当吊钩质量或负载与吊钩之间的缆索长度不可忽略时，桥式起重机会产生双摆效应，它会导致所有基于单摆假设的控制方法性能降低。为此，提出了一种基于轨迹规划的双摆桥式起重机自适应有界跟踪控制方法。首先，规划了一条S型曲线作为位移参考轨迹，并在轨迹中引入摆动抑制环节，定义了新的系统耦合定位误差项。之后，基于系统的总能量，构造了一种新型的储能函数，并在此基础上推导出摆动抑制的数学模型，进一步设计了自适应跟踪控制器。通过引入误差约束函数，确保系统耦合跟踪误差始终满足设定的上下边界条件。最后，利用Barbalat定理和Lyapunov稳定性理论，证明了系统的稳定性。仿真与实验结果表明，该方法能够精准驱动台车到达目标位置，同时显著抑制负载与吊钩的摆动，并对桥式起重机的参数变化及外界干扰表现出较强的鲁棒性。
针对车用电子水泵高频电磁噪声的问题，基于改进的随机载波空间矢量脉宽调制（RCSVPWM）方法，提出了一种车用电子水泵高频电磁噪声抑制策略。首先以Xorshift算法为核心设计一种新的随机序列生成器，以产生均匀性较好的随机数，增加对高频谐波幅值的削弱作用。其次结合锯齿波周期函数，分散集中出现在载波频率及其整数倍频段的大量谐波。而后搭建车用电子水泵多平台协同仿真模型对SVPWM、RCSVPWM和改进的RCSVPWM控制策略的谐波抑制效果进行对比分析，验证改进的RCSVPWM控制策略对高频谐波的抑制能力。最后搭建车用电子水泵实验平台，对电子水泵在3种控制策略下的运行结果与仿真结果进行相互验证，谐波扩展因子降低2.35，高频谐波幅值的抑制效果提升10.39%。验证改进的RCSVPWM控制策略能够在不影响原有控制系统的前提下，显著改善车用电子水泵6 kHz以上的高频电磁噪声。
针对工业过程中一阶纯滞后系统Smith补偿控制方法易受模型不确定性或扰动影响的问题，提出了一种改进的Smith-IFT控制方法。首先利用过程模型，通过优化灵敏度函数的 H ∞范数设计Smith控制器 C 1，以提升系统输出性能；同时，采用迭代反馈整定（IFT）方法设计数据驱动控制器 C 2，并更新预估模型和控制器 C 1，以降低模型不确定性或扰动的影响。以实际工业过程纸浆浓度控制为例，仿真验证了所提方法的有效性。与其他两种方法相比，改进的Smith-IFT控制方法具有超调量小、调节时间短和鲁棒性强等优势。
重载AGV（Automated Guided Vehicle）在启动和突加负载时，传统的直接转矩控制（Direct Torque Control，DTC）存在速度超调、转矩脉动大和抗干扰性差等因素。为提高直接转矩控制对重载电机的控制性能，设计了一种线性自抗扰结合改进滑膜控制的直接转矩控制策略。首选，针对传统PI控制速度环存在的速度跟踪不稳定，采用改进的线性自抗扰控制器替换了PI控制结构。然后，针对转矩环在重载时转矩脉动较大的问题，对原有滑膜控制器进行了改进。最后，通过Matlab/Simulink搭建了控制模型，验证了改进的融合控制策略对重载AGV电机的转矩和磁链波动分别降低了56.12%和21.8%，突加负载时的速度波动降低了50.2%，并消除了启动时的速度超调，提升了重载AGV行走时的平顺性。
飞机蒙皮损伤是威胁飞行安全的重要隐患之一，为保障飞机的持续适航性，需要对飞机蒙皮进行航线检与定期检。目前，大部分检测任务仍然依赖于人工目视检查，但该方式存在作业安全性差、检测覆盖率难以保证以及主观性强、误检、漏检等问题。为解决这些问题，设计了一个能够自动采集飞机蒙皮图像的智能无人车（Unmanned Ground Vehicle，UGV）系统，并提出了一种可以覆盖指定区域的覆盖路径规划（Coverage Path Planning，CPP）算法。该UGV具有自主建图、定位、全局路径/局部轨迹规划、升降高度和云台相机（Pan-Tilt-Zoom Camera，PTZ）的自动控制等功能。根据CPP对UGV位姿、升降高度以及PTZ的规划结果，整个系统能够自动地进行作业。CPP算法设计满足拍摄距离、拍摄倾角、重叠率等摄影学约束，采集到的飞机蒙皮图像可用于图像拼接与损伤识别。为了解决升降装置的引入导致的质心偏高问题，CPP算法采用视点投影合并策略并设计了安全、稳定的运动模式。仿真和实验结果表明了所提方案的有效性，不仅可以实现指定机身区域的全覆盖而且可以保证采集图像质量。
