为适应复杂电子装备多品种、变批量，结构上多级盲配、垂直互联的特点，自主研发了一款六自由度异构型装配机械臂，并将其应用到复杂电子装备装配生产线中。首先介绍了异构六轴机械臂的结构组成、构型优势及其在实际使用中面临的问题；其次基于D-H参数法建立了异构六轴机械臂的正逆运动学算法，对异构六轴机械臂运动学模型进行了构建；随后对异构六轴机械臂的标定算法、轨迹规划算法、碰撞控制算法等方法进行了研究；最后通过现场标定实验和MATLAB仿真分析对使用的运动规划方法进行了验证，证明了相关方法的合理性和实用性。

仿人多指灵巧手是机器人实现精细化抓取与柔性操作的关键执行机构，其发展对推动制造业自动化、服务机器人智能化及特殊环境作业应用具有重要意义。以仿人多指灵巧手为核心，系统综述其技术现状与未来发展趋势。首先，阐述仿人多指灵巧手的基本内涵、系统构成与典型特征；然后，梳理国内外科研团队的研究成果和目前市场主流的多指灵巧手产品，涵盖不同自由度设计及其软硬件实现方式；接着，介绍仿人多指灵巧手的核心硬件部件、感知融合、控制策略等关键技术；进而，阐述仿人多指灵巧手在工业装配、生活服务、极端环境等领域的应用情况，并介绍当前在可靠性、多模态协同、泛化性、人机安全和集成与应用等方面面临的难点与挑战；最后，从标准建立、本体结构、多模态感知融合、仿生演进、具身智能等方面展望仿人多指灵巧手的未来发展趋势，以期为灵巧手的深入研究与应用突破提供参考。

工业巡检机器人作为智能制造与智能运维体系的重要组成部分，正在各类复杂工业场景中发挥关键作用。随着深度学习、多传感器融合以及自主导航等技术的不断进步，工业巡检机器人在精准度、效率和适应性方面有了显著提升。系统梳理了工业巡检机器人的概念、关键技术及典型应用，重点分析了感知识别、自主定位导航、先进控制和智能决策等核心技术的研究现状，并结合电力、车间和特殊环境等领域的实际应用，评估了当前技术的成熟度与产业化进展。尽管该领域已取得显著成果，感知精度、动态环境适应性及任务执行智能化仍面临挑战，对关键技术发展进行展望，即工业巡检机器人将继续朝向多源数据融合、自主学习与协同作业等方向发展。文章旨在为工业巡检机器人技术的进一步研究与产业发展提供系统的参考与未来发展方向的指引。

针对水域传统救援响应慢的痛点，提出一种融合无人机飞行与救援艇功能的水空两栖救援装备的结构设计方案。无人机采用轻量化机身与NACA4412翼型气动设计，通过机翼旋转与层叠对转螺旋桨伸缩机构，实现快速跨介质形态切换。同时，通过建立该无人机的数学模型及状态空间模型分析其动力学性能，并设计了一种模糊PID控制器。采用MATLAB/Simulink对该无人机的数学模型及所设计的模糊PID控制器进行动态响应仿真验证。结果表明，在方波和阶跃信号输入时，所设计的模糊PID控制器相较于传统的PID控制器其相应速度更快，且具有较好的稳定性。

面向国家提升产业链供应链韧性与安全水平的重大战略需求，聚焦数字孪生技术作为推动仓储物流系统数智化转型的关键使能技术，系统阐述了其从静态建模、动态同步到智能决策的三阶段演进脉络。针对传统仓储物流系统存在的数据孤岛、设备运维滞后、流程固化、柔性不足与全局优化缺位等结构性难题，研究构建了涵盖“全域数据融合—可靠智能运维—流程仿真优化—柔性协同调度—全局决策推演”五个维度的系统性赋能路径。通过构建统一数据底座，实现多源异构数据的标准化接入与高质量治理；部署预测性维护平台，显著提升设备可靠性与系统连续性；运用虚拟仿真与动态优化技术，实现仓储作业流程的智能重构与效率倍增；构建弹性资源调度机制，增强系统对动态需求的适应能力；打造全链路仿真决策沙盘，推动系统从经验驱动的局部决策向数据与模型驱动的全局自主优化跃升。以化纤产业实践为例，该技术体系的化纤生产效率提高5%，运营成本下降15%，设备利用率提升10%，故障处理时间缩减30%。展望未来，数字孪生技术将朝着“全域协同、智能共生”方向演进，为构建自主可控的现代仓储物流体系、培育新质生产力提供关键支撑。

