针对液体火箭发动机试车架在发动机推力作用下表现出的参数非线性变化，根据静力加载-卸载的实验结果分析得出这种非线性变化是由于试车架动架与静架间的摩擦力的影响。通过对实验数据进行拟合得出加载力F-摩擦系数μ之间的显式关系，并利用LuGre摩擦模型结合仿真结果对摩擦系数的变化进行理论的解释。提出一种基于静力响应面法的试车架摩擦非线性模型的修正方法，通过构造静力响应面，以试车架摩擦副的摩擦系数为优化变量，以实验静力响应与仿真静力响应误差最小为优化目标对有限元模型进行修正。结果表明，采用该方法对试车架的摩擦非线性模型进行修正，不仅能够提高优化效率，并且修正后的有限元模型最大误差为2.57 kN，与实验值间的相对误差为0.43429%，相较于初始模型相对误差的1.271%精度有了较大的提高；同时修正后模型的摩擦系数也进一步验证了实验拟合以及理论解释的正确性。可以为后续的试车架推力传递中出现的非线性变化进行修正提供工程实践价值。

针对5轴涡轮盘榫槽数控拉床加工参数反调修正与补偿方法缺失导致的榫槽加工精度不足等问题，对拉床运动位移与角度误差进行了溯源，构建了时间和位置相关的位移与角度偏差函数，提出了随运动位置变化的加工参数补偿方法。开展了加工参数补偿前、后的涡轮盘榫槽数控拉削实验验证了本研究的有效性，结果表明，本方法极大降低了榫槽加工尺寸与角度偏差，其中，滚棒间距误差降低至原有的27.7%，榫槽中心线间角度差的偏差降低至原有的13.3%，榫槽型面与榫槽对称面间角度差降低至原有的23.5%。该方法可推广用于提升其他拉床的加工精度，具有较大理论和工程应用价值。

为提升绳索驱动3D打印机的成形精度和动态稳定性，设计并验证了一款绳索驱动3D打印机样机。通过对机构的运动学、静力学及动力学进行理论分析，搭建实验平台验证其性能。轨迹跟踪实验和多层结构打印实验的实验结果显示，末端执行器轨迹跟踪误差X、Y双向均控制在5%以内，定位精度达亚毫米级别，且系统运行平稳。确定了最优的喷嘴移动速度为16 mm/s，在该速度下打印线条中线偏移均方根误差最小，兼顾了成形精度与动态稳定性。为后续控制策略改进、误差补偿机制开发以及CDPR 3D打印系统的鲁棒控制设计提供了数据基础和理论依据。

精密滚动直线导轨副是以机器人为代表的高端装备的核心功能部件，而拖动力性能是衡量其运动流畅性的重要技术指标。现有装置只能对固定预紧状态的滚动直线导轨副测试其拖动力性能，不能实现无级定量调节比较，无法精细定量指导组配过程中的预紧力调节。设计了一种新型直线导轨副拖动力测试装置，将双滑块零预紧状态下配置于两条导轨上，两导轨相对平行装配于固定基座上，双滑块间设置导向机构、施力机构、预紧力及预紧量传感器，拖拽机构及拖动力传感器对上述模块进行拖拽操作及拖动力实时测量，从而在不更换内置滚珠和不重新装配的状态下，实现了预紧状态的无级调节，实时获得滑块和导轨间内预紧力、预紧量及相应拖动力三者间的数据关系。研究为拖动力测试提供了新的装置，为进一步改善直线导轨副这一核心功能部件的性能提供了支撑。

针对轨道车辆轮对轴承故障检测问题，提出一种改进幂迭代快速独立成分分析方法。该方法首先利用能量幅值希尔伯特变换对轮对轴承故障信号进行降噪处理；继而应用最大加权迭代分解手段重构降噪信号的预白化向量；随后，在预白化向量引导下进行幂迭代快速独立成分分析并根据最小等级注意熵选择最优分离结果；对比理论故障特征频率及最优分离结果的包络谱中突出频率成分，判断轮对轴承是否发生故障。实验数据分析结果表明，所提方法能从复杂轮对轴承原始信号中判别微弱特征信息，高效判定轮对轴承损伤与否，为实际工程应用提供参考价值。

