随着智能制造、人工智能等技术的快速发展，立体仓储和仓储机器人得到了广泛的应用，空间定位测量技术的需求提升。传统的定位测量技术存在精度低、测量范围有限的问题。为此，针对大尺寸空间三维立体位姿测量的应用场景，首先采用旋转激光扫描机构构建光电传感网络，激光平面后方交会于待测目标，然后运用EPNP算法求出物料运输机器人在激光扫描机构坐标系的3D坐标，最后利用单位四元数法求出物料运输机器人相对于世界坐标系的位姿信息。应用结果表明：该方法能够进行大尺寸空间三维立体定位测量，系统稳定，鲁棒性强，能够满足实际应用需求。

在共享经济时代，物流服务行业建立稳定的联盟至关重要。因此，在物流企业联盟内部，如何确保公平的收益分配成为一大挑战。然而，由于联盟存在信息不完备的情况，一些传统的合作博弈单值解，例如Shapley值，可能并不适用于该问题，这些解法更适用于联盟的总体收益和各博弈者的参与水平都能够被准确估计的情形。研究了信息不完备的物流企业联盟的收益分配问题，并提出了一种相关的收益分配模型。为了证明所提出模型的适用性，进行了一个案例研究。结果表明，模糊Shapley值能合理地提升多方合作后的各方收益，有效地分配物流企业联盟的收益。

产业互联网是站在整个产业链视角，充分运用沉淀的产业数据，进行痛点分析和资源匹配，向全产业提供普惠式的综合服务和基础设施建设，提升产业链供应链的稳定性和现代化。在产业链发展中，上下游企业以及企业与终端用户间的业务对接和协同已经成为了一个关键问题。而传统的信息检索方式由于存在检索方式单一、检索内容固化等原因难以有效适应产业链中对相关产品和业务的个性化检索和信息咨询需求。随着人工智能的发展，智能客服已经成为一种新的解决产业链个性化信息检索和咨询问题的关键技术手段。然而，传统智能客服的适应能力相对有限，有时对特定问题的回答还需要在系统中进行预先定义，对于不断变化的业务语境难以灵活应对。为了提供一种面向产业链上下游企业的可以灵活适配目标企业业务需求的智能客服系统，提出了一种基于大语言模型（LLM）的领域自适应智能客服构建方法，该方法利用开源的大语言模型，使得中小企业可以针对具体下游任务进行垂域适配，结合私域知识库搭建低成本高质量的客户服务，同时也能避免敏感数据泄露问题，从而能够解决产业互联网中灵活地智能客服系统构建问题，降低产业互联网中中小企业低成本系统构建需求。

在四足机器人爬行步态中，由于在同一时刻有三条腿处于支撑相，步频较低、质心的位置波动较大，且控制系统实时计算量庞大。单独使用虚拟模型控制（VMC）或模型预测控制（MPC）方法对四足机器人的爬行步态（WALK）的控制效果欠佳，针对四足机器人的爬行步态提出了一种新的控制方案。首先使用基于二次优化的VMC进行机器人的足底支反力计算，构建机器人基本的运动控制模型，然后根据爬行步态的特点，对机器人的质心进行了基于MPC的轨迹规划，并将规划结果送入VMC求解器中迭代求解，从而得到机身期望的姿态和足底力。在仿真模型中检验后将此控制算法应用于物理样机进行试验。实验结果表明，该控制方案大幅度提高了四足机器人爬行步态的稳定性、减少了控制系统实时计算时间。

针对深沟球轴承外圈早期微弱故障监测信号弱、特征信息不明显等问题，通过实验研究，探索一种基于非接触式可控电磁力的深沟球轴承外圈早期微弱故障主动感知方法。在轴承-转子系统运行过程中，利用电磁轴承主动施加径向非接触式电磁力，从而放大深沟球轴承外圈滚道早期微弱故障在监测信号中的表现。通过搭建测试实验台，并利用激光加工模拟轴承外圈滚道微米级缺陷故障，对提出的主动感知方法进行了详细实验研究。