针对船舶装配领域知识体系零散及海量工艺数据无法有效挖掘和利用的问题，提出基于大模型的面向船舶领域知识图谱自动构建技术。该方法采用大语言模型将非结构和半结构化的船舶数据转化为结构化数据，构建船舶工艺语料库；基于大语言模型辅助建模船舶本体知识结构，设计船舶装配领域指令提示框架，实现高效的实体关系抽取，完成知识图谱的自动化构建。此外，将通用大语言模型指令提示构建的三元组集作为微调训练集，进一步微调专用小型语言模型，在降低计算资源的同时保证特定隐私船舶数据安全。实验结果表明，该方法在准确率等关键指标上均优于传统基线模型，为船舶制造领域的知识管理和智能化升级提供新的技术路径。

针对滚动轴承在复杂工况下易发生故障，以及传统诊断方法实时性较差、对人工特征提取依赖性较强的问题，提出了一种基于MSCNN-LSTM深度学习网络的轴承故障诊断方法，并开发了相应的智能轴承健康管理系统。该系统采用端到端的故障诊断流程，直接利用时域振动信号作为输入，通过多尺度卷积神经网络（Multi-Scale Convolutional Neural Network， MSCNN）自动提取不同频域层次的局部特征，结合长短期记忆网络（LSTM）建模故障特征的时间演化规律，实现高精度的自动化故障诊断。为增强诊断结果的可解释性与决策支持能力，系统引入讯飞星火大模型，生成智能诊断报告与维护建议。系统部署于国产飞腾四核处理器平台，保障软硬件的自主可控性与工业应用的稳定性。实验结果表明，所提系统在西储大学轴承数据集上的平均分类准确率达到98.46%，在AITHE轴承故障数据集上的准确率为96.73%，验证了其在复杂工况下的鲁棒性与跨数据集泛化能力。通过人机交互界面（HMI）实时展示故障诊断结果与维护建议，该系统为设备健康管理与预测性维护提供了可靠的智能化解决方案。

在机器人运动控制领域，面对多样化的起始和终止位置以及速度要求，提出一种新型的通用S型速度规划算法，旨在适应任意指定的起始和终止位置及速度条件。首先介绍了速度到速度的S型速度规划算法，随后详细阐述了普通7段S型速度规划算法，并在此基础上，提出了更为通用的S型速度规划算法。针对不同的输入参数，将s-t曲线分为十种类型，并为每种类型提供了详细的分段规划策略。通过仿真测试，验证了该算法不仅在效率上具有优势，而且在规划曲线的平滑度和位置精度上表现出色。此外，通过在实际机器人平台上的测试，进一步证实了该算法能有效减少机器人运行过程中的冲击和抖动，显著提升了机器人的运行性能，显示出良好的实用性和广泛的应用前景。

电主轴加工质量直接影响精密制造的精度、效率与稳定性，其加工过程存在着品种多，工况多，以及目标工况数据匮乏等特点，使得电主轴的质量稳定性难以保证。基于此，提出一种基于迁移学习的电主轴加工过程多工况质量预测方法。首先在提取主轴时序信号基础上利用合成少数类过采样技术平衡历史主轴数据与待测主轴数据分布；然后构建两阶段的回归算法的TrAdaboost.R2模型，利用知识迁移对待测工况主轴质量进行预测；最后通过电主轴数据对所提方法进行验证，结果显示所提方法展示出了良好的预测性能，为电主轴多工况质量精准预测提供理论保证。