针对输电线路点云分类中存在的跨尺度特征提取困难、材质反射干扰严重、边缘特征丢失以及实时瓶颈等问题，本文提出了一种基于多尺度自适应特征融合的智能分类方法。首先，构建了反射强度-几何联合补偿模型，通过预训练材质分类器实现动态反射系数分配，有效解决了金属与非金属部件的反射差异问题；其次，设计了电力专用特征金字塔网络，采用三级参数化结构实现导线细节、绝缘子结构和杆塔轮廓的分级提取；最后，提出Hessian修正梯度幅值方法结合动量加速标签传播机制的抗噪边缘实时优化体系，显著提升了边缘检测精度和计算效率。实验结果表明，本方法在百万级点云数据集上实现了90.5%的整体分类精度，金属金具F1-score达到0.93，跨尺度误差降低12.7%，处理延迟仅为198 ms，点云吞吐量达1120点/毫秒。相比现有方法，本方法在保持实时性的同时显著提升了分类精度，为输电线路智能巡检提供了有效的技术解决方案，具有重要的工程应用价值。

为了解决混合流水车间任务分配和工人疲劳问题，提出了考虑工人疲劳的混合整数规划模型。根据问题特征，采用实数编码的方式解决工序排序和工人指派问题，并提出了改进的星鸦优化算法（INOA）进行求解。首先，采用反向学习种群初始化，增加种群的多样性；其次，优化参数 \mu , \gamma因子，提升算法的搜索效率和收敛速度；最后，为了提高算法的鲁棒性，引入种群多样性监测机制，采用柯西扰动，避免因种群多样性过低导致的停滞。将INOA和其他算法在12个函数上测试，测试结果表明INOA各方面性能都明显优于其他算法。通过连接线装配生产线进行实例验证，结果进一步验证了算法的优越性，所提出的优化方案能够有效的缩短完工周期，防止工人过度疲劳，促进任务合理的分配。

制造费用是装备制造企业生产成本中的重要组成部分，制造费用的精准预测对提升企业的生产成本管理能力具有重要意义。为提高预测精度，提出一种改进小龙虾优化算法（ICOA）优化的BP神经网络预测模型。首先，采用优化拉丁超立方抽样初始化种群，提高初始种群分布均匀性；引入海洋捕食者算法第一阶段搜索策略和温度自适应因子改进避暑阶段，增强全局搜索能力；结合Lévy飞行策略优化觅食阶段，平衡全局探索与局部开发；利用t分布扰动更新最优个体，避免算法陷入局部最优。之后，利用改进后的小龙虾算法对BP神经网络的初始阈值、权值进行优化，以提升模型的预测精度。最后，通过山东某化工装备制造企业换热器管束制造费用及相关数据为样本进行验证。结果表明：ICOA-BP神经网络预测模型的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）分别降低了至少20.95%和20.45%，决定系数（R ²）提升了至少14.01%，证明了构建模型在制造费用预测精度上的优势。

针对第五代移动通信系统云化无线接入网（Cloud Radio Access Network，C-RAN）中多业务共存时动态资源调度效率不足、差异化服务质量保障困难等问题，提出一种基于改进型双重Q学习（Enhanced Double Q-Learning，EDQL）的动态资源调度方法。首先，建立面向超可靠低时延通信（ultra-Reliable Low Latency communication，uRLLC）、增强型移动宽带（enhanced Mobile BroadBand，eMBB）与大规模机器类通信（massive Machine-Type Communication，mMTC）的虚拟化切片架构，通过多优先级抢占机制与队列动态调节因子实现资源权重自适应修正。在此基础上，设计融合竞争网络架构与动态奖励缩放的EDQL算法，结合马尔可夫决策过程对网络负载、信道状态及队列时延进行联合建模。实验结果表明，所提方法较传统轮询调度、静态优先级及启发式规则算法，uRLLC业务强制终止概率降低82.3%，eMBB服务完成率提升41.2%，系统资源利用率提升28.5%，mMTC平均排队时延减少76.9%。该研究通过虚拟化切片与强化学习的深度融合，为5G多业务资源调度提供了新范式。

如何将成熟的原子模型互联，实现复杂场景应用模型的敏捷构建，满足柔性化生产需求，是加速工业智能化进程的关键。针对现有原子模型接口异构、状态难以同步更新等问题，提出了基于标准化接口与动静态模型组合的互联体系，建立结构化连接范式和动态协同机制，实现异构模型互操作与场景化复合建模。研究开发了基于Web的图形化敏捷开发环境，支持工业互联模型的快速构建与协同仿真，使得开发人员将工作重心从底层编程转向应用场景驱动的模型互联组合设计。

