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。

绳驱机器人因其惯量小、质量轻及作业范围广等优势受到了研究人员的广泛关注。然而，绳索固有的柔性和单向传力特性给绳驱机器人的精确控制带来了挑战。为实现其高效、精准的运动控制，需要从绳索张力分布、机器人动力学以及机器人控制等多方面展开深入研究。综述了绳驱机器人领域的研究进展，首先，探讨了零空间法、几何法和最小二乘法等绳驱动机器人张力计算及优化方法，并比较了这些方法的优缺点及适用范围；其次，总结了拉格朗日法、牛顿欧拉法和虚功原理等在绳驱机器人动力学建模上的研究进展，并比较了不同方法在绳驱连续型机械臂动力学建模上的优缺点；再次，总结了绳驱机器人控制的研究进展，并比较了基于模型与无模型的绳驱机器人控制策略；最后，对绳驱机器人的研究现状进行了总结，并对其未来发展趋势提出了展望。

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。

为保障电力传输系统的安全稳定，实现对新建电力铁塔的全方位验收维护，面向铁塔现有供维护人员攀爬的脚钉，提出了一种中心对称的四支链类人攀爬机器人，每个支链按3-1-2方式配置6个自由度，支链末端针对现有脚钉设计了大容差半封闭式勾型夹持工具，该工具容差大，无需机器人精确末端定位，可快速实现脚钉勾挂。开展了机器人类人攀爬步态规划设计，通过勾型夹持工具对铁塔脚钉的快速勾挂夹持实现电力铁塔的全域攀爬。以40 m高的自立式输电铁塔为攀爬对象，完成机器人全域攀爬动力学建模仿真，仿真结果表明该构型的攀爬机器人可实现铁塔的类人全域攀爬，从塔底到顶攀爬时长小于30分钟，达到维护人员攀爬效率，为输电铁塔机器人维护应用提供了可行性方案。

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。

随着生成式人工智能的快速发展，机械设计领域迎来新的变革。设计理念正逐渐由传统的“计算机辅助+人工经验”发展为具备高级智能化的“历史设计数据与知识+生成式模型”，具体设计行为由“人工建模”发展为“生成式建模”，机械产品设计驱动由人工经验发展为数据知识。针对这一种发展趋势，提出了新的机械设计理念：智能生成式设计，阐述了智能生成式设计的内容组成、核心运行机制、设计特点、关键技术等。在此基础上，探讨了智能生成式设计在机械产品设计上的应用价值，为机械产品的设计指明新趋势和发展方向。

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。

针对新型电机的轻量化、紧凑型、高扭矩密度设计目标，将印制电路板(Printed circuit board，PCB)技术引入定子绕组制造工艺，设计了轴向磁通双PCB定子电机。以单根有效导条为研究对象，建立了电机感应电动势、电磁扭矩及输出功率的解析模型。构建了PCB电机的有限元仿真模型，开展了关键参数优化研究，对串、并联构型双PCB定子电机进行电磁场与温度场仿真分析。基于搭建的试验平台，研究了不同构型下PCB电机的输出性能与温升特性。在额定工况1 500 r/min、3 A条件下，串联双PCB定子电机输出扭矩为130 mN·m，扭矩密度可达2 000 N·m/m³，实测最高温度为180.6 ℃；并联构型下电机输出扭矩为103 mN·m，扭矩密度可达1 584.62 N·m/m³，实测最高温度为110.5 ℃，与同工况下串联构型相比温升更小，可有效改善PCB电机发热问题。

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。

随着工业4.0的推进，在边缘设备上部署高智能、低成本的机器人系统已成为关键需求。然而，深度强化学习（RL）算法因其高计算复杂度，在树莓派等资源受限平台上部署面临巨大挑战。为解决此问题，提出一种面向工业机器人分拣作业的轻量化强化学习框架。提出一种梯度敏感度引导的结构化剪枝（GS-Pruning）与分层量化联合压缩方法，在保证策略精度的前提下，将模型体积压缩超过90%，并在树莓派上实现低于35 ms的实时推理；设计了一种动态权重自适应奖励函数（DWAR），该函数融合了分拣效率、运动稳定性与系统能耗三大目标，通过动态调整权重，有效抑制了机械臂在高速作业中的抖动，并降低了18.1%的平均能耗；构建了一套名为RPi-EdgeRL的端到端轻量级部署系统，通过多线程流水线及安全看门狗机制，确保了分拣任务在边缘设备上稳定、高效地自主运行。在FR3协作机器人平台上的实验结果表明，提出的框架实现了93.5%的复杂工件分拣成功率，验证了该低成本、高效率方案在真实工业场景中的可行性与优越性。