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。

为解决传统桌面级单喷头FDM 3D打印机成型尺寸小、打印效率低等问题，设计搭建了一台中型FDM多喷头协同3D打印机，该打印机采用笛卡尔型（XYZ型）结构并装有三个并列的复合材料打印喷头，可根据需求对喷头进行选择性挤出。控制系统按功能分为主运动控制模块、嵌入式辅助测控模块、人机交互模块等三部分，并对这三个部分进行软硬件开发。设计了多喷头同步式成型与层叠式两种打印模式并提出了对应的路径规划算法。经打印验证，与单喷头打印相比较，同步式成型可将打印效率提高3倍，层叠式打印时间缩短41％，在保证打印质量的前提下，打印效率显著提高。

螺栓拧紧质量对机械产品的安全性有重大影响，而传统的诊断方法效率低且精度不高，因此实现有效的故障诊断具有重要的工程价值。提出一种基于 LSTM（长短期记忆网络）和专家知识的螺栓拧紧故障智能诊断方法。首先，基于特定故障模式下拧紧过程数据建立故障诊断专家知识；其次，采用噪声裁剪、阶段分割、拟合和采样等算法对拧紧数据进行预处理，提高数据质量；之后，构建融合LSTM与专家知识的故障诊断模型，通过 LSTM 获取的特征向量作为专家知识模型的输入，得到专家知识向量，并将这两个向量结合作为故障分类器的输入；最后试验结果表明，该方法与 SVM（支持向量机） 和传统 LSTM方法相比，在多种故障模式下具有更高的故障诊断精度。

无人机技术的快速发展推动了其在军事侦察、民用监测和物流配送等领域的广泛应用。然而，随着任务需求的多样化和复杂化，传统航空电子系统架构难以满足快速功能扩展和动态重构的要求。为此，无人机系统服务化架构应运而生，通过将无人机的复杂功能分解为独立、最小化的可重用原子服务单元，提升无人机系统的任务灵活性、系统可维护性和功能可扩展性。本文系统性地梳理了无人机航空电子系统架构的演进历程，深入分析了无人机系统服务的理论基础、建模方法、分解原则与分解方法。在此基础上，探讨了无人机服务化转型的挑战，并展望了其在服务模型标准化、分解智能化以及治理实时化方面的未来发展趋势，为该领域的发展提供了理论参考和技术指导。

为兼顾连续可调阻尼（Continuous Damping Control，CDC）减振器独立控制与整车半主动悬架系统协调控制，并改善传统半主动悬架控制单元软件设计中存在的基于裸机开发的软件实时性难以满足、CPU利用率低等问题，首先分别建立半主动悬架整车七自由度模型与CDC减振器正、逆模型，并在天棚控制策略的基础上融合基于Mamdani模糊控制方法构建的整车协调并联模糊控制策略，然后通过移植FreeRTOS-SMP多核实时操作系统，以英飞凌的AURIX系列32位三核微控制器TC275为主控芯片设计出CDC减振器控制单元的软、硬件系统，并进行了多核实时操作系统任务调度验证，最后利用典型随机路面，通过硬件在环实验验证了所设计控制单元的有效性与所提控制策略对于整车平顺性的提升。

在工业软件生态系统中，计算机辅助设计（CAD）接口扮演着至关重要的角色。概述了工业软件生态系统的构成与协作机制，回顾了CAD接口技术的发展历程及其阶段性演进，从数据传输、功能集成以及创新驱动不同角度总结了其在工业软件生态中的核心角色；在此基础上深入分析了CAD接口在数据接口标准、系统集成深度与新兴技术融合方面存在的应用瓶颈与挑战；对CAD接口的未来发展趋势进行了展望，强调数据标准化与语义增强、多用户协同设计与实时交互，以及人工智能技术的深度融合将成为关键方向，旨在为工业软件生态中的CAD接口研究与应用提供理论参考和实践指导。

