在化工生产、存储等场景中部署巡检机器人时，确保其运行的安全性至关重要。然而，传统的路径规划方法存在规划路径过于贴近障碍物、难以兼顾全局路径最优和动态避障等问题。针对上述问题，提出了一种将改进的Dijkstra算法和人工势场法（APF， artificial potential field）相结合的路径规划方法。首先，在Dijkstra算法的代价函数中引入基于障碍物斥力势场的惩罚项，使得规划的全局路径能够与障碍物保持一定的距离；同时设计了障碍物斥力势场函数以控制距离的大小。其次，针对APF算法的目标不可达与局部极小值缺陷，改进了斥力函数，并且提出了障碍物邻域空间寻优算法以辅助机器人跳出局部极小值。仿真结果表明，所提方法可以有效地规划出安全路径，并且具备良好的避障能力，从而提高了巡检机器人的安全性。

针对自动导引运输车（AGV）在复杂工业物流场景下，传统单模态感知方法易受光照、油污干扰大且对微小障碍物漏检率高的问题，提出了一种融合双重注意力与时序动态建模的视触觉路面障碍物识别方法。首先，该方法在自制视触觉滚轮的基础上，采用ResNet34骨干网络提取空间特征，嵌入AFT-Local模块增强浅层局部感知，引入CBAM模块校准通道与空间特征，并利用LSTM网络捕捉形变时序演化规律，构建了ResNet34-A-C-LSTM融合模型。其次，基于自建的AGV-RoadTact多工况视触觉数据集完成了模型训练与验证，并在真实AGV平台上部署了端到端识别系统。实验结果表明，该方法在测试集上分类准确率达93.51%，序列推理时间仅128 ms，且在带油污钢板路面下较纯视觉方法识别置信度平均提升超过50%，为AGV在复杂环境下的安全自主运行提供了一种高可靠性的实时感知方案。

铁路货车车钩作为列车连挂的承载部件，其铸造质量直接关系行车安全。车钩铸件清理工序中，钩尾曲面边缘处冒口的去除一直是制约自动化的瓶颈，根本原因在于砂型铸造工艺导致冒口位置漂移、形貌随机，依靠CAD模型或示教编程均难以稳定工作。本文从"几何先验+数据驱动"的混合视角出发，提出一种切片感知几何Transformer网络（Slice-aware Geometric Transformer，SaGT-Net），用于在三维点云上端到端地生成等离子切割轨迹。方法保留沿主轴切片这一物理上合理的结构化先验，将原本难处理的三维特征识别问题分解为多组带序结构的二维子问题；在每个切片内，使用一维卷积与Transformer编码器联合提取局部—全局几何上下文，并由检测头输出逐点拐点置信度，替代了对噪声敏感的曲率类规则；跨切片层面，引入置换不变的Set-Transformer对全部高置信拐点进行加权聚合，并通过中心化数据矩阵的奇异值分解直接回归切割平面参数，使得拐点检测、内点判别与平面拟合在统一损失下联合优化。最后基于Alpha Shape重建表面与平面求交、B样条平滑生成机器人可执行的连续路径。在30件E级钢车钩铸件、共240个点云样本上的实验表明，SaGT-Net在切割平面法向角度误差、平面位置误差、F1分数等指标上均优于经典几何方法（Harris3D、FPFH、ISS）和主流学习类基线（PointNet++、DGCNN、Point Transformer），在2.0 mm噪声下仍保持93.4%的特征识别准确率，单件平均推理时间0.81 s。该方法已在某机车车辆制造企业产线开展验证，切割合格率达到工艺要求。