随着轨道交通智能化进程加速，轨道列车车载数据的分类分级成为实现数据资产化与安全管控的核心挑战。以动车组列车车载数据为研究对象，该研究介绍了数据分类分级的方法，并针对车载数据规模大、异构性强、实时性高及多源关联性显著的特征，结合实践系统分析了车载数据分类分级的关键技术，阐述明确规范标准、构建分类分级模板、分类分级评估分析及加强后续管理等开展车载数据分类分级的关键环节，并介绍引入大模型赋能车载数据分类分级的方法及应用情况，论证了其在车载数据分类分级工作中规模应用的可行性，为进一步提升轨道交通领域的数据高效利用和安全管理水平提供支持。

为提升智能电能表在多变计量环境下的性能稳定性，提出一种基于大数据分析的电能表计量性能评估方法。该方法利用标准实验室条件下的测量误差统计结果，并融合现场电表运行数据及其环境因素，对误差进行系统性修正。首先，采用FCM聚类算法，对实验室与现场环境数据进行聚类分析，以实现环境特征的有效分类。随后，基于卷积神经网络CNN模型，对电压、电流、功率因数及环境参数等多维数据进行深度特征提取与建模，构建电能表误差与影响因子之间的非线性映射关系。最后，基于所建立的模型对现场智能电能表的测量误差进行校正。实验结果表明，该方法可有效提升误差修正精度，验证了所提方法在电能表计量性能分析与优化中的可行性与有效性。

为提升机器人喷涂自动化水平及涂膜质量，本研究通过构建空气喷涂成膜过程的高精度数值模型，系统揭示了雾化特性与成膜机理的耦合作用规律，并提出工艺参数优化策略。基于欧拉-拉格朗日方法，结合KHRT液滴破碎模型与壁面捕捉模型，建立了涵盖离散相运动、连续相湍流及气液两相耦合作用的涂料沉积过程数值模型。通过网格无关性验证确保计算精度，并采用实验标定的雾化锥角与喷射初速度作为初始参数，综合分析喷涂高度、初速度及雾化锥角对涂膜厚度分布、均匀性及涂料效率的影响机制。研究发现：粒子撞击速度是影响雾化效果与成膜质量的关键中间变量，其值随喷涂高度增加呈线性下降，导致有效涂膜范围扩大，均匀性显著提升，但涂料逃逸率增加。喷射初速度存在最优区间，过高时液滴逃逸加剧，过低则导致雾化不充分，需权衡均匀性与喷涂效率。雾化锥角增大显著降低喷涂效率，且引发粒径分布不均，但过小锥角因局部动能集中导致均匀性劣化，需通过锥角优化平衡覆盖范围与成膜质量。实验验证表明了模型可靠性。本研究首次将雾化过程与成膜特性纳入统一分析框架，阐明工艺参数对涂膜质量的非线性调控机制，研究结果对喷涂工艺开发具有重要工程指导价值。

为降低运行人员在深度调峰过程中的监盘与操作压力，针对脱硫系统因测量精度及被控对象惯性、延迟大等原因无法长期、稳定投入自动的问题，提出了一种智能脱硫控制系统。利用BP神经网络，构建出烟气流量、原烟气SO₂浓度等信号与浆液pH之间的映射关系，实现浆液pH值软测量；用变结构预测控制替换常规PID并配合更加精确、合理的前馈信号，保证脱硫系统在负荷、煤质快速变化工况下的控制效果。最后利用机组ICS系统的计算能力，将智能脱硫控制系统成功应用于某650 MW机组，运行结果表明：系统投运后出口SO₂浓度稳定控制在25 mg/m³以内，浆液pH值与设定值偏差保持在0.2以内，在变负荷和pH计冲洗过程中未发生大幅波动，脱硫自动长期投入，切实降低了运行人员的操作压力。

随着全球海运吞吐量持续攀升，船舶卸料装备作为港口物流的核心枢纽，其自动化水平直接制约着港口作业效率与安全。在众多卸料装备中，抓斗式卸船机因适应性强、作业范围广等优势被广泛应用，作为一种非线性欠驱动系统，卸船机的输入维度小于状态变量的维度，且负载质量巨大，使得负载摆角的抑制尤为困难。为解决这些问题，提出一种新颖的分数阶分层滑模自适应控制方法。基于对卸船机动力学特性的分析，建立了包含负载摆动的多自由度耦合模型。利用分数阶微积分算子设计了分层滑模结构，结合自适应律在线估计系统模型误差，并通过李雅普诺夫能量函数法严格证明了闭环系统的渐近稳定性。数值仿真对比结果显示，相较于传统滑模控制和滑模自适应控制，所提方法在摆角抑制方面表现更优，提供了更高的精度和更快的收敛速度，为港口自动化设备的智能控制提供了新理论和新技术方案，有助于实现更安全、更高效的货物装卸作业。该方法在处理非线性和不确定性方面的有效性，凸显其在更广泛工业应用中的潜力。