近年来，我国自主研发的航空专用三维结构设计系统正在蓬勃发展，在核心组件的研发中取得了显著成效。然而，随着大语言模型（LLMs）的广泛使用，如何实现三维结构设计与智能手段的交联接口仍是一项核心挑战。此外，现有LLM因缺乏对三维几何与物理场（如空气动力学）的精确推理能力，难以直接应用于航空器结构的智能化设计。在航空结构件中，飞行器机翼作为产生升力的核心部件，其设计过程高度复杂、依赖专家经验，且与气动性能紧密耦合，传统设计范式迭代周期长、成本高昂。为应对这一挑战，以飞行器机翼为典型案例，提出了面向飞行器三维机翼建模的智能设计接口——Airfoil-LLM。该接口基于Transformer架构，通过集成自然语言编码与CAD建模序列解码，将复杂自然语言描述的设计需求作为输入生成结构化的CAD建模指令，实现机翼结构件的智能化、自动化生成。为支撑模型训练与验证，构建了包含参数化的三维CAD模型、覆盖亚音速至超音速的宽域飞行工况、关键气动性能指标以及多层次文本的大规模三维机翼设计数据集。实验结果表明，Airfoil-LLM能够深刻理解从简单几何到复杂“几何-性能”耦合的文本描述，并生成在几何形态（IoU最高达0.831）与气动性能上均与目标高度一致的三维模型。

针对现有齿轮表面缺陷检测算法参数较多、计算量大等问题，提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量化齿轮表面缺陷检测方法。首先，将YOLOv8s网络模型中的部分普通卷积替换为Adown卷积模块，提高模型捕捉图像特征的能力；其次，将轻量化模块C2f-Faster与通道混合器CGLU相融合，构建全新的C2f-Faster-CGLU模块，降低模型大小与计算成本；最后，设计LSCSBD检测头进一步减少模型参数量。实验结果表明，改进后的YOLOv8s模型与原模型相比，模型参数量大小减少了58.6%，GFLOPs减少了46.1%，模型大小减少了57.3%，均值平均精度达到了98.8%的准确率。改进后的算法有效降低了模型的占用内存，模型更加轻量，为小型移动设备实时检测齿轮表面缺陷技术提供参考。

目前，墙体抹灰作业主要依赖人工完成，虽然已有单自由度滑轨平滑的抹灰设备问世，但仍需人工配合，导致效率低下和高昂的人力成本。为了提高墙面抹灰的自动化程度，设计了一种墙面双臂操作抹灰机器人。该机器人采用双机械臂分别负责喷涂与抹平作业的设计方案，有效解决了传统设备中喷涂厚度不均与抹平效率低下的问题。该系统由自主导航底盘、混凝土搅拌牵引车、双机械臂升降机构及自适应力控抹平刀具组成。设计一种力位混合控制算法，通过选择矩阵解耦力控与位置控制空间，在复杂环境下实现稳定的力控制和精确的位置跟踪。在实验验证方面，机器人在不同墙面条件下展示了优越的平整度和高一致性，显著提升了施工效率与表面质量，较传统人工模式和单臂设备分别提高了作业精度和生产效率。

仓储物流的入库阶段需要对入库货物进行检测计数并更新库存表。传统的入库盘点方法需要人工目视检测，并使用手持终端设备录入库存信息。基于该场景，顺应现代物流自动化、智能化转型的趋势，设计了一种使用多台相机合作的箱垛自动化视觉盘点算法。采集多角度箱垛图像，使用深度学习模型对货箱与托盘进行检测。其中前、后、左、右4个侧面图像使用目标检测模型计算货箱的数量、种类及排列方式；顶面图像使用实例分割模型结合深度信息计算箱垛顶层货箱的个数。综合处理箱垛5个面的检测结果，通过空间逻辑判断计算整垛货箱个数。计数过程中，根据货箱之间的位置关系、种类信息等对箱垛进行异常检测，实现盘点全任务的自动化。在输送机上搭建实验场景进行实物测试，结果表明盘点算法的平均准确率达到98%。该算法计算过程可追溯，解决了传统人工盘点成本高，易出现疲劳、分心导致错误的问题。该项研究从仓储入库端出发，实现了箱垛盘点的自动化流程，为物流自动化提供了解决方案和理论依据。