抓取搬运机器人在制造业领域广泛应用。为了模仿自然界象鼻的弯曲包络抓取行为，设计了一种基于绳索和形状记忆合金弹簧联合驱动的模块化仿象鼻机器人。阐述了象鼻机器人结构设计及弯曲变形调节机理。基于D-H法建立了象鼻机器人正运动学模型，采用蒙特卡洛法得出机器人的工作空间。利用Adams对象鼻机器人进行运动学仿真分析，调节模块之间拉伸弹簧刚度大小，通过开合端张角的仿真结果，验证了象鼻机器人作为抱持机构的可行性。搭建象鼻机器人样机完成弹簧等效刚度不同拉力映射下的弯曲实验，验证了象鼻机器人的多形态弯曲包络性能。
为了解决室内机器人路径规划中A*算法效率低、冗余点多、无法动态避障的问题，提出了一种结合优化的A*算法和动态窗口法的融合算法。在启发函数中引入父节点到目标点的距离，增强算法启发性；量化障碍物信息，设计障碍率函数动态调整启发函数权重；增加转弯代价，减少路径中不必要转弯；设计冗余点删除策略，删除冗余点、保证静态路径全局最优。加入越位角度，灵活选择A*算法的关键节点作为动态窗口的局部目标点，避免路径陷入局部最优。实验结果表明，改进融合算法提高了搜索效率，降低了路径长度，解决了动态窗口法陷入局部最优问题，实现了实时避障。
对输变电设备进行缺陷检测已经成为维持电网稳定运行的重要一环。尽管深度学习方法输变电设备缺陷检测方面取得显著的进展，但依旧面临着缺陷样本稀少造成的小样本挑战性问题。为此，提出基于元学习的小样本输变电设备缺陷检测网络，以提高输变电设备的缺陷检测精度。该网络使用DarkNet-53作为检测框架的主干网络，并提出全局信息提取模块、通道注意力模块和跨阶段特征融合模块进行多重特征增强对网络主干进行改进，增强对数据的处理能力。通过将训练集拆分成支持集和查询集，依据元学习算法划分两阶段训练，通过元学习算法优化训练阶段的参数更新策略来解决小样本问题。实验表明，此方法的mAP@0.5可达到0.51，与现有的主流检测方法相比，此方法在输变电缺陷的检测上取得了显著的效果。
针对传统磨煤机系统维护成本较高、故障与征兆关系复杂、实时性较差等问题，为了提高故障诊断的准确率，在支持向量机（SVM）的基础上建立磨煤机故障诊断模型，提出了一种主成分分析（PCA）特征选取下基于鲸鱼算法（WOA）优化支持向量机的故障诊断方法。首先通过主成分分析对磨煤机故障参数进行特征提取，来实现高阶原始数据的降阶处理，提高原始数据的分类和整合效率，其次应用鲸鱼优化算法对支持向量机参数进行优化并得到最优模型参数并构建故障诊断模型，同时与粒子群算法和遗传算法优化模型进行对比实验验证。结果表明，WOA-SVM模型的分类准确率最高，可以在较短时间内实现对磨煤机系统故障的准确诊断，为磨煤机故障诊断提供实际参考。
螺栓松动检测对于机械设备或机械结构的正常安全工作十分重要，现有的螺栓松动视觉检测方法存在效率低实用性差等缺点，且对于螺栓分布复杂的机械系统的检测存在一定的局限性。基于此，提出了一种多方位螺栓松动量视觉检测方法。对于螺栓正面可见方位，首先对相机进行参数标定，接着对相机采集的图像进行滤波降噪等预处理操作后转换到HSV色彩空间，调节特定通道的阈值来获取ROI区域，最后通过最小二乘法将矩形ROI区域拟合成直线，将直线斜率转换为螺栓松动角度，可实现0°~180°范围松动角检测，最大绝对误差为0.98°。对于螺栓侧面可见方位，对图像进行处理后获取ROI区域，接着通过旋转卡壳法获取ROI区域的最小外接矩形，然后检测最小外接矩形的宽度，将像素宽度值转换成标记带的实际宽度值后代入螺栓标记带长度与螺栓旋转角度的转换模型中，从而得出实际螺栓旋转角度，可实现0°~300°范围松动角检测，最大绝对误差为3.59°，最小测量绝对误差为0.2°，平均误差为1.77°。可以实现机械系统工作过程中螺栓角度的非接触式检测，提高了检测效率，具有较强的工程适用性。
