨在生成与原始数据特征相似但分布有差异的虚拟样本。该方法通过编码器中的多头自注意力机制提取深层特征，并利用残差连接优化网络结构以减少梯度消失；解码器引入时间序列分解组件以增强样本的时间可解释性。实验表明，STL-MATVAE生成的数据在分布特性和多样性方面优于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN），可显著提升多种分类器的诊断性能，为液压缸故障诊断提供了可靠的技术路径，并为复杂工业场景下的数据不均匀的故障诊断开辟了新的研究方向。
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电子液压复合制动系统作为现阶段车辆线控底盘总成中最为重要的主动安全系统，其压力控制精度与系统可靠性的高低将直接决定新能源汽车与智能驾驶汽车的底盘控制能力以及驾驶安全性的优劣。因此，为进一步提高电子液压复合制动系统的响应速度与系统可靠性，基于ANFIS算法与制动主缸P-V特性提出了活塞位移前馈控制策略，进一步提高系统响应速度的同时在一定程度上降低了控制系统对于压力传感器的依赖程度。与此同时，为保证电子液压复合制动系统压力控制精度与系统鲁棒性，基于模糊PID控制算法提出了主缸压力反馈控制策略，进一步提高了其压力跟踪控制精度。最终通过Simulink-AMESim联合仿真的形式对所提出控制策略的性能进行了验证。
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为提升车辆横向稳定性，设计了一种基于深度强化学习的主动横向稳定器控制方法。首先构建了基于MATLAB/Simulink的整车9自由度动力学模型及基于电机驱动的主动横向稳定器模型，并采用深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient， DDPG）算法进行训练与仿真。为提高控制策略的泛化能力，对强化学习训练工况进行了数据增强处理。在离线仿真中，通过角阶跃工况和鱼钩工况对控制策略进行了测试，并评估了其在工况变化时的表现。实验结果表明，基于DDPG的控制策略在不同工况下均能有效提升车辆的抗侧倾性能，相较于被动横向稳定器，该策略显著减少了车身侧倾角度。此外，在面对不同前轮转角幅值和阶跃时间的测试中，该策略仍然保持了较高的稳定性和鲁棒性，证明了其良好的泛化能力。
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针对感应电机位置系统存在的参数摄动，负载扰动，以及全状态约束等问题，提出一种基于自适应观测器的固定时间预定性能优化控制方法。首先，基于自适应固定时间观测器对具有摄动的定子电阻进行快速准确地估计，并通过构造固定时间观测器对系统匹配/非匹配扰动进行观测；其次，将固定时间控制方法与预设性函数法相结合，分别完成全状态约束下感应电机位置子系统和磁链子系统控制器的设计，在固定时间内实现了对电机系统给定值精确的控制跟踪，且兼顾了电机系统的稳态和瞬态性能；再次，选用自适应遗传（AGA）-模拟退火（SA）混合智能优化算法（AGA_SA）对感应电机控制器参数进行整定，进一步提升电机系统的稳态精度和收敛速度。经过理论分析证明，该控制方法可以确保感应电机系统跟踪误差永远处于预定边界内，且感应电机系统是预定时间稳定的。最后，通过详细的仿真和对比研究论证了所提出策略的可行性。
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人工锤铆被广泛应用于飞机蒙皮与桁架的装配中，锤铆过程中铆枪反复冲击铆钉引发的强烈振动与噪声严重影响操作者身心健康与精密仪器精度。为此，设计了一种黏滞阻尼减振工装和一种加装于铆枪上的铆枪隔声罩，旨在最大化减振降噪效果，实现蒙皮薄壁件锤铆过程振动与噪声的高效抑制。推导黏滞阻尼和穿孔板吸声原理，开展黏滞阻尼减振工装和铆枪隔声罩结构设计，分别开展模态试验与锤铆实验，对其有效性进行了验证。实验结果显示，薄壁零件振动呈现出多模态特点，使用减振降噪装置后频响函数各阶模态峰值降低幅度在52.87%以上；锤铆过程最大加速度减少59.34%，锤铆声压衰减调节时间降低32.45%；使用减振工装和隔声罩后噪声声压级较常规锤铆下降3.2 dB，表现出良好减振降噪效果。