为保证双足机器人的运动过程中机身的稳定性并能够抵抗一定程度的外部冲击力的干扰，设计了一种基于虚拟模型控制（VMC）与全身控制（WBC）的双足机器人力矩控制方法。该方法用虚拟模型控制对机器人模型进行简化，用得到的降阶模型求解机器人行走过程中的地面支反力；用全身控制对机器人控制任务进行优先级排序，并求解运动过程中的关节加速度；最后将二者代入刚体动力学方程中求解控制所需要的关节力矩。控制目标为驼鸟形双足机器人，使用的仿真平台为MIT机器人仿真平台。经过仿真验证，该控制方法可以有效地对目标进行控制，且机身的稳定性高，计算的求解效率高，运算复杂程度低，证明了该方法对于双足机器人控制的效果较好。

针对物流中转仓库内移动机器人转运货物的路径规划问题，以转运货物至指定地点的最短时间为目标函数，利用遗传算法对目标函数进行求解。传统遗传算法存在早熟收敛、寻优能力差的问题，因此，提出一种改进遗传算法的路径规划方法，对算法的交叉算子和变异算子两方面进行改进，设计了启发式交叉算子与自适应策略调整的变异算子来获得最优解。基于MATLAB对仿真环境进行搭建和对改进算法进行实例验证。通过分析仿真结果，改进后的算法规划路径更加合理、具有更好的收敛能力。

针对软体机器人逆运动学求解不精确导致运动控制精度差的问题，提出一种基于多层感知器（MLP）神经网络学习的折纸结构软体机械臂逆运动学求解方法，从而使得软体机械臂在无末端定位引导情况下的运动能够遵循期望路径。通过搭建实验平台，选取了固定点和随机点最佳混合比例的数据集进行训练，同时在工作曲面上进行轨迹验证实验。实验结果表明，通过MLP无模型方法对折纸结构软体机械臂建模，软体机械臂以4.28 mm的平均距离误差（和机械臂原长相比相对距离误差2.17%）追踪期望路径。

机器人的动态跟踪精度是机器人实现精准实时操作的一个关键性难题。设计了一种基于模糊自适应PID的机器人视觉伺服动态跟随算法。针对机器人三维空间的动态跟踪任务，首先搭建了以NDI光学定位跟踪系统作为视觉系统，以思灵Diana高精度力控协作臂作为载体的实验系统，确定了视觉伺服的基本方法，然后通过两步法标定获得了手眼矩阵，设计了视觉伺服控制器，之后利用双机械臂模拟主动运动和跟随运动，对所设计算法进行了实物验证。实验结果表明机械臂能够精确地跟随目标的匀速移动。

高效电梯集群控制算法对于缩短乘客候梯时间，以及降低电梯能源消耗具有重要作用。针对高层电梯集群控制需求，首先，对传统最短距离算法进行深入分析与设计。其次，为解决该算法在外呼信号实时最优分配方面的不足，结合PLC扫描原理进行改进，实现了外呼信号的N次灵活分配，从而大幅提升了算法的灵活性和适应性，优化了系统运行性能和效率。最后，通过西门子S7-1200 PLC控制器和电梯仿真软件，验证了改进算法的显著优势。

针对空气悬架系统高度调节过程中由于系统惯性易出现超调震荡，导致控制阀高频开关，进而引发能源浪费的问题，基于压缩气体有效能理论和能量守恒定律，提出了一种基于能耗预测与PI结合的悬架高度控制方法，以实现对空气悬架高度的快速精确控制。首先，基于空气弹簧数学模型和测试数据，结合AMEsim软件建立了四分之一空气悬架系统仿真模型，并通过试验验证了模型的准确性。其次，提出了空气悬架高度控制理想能耗计算方法，然后，设计了基于理想能耗的高度控制器，提出了一种新的先以储气罐气压后以空气悬架高度为控制目标的二阶段控制策略，最后通过四分之一空气悬架系统半实物仿真平台实验验证了该控制策略的有效性和优越性。