预测性维护通过及时诊断或预测设备状态来减少不必要的维护，深度学习方法可以从设备特征参数映射到设备的状态来实现上述过程。设备种类繁多与设备多工况时的预测性维护实现，对深度学习方法也提出了更高的要求，合理的选择深度学习方法是至关重要的。论文阐述了深度学习在预测性维护中的发展历程与最新应用，以期进一步推动预测性维护在更多设备上进行应用，提高预测性维护应用中深度学习方法的准确率，最后，对预测性维护中深度学习方法的未来发展进行了展望。
为提高自动化立体仓库的货位分配效率，保障其安全稳定运行，建立提高仓库出入库效率、货架稳定性、货物相关性和货物剩余价值为目标的货位优化模型，运用层次分析法将多目标问题转化为单目标问题进行研究。针对该模型提出了一种改进帝国竞争算法，该算法融合了帝国竞争算法与遗传算法的优点，设计了动态调节革命率公式和自然灾变算子增强了殖民地和帝国的多样性。实验结果表明改进帝国竞争算法具有更优的收敛性和搜索范围，有效的解决了不同规模的货位分配问题，求解精度和稳定性优于粒子群算法、遗传算法和标准帝国竞争算法，对提升快销品企业竞争力和立体仓库出入库效率提供了理论依据和实践参考。
通过工件分批调度，解决临时订单插入对柔性作业车间调度最大完工时间和交货期的影响。首先，建立考虑批量的柔性作业车间动态调度数学模型；其次，提出基于机器、工序、批量的三层染色体编码方案；然后，针对订单插入事件，使用重调度方法；最后，提出三种局部搜索邻域操作和在选择算子中加入非支配排序遗传算法，来提高Memetic算法的寻优能力，并用改进后的Memetic算法对模型进行求解。通过 6 × 8算例比较，分批调度比不分批调度的最大完工时间减少28.03%，提前/拖期惩罚函数值减少26.62%。批量调度能有效减少工件加工对最大完工时间和交货期的影响，工件分批数量最优为 2 ~ 3批。
风机运行状态的准确预测与判断可以提前预警故障，维持风机的稳定运行，实现风电功率的合理调度，保障电力生产的稳定和安全。提出了一种多传感器数据融合的风机状态预测方法。首先，研究了风机多传感器数据的处理与特征提取方法，应用四分位法与Relief-F算法清洗了多传感器数据，并且依据数据权重选择了多传感器数据源。其次，设计了基于BP神经网络和基于D-S证据理论的信息融合算法，并在MATLAB中进行了实验验证，得到的风机状态预测准确率分别为80.35%及78.72%。再次，基于双层容错数据融合思想，改进了D-S证据理论方法，设计了基于FTDF-TCR的多传感器数据融合算法，并应用相同的样本数据集进行实验验证。最后，经实验验证，算法风机状态预测的准确率为89.36%，相较于原有算法分别提升了9.01%及10.64%，有效提高了风机运行状态预测的准确率。
为降低紧急订单插入和机器故障两种动态扰动事件对铝锅生产车间能源消耗的影响，建立了一个最小化完工时间和机器总负荷影响总能耗的调度节能模型。针对非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II，NSGA-II）在求解多目标优化问题中搜索效率低、Pareto解质量不高的问题，提出了一种改进NSGA-II算法（Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II，INSGA-II）。INSGA-II算法采用双链式编码和快速非支配排序，提高了算法的收敛性，将初始Pareto解作为外部精英集合，通过多次交叉变异和多次快速非支配排序，不断更新外部精英集合，提升Pareto解的质量。最后，通过实例验证和算法对比，验证了INSGA-II算法的有效性和优越性。