针对PID参数优化问题，首先对比了传统方法（如Ziegler-Nichols）及其他主流强化学习算法（如PPO），选定深度确定性策略梯度（DDPG）作为基础框架。然而，DDPG在具有延时的工业控制系统（如二阶滞后过程）中探索时存在引发系统失稳的风险。为解决此安全隐患，研究融合可行策略迭代（FPI）框架，提出DDPG_FPIS方法。进一步地，自主提出了DDPG_FPIS的改进方案（结合模型预测的动作安全筛选机制），并构造延时可调的二阶滞后系统加以验证。 实验验证表明，所提方法在整个训练过程中实现了零约束违反（绝对安全），其最终控制性能（显著抑制超调量、缩短调节时间）及训练效率均显著优于初始对比的各类方法，为含延时系统的安全、高效自适应PID整定提供了有效途径。

针对台车隧道凿岩作业情况中钻臂到达目标炮孔运行时间过长的问题，通过差分进化-人工蜂群（DE-ABC）算法优化轨迹曲线，增强机械臂运动稳定性，减少运动时间，提高作业效率。首先建立八自由度机械臂运动模型，通过自由度分解的方式计算目标点从笛卡尔空间到关节空间的逆解，在关节空间中利用“五次-五次-五次”三段多项式曲线对所求逆解进行轨迹规划，以轨迹运动时间和运动稳定性为优化目标，利用柯西扰动操作的DE-ABC算法对轨迹曲线进行优化，DE-ABC算法与传统人工蜂群（MABC）算法进行对比，结果表明DE-ABC算法改善了MABC算法易陷入局部最优的问题，适应度更好。

面对日益多样化的市场需求及愈演愈烈的市场竞争环境，产品更新迭代能力不足，企业利润空间不断压缩，传统生产制造型企业向服务型制造转型是未来发展的必然要求。产品服务模块化设计是实现服务型制造转型的重要策略，为此基于对相关研究成果分析的基础上，构建产品服务模块化设计的理论模型，引入服务模块划分的相关准则，提出基于最小生成树的服务模块聚类方法，并针对不同聚类结果采用改进密切值法进行多方案决策优选。为验证理论框架的可行性，以数控机床服务模块化设计为例进行实例探究。

针对农业巡检、灾害救援等非结构化环境中移动机器人越障能力不足的痛点，研究提出一种基于摇臂-转向架悬挂与曲柄滑块机构融合的四轮移动底盘设计方案。首先，通过构建行走机构的运动学与力学模型，分析了关键构型参数（如支撑轮中心距、铰接距离）对地形适应性和负载平台姿态的影响，并基于多目标优化方法确定了最佳参数组合（L_F =200 mm，k ₁=0.9）。其次，结合曲柄滑块机构与对称式车架设计，开发了三维虚拟样机，并利用RecurDyn平台进行动态仿真，验证了底盘在跨越18 mm减速带和20 mm半圆柱障碍时的仰俯角波动范围（±3°以内）与驱动力需求（峰值扭矩≤15 N·m）。最后，通过样机试验表明：该底盘在负重75 kg条件下可稳定跨越90 mm减速带型障碍，且直线运动速度达1.8 m/s时路径偏差小于20 mm/5 m。研究成果表明，该设计显著提升了移动机器人在非结构化环境中的地形适应能力，为农业巡检、搬运、灾害救援等场景提供了可靠的移动平台。

针对自动化立体仓库传统人工目视化盘点效率低下、现有自动化方案部署成本高的问题。提出一种基于模块化视觉装置的库内盘点系统。设计了免改造式堆垛机可叉取的模块化视觉盘点装置，基于YOLOv8的单视角多表面信息融合的视觉盘点算法，通过前垛面层数识别与上垛面顶层计数相结合，有效解决了非满垛、压缝垛等复杂垛型的精确计数问题；构建了仓储视觉盘点系统WVSS与既有仓储控制系统WCS基于数据库的非侵入式集成架构，实现了盘点任务调度与数据闭环。实验表明在四类箱垛物料数据集上，系统数量识别准确率达96.3%，单货位处理耗时0.11 s。本方案为自动化仓储提供了一种兼具高精度、低部署成本和运行中断少的工程化盘点新路径。