谐波减速器作为工业机器人的重要组件，运行环境复杂多变，一旦发生故障造成巨大损失。考虑到实际谐波减速器振动数据采集难度大，故障样本量少且数据标签缺失，不同工况下数据分布存在差异问题，提出一种基于数字孪生的不同工况下谐波减速器故障诊断方法。首先，基于动力学建模方法构建谐波减速器故障数字孪生模型，获取孪生数据；其次，提出基于循环生成对抗网络的数字孪生虚实映射方法，实现孪生数据与实测数据的虚实映射；然后，引入改进的半软阈值函数构建深度残差收缩网络，抑制噪声干扰并提取特征，同时在无监督场景下对所提特征进行域适应处理，利用MMD减小领域间分布差异，实现不同工况下的故障诊断。最后，搭建谐波减速器故障模拟试验台并进行试验验证，所提方法在所有迁移任务中平均准确率可达99.2%，有效解决无监督场景中不同工况下谐波减速器的故障诊断问题。

数控机床空间误差的建模分析与辨识一直是误差补偿的重要步骤。首先，论述了机床空间误差常用建模理论和辨识方法的研究历程及技术发展；其次，机床空间误差建模分析是进行误差补偿的重要前提。对机床空间误差建模理论进行详细的阐述和分析，包括刚体运动学理论、齐次坐标变化理论、D-H变换理论、多体理论、以及旋量理论等方法。再次，误差元素的准确测量和精确识别是实现有效控制的关键。对机床空间误差重点辨识方法的现状与发展趋势进行具体介绍和综合评述，包括激光干涉仪多线法、体对角线法、以及球杆仪、激光跟踪仪测量等方法。最终，综合机床空间误差的建模、检测、辨识三个方面，系统性地分析了现有数控机床空间精度改善中尚需解决的问题，强调了技术创新对于提高测量效率和准确性的重要性；并对未来的发展方向进行展望，对数控机床精度的提升具有一定的指导意义。

基于人机耦合建模和生物力学分析，设计了一种5自由度旋转关节和3自由度滑动调节的肩肘康复辅具，通过运动捕捉实验获得个性化缩放肌骨模型以及上肢康复动作逆运动学复现，采用Hill型肌肉模型和CMC肌肉控制算法，分析上肢康复训练中肌肉力以及能量变化。结果显示在康复辅具助力下，上肢康复训练过程中核心动力肌群肱二头肌、肱三头肌的平均肌肉力降幅最大，肱二头肌长头为51.34%，肱三头肌外侧头为49.05%，而且肱二头肌长、短头平均能量消耗分别减少30.74%和36.56%，峰值降幅超40%，表现出辅具对肘关节运动时的持续减载效果。次要肌群如三角肌后束、肱三头肌内侧头维持10%左右的轻度减载，平衡了减载需求和关节稳定性，规避过度干预风险。分析结果表明，康复辅具能明显减轻进行康复动作时的肌肉负担和能量消耗，降低了肌肉超负荷风险，能够有效辅助患者进行康复训练。

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。

管片拼装是盾构施工必不可少的关键环节，人工拼装管片方式效率低、安全风险高、拼装质量参差不齐，实现管片拼装流程自动化对于提高盾构隧道施工质量、提升作业效率、促进地下工程建造智能化具有重要意义。基于国内外学者在管片自动化拼装方面开展的研究工作，从管片自动排版、管片自动感知、拼装机自动运动、拼装机自动伺服控制4个方面进行了梳理总结，分析了管片自动拼装各方面的关键技术研究进展和不足。管片排版目的分为设计排版和施工期拼装点位选取，施工选点主要采用管片轴线拟合盾构机姿态，考虑参数有盾尾间隙、推进油缸行程差，但其权重系数的确定对施工经验依耐性较强；管片位姿感知方法分为接触式测量和非接触式测量，非接触式测量中基于图像的目标检测技术效果较佳，其算法精度及效率仍有待提高；描述拼装机机械臂位姿及运动主要采用D-H法，轨迹规划侧重于采用多项式曲线对运动路径进行平滑处理，减小对拼装机关节的磨损，管片拼装机正朝着具有冗余自由度的并联机构方向发展，其拼装效率和精度更佳；拼装机伺服系统采用比例阀控制精度较高，多轴联动的控制策略可有效提升管片拼装效率。最后对现有研究不足进行了探讨，并提出新的见解和方向。研究可为进一步提升管片自动化拼装技术和促进地下工程设备智能化提供参考。

