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。
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。
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。
新一代智能制造并非在既有制造系统上简单叠加人工智能、工业互联网或数字化工具，而是以人工智能技术与先进制造技术深度融合为核心，推动制造系统从“连接可见”走向“感知、决策、执行、反馈”的闭环优化。与早期“互联网+制造”相比，“人工智能+制造”的重点不再只是设备、数据和业务流程的互联，而是通过工业数据、模型算法、制造装备、工艺知识和组织能力的协同，重构产品研发、生产制造、质量控制、供应链协同和服务模式。本文在既有政策与研究基础上，围绕智能工厂、智能产品、工业互联网、数字孪生、工业人工智能可信应用和制造服务化等方向，综述新一代智能制造的内涵、关键技术、落地场景与现实约束。研究认为，新一代智能制造的关键不在于单点技术先进，而在于制造知识、数据治理、装备能力、工业软件、标准体系和组织流程之间形成可持续的系统集成能力。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
轮式人形机器人由于多自由度、强耦合及非线性的特性，其运动控制尤其是全身运动控制非常困难。为此，提出了基于机器人运动学和模型预测控制（Model Predictive Control， MPC）的全身运动控制方案。建立了简化的轮式人形机器人运动学模型，定义了关于末端执行器位姿的二次型成本函数，通过松弛障碍函数（Relaxed Barrier Function， RBF）设定了机器人运行时需满足的关节位置约束、控制输入约束、避免碰撞约束和防倾倒约束。设计了针对机器人末端执行器位姿规划的仿真实验，仿真结果表明，该控制方案不仅可以使机器人全身运动以实现末端执行器的控制，同时还能够满足各类约束。
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。
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。
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（LF =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°。
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。
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。
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 %。
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。
零件加工精度检测是生产的重要环节，高效的偏差分析方法能够在保证零件质量的同时节约成本。针对激光三维扫描获取的三维点云，设计了一套三维零件偏差分析系统。通过将扫描数据和零件的CAD设计模型进行对比，计算出零件的偏差并进行可视化显示。该系统分为数据预处理、对齐和偏差计算三个部分。数据预处理阶段，将CAD三维模型离散成点云，同时提取扫描数据的点，再提取两者的关键点以便于对齐。对齐阶段，设计一种OBB分割盒粗配准算法进行粗配准，再用ICP算法进行精配准，能有效避免ICP算法陷入局部最优解。在偏差计算阶段，采用以点代面的方法计算出初始偏差值，最后设计异常值处理系统处理异常值。与专业软件相比，测量误差在微米级。
高维工业数据中的稳健异常检测对于保障设备安全和生产质量至关重要。然而，现有方法常因特征重要性自适应能力不足、单视角检测机制易受噪声干扰以及对异常模式泛化能力有限而失效。针对这些问题，提出了一种名为集成重建与自适应选择－知识蒸馏的端到端多视角异常检测架构。该架构创新性地协同整合了三个核心模块：重建验证模块，通过多尺度自编码器学习正常数据的紧凑表示，捕捉结构异常；知识蒸馏模块，利用教师－学生网络迁移语义知识，提供独立验证视角以提升泛化能力；自适应特征选择模块，通过门控注意力机制动态学习特征重要性权重，聚焦判别性信息。这三个模块通过一个融合重建误差、知识对齐差异和注意力正则化的多目标动态加权损失函数进行联合优化，实现多层次信息的互补验证。
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。
在工业4.0背景下，设备协同与实时通信需求持续升级，传统工业自动导引车（AGV）系统面临协议标准不统一、异构设备兼容性薄弱及广域通信稳定性不足等核心挑战。针对上述问题，提出一种基于5G-VXLAN与OPC UA/DDS协议融合的AGV协同通信方案，旨在实现AGV控制信息在ROS 2分布式系统中的跨平台交互与多协议适配。通过VXLAN技术在三层物理网络之上构建可扩展的逻辑二层覆盖网络，有效解决了传统VLAN的4094标识符限制和网络规模瓶颈，形成逻辑统一的通信平面，结合OPC UA与DDS传输协议，将AGV的PLC数据，集成至ROS 2分布式控制系统，实现跨平台指令下发与状态监控。实验结果表明，5G-VXLAN技术可以确保AGV在移动通信时，仍能保持数据交互的稳定性和实时性，并且在OPC UA/DDS协议融合下实现不同协议数据的转换与传输。
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。
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。