冷链运输是指在整个供应链中，保持货物在低温条件下从一个地点运输到另一个地点的过程。其主要应用于食品、制药、生物医药等行业以确保货物的品质和安全性，而运输的合理规划对于降低物流成本、减少碳排放、提高运输效率具有重要意义。建立了冷链物流运输路径优化的数学模型，考虑了不同客户点之间的距离、服务时间窗、货物需求等因素，以达到包括固定成本、运输成本、制冷成本等运输总成本最小的目标。然后采用改进海鸥算法对该模型进行求解，该算法是一种基于仿生学的优化算法，模拟了海鸥觅食时的行为，算法具有全局搜索能力和自适应性。在算法实现过程中，考虑了迭代参数设置和收敛性控制，以避免陷入局部最优解，确保实验结果的可靠性和高效性。通过实验算例的应用及不同算法对比分析，验证了基于改进海鸥算法的冷链物流路径优化方法的有效性。
针对目前变刚度关节多采用主动驱动的问题，提出了一种被动变刚度下肢外骨骼。首先，基于下肢行走基本规律，设计了一款变刚度关节，能够根据行走步态改变关节输出刚度；其次，建立该关节的理论模型，分析关节扭矩和刚度特性；最后，建立人机耦合模型进行动力学仿真，分析关节不同初始角度对外骨骼输出扭矩和刚度特性的影响，得到关节最佳初始角度。结果表明，关节初始角度为2.5º时，外骨骼的输出扭矩结果最佳，同时它的刚度变化范围最大，此时外骨骼可以承担更多的载荷。
针对原麻雀搜索算法（SSA）搜索精度不高，预测石油管道腐蚀剩余强度的SSA-BP模型精度较低的问题，提出了一种混合策略麻雀算法（BOSSA）。采用改进的Circle混沌映射初始化种群，提高种群初始化的多样性；结合鲸鱼算法的位置迭代公式替换发现者位置变化公式，提高了算法的全局搜索能力；将正余弦算法引入加入者公式，以提升算法的局部搜索能力；引入非线性递减策略控制种群中警戒者的数量，加快了种群的收敛速度；选取部分麻雀进行交叉变异，提升种群的多样性。利用四个测试函数进行测试，结果表明改进SSA算法（BOSSA）与其他算法相比有更好的寻优能力和迭代速度。将改进后的算法优化神经网络，以某石油管道为例对管道的剩余强度进行预测。结果表明：BOSSA-BPNN模型的预测结果的平均误差仅为2.21%，显著高于其他模型，可以为管道的检测和维修提供可靠的理论和技术支持。
针对工业机器人广泛应用的RV减速器，建立纯扭转动力学模型，该模型包含了影响振动的关键因素，如输入轴扭转刚度、行星齿轮和摆线针轮啮合刚度以及轴承支撑刚度等。在动力学模型基础上推导出系统动力学微分方程，求解出系统固有频率和振型。结合模态分析的理论基础，采用有限元分析方法分别研究了RV减速器在自由、轴承约束以及固定约束等多种约束状态下的模态特性，得到了RV减速器在不同约束状态下的频率分布和振型特性的仿真结果。结果表明：在轴承约束和固定约束共同作用的啮合工作状态下，RV减速器的固有频率分布和模态振型均发生明显变化，其模态分析仿真结果与理论计算结果更接近，更加符合实际工作状态。
传统蚁群算法在应对大规模复杂场景时，普遍存在收敛效率偏低、全局搜索能力不足以及易陷入局部最优等缺陷。提出了一种多策略改进的蚁群算法。通过增强启发函数的导向性和自适应性，提高算法的寻优能力；利用伪随机转移策略改进状态转移规则并对信息素启发因子和期望启发因子进行动态调节，增强全局搜索能力，避免局部最优问题。同时，采用多策略优化信息素更新机制，并结合自适应调节挥发系数，显著提升收敛效率和搜索性能。此外，通过冗余点去除的二次优化，进一步优化路径质量。通过栅格地图的仿真实验表明，蚁群算法经多策略改进后在搜索能力和收敛速度上获得了较大提升，可为AGV解决复杂环境下的路径规划提供理论支持。