车辆动力学理论是汽车设计和控制的基础。随着汽车电动化与智能化快速发展，分布式、模块化与多冗余的新型底盘结构打破了传统车辆运动功能边界，车载、路测与网联等智能信息的引入也使车辆系统逐渐向物理信息系统演变。现有以“刚体-轮胎-路面”三要素为核心的车辆动力学理论体系难以统一化表征多运动形态的底盘动力学，更无法阐述多源外部环境信息与车辆之间的力学交互本质，其理论内涵与辐射范围凸显出模型构建通用性弱和环境信息包容性差两大局限。针对上述问题，提出一种广义车辆系统动力学理论架构，将底盘约束、车间作用与信息交互统一抽象为广义车辆系统内部的广义作用力，建立了涵盖机械、电子与信息多物理场耦合作用的动力学体系，丰富了传统“建模-估计-控制”理论内涵，形成了可指导高性能车辆底盘设计与协同控制的统一理论框架。

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。

工业机器人凭借高灵活性、大工作范围的优势，已逐步成为我国航空航天、航海等国家战略领域中，大型复杂构件加工的关键装备。机器人末端的动态特性好坏由其各关节主导，想要提高机器人的动态性能需要从其薄弱的关节入手，在现有串联形式基础上加以改进和创新，探索具有高刚度特性的新型驱动方式和机器人构型。提出一种面向大型螺旋桨铣削加工的2-RPR型机器人，该机器人由六轴机器人主体与双电动缸支链组成，以电动缸的平动驱动机器人关节的转动，从而提高机器人整机的刚度。为了满足大型螺旋桨加工空间要求，基于遗传算法对机器人各连杆长度参数进行优化，实现机器人整机工作空间的优化，使工作空间满足单叶片加工范围且利用率最大。

面向集成多种生产要素的智能车间，实现各类资源高效调度以完成任务，对提高生产效率具有重要意义和价值。针对一类考虑多要素的柔性作业车间调度问题，提出一种高效的混合进化算法。首先，基于对问题背景和多要素运行情况的分析，以最小化最大完工时间为目标，构建了含工件、机器、AGV和工人四种生产要素的柔性作业车间调度模型。然后，针对模型中不同决策变量的特点，提出结合启发式和随机式的混合初始化策略，以生成高质量的初始种群。根据个体的四层编码结构，设计基于经典遗传算子的全局搜索方法。针对易于陷入局部最优解的困境，提出记忆机制导向的多邻域局部搜索方法，以增强算法的局部搜索能力。最后，基于标准测试集生成了多组适用的算例，并设计一系列试验以验证算法的性能。试验结果表明，混合初始化策略和多邻域局部搜索能够有效地改善算法性能。与领域中多种先进的算法比较，所提算法在调度方案质量上更具优越性。

准双曲面齿轮作为一种在航空、特种车辆、精密传动领域广泛应用的复杂齿面空间传动，其啮合质量直接决定整机服役性能。尽管该型齿轮传动在设计理论、创成机理、形貌优化、加工制造等方面取得了显著进展，但高端装备日益苛刻的服役性能需求，对该型传动的正向设计提出了更高挑战。结合文献剖析、市场调研、课题研究，详细阐述了该型传动主动设计方法研究进展与发展趋势，着重介绍了该型传动的几何参数设计、制造参数计算、接触特性分析、齿面形貌优化等内容，详细分析了该型传动在人工智能大背景下面向高端装备服役需求的发展趋势，期望为该领域研究人员与技术人员提供相关理论技术支撑，推动我国准双曲面齿轮正向设计技术的发展。

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。

随着数字化制造技术的迅速发展，企业数据库中已积累大量加工工艺实例。基于“几何相似则工艺相似”的基本原理，通过识别和提取相似的三维几何工艺信息，可有效实现工艺知识的重用，进而提升工艺决策系统的智能化水平，缩短产品开发周期。在数控加工工艺重用技术快速发展的背景下，系统把握其发展现状和未来趋势，为工艺设计人员提供全面的文献综述具有重要的理论和实践意义。研究从三个维度系统分析和总结了数控加工工艺重用技术的最新研究进展：首先，宏观工艺重用层面重点探讨产品整体加工路线的重用方法；其次，微观工艺重用层面聚焦于具体加工环节中工艺知识的精确提取与应用技术；最后，基于机器学习的工艺重用技术则聚焦于非结构化CAD模型数据的处理及其与工艺信息之间复杂的映射关系。这些研究成果不仅对提升工艺设计效率具有重要的理论指导价值，同时在促进工艺知识管理体系的完善方面也具有显著的实践价值。