针对工业设备轴承故障诊断中普遍存在的跨工况迁移困难及目标域数据标签稀缺等挑战，提出一种融合特征增强与域对抗学习的智能诊断方法。通过构建基于小波变换的对称点模式特征图（WT-SDP），将原始一维振动信号映射为具有几何语义的二维特征表示，有效解决了传统方法对平移不变性不足和长程依赖建模效率低的问题，显著提升了特征的可分性。进一步利用域对抗神经网络（DANN）框架的梯度反转机制在几何特征空间内实现源域与目标域特征分布的多尺度对齐，无需依赖目标域标签即可缓解域偏移问题，从而增强模型在异质工况下的泛化性能。实验基于凯斯西储大学轴承数据集（CWRU）与动态诊断系统实验台（DDS）的跨域迁移任务验证，结果表明：本文方法在目标域上的平均诊断准确率达95%，较基准模型提升20%。本研究为复杂工况下工业设备的跨域故障诊断提供了新思路，所提方法在域适应效率方面展现出突出优势。

为求解可变工件数量与可变机器数量场景下的动态作业车间调度问题，提出一种将密集卷积网络（DenseNet）和带有dueling network的双价值深度Q学习算法（D3QN）相结合的Dense-D3QN方法。使用析取图模型构建最小化最大完工时间的单目标作业车间调度模型，以多维矩阵的方式表达调度场景中的状态并设计密集-稀疏奖励函数。为验证提出算法的有效性，分别使用公共算例和实际数据构建公共调度环境和实际调度环境，在公共环境中训练并测试Dense-D3QN模型的性能，在实际环境中训练并分别在静态和动态环境中测试Dense-D3QN模型的性能。实验结果表明，Dense-D3QN模型能更好地应对可变规模的动态作业车间调度问题。

针对深度强化学习中样本利用率低、训练收敛速度慢、路径规划效果差的问题，提出一种基于Dueling DQN改进的路径规划算法，引入方向奖励和过滤策略。根据当前状态和下一时刻状态的连线以及当前状态与目标点连线的夹角，重新设计奖励函数，缓解了奖励稀疏的问题；在训练时将碰到障碍物的动作存入黑名单，使下一回合动作选择时可过滤此动作，提升了算法的探索速度。实验结果表明，改进算法可有效提高路径规划的效率，复杂环境时智能体的探索效率提升约95%，使智能体可用更少的探索步数和时间到达目标点。

为改善玻璃瑕疵检测对人工的依赖性和复杂背景干扰强及类别区分难等问题，提出一种基于YOLOv8s的改进算法，通过融合全维动态卷积（ODConv）与SE注意力机制（SEAttention）提升检测性能。该算法在YOLOv8的主干特征提取网络中，将传统卷积替换为ODConv，借助动态调整卷积核的重叠度与感受野，增强对玻璃表面细微瑕疵的特征捕捉能力；在特征融合阶段引入SEAttention，通过对通道维度的权重重新分配，强化有效瑕疵特征并抑制背景噪声。实验结果显示，改进后的YOLOv8s在自制的工业玻璃瑕疵数据集上，mAP达到了96.8%，较改进前提升了1.9%，不同IOU阈值的综合mAP提高了1.8%，且检测速度满足工业实时检测需求，性能得到了综合性提升，为玻璃表面瑕疵的自动化检测与分类提供了高效解决方案。

在ABAQUS仿真分析中，杨氏模量与泊松比随温度变化是以固定值输入，影响了结果的可靠性和准确性。为此，利用ABAQUS的二次开发功能，将温变函数嵌入到钛合金TC4的超声振动辅助切削（UVAC）仿真中。分析结果表明，所进行的二次开发符合实际具有指导意义。与普通切削相比，超声振动辅助切削能够有效实现断屑，降低切削温度，最大降幅可达34%。随着振幅的增大，切屑长度逐渐减小，振幅对残余压应力的影响深度呈现先减小后增大趋势；相比之下，频率对切屑形态的影响较小，随着频率增大，切屑长度和残余压应力均呈减小趋势。