传统的船舶元件模板的编制一般由设计人员提出需求，由软件开发人员编写代码。由于软件开发人员缺少船舶设计的专业知识，而设计人员缺少计算机编程知识，导致双方沟通难度大。为解决上述问题，提出了一种融合大语言模型（LLM）和受控自然语言（CNL）的船舶元件模板自动生成方法。通过LLM将自然语言（NL）描述的建模要求转为CNL建模要求，再根据专门设计的映射规则将CNL建模要求转换为元件模板的可视化编码。200个船舶管系典型元件模板的实验结果表明，所提出的模板自动生成方法具有较高准确率，可以用于实船设计工作，同时上述方法可以避免高成本的LLM微调。另外，上述方法全过程不需要软件开发人员参与，解决了设计人员与编程人员的沟通困难，建模效率显著提升。
为了提高货运AGV的稳定性，研究在随机路面激励条件下AGV悬架系统的响应情况，进行了货运AGV稳定性分析。首先，基于时间域与空间域变量及其导数变换关系，推导了整车振动耦合响应模型和路面激励模型。然后，基于BP神经网络优化引入正交设计对稳定性评价指标进行优化，获得了最优振动响应量组合方案。最后，仿真和试验分析了货运AGV在非稳定激励下状态变化对行驶稳定性的影响，验证了模型和优化的合理性，总结了AGV时间域与行驶状态变化的一般性规律，为研究AGV行驶稳定性提供了新的思路。
合理的备件库存控制策略对制造企业稳定生产和经济效益产生直接影响，特别是对生产影响大、占用资金多的A类备件，此类备件往往提前期长、需求变化复杂。为此，提出了基于未来预测和历史需求的考虑成本、满足率和周转率的两个多目标备件动态库存控制策略。通过某卷烟厂的真实数据验证证明，相比企业现存策略，对于需求发生时间不稳定且存在需求的时间较少的备件，基于未来预测的动态策略效果最好，各指标综合表现提升50.74%；而对于需求发生时间相对稳定的备件，基于历史需求的动态策略更具优越性，各指标综合表现提升4.31%。同时，对每个目标的权重进行敏感性分析。结果表明当满足率重要性提高时，应优先选择基于未来预测的动态策略，而当企业更关注总成本和周转率时，应考虑使用基于历史需求的动态策略。研究结果为制造企业在不同需求特征和不同的目标要求下选择合适的库存控制策略提供了重要的管理启示。
现有的桥式起重机防摆控制方法大多是基于单吊车起重机模型设计，当负载过大需采用两台吊车协同运送时，两台吊车之间形成闭式运动链，耦合关系更加复杂，大尺寸负载重心的偏置会加大摆角控制的难度。针对双吊车偏重心桥式起重机系统存在的定位精度差和负载摆动大等问题，提出了一种非线性耦合防摆控制器。首先，针对双吊车桥式起重机吊运系统建立偏重心动力学模型，推导得出大尺寸负载摆角方程；然后，基于双吊车桥式起重机吊运系统特征结构进行分析，构造包含台车位移与双吊绳摆角的耦合信号，并基于能量法设计非线性耦合防摆控制器。仿真结果证明，该控制器能有效抑制和消除吊绳与负载摆角，控制性能优于传统控制方法且具有较强鲁棒性。
针对单一监测信号难以实现电主轴复杂工况的精确评估问题，提出了一种基于熵权法改进D-S证据理论的分析方法。基于电主轴不同类型的监测信号，结合多域特征提取、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）算法和改进基于密度的噪声应用空间聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN）算法，获取能够表征电主轴运行状态的特征指标。引入信度熵概念，基于熵权法对经典D-S证据理论算法进行改进，降低不敏感信号的干扰，改善了电主轴弱状态信息特征的融合效果。设计并搭建了电主轴试验台，对比研究了电主轴在不同转速下服役状态评估效果。依托现有的集成开发环境（Integrated Development Environment， IDE）开发了主轴运维信息管理评估系统，实现了电主轴服役过程中的数据采集、健康监测、状态评估的应用，满足了高精密电主轴运行维护的工程需求。为机床或电主轴等生产企业和设备制造企业提供系统的状态诊断与运维管理的系统解决方案。