作为运载火箭多功能化体系的核心执行单元之一，分离与推冲机构的动作可靠性与分离精度直接影响航天发射任务的成败。随着各国航天任务复杂度与火箭运载能力的提升，分离与推冲机构在承载能力、响应速度及环境适应性等方面面临更为严苛的技术要求，系统梳理了国内外运载火箭分离与推冲机构的应用与发展现状，详细介绍了多类作动形式下各分离与推冲机构工作原理与特点，回顾了运载火箭分离与推冲机构的动态特性、冲击响应以及可靠性领域的发展，并介绍了部分典型机构的仿真分析技术，最后展望了运载火箭分离与推冲机构产品的发展趋势，旨在为新一代运载火箭分离推冲系统的创新设计与产品系统性发展提供参考。

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。

针对电动汽车充换电站在实际运营过程中面临服务效率低下、经济效益不佳及电网互动能力薄弱等多重挑战，提出一种基于分层深度强化学习的V2G协同调度模型，该模型通过战略层与战术层的协同架构有效降低了复杂环境下的决策难度，显著提升了系统的响应能力。实证研究表明，该模型在实际充换电站环境中展现出良好的应用价值，主要体现在运营收益的合理增长、能源利用效率的优化平衡、服务质量的显著改善以及用户等候时间的有效缩减。与传统调度方法相比，本研究采用的SAC算法在面对复杂决策环境时表现出更强的适应性和稳定性，能够有效应对车流量波动和电价变化等不确定因素。研究成果为电动汽车充换电站提供了一套可落地实施的智能化调度解决方案，针对行业实际运营问题提供了有价值的技术参考。

蒙皮是构成飞机气动外形的主要零件，具有大尺寸、薄壁(厚度2～6 mm)、型面复杂等技术特点，目前企业普遍采用人工比对划线-手动修切方式去除蒙皮边缘余量，存在人因累积误差大、装配质量难控等问题。视/力引导的高柔性大范围双机器人跟踪/测量-加工一体化为解决这一难题提供了新思路，但双机器人位姿同步标定难、加工位姿光顺难、轨迹精度控制难是制约蒙皮机器人铣削加工应用的主要瓶颈。上述难题可以归纳为空间位姿的同步解耦与位姿误差的定量控制问题，为此应用李群李代数封闭光滑特性重点围绕双机器人位姿同步标定、光顺加工轨迹生成与末端位姿闭环反馈控制开展研究，具体如下：第I部分提出双机器人跟踪/测量-加工一体化系统同步标定方法，建立机器人-跟踪系统运动模型和系统参数辨识方法，研究蒙皮零件光顺加工轨迹生成方法；第II 部分研究外部跟踪系统下的末端位姿闭环反馈控制模型，研制机器人末端闭环反馈控制系统，开展双机器人系统同步标定精度测试、末端位姿闭环控制轨迹精度测试、典型蒙皮样件机器人铣削加工精度测试，验证所提方法的有效性。

结构可靠性分析对于保障工程装备安全可靠运行至关重要。传统的一阶可靠性方法及其改进算法精度受限于极限状态函数的类型与梯度信息，往往无法适用于复杂工程案例。面对日益复杂的工程场景，虽然多保真度模型的建立策略被广泛研究，但在可靠性分析中，其应用潜力尚有待进一步开发。为此，发展一种自适应多保真度Kriging(Multi-fidelity Kriging，MF-Kriging)模型辅助的一阶可靠性分析方法。首先，通过增广拉格朗日函数将一阶可靠性分析问题转化为无约束优化问题，从而使其能够采用启发式优化算法求解。其次，通过融合多个数据源进行自适应MF-Kriging建模，以进一步降低可靠性分析的计算成本。基于该可靠性分析方法，任意自适应MF-Kriging建模策略不论是全局搜索或者是局部搜索均可嵌套使用。另外，考虑到一阶可靠性方法的重要步骤之一是精确定位设计验算点(Most probable point，MPP)，提出一种混合MF-Kriging建模策略。通过权衡全局搜索策略和基于迭代MPP邻域的局部搜索策略，平衡可靠性分析的局部精确度以及全局收敛性。最后，利用四个数学算例和三个工程案例对所提出方法进行了应用。结果表明，该可靠性分析方法在精度、效率和鲁棒性方面均具有显著优势。