针对遥操作机器人系统中的瞬态响应能力不足及执行器饱和问题，提出了一种改进的预定性能控制方法。首先，通过设计具备时变特性的误差约束函数和转换函数，实现对系统误差收敛过程的显式约束，有效提升系统的响应速度与稳态精度。其次，结合非线性饱和函数与自适应调节器，对遥操作系统中主从端的控制力矩进行动态限幅与调整，有效缓解因执行器力矩饱和引起的不连续控制甚至误差扩大问题，从而确保控制力矩的平滑性。此外，引入径向基函数神经网络对系统不确定性进行估计，进一步增强控制器的鲁棒性与自适应能力。在不依赖精确系统模型的前提下，通过Lyapunov稳定性分析严格证明了所提出的控制策略下闭环系统的稳定性。最终，通过对比仿真实验，验证了所提出的控制策略在误差收敛、饱和抑制以及位置跟踪精度等方面的性能优势。
针对多品种、小批量生产模式下智能工厂中柔性作业车间调度与AGV物料搬运的协同优化问题，以最小化最大完工时间为目标，设计了一种基于竞争双重深度Q网络（Dueling Double Deep Q-Network， D3QN）的生产与搬运联合调度方法，并结合带时间窗的A*算法实现AGV的无冲突路径规划。将设计算法与多种规则调度方法进行对比，设计了多种不同规模算例进行实验验证，结果表明D3QN算法的调度性能表现更优，具有良好的优化效果和泛化能力。同时，分析了AGV数量对调度性能的影响，最终得出结论其符合边际效益递减规律。
在橡胶制品的生产中，密炼与挤出过程会存在剧烈的温度波动与压力失稳问题，不仅影响混炼质量、胶料塑化均匀性，还关系到设备能耗与生产效率。针对橡胶炼胶与挤出生产过程中温度波动大、压力稳定性差的问题，提出一种改进型模糊PID智能协同控制策略。通过融合温度传感器、压力传感器、转速传感器以及扭矩传感器等多传感器进行实时数据采集，设计过程特性的自适应参数整定机制及压力-温度动态耦合补偿模型，基于自适应调整过程，实现对密炼机转子和挤出机螺杆的精准协同控制，深入解析并补偿了密炼机转子强剪切生热与挤出机螺杆输送压缩过程中压力、温度参数的相互干扰作用，从而克服了单一变量控制的不足。实验表明，改进算法在温度控制过程中，超调量降低11%，缩短了调节时间，温度控制精度达到±0.8 ℃。压力波动对温度的干扰从35%降至12.7%，该系统提升了温控精度，降低了压力波动，显著提升了产品均匀性与生产效率。
针对现如今工业环境下因起重机吊钩损坏而引发的事故，以及起重机装卸货物效率较低的问题，提出了一种改进YOLOv8n的起重机吊钩识别算法。首先，引入了AKConv模块代替了主干网络中的Conv模块，该模块赋予卷积核任意参数与形状，为卷积核之间提供了丰富的选择。其次，将ADown下采样模块嵌入主干网络中，减少了在下采样过程之中特征信息的丢失。最后，引入了CAFMAttention卷积注意力融合模块，增强了吊钩识别的全局和局部的特征提取。根据实验结果，改进后的YOLOv8n算法在精确率、召回率和mAP50指标上分别提升了4.6%、4.2%和3.3%。改进后的算法能够实时检测吊钩位置，帮助操作人员及时调整和判断，避免碰撞或意外，提高了工业环境下的安全性；并且，吊钩的自动识别有助于帮助工作人员更快地锁定吊钩位置的同时进行精准地装卸货物的操作，从而提高了工作效率。
基于带灵巧手的仿人双臂机器人平台，针对自然环境下的抓取适应性与动作仿人化需求，开展基于视觉的双臂轴孔装配方法研究。以钢管和管帽作为装配对象，采用YOLOv8n-seg模型检测并生成分割图像；结合深度图像并通过FoudationPose模型获取零件在三维空间中的位姿，实现装配零件的视觉识别与定位；进一步提出一种位姿对齐方法，依据识别结果提取零件轴线，解算机械臂末端执行器的目标姿态，并生成相应运动点位，从而完成基于视觉的抓取与轴孔对位；在装配阶段，引入螺线寻孔策略以实现轴孔的接触与准配，从而完成双臂装配全过程。整套系统基于ROS集成开发，实现了从视觉感知、抓取对位到轴孔插入的全流程自动化。实验结果表明，该系统能够有效且连贯地完成双臂轴孔装配任务。
在精密装配中，针对零件结合面接触时的接触状态及所产生的非理想装配位姿变动的研究主要集中在算法预测上，对实际微小位姿变动与零部件接触状态的检测方法研究较少。提出了一种精密装配中接触状态与位姿光电协同检测方法，采用灯光电信号装置，通过电路通断实现对零件装配接触状态的检测；使用三个激光位移传感器对待装配零件在接触时产生的非理想装配位姿变动进行检测。与相关预测算法对比，该方法可有效对零件接触状态与装配位姿变动进行检测。
对于现有的注意力机制可能存在的学习能力不足，对重点目标的关注度不够等问题以及传统钢材表面缺陷检测网络中存在的检测精度低、特征提取尺度单一等问题，设计了一种可迭代的递归通道注意力机制RCA（Recurrent Channel Attention， RCA），该机制分别对水平、垂直两方向进行注意力权重的计算，使得模型对特征位置具有更强的感知能力，并使用递归策略对融合后的结果进行迭代，将所得到的权重再次用于输入特征中，使得网络对同类目标中关键特征信息的捕捉能力进一步增强，提升了网络对不同位置和尺寸的目标的检测能力。并将RCA机制与YOLOv8网络模型相结合，提出一种基于改进YOLOv8n的钢材表面缺陷检测网络，首先，引入可切换空洞卷积（SAConv）扩大了模型感受野并提升其对多尺度特征的感知能力与适应能力，实现更精准的特征提取；其次，在网络的Neck部分加入了具有自适应能力的加权特征融合模块，有效结合了全局和局部特征，增强了多层特征之间的融合能力；最后，引入所设计RCA机制并进行大量消融实验与对比实验。实验表明，仅加入RCA机制的YOLOv8网络模型在钢材表面缺陷数据集NEU-DET上的mAP@0.5值为81.1%，相比于原始模型提升了3.4%；在GC10-DET数据集上的mAP@0.5值为63.2%，相比于原始模型提升1.7%。YOLO-SCR网络模型在计算量方面较基线模型减少了12%，在NEU-DET数据集上的mAP@0.5值为84.0%，相较于原始模型提升了6.3%，在GC10-DET数据集上的mAP@0.5值为64.1%，相较于原始模型提升了2.6%，在检测任务中的精度与速度上具有一定的均衡性。