高精度数控机床是制造高附加值零件的重要平台，这种机床具有很高的重复定位精度和自动化程度。但是机床加工颤振严重限制了这种技术的应用范围。为了抑制颤振现象，现有研究聚焦刀具-夹具-主轴系统的高频振动，忽视了机床结构低频振动对颤振的贡献。针对该问题，结合机床低频振型分析与振动仿真算法，研究机床的加工稳定性。首先在低频段内对机床进行实验模态分析，据此改造机床结构。使用改进前后的几何模型进行有限元仿真，获取系统模态参数。建立结构动力学模型并进行受迫振动仿真，比较系统受迫振动以观察稳定性。结果表明，改进后的机床固有频率和阻尼比均有所提升，机床振动幅值降低为原始情况的30%。机床结构改造对加工颤振的抑制效果显著。
永磁同步电机驱动柔性连杆机构是一个复杂的强耦合非线性系统，在柔性机械臂、太阳能帆板、自动化生产线等结构轻、自重比高的场合得到广泛应用。柔性环节的存在会产生明显变形，引起谐振、降低系统的精度甚至导致失稳，给系统的建模和控制增加难度；同时，柔性连杆系统模型参数难以完全获得。为此，提出一种基于多新息模型参数辨识的多容惯性PI（Multiple Capacity Process PI， MCP-PI）控制方法。首先，根据柔性连杆系统的结构特点，建立系统的动力学模型；其次，对柔性连杆伺服系统模型离散化处理，采用多新息随机梯度算法（Multi-Innovation Stochastic Gradient，MISG）对柔性连杆进行参数辨识；然后，采用多容惯性方法分别对柔性连杆伺服系统的电流环和转速环PI控制参数进行设计；最后，通过数值仿真说明所用方法的快速性和精确性，并将所提出的MCP-PI控制方法与工程设计方法、极点配置方法进行对比，验证了所提出控制方法的优越性。
飞轮储能设备的快速充放电特性使其非常适用于解决新能源并网所造成的能量波动问题。现阶段的飞轮储能设备多是小容量轻载型设备，以储能量100 kWh、10000 r/min的调频大容量重载飞轮储能设备为设计目标，对该设备的关键转子支撑部件电磁轴承进行设计。基于100 kWh的重载飞轮转子的承载力要求，分别设计了径向、轴向电磁轴承，仿真验证电磁力与磁感应强度等参数，并对承载力进行仿真分析与验证，同时研究了等效刚度下的重载飞轮转子的固有频率与临界转速，分析不同支撑刚度对重载飞轮转子固有频率的影响。结果表明所设计的重载电磁轴承能够满足100 kWh大容量重载飞轮储能设备的运行要求。
以某型号车用减速式永磁起动机为研究对象，通过RMxprt软件对起动机的永磁直流电机进行仿真分析，得到不同温度下起动机的输出性能，发现起动机存在功率不足、转速过低的问题，通过对起动机进行瞬态磁场的有限元分析，得到起动机内部磁场分布均匀且无漏磁现象，通过分析气隙和永磁体等结构参数，得到了对起动机性能影响最大的四个电磁参数，并以永磁体极弧系数、永磁体厚度、转子外径和转子长度为优化变量，以起动机的转速和转矩为优化目标，通过optiSLang软件采用遗传算法进行起动机的多目标优化。最后对优化后的起动机进行仿真和试验验证，结果表明：起动机优化后的性能明显提升，转速提高了4.3%，转矩增大了3.3%，功率提升了7.8%。