互联网的发展已经进入下半场，从消费互联网走向产业互联网。产业互联网利用数字技术与实体产业的深度融合，推动产业链上下游业务流程和生产方式的变革重组。提出产业互联网的四种发展模式，是在钻石模型基础上，结合不同发展层当中企业所处的行业属性、数字化程度、互联网在产业链中渗透的程度和供应链金融的发展程度，归纳为数字化赋能型、产业链垂直整合型、全产业链生态型和供应链金融型四类，并据此提出产业互联网的四种发展路径。

为替代传统的人工、机械采捕方式，实现海珍品的自动化、精准化采捕，设计了一种水下采捕双机械手，主机械手具有抓取功能，副机械手完成收集任务，双手协调作业完成采捕作业。所设计的主、副机械手关节均采用独立电机驱动，保证了采捕机械手的灵活性，建立了双机械手三维实体模型。基于D-H法建立了双机械手运动学模型，并验证了模型的正确性。通过MATLAB与ADAMS联合仿真平台得出了双机械手无碰撞路径，并进行了仿真验证。结果表明，双机械手运动路径能够有效地进行空间避障和自避障，水下采捕双机械手可为渔业装备技术人员提供参考。

针对现有机器人多层多道焊规划方法中存在误差累积、易产生焊接缺陷的问题，提出一种厚板多层多道机器人焊接分层规划方法。利用神经网络及理论分析建立多层多道焊焊缝成形与工艺参数预测模型，在每焊接一层之前，利用激光传感器检测待焊层底部宽度，根据层底宽度及多层多道焊缝成形模型自适应规划待焊层的工艺参数与机器人焊接路径。经过实际焊接实验验证，结果表明使用该规划方法实现的机器人自动焊接，焊缝表面成形平整、焊缝无内部缺陷，规划效果良好。

针对柔性流水车间生产调度问题，在考虑缓冲区容量约束的情况下，建立了最小化完工时间和最大化设备利用率的混合整数规划模型，并提出了一种改进的离散粒子群算法进行求解。根据问题模型的特点，设计了基于工件顺序和加工机器的矩阵编码方式，并采用了改进的NEH方法生成高质量的初始种群。为了克服离散粒子群算法易陷入局部极值的缺点，设计了结合Levy飞行特点的粒子更新机制。当种群优化停滞时，通过该机制将部分粒子更新至新的未探索区域，进而避免陷入局部极值。通过与3种主流优化算法，在不同规模的测试算例下进行对比分析，验证了所提出算法的有效性。在某火腿肠高温车间的实际应用，表明了所提出的算法能够有效解决考虑缓冲区容量的柔性流水车间生产调度问题。

随着机器学习的迅速发展，基于数据驱动的新型机器学习为航空航天领域的问题分析提供了新思路。健康管理作为提升装备可靠性、维修性、保障性和测试性的关键步骤备受瞩目。在航空航天装备技术不断创新以及智能化水平不断提高的背景下，分析航空航天装备在健康管理中存在的难题和机器学习优势的基础上，提出了基于数据驱动的航空航天装备健康管理平台。着重介绍了该平台的设计理念、结构框架、工作流程以及全寿命周期数据管理。通过以某航空航天装备为例，论证了该设计方法在航空航天装备健康管理平台研制中的可行性和有效性。

智能制造是推进新型工业化的主攻方向，如何立足我国基本国情，快速、有效地发展智能制造是加快推进新型工业化进程的核心问题。首先梳理总结了新型工业化背景下智能制造的内涵及特征，并通过多视角、多维度对比分析了国内外智能制造的发展背景、发展目标及发展模式；其次，对数字化、网络化、智能化相关监测指标进行了统计测算，研判了当前我国智能制造发展现状；在此基础上，提出了“一条主线，两个方向，三条路径，四项行动，五项保障”的发展模式，并分别从发展方向、政策配套、资金支持以及技术融合等方面给出我国发展智能制造的若干建议。