针对变压器磁体表面缺陷尺度差异大、形态随机性强以及工业边缘设备计算资源受限导致的漏检与误检问题，提出一种基于改进YOLO11n的轻量化高精度缺陷检测算法（RMEC-YOLO）。首先，针对刀痕等具有极强方向随机性的细长型缺陷，设计滚动旋转卷积（RRC）模块，通过自适应动态权重生成与多角度特征融合，赋予网络显著的旋转鲁棒性与边缘特征提取能力；其次，引入MobileViTv2模块结合高效通道注意力（ECA）机制重构主干网络，在大幅降低模型参数量的同时，增强对全局上下文信息的感知能力；最后，在特征融合网络的关键节点引入卷积块注意力机制（CBAM），从空间与通道双维度抑制复杂背景噪声，提升模型对裂纹、气孔等微小缺陷的准确定位能力。实验结果表明，RMEC-YOLO算法在变压器磁体表面缺陷数据集上的平均精度均值达到87.7%，较基线模型提升3.4个百分点；模型参数量仅为2.0 M，较基线减少了20%；检测速度为147帧/s。该算法在显著降低模型复杂度的同时大幅提升了检测精度，满足了工业流水线对变压器磁体表面缺陷实时、精密检测的应用需求。

变电站消防设计合规性自动审核的关键在于将消防规范条文转化为计算机可理解、可执行的审核规则。针对传统人工转译方法耗时费力、现有自动转译方法依赖配对样本数据且生成结果维护困难的问题，提出了一种面向变电站消防合规性审核的技能（Skills）自动生成方法。首先，在归纳设计规范与建模规范语义差异的基础上，构建了Skills的三层组织架构，着重定义了资源层、操作指令层和元数据层的表述形式；进一步构建了基于ReAct机制的技能智能体（Agent），实现了消防审核Skills的自动生成。最后，以110 kV变电站为例，验证了上述Skills的可行性和实用性。结果表明：所提方法能够自动生成稳定、便于维护的消防审核Skills，显著提高了审核效率与自动化程度。

四向穿梭车系统中货架布局多样、穿梭车数量多变及运行速度可调等因素，导致系统效率评估困难且耗时较长。传统仿真方法计算成本高、迭代周期长，难以满足快速设计优化的需求。针对这一问题，提出了一种基于神经网络的系统效率快速评估方法。该方法以离散事件仿真模型为数据源，生成大量带标签的训练样本。通过数据归一化、训练集与测试集划分以及超参数优化，构建了多层神经网络模型。该模型以穿梭车数量、运行速度、货位布局等关键参数为输入特征，以系统效率为输出标签，借助监督学习范式有效捕捉输入与输出之间的复杂非线性映射关系，实现对系统效率的快速评估。实验结果表明，在测试集上，所构建的神经网络模型决定系数 R^{\mathrm{2}}达到0.995，预测值与真实值呈现出高度线性一致性。同时，在单层400至1800个货位规模、共22种不同布局方案和594组实验场景中，模型仍保持良好的收敛性和预测稳定性（ R^{\mathrm{2}} = \mathrm{0.9883}），验证了该方法具有较强的泛化能力。

为了解决三相输电线路参数估计中，因PMU测量数据受复杂噪声污染、传统方法对噪声鲁棒性不足所导致的精度受限问题，提出了一种结合卡尔曼滤波预处理与贝叶斯多输出回归的混合估计方法。利用的卡尔曼滤波算法对线路一端的原始PMU电压、电流量测数据进行预处理。该滤波算法通过同步考虑电压与电流相量中的噪声，并采用经解析推导的测量噪声协方差矩阵，有效抑制了数据中的随机噪声与误差，为后续估计提供了更洁净、更可靠的输入序列。在此基础上，利用一种数据驱动的贝叶斯多输出回归模型。该模型以前述滤波后的序列数据作为输入，无需系统精确解析模型，即可直接学习从数据到线路多维度参数（如电阻、电抗）的稳健概率映射关系。通过仿真，在不同样本量、负载水平及强噪声条件下，所提方法在估计精度和稳健性上均优于传统回归方法，证明了其解决复杂噪声环境下参数估计问题的有效性。