为了解决1Cr11Ni2W2MoV耐热不锈钢铣削过程中切削力大和切削温度高等问题，进行铣削参数优化。利用AdvantEdge FEM仿真软件建立3D铣削仿真模型，研究铣削参数对切削力和切削温度的影响，通过正交试验进行铣削参数优化。结果表明：以切削力最小为优化依据的最佳切削参数为主轴转速4000 r/min，每齿进给量0.08 mm/r，切削深度0.3 mm。以切削温度最低为优化依据的铣削参数优化方案为：主轴转速1000 r/min，每齿进给量0.12 mm/r，切削深度0.3 mm。在不影响生产效率的同时，采用较大的主轴转速，较小的每齿进给量和切削深度有利于减小切削力；采用较小的主轴转速，适中的每齿进给量和较小的切削深度可以降低切削温度。
数字孪生模型的高保真性对于机床在智能应用中的表现至关重要。电主轴在数字孪生建模时存在复杂耦合关系难描述以及敏感参数易变的问题，模型的响应与真实物理系统出现一定误差，导致基于孪生模型的各阶段仿真分析存在局限性。提出一种基于贝叶斯推断的孪生模型更新方法。首先综合各学科知识构建基于多领域统一建模语言的电主轴孪生模型；其次分析运行过程中参数变化机理，引入贝叶斯推断方法构建孪生模型更新策略，结合实际运行数据与先验知识，通过变分推断求解贝叶斯后验分布；最后通过机床电主轴实例验证了模型更新方法的有效性，更新后模型仿真误差达到5%以下，有效提高了孪生模型保真度。
模拟移动床色谱分离过程具有强耦合、非线性、周期性等特性，该分离过程的控制一直是复杂且具有挑战性的问题。采用I型模糊控制策略和II型模糊控制策略方法，对模拟移动床分离过程中A、B组分的纯度和回收率进行控制，并与常规模糊控制进行对比。研究结果表明，Ⅰ型模糊控制策略和Ⅱ型模糊控制策略均能达到多目标的预期控制效果，相比之下，Ⅱ型模糊控制策略在回收率控制方面表现出更高的精度。通过仿真实验还研究了当切换时间和孔隙率等参数改变时，两种控制器的鲁棒性，以及施加扰动的情况下，两种控制器的抗干扰能力。实验结果表明，Ⅱ型模糊控制策略具有良好控制效果，可以进一步提高SMB系统在不稳定环境下的可靠性。
数控加工工艺参数决策高度依赖工艺人员的经验，导致工艺准备周期长，工艺质量稳定性差。分油盘、分油盖和壳体零件是液压泵系统中非常重要的组成部分，其腰槽特征存在加工效率低、成本高等缺点，是生产企业降本增效任务的重点研究对象。因此建立铣削工艺参数与工艺指标之间的关联关系，是评估优化加工参数，进而提高加工效率、保证加工质量的重要基础。由于加工中涉及复杂的热力耦合，加工参数与工艺指标之间是复杂的非线性关系，传统拟合方法与数据驱动方法难以有效建模。针对以上问题，提出了一种基于变分自编码器的切削参数评估模型，建立加工参数与反映切削特性的关键物理量之间的预测模型，为企业实现加工参数优化提供基础。验证结果表明，所建立的模型预测误差为1.2%，满足加工参数优化的要求。
针对未知上界干扰下四轮独立驱动（4WID）车辆的路径跟踪控制问题，提出了一种适用于非匹配不确定系统的滑模控制方法。首先，考虑到系统内外干扰并非一定满足匹配条件，基于Backstepping方法和线性矩阵不等式（LMI）设计了一种对非匹配干扰鲁棒的线性滑模面；其次，针对有界但上界未知的干扰，基于半正定的Barrier函数设计了一种自适应改变滑模增益的滑模控制律，该方法无需任何有关干扰的先验知识。再次，建立了含不确定侧偏刚度和不确定道路曲率的车辆道路跟踪模型，并基于该模型设计了车辆横向运动控制器。最后，通过CarSim-Simulink联合仿真验证了所提控制器的鲁棒性和稳定性。仿真结果表明，所提的控制方法对不确定参数的摄动具有鲁棒性，并且能够有效消除抖振。
基于虚幻引擎5构建了留胚米加工系统的数字孪生虚拟系统。面向物理仿真平台与虚拟仿真平台相互映射信息交融，构建留胚米加工产线数字孪生系统模型。针对数字孪生五维系统模型数据传输问题，构建数字孪生系统数据实时通信网络架构。针对留胚米米质的细粒度需要借助极其细微的局部差异特性进行检测以及分割的问题，面向推进稻米加工数字化转型，设计了一个基于Mask RCNN的新型综合网络。通过应用此数字孪生系统极大地提高稻米在生产加工过程中的检测速度，解决传统稻米加工产业中由于需要人工巡检导致的检测数据不及时的问题，解决碾磨精度依靠技术工人经验调控的产业痛点。