实现钢结构工业化智能建造有两大必要条件，一是研发全装配钢结构新体系，结构本身可高效重复拆卸；二是研发自动化装配机器人，解决施工现场人工作业安装效率低、精度低、质量差问题。提出一种适用于芯筒式钢柱节点的扭剪型高强螺栓自动化装配机器人方案。该方案聚焦于M16扭剪型高强螺栓的装配过程，重点进行了机器人末端-执行器的机构设计与结构可靠性分析。设计了基于机器视觉的螺栓孔装配分层控制系统。通过模拟实验验证，所设计的机器人机构能够满足装配工艺要求，显著提升芯筒式柱节点扭剪型高强螺栓的装配效率、精度、质量和安全性。

为解决工业生产环境下钢材表面缺陷检测技术存在的效果不理想、漏检误检率高的问题，提出了一种改进的YOLO11n算法GCI-YOLO11。首先，在特征提取部分基于GCNet注意力机制设计了GC-C3k2模块，提升了算法对图像上下文特征信息的提取能力；其次，在颈部引入CARAFE上采样算子，使算法能在大感受野内聚合上下文信息，减少上采样过程中特征信息的缺失；最后，采用Inner-CIoU替换CIoU对损失函数进行优化，引入辅助回归框来提高检测的准确性和泛化能力。实验结果表明，GCI-YOLO11在NEU-DET数据集上mAP50和mAP50-95分别提升了2.9%和2.3%，在GC10-DET数据集上mAP50和mAP50-95分别提升了1.6%和0.3%，具有更好的检测性能。

针对无人机视角下复杂场景中存在的检测精度低、速度慢、漏检误检及模型参数量大等问题，提出改进的RBGE-YOLO算法模型。首先，在骨干网络中引入RFAConv替代原有Conv，增强图像特征提取与融合能力；其次，采用BiFPN-GLSA重构颈部网络，提升特征融合与空间特征利用效率；再次，设计双层小目标检测结构，强化小目标特征信息；最后，利用Inner-EIoU损失函数解决IoU的局限性问题。在VisDrone2019数据集上的实验表明，RBGE-YOLO的精确率（Precision）、召回率（Recall）、mAP@0.5和mAP@0.5：0.95分别较原始YOLOv8s提升了4.7%、2%、3.6%和2.5%，参数量减少16.4%，在实现模型轻量化的同时显著提升了检测性能。

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。

传统的人工势场法在路径规划时没有考虑车辆的动力学约束，结合规划层的模型预测控制系统能够实现避障时轨迹重规划功能，但生成轨迹往往不够平滑，从而导致车辆稳定性差的问题。为解决上述问题，首先，对经典的人工势场斥力模型进行改进，提出了势场平滑指数概念，研究不同势场平滑指数对斥力模型的影响并且在斥力模型中考虑车辆速度对避障的影响。其次，构建了包含道路边界、可穿越障碍物、不可穿越障碍物综合势场模型，将综合势场模型作为模型预测算法规划层的避障功能函数，设计了可对障碍物分类避障的APF-MPC控制器。最后，通过CarSim/Simulink联合仿真分析APF-MPC控制器在混合障碍物场景下势场平滑指数对生成路径、车辆前轮转角、横摆角、滑移率、前轮纵向力的影响。研究结果表明：设计的APF-MPC控制器可对不同障碍物分类避障，控制器的鲁棒性强，生成路径更加平滑，车辆的稳定性和安全性得到提升。

在机械臂离散控制系统中，传统滑模方法常面临高频抖振问题及输入饱和引发的控制失效。针对该问题，提出了一种基于抗饱和滑模面与自适应趋近率的机械臂轨迹跟踪控制方法，解决输入饱和和外部扰动对控制性能的影响。将抗饱和抑制因子直接融入离散滑模面设计，实现输入幅值与输入变化率的双重约束控制，并构建自适应趋近率以抑制传统离散滑模趋近律中的抖振，提高系统在扰动下的稳定性与跟踪精度。采用双曲正切函数替代符号函数，进一步消除高频抖振现象并改善控制平滑性。仿真结果表明，提出的控制方法在二自由度机械臂上实现了较小的关节位置误差和速度误差，且在0.35秒内收敛，稳态误差控制在0.01 rad以内，最大稳态误差相比传统方法减少了74.16%与68.71%。均方根误差分别降低了57.47%和19.07%，验证了其在抗饱和与抖振抑制方面的优越性。本研究为机械臂在输入饱和和扰动的复杂环境下控制应用中提供了一种有效的控制策略，具有较高的应用价值和工程意义。