无隔水管泥浆循环钻井（RMR）系统是深海油气资源高效开发的关键技术。作为该系统泥浆上返的核心动力单元，泥浆举升泵的健康状态直接影响钻井作业的连续性与安全性。然而，在深海高压、双泵切换等复杂工况下，泵内固液两相流动的强非线性特征与瞬态流量冲击易引发轴向力过大、扭矩异常等典型故障，传统基于经验或单一机理的诊断方法难以满足高精度与实时性的工程需求。针对泥浆举升泵在复杂工况下故障特征难提取及诊断精度低的问题，提出一种基于水母搜索算法优化轻量级梯度提升机（Jellyfish Search-LightGBM，JS-LightGBM）的故障诊断方法。该方法首先基于Fluent-EDEM流固耦合方法构建多级泥浆举升泵的仿真模型，结合正交试验设计，对泥浆密度、粘度、转速、流量、湍流强度及湍流黏度比等关键参数进行多工况仿真，构建包含“正常、轴向力过大、扭矩过大”三类状态的故障数据集，并结合合成少数类过采样技术（SMOTE）缓解类别不平衡问题；在此基础上，利用水母搜索算法对LightGBM的学习率、叶子数量、树深度等关键超参数进行自适应优化，以构建高精度、高效率的故障分类模型。实验结果表明，在十折交叉验证条件下，JS-LightGBM方法在测试集上的故障诊断准确率达到95.06%，较GBDT、JS-XGBoost、JS-CatBoost及LightGBM等方法均有明显提升，且单次平均计算时间最短，表现出良好的计算效率与泛化能力。

针对变工况与复杂背景噪声下轴承跨域故障诊断单模态抗噪差、分布对齐不足等问题，提出一种基于自适应双分支融合动态对抗网络的诊断方法。该方法引入快速谱峭度图与连续小波变换构建双分支网络以实现物理特征互补；设计自适应注意力机制动态分配特征权重以增强抗噪性；并内嵌全局与局部协同的动态对抗模块，实现源域与目标域的双重动态精细对齐。本文分别在帕德博恩大学数据集和美国西储大学数据集上进行了广泛的跨工况与跨负载迁移实验。结果表明，该方法在PU数据集上的跨域诊断平均准确率达96.40%，在CWRU数据集上的平均准确率高达98.87%。

联合循环机组中的燃气轮机和蒸汽轮机都属于透平机械，其轴承常常会面临故障样本稀缺问题，传统诊断方法在复杂场景下难以兼顾泛化能力与诊断精度。为此，提出一种在少样本情景下融合ResNet-ViT联合网络与迁移学习的故障诊断方案：预处理轴承振动信号后，通过连续小波变换将一维时域信号转化为二维时频图像；构建兼具ResNet局部特征提取与ViT全局关联建模优势的联合网络并以轴承公开数据集为源域预训练，再采用迁移学习固定底层权重、微调高层参数，实现模型向透平轴承目标域的适配。实验结果显示，该方法在燃气轮机和汽轮机轴承故障数据集上的诊断准确率分别达到99.2%和84.5%，能有效破解透平轴承故障样本不足与跨工况诊断的技术难题，为工业现场的快速故障诊断提供切实可行的技术支持。

针对生产现场辅助设备变频器异常升温难以及时识别的问题，提出一种基于随机森林预测残差的健康状态评估方法。首先，利用正常运行数据建立变频器温度预测模型，学习不同运行工况下设备运行参数与变频器温度之间的非线性映射关系；其次，基于健康训练集袋外预测残差建立健康基准残差分布，并构造预测偏差指标PDI和预测变化指标PVI，分别量化当前温度偏离程度和近期异常累积趋势；最后，融合PDI和PVI得到健康指数HI，并结合HI阈值、PDI近期均值门控和连续触发机制实现预警与报警判定。以某纺织企业生产现场编号为BB15EC的吸风机实际运行数据进行验证，结果表明：随机森林温度预测模型在健康测试集上的R²为0.997；健康评估方法在3341个健康测试样本中的报警触发比例为0，在故障前数据集中能够于停机前86.63 h形成稳定报警触发。该方法能够有效识别变频器异常升温过程，区分健康状态下的短时波动与故障状态下的持续异常，可为生产辅助设备状态监测和预测性维护提供参考。