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为解决SMT（表面贴装技术）生产过程中由于风险因素的动态特征所导致的PCB贴装产品质量故障问题，提出了一种基于动态模糊贝叶斯网络（FDBN）的PCB贴装工艺故障分析方法。该方法从人、机、环、管、材料、技术六个维度系统地提取故障因素，并特别针对AOI（自动光学检测）检测人员进行测试分析，以确保产品故障在人机复核上的一致性。在充分利用原有产品不良履历的基础上，我们采用故障树模型（FTA）深入分析故障的因果关系，随后通过故障树模型的转化构建贝叶斯网络模型。同时，在模糊集理论中引入改进的相似聚合法，从而构建了一个完整的FDBN模型，用于预测作业风险概率的动态演变。将实际案例的实时信息作为模型输入后，结果显示：所建立的模型能够根据输入的数据准确预测作业风险概率的变化；此外，通过敏感性分析，成功识别并排序了关键风险因素。最后，结合理论验证，进一步证实了该方法的有效性和实用性。
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在研制与批量生产并行的生产模式下，由于研制型订单的工时不确定以及资源的限制，导致订单排程困难。针对该问题，首先采用区间数工时表示研制型订单产品工时浮动范围；其次以最小化最大完成时间为目标函数构建研制型订单和批产型订单混合排程的数学模型；最后提出三层编码遗传算法求解混合排程模型。对于该算法，染色体的三层基因分别表示订单层、产品层和设备层，以克服两层编码无法区分出同一个订单中的不同的产品和不同订单的同种产品的局限性；然后基于订单与产品的对应关系以及产品各工序与可选设备的关系，对交叉和变异算子进行设计；最后通过算法对比，验证了三层编码遗传算法能缩短订单的完工时间，减少研制型订单对批产型订单的影响。
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换热器对于提高工业流程的能量效率、减少燃料消耗和温室气体排放具有重要作用。针对具有参数众多、结构多变、介质流动特性复杂的换热器创新设计问题，提出了一种螺旋管换热器的创成式设计方法。首先，分析了螺旋管换热器的设计原理、结构优势、性能特点，介绍了创成式设计方法的应用流程、设计优化逻辑，自动化的参数化模型生成方法；然后，通过计算流体力学仿真，评估了螺旋管换热器的热传递效率和流体力学性能优势；最后，通过结构力学仿真，评估了不同工况下的螺旋管结构的抗风险性能优势。所提出的创成式设计方法实现了设计方案的快速优化迭代和换热器模型的快速生成，为快速探索和设计高性能螺旋管换热器提供了可能性。
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针对肉品分割“效率低、损耗多、易污染、无溯源”等行业共性难题，聚焦肉品自主分割需求，提出了一种基于机器视觉与深度学习的猪胴体骨骼关键点检测和映射方法。首先，在食品厂分割车间的流水线上采集实时图像制作数据集；再使用Faster-Rcnn + RTMPose模型对猪胴体的X光图进行关键点检测；其次，匹配猪腿轮廓计算出透视变化矩阵，将X光图上的关键点映射到对应的RGB-D图上，获取到对应关键点的深度信息；最后，依据实际人工分割经验和关键点位置信息规划出切割路径，传输到机械臂中完成相应的分割操作。通过实验论证，该方法模型的AP50，AP75指标分别达到了100%和92.79%，AR50，AR75指标分别达到了100%和94.74%，PCK指标达到了94.46%，检测速度为280 ms，证实了方法的有效性，对构建猪胴体分割自动化产线具备一定的参考价值和工程价值。