随着智能制造的迅速发展，工业码垛机器人得到了广泛的关注和应用。目前的工业码垛机器人多数是采用示教的方式，不能实时感知机器人周围的环境信息，受生产环境的约束性较大。为解决这一问题，设计并开发了以四自由度机械臂为核心的工业码垛机器人系统。首先，采用机器视觉技术自动对物体进行信息采集与识别，包括物体的姿态和坐标，物体类别，以及机械臂工作空间的环境信息等；其次，建立了机器人的正、逆运动学模型，并采用遗传算法和五次多项式插补方法实现了机器人的运动轨迹优化。最后，设计并开发了码垛机器人的软硬件平台，将上述机器视觉和运动规划算法在实际的码垛机器人系统上进行了实验测试，获得了良好的实验效果。

在航空航天设备中连接器被广泛地应用，但其装配质量因多余物的存在导致装备服役性能下降。针对目前连接器多余物的检测主要依靠人工，效率低、误检率高、成本高的问题，研究中利用机器视觉的优点，设计了Grid-Based Motion Statistics （GMS）特征匹配与图像差分融合的连接器多余物检测软硬件系统。首先，提取连接器图像ORB特征描述符，通过GMS匹配算法实现检测图像与其对比图像的特征匹配；其次，以两图像的特征点集计算单应性矩阵，并通过透视变换对齐检测图像；再次，将对齐的图像做图像差分，并通过高斯模糊、形态学操作、轮廓查找等实现多余物检测。实验表明，与传统直接做图像差分检测多余物的方法相比，检测精度大幅提升；研究中以采集的147张图像做检测，精度为98.64%。

针对传统有线呼叫系统成本高，布线麻烦，建造周期长，线路易老化磨损等诸多缺点，设计了一套应用于医疗和卫生机构的无线呼叫系统，系统整体分为病房端、控制端和接收端三个模块。采用矩阵键盘来模拟病房号进行呼叫和清除呼叫，NRF24L01无线模块进行传输，STM32单片机进行处理，控制端用OLED显示模块显示分配的病房号和等待分配的病房号，便携护士从机会显示呼叫的病房号且蜂鸣器响应。系统不用布线，操作便捷，安装方便。实验结果表明该各模块间通信良好，能准确显示病房呼叫信息，具有容错中断机制。系统成本低、配置灵活、医护人员路程上耗费时间比传统有线呼叫系统减少22%以上。

设计了一种基于激光三角法的高精度位移传感器系统，集成了数据采集、处理和显示功能。系统采用STM32微控制器作为控制模块，实现独立的数据采集和处理。设计了光路，并开发了用于光斑中心定位和距离测量的算法。传感器能够实时显示测量结果，确保高精度测量。实验结果表明，该传感器在0到100毫米的范围内能够准确测量位移，分辨率达到了亚微米级，约为0.5微米。传感器的重复精度在0.1微米以内，具有高度的一致性和可靠性。在工业应用中对不同工件进行了测量，与传统接触式传感器相比，激光位移传感器的测量误差在0.5微米以内，并且在振动、灰尘和湿气等影响环境中表现出更好的稳定性，为工业检测领域提供了可靠的解决方案。

为提高某钢铁企业的冷轧产品质量，以某企业冷轧带钢实际生产数据为分析对象，提出了一种冷轧产品质量预测模型，通过采用主成分分析和随机森林算法进行建模分析实现冷轧产品预测控制，对企业生产工艺进行指导。建模过程通过计算特征值、主成分贡献度和累计贡献度等方法，利用主成分分析法分析原始数据样本，选择关键特征，通过降维处理降低数据维度，加快建模速度。构建随机森林质量预测模型，采用降维处理后的特征作为输入，产品质量等级作为输出。然后通过遗传算法对随机森林模型的决策树数目和最大树深进行优化，提高模型精度，最终构建冷轧产品GA-RF质量预测模型。同时，将该模型结果与同数据样本下的支持向量机模型结果进行对比。通过实际应用显示，在冷轧产品质量预测方面，使用遗传算法对随机森林模型进行优化后可以达到较高的准确率，模型表现更佳。