在汽车自动化焊接时，机械振动与工件运动易导致采集图像出现运动模糊，强烈的电弧光与金属表面反射造成局部过曝，两种干扰影响焊缝跟踪精度与质量评估。为此，提出一种基于改进NAFNet网络的汽车焊接实时图像去模糊算法。该算法以NAFNet网络为基本架构，引入金属反光抑制、多尺度梯度约束和跳跃连接三个核心模块。通过动态亮度截断与门控注意力机制有效抑制过曝区域干扰，利用高斯差分算子修复焊缝边缘及缺陷，通过优化跳跃连接增强高频特征的传递。实验表明，改进后的算法在图像结构相似性和边缘保持指数上分别达到0.879和0.872，显著优于NAFNet算法。同时，在1080×720分辨率下单帧处理时间仅为63毫秒，满足了视觉引导系统对实时性的严格要求。

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。

为突破传统机械臂2D平面抓取的局限，并解决现有6D位姿估计算法（如Gen6D）位置估计不准的难题，提出了一种优化的Gen6D-Op算法。该算法针对典型的机器人抓取场景，基于共线假设，将位置估计误差转化为带约束的优化问题进行求解，从而实现对物体位姿的精确获取。在此精确位姿的基础上，进一步设计了垂直姿态与平面投影两种高效的抓取策略，以提升抓取效率与稳定性。实验证实，Gen6D-Op显著提升了位姿估计精度，总误差降低72.3%至9.48 mm，多物体抓取成功率达到94%。同时，采用设计的两种抓取策略能够有效减小机械臂关节角度的变化范围，缩短抓取时间。

难切削材料广泛应用于航天航空行业，该类材料具有切削难度大、材料成本高、标定实验难等特点。在难切削材料有限元仿真建模过程中，材料的力学性能以及刀具-切屑摩擦性能的设置，会显著影响仿真模型的预测精度。如何实现难切削材料力学性能等参数的高效获取，研究仿真模型的快速精准不确定校准策略具有重要意义。以难切削Ti₂AlNb金属间化合物铣削过程为例，提出了一种贝叶斯框架下的难切削材料有限元仿真模型不确定校准方法。首先开展了模型不确定分析，提出了基于贝叶斯理论的模型不确定量化方法，并基于马尔科夫链蒙特卡洛法实现了不确定系数求解；其次开展了基于有限元仿真软件的铣削过程有限元建模、仿真实验设计与仿真数据集构建，提出了基于高斯过程回归以及支持向量回归的代理建模方法；最后开展了Ti₂AlNb铣削实验设计，构建了工况数据集，实现了有限元模型中JC本构参数与刀具-切屑摩擦系数的量化。实验结果表明，不确定校准后的有限元仿真模型在预测精度上得到了改善，三向铣削力的预测相对误差由校准前的21.47 %降低为12.17 %。

针对目前仓储机器人导航中普遍使用的二维码导航技术存在部署烦琐、调整灵活性差的问题，基于ROS2机器人操作系统使用2D激光雷达、IMU传感器和轮式里程计，设计了一种基于预定义路径的全局路径规划方法和一种基于PL-ICP点云匹配算法的工作点二次定位调姿方法。方法基于Cartographer激光SLAM算法构建平面栅格障碍地图和机器人定位数据文件；使用自主开发的RViz2插件工具创建导航地图文件，基于A*算法生成全局路径；使用Navigation2导航技术框架实现局部路径规划和控制；当机器人到达指定工作点后，根据激光特征数据计算机器人位姿偏差，并通过PID控制算法对位姿进行修正。使用Gazebo仿真平台对该调姿算法进行了测试，结果表明，经过二次定位姿态调整后机器人x、y方向位置精度能够达到±3 mm，航向角θ精度能够达到±0.1°。