在精益生产与数字化转型背景下，工艺物料清单（PBOM）是支撑制造过程数字化管控的关键信息载体，合理构建 PBOM 可有效解决生产中的各类实际问题。针对 PBOM 构建中的物料管理需求，可采用孪生物料构建方式，将其分为与原始物料技术状态完全相同的 AA 型和存在一定差异的 AB 型。通过在 PBOM 中配置孪生物料，能够满足损耗弥补、保障备件、补偿误差、分级筛选及质量追溯等多种生产场景需求。该方式可动态调节物料数量、提高物料利用率、减少计划延误与成本浪费，同时保障产品质量一致性与全流程可追溯性，为企业实现精细化、数字化生产提供有效技术支撑。

针对电缆流水车间生产中模具规格匹配、库存受限、寿命约束与设备多状态能耗耦合导致的调度优化问题，构建以最小化最大完工时间和总能耗为目标的混合整数规划模型。模型综合考虑拉丝、绝缘、护套这些关键工序的模具使用约束，以及设备加工、待机、规格切换和磨损换模的能耗特征。为提高模型求解效率，设计自适应大邻域增强NSGA-II算法，采用两段式编码、约束解码和局部搜索策略提升 Pareto解集质量。基于电缆企业生产实例的仿真结果表明，所提算法在多目标性能指标、收敛速度及折中解性能方面均优于传统NSGA-II和MOEA/D，能够有效缩短完工时间、降低能耗并减少换模操作，为电缆车间绿色高效调度提供参考。

行星滚柱丝杠（Planetary Roller Screw Mechanism， PRSM）是一种典型的螺纹传动部件，具有承载能力强、定位精度优异以及整体刚度突出的优势。针对螺纹承载形式导致载荷在螺纹牙间分布不均匀，严重影响行星滚柱丝杠使用寿命问题，综合考虑轴段变形、螺纹牙变形和螺纹接触变形，建立行星滚柱丝杠螺纹牙载荷分布计算模型，揭示牙厚参数对于载荷分布的影响规律。在此基础上，基于多目标遗传算法，提出一种最优牙厚渐变修形的均载设计方法。研究表明，螺纹牙厚会影响螺纹牙接触的时序，进而会对载荷分布产生影响。滚柱螺纹牙厚对于丝杠-滚柱侧和滚柱-螺母侧螺纹载荷分布均有明显影响，而螺母螺纹牙厚仅对滚柱-螺母侧螺纹载荷分布影响明显。采用最优牙厚修形参数后，螺纹牙上最大受载降低30%，螺纹牙载荷分布的不均匀度降低63.5%。该均载方法为提升行星滚柱丝杠的承载能力及使用寿命提供了理论支撑。

针对航空透明件成型模具表面高质量要求，以1.2316高端模具钢为研究对象，采用机器人自动化磨抛系统，通过单因素变量法与正交实验相结合，系统探究了电主轴转速、机器人进给速度、法向接触压力及磨料种类对抛光后表面粗糙度和材料去除率的影响，并利用扫描电子显微镜和白光干涉仪对最优工艺下的表面形貌进行表征。正交实验后可获得两类最优工艺组合：粗糙度最优方案（转速600 r/min、进给速度10%、压力4.8 N、金刚石抛光液）可使表面粗糙度降至0.017 μm，材料去除率为202 nm/min；去除率最优方案（转速600 r/min、进给速度3%、压力7.2 N、金刚石抛光液）的材料去除率可达258.4 nm/min，粗糙度为0.0285 μm。扫描电镜与白光干涉仪分析进一步证实，粗糙度最优方案处理后试样表面最为平整光洁。研究结果为航空透明件模具钢的机器人自动化镜面抛光工艺提供了数据支撑与理论指导。