物联网设备之间通过不同的通信协议进行数据传输与信息交互。针对设备异构通信协议相互理解问题，深入研究了多工业协议解析技术，研究并实现了一种可支持协议扩展的语义解析网关。网关定义了多种工业协议解析脚本、开发了词法分析和语法分析程序、生成对应的协议解析指令集和实现了解析脚本执行程序和解析数据输出，建立了整体的语义解析系统。网关通过定义不同协议的解析脚本对不同协议的数据报文进行语义解析，析出的语义数据可以直接被设备或者云端应用，从而实现了更加灵活的数据传输和信息交互。网关通过扩展解析脚本来支持对协议扩展，不需要针对每种协议单独设计解析程序，极大地减少了协议解析程序开发的难度和工作量，更符合当前及未来物联网发展的趋势。通过对网关性能进行可靠性和实时性测试实验，验证了网关对工业协议解析转换稳定可靠及时。

基于磁链观测器的永磁同步电机无位置传感器控制时，准确估算磁链至关重要。常规一阶纯积分器和传统低通滤波器估算磁链存在直流偏移，并且低通滤波器还带来了磁链相位偏移和幅值衰减。有人将二阶广义积分器运用到磁链观测器中衰减估算磁链的直流偏移现象，但是衰减能力有限。基于上述情况，在传统二阶广义积分器的基础上提出一种改进的二阶广义积分磁链观测器。理论分析表明，该观测器估算磁链能完全消除直流偏移，提高了磁链估算精度。最后，在MATLAB/Simulink仿真软件系统中搭建了永磁同步电机的矢量控制模型以及在ACM32F403CET7微控制器的永磁同步电机驱动平台上进行实验测试，验证了该控制方法的有效性。

针对电动汽车共享充电桩的共享交易以及充电管理等需求，在对区块链技术应用在共享充电桩交易中的适用性分析基础上，提出并设计基于区块链的充电桩共享交易平台。构建了区块链中的智能合约和共识机制，设计了系统总体架构和交易流程，搭建了基于区块链的共享充电桩交易管理系统。以电动汽车用户、综合楼宇和光伏用户、其他充电桩用户为共享主体构建应用场景开展实例分析，以验证系统的有效性。

液压缸对叉车工作安全性和可靠性有重要的影响，需要出厂前对其进行各种性能实验。针对实际需求，使用工业现场总线、可编程控制器、组态软件等技术设计了叉车液压缸性能测试实验台，并且从液压系统原理、电气控制系统、程序设计、人机监控界面等方面详细地阐述了该系统。实验平台测试项目齐全，可完成压力30MPa 以下、叉车用1-100kN倾斜油缸、转向油缸的试跑合、外泄漏及耐压、启动压力、全行程、内泄漏测试。实践证明，该系统自动化程度高，提高了叉车液压缸的检测水平，不仅运行稳定，安全可靠，能够确保设备连续运行，还大大降低了工人的劳动强度，提高了劳动生产率，从而有效、有序地进行叉车液压缸批量地性能检测，为企业取得了较好的经济和社会效益。

为实现换热器管口的自动清洗，使用单目摄像头结合深度学习目标检测算法对换热器管口进行导航，主要包括管口识别、管口定位和路径规划。首先，管口识别采用基于深度学习的YOLOv3算法，并且从主干网络、边界框维度聚类、网络结构等方面进行改进以适用于实际应用需求；然后将识别得到的管口像素坐标根据单目视觉的成像原理转换为实际坐标；最后，规划一条‘己’字形的清洗路径。实验结果表明，该视觉导航系统的识别准确率为99.85%，召回率为100%，定位误差为1.35mm，整个流程耗时0.18s，达到准确性和实时性的要求。