针对异步电机故障诊断中特征提取能力不足、准确率低等问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）-Transformer-BiLSTM的异步电机故障诊断模型。通过将大尺度卷积核与BiLSTM模块连接来提取故障振动信号的时序特征，利用门控机制和双向时序学习机制，能够有效地学习故障信号在多个时刻之间的特征关系；采用小尺寸卷积核与Transformer模块连接，进一步增加了模型对时序特征的提取能力，利用多头注意力机制实现对特征序列的并行高效处理，通过Softmax分类输出诊断结果。在10 dB的噪声干扰下，将所提模型与MSCNN-LSTM-Attention、MSCNN、BiLSTM、1DCNN模型进行对比试验。对比试验结果表明，该模型能够有效地提取故障特征，故障诊断准确率分别提高了4.3%、9.7%、17.2%、18.5%，体现出该模型在噪声干扰的情况下具有较高的故障准确率。

工业可编程逻辑控制器（PLC）开发过程中积累的大量工艺知识以隐性形式存在，以控制逻辑的形式沉淀于历史代码中，并依赖于工程师的经验判断，难以被大语言模型直接利用。针对这一问题，提出了一套系统的工程方法，通过双层知识图谱模式与双向融合构建策略，将隐性工艺知识转化为具备层级结构与控制拓扑细节的可复用工艺模板。以PLC代码生成为下游评估任务，针对知识可访问性与功能关联完整性两类障碍，分别通过知识粒度梯度实验与图-向量检索召回对比实验验证所提方法的有效性。实验结果表明，在代码段级任务上，本文方法自动提取的工艺模板在控制需求信息供给上已接近人工编写伪代码级细粒度知识描述的水平；在功能块级任务上，基于图结构的知识组织成功缓解了向量检索在维持功能关联完整性上的系统性缺陷。

针对工业缺陷检测系统在资源受限环境下难以兼顾检测精度和计算效率的问题，提出了一种基于混合状态空间模型的轻量化工业缺陷检测网络架构。该架构通过设计C2f_EfficientVIM_CGLU模块，将视觉状态空间模型的全局序列建模能力与卷积门控线性单元的局部特征增强机制深度融合，构建了高效的缺陷特征表征学习框架。引入HSM-SSD（Hidden State Mixer based State Space Duality）机制，采用线性时间复杂度的状态空间建模方法处理长距离依赖关系，显著提升了对不规则形状和稀疏分布缺陷的识别能力。设计Slimneck轻量化特征金字塔网络，通过GSConv（Ghost Shuffle Convolution）稀疏卷积和VoV-GSCSP（Variance of Variance Ghost Shuffle Cross Stage Partial）高效特征融合模块，在保持检测精度的前提下实现了网络参数的大幅压缩。在NEU-DET和APDDD数据集上的大量实验表明，所提网络架构在NEU-DET数据集上的mAP50达到92.13%，相比基线模型YOLOv8n提升9.77个百分点，参数量仅为2.9 M，计算复杂度为7.7 GFLOPs，相比传统的Faster-RCNN方法参数量减少93%以上。在APDDD数据集上的mAP50达到89.68%，验证了方法的良好泛化性能和快速检测能力。该研究为工业4.0智能制造环境下的高效质量检测系统提供了理论基础和技术支撑。

为了准确辨识出六自由度协作机器人的动力学参数，提出了一种基于物理一致性的迭代加权最小二乘（IRLS-SDP）辨识算法。首先建立了六自由度协作机械臂的牛顿-欧拉动力学模型，采用了改进的库伦粘滞摩擦模型，并把动力学模型线性化。针对参数辨识过程中没有考虑辨识出的参数是否具备物理意义，对参数的物理一致性进行了约束。以条件数为优化目标，设计并优化了傅里叶级数和五次多项式混合的激励轨迹。最后开展了动力学参数辨识实验，驱动协作机器人运行激励轨迹，采集并处理实验数据后得到了回归矩阵和实际力矩。完成了IRLS-SDP和传统的最小二乘法（LS）对辨识结果对比工作。实验结果表明，IRLS-SDP算法整体辨识效果更好，预测的力矩比LS预测的精度更高，模型跟踪效果更好，辨识出的参数更符合物理意义。