无蜗壳离心风机因其结构紧凑且易于安装等优势，被广泛应用于轨道交通及大型通风系统。然而该类风机由于失去蜗壳结构的增压作用，其气动性能提升主要依赖叶轮叶片结构参数的优化设计。因此文中以无蜗壳离心风机叶片为研究对象，针对无蜗壳离心风机内部流动损失较大及静压效率偏低等问题，以风量与静压效率等性能参数为优化目标，采用试验与数值模拟相结合的方法，对不同叶片数量及叶片安装角度条件下风机内部流场与能量特性进行了研究。在完成风机性能试验并验证数值模型可靠性的基础上，解析各叶片结构参数下无蜗壳离心风机的能量特性与流场情况。研究结果表明，叶片数量与安装角度对无蜗壳离心风机气动性能具有显著影响。当叶片数量为7片、叶片安装角度为10°时，风机综合性能最优。与原型风机相比，优化方案下风机风量达到11740.29 m³/h，提高了12.75%；风机能效提升至70.42%，提高了4.56个百分点。流场对比结果表明，优化风机有效减弱了内部的流动损失，高流速区分布更均匀且向出风口扩展，改善了风机内部流动情况并提升了整体气动性能。

针对微波炉加热系统成本偏高的问题，应用TRIZ功能分析与裁剪工具，识别并裁剪低价值组件，建立裁剪问题模型。通过将裁剪问题转化为相应TRIZ问题模型并匹配解决方案，进一步处理次生问题，最终获得成本降低5.32%的优化结构。借助微波加热性能、噪音、仿真实验，验证了方案的可行性。在此过程中，提出两项TRIZ改进工具：一是“改进型功能-成本图”，用以提升功能成本分析的简洁性和清晰度；二是“多组件裁剪原则”，用以优化裁剪过程的逻辑和次序，为解决多次、连续裁剪问题提供参考。上述实践可为机械产品特别是微波炉的结构优化及成本控制提供思路。

针对单机器人服务多机床上下料系统，提出了一套涵盖时序建模、布局方案决策与工程实施的系统化方法，通过构建时序模型，定义了机床加工、机器人移动与交互等关键时间参数，推导出节拍匹配约束，并给出机器人最大服务机床数量、时间冗余度及理论产能的量化公式。基于生产效率、维护便利性等多维指标对两种典型布局方案进行综合决策。工程实践上创新设计了多工位机器人手爪，并规划了协同工作流程。该方法已应用于某压缩机上轴盖内径磨单元的改造，成功将操作人员从2人减至1人，设备自然开动率从88%提升至92%，生产节拍从15秒/件缩短至13秒/件，验证了方法的工程可行性与应用价值。

为了适应现代制药业生产线全自动高效高质的要求，同时针对药品灌装后容器存在检测盲区的问题，设计了一种基于机器视觉的西林瓶灌装前检测系统。系统包括图像采集单元、缺陷检测单元和剔除单元。首先，图像采集单元会在每个西林瓶经过时通过高帧率工业相机进行图像的采集，同时高亮光源进行补光。接着系统会根据瓶口工位和瓶底工位的图像分别进行分析，在瓶口工位使用随机化递归算法来进行瓶口定位，然后通过在极坐标下分析图像得出瓶口是否有缺陷；瓶底工位区分管制瓶和模制瓶，专为模制瓶在定位完毕后设计了模号屏蔽模块，最后在定位的区域内判别瓶底是否存在缺陷。最后，介绍了当前系统在实际的应用效果。实施的结果表明：整体检测系统的整体误检率≤0.1%，平均漏检率≤0.05%，满足现场的生产需求。该系统可以大幅提高药品的生产质量，减少下游灯检的工作量和漏检率，提高药品原料的利用率。