铁路货车零部件的换新率是货车再制造企业制定预投预买计划的重要数据来源，预测出较为准确的换新率可以帮助企业缩短交付时间和降低库存。目前企业在估算换新率时未能充分考虑到各维度因素对换新率的影响，这使得企业不能有效制定准确的预投预买计划，无法确保缩短交期和降低库存成本的要求。分析了实际业务场景，针对这一业务特点和需求建立了动态模型，并提出了一种铁路货车再制造领域零件换新率动态预测方法。此方法结合影响铁路货车换新率的多维度因素，运用机器学习算法中的支持向量机回归模型构建了基于动态模型的零件换新率预测模型。以实际铁路货车转向架零部件历史换新数据为基础进行验证，实验结果显示，该模型在测试集上的绝对误差低于15%，验证了模型较高的预测准确性，表明其可有效应用于实际场景。此方法为企业在再制造过程中进行预投预买决策与库存控制提供了数据支持，有助于企业降低成本及提高竞争力。
装卸作业是物流领域劳动强度较大的场景之一。三维装箱问题作为自动装卸的关键性问题正日益受到重视。针对传统三维装箱算法没有关注订单装卸顺序的不足，考虑顾客订单分类与装卸顺序的前提，对于三维装箱问题提出高效快速的两阶段启发式算法。首先将货物堆叠为“塔”状并采用降维思想转化成二维矩形填充问题进行优化，创新性地将天际线算法与BL（Bottom-Left）算法相结合，解码出最优的装箱顺序及位置。实验证明，该算法可以使得装箱策略的空间利用率达到最大化。
为了避免金属设备在超声缺陷检测过程中，人为主观因素及单一时频域分析对检测精度造成影响，提出利用时频分析获取超声信号谱图信息，结合视觉Transformer模型（Ultra-ViT）实现对超声A扫描缺陷检测信号识别分类。首先利用超声A扫描获取人工制作的金属缺陷板的缺陷信号，制作缺陷信号数据集，提取缺陷信号谱图特征。以谱图特征作为训练样本，提取谱图图像块并对其进行位置编码，利用Ultra-ViT检测模型进行训练，实现对金属设备的安全检测。实验表明，使用Ultra-ViT模型对超声谱图特征的识别准确率达97.73%，与经典CNN模型相比，模型能够以较高的检测速度实现更高的检测精度，在超声谱图检测上具有优异性。
针对薄膜生产过程中因出料不均匀而影响产品质量、浪费人力物力等问题，提出了一种基于视觉伺服的吹膜厚度均匀性检测及控制一体化系统的设计方法。视觉检测模块以机器视觉及图像语义分割算法为基础，通过摄像头对成型薄膜轮廓监测识别，提取塑料薄膜外形轮廓的图像信息，提出了一种中线拟合算法对薄膜的不对称性进行计算分析，检测薄膜的厚度均匀性。控制模块以双轴插补直线运动为基础，根据检测模块给出的不对称度信息以及位置信息，在装有两轴伺服电机的XY移动平台上对膜口间隙调节机构进行实时控制与反馈，保证膜口出料的均匀性和整体质量。实验结果表明，所设计的系统图像处理置信度可达97%，偏离度识别误差0.485°，插补控制误差0.098 mm，满足系统需求。
针对传统深度学习在变工况下轴承故障诊断迁移能力弱的问题，提出一种结合加权有限穿越水平可视图（WLPHVG）与图同构网络（GIN）的轴承故障诊断方法。通过可视图算法将原始轴承振动时序信号转换为图结构数据，利用最大均值差异方法对图节点所连边进行加权以减少噪声对模型精度的影响。同时，对图同构网络聚合层进行调整，以更好地拟合图数据特征。最终，将图数据输入到模型中得到轴承故障诊断分类结果。实验在多个不同的轴承数据集上采用不同模型进行比较，结果显示，模型在不同工况和信噪比条件下的准确率均优于其他对比模型，达到97.27%以上。消融实验验证了加权方法对所提出的模型抗噪性能的有效性，表明模型能充分利用图域数据的内部结构关系，在跨平台与时变转速两种不同工况下展现出良好的可迁移性。