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，k₁=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。

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。

在粮食仓储管理中,粮仓内壁的曲面结构对爬壁机器人的吸附性能有着较高要求,既要有一定的柔性满足自适应曲面能力,又要有一定的刚度保证支撑稳定性。提出一种刚性吸盘方案用于变曲率墙壁。由于吸盘主体的微小形变能力,导致其在吸附过程中海绵呈现“马鞍形”形变,使吸附性能显著下降。针对该问题,对刚性吸盘结构进行优化,设计了一种采用分布式刚性单元的半刚性吸盘。通过在不同模拟基板上对刚性吸盘、半刚性吸盘进行吸附力试验发现:刚性吸盘在曲率半径为100、200、400 mm曲面模拟基板上的吸附力分别为205.49、307.56、360.25 N;而半刚性吸盘在不同曲面上的吸附力会略有浮动,但整体数值稳定在420 N左右。此方案实现了吸附性能在复杂曲面环境中的显著提升,有效降低了装置作业时的脱落风险,为爬壁机器人在筒仓等领域的应用扩展奠定了可靠基础。

针对手机中框微孔背景复杂、缺陷中小目标数量多且形态随机性高等给视觉检测带来的挑战，提出一种基于YOLOv8的改进型的YOLOv8-burr模型。该模型通过在网络颈部设计基于分组卷积的轻量化全局注意力变换模块，在主干部分融合多尺度特征提取模块，以及在网络上采样部分引入极化自注意力机制与CARAFE算子，使得模型能够通过全局特征信息和多深度通道信息来实现更加准确的识别微小目标缺陷。实验结果表明，改进后的模型在拥有14.4 M大小的同时能够实现92.1%的微孔缺陷识别准确率，且在难识别的“毛刺”缺陷类别中，相较于改进前模型获得10.4%的准确率提升，达到了机器人对识别手机中框微孔加工缺陷模型的识别精度要求。

随着计算机视觉和人工智能的快速发展，目标检测技术在消防领域得到了广泛的应用。针对传统消防设备维修和维护过程中灭火器表盘人工识别效率低和误判问题，设计并实现了一种基于改进YOLOv5算法的智能灭火器表盘识别装置。该装置通过集成树莓派4B计算核心与高分辨率相机，结合封闭式包围罩、光屏蔽侧板及自适应补光系统，有效抑制外部干扰并适配不同容量灭火器。在算法层面，引入CBAM注意力模块和BiFPN特征融合网络，优化YOLOv5m模型的特征提取能力与多尺度目标检测性能，同时提出图像切割策略增强了模型在复杂背景下对小目标的识别精度，改进后的模型具有更高的准确率和精度。现场试验表明，装置在复杂工业环境中对3 kg、4 kg、5 kg、8 kg灭火器的压力状态识别准确率达100%，与车载消防设备诊断智能物联网系统集成后，该装置的检测数据能够实时上传到云平台，供系统进行进一步的数据分析和状态评估，在灭火器的维修与维护流程中，展现出较高的工作效率与自动化水平，为消防设备的维修和维护提供了有力的技术支撑。

锂离子电池负极析锂是制约其安全性和寿命的关键问题之一。为提高锂离子电池应用的安全性并延长使用寿命，提出一种基于多维特征挖掘和聚类分析的锂离子电池析锂诊断方法。设计低温析锂试验，采集电池试验循环数据。建立高精度电池等效电路模型，提出基于模型参数辨识和容量增量分析的析锂特征提取方法，以及基于主成分分析法的特征空间降维方法。在此基础上，通过采用粒子群算法优化的基于密度的聚类算法，提出锂离子电池析锂故障的自适应分级诊断方法，并根据电池析锂前后容量差值和物理检测手段检验所提方法的准确性。诊断结果表明，基于多维度特征的析锂诊断结果最优，相较基于电池模型特征的单维析锂诊断方法，漏诊率下降8.00%，较基于容量增量曲线特征的单维析锂诊断方法，漏诊率下降8.00%，误诊率下降3.63%；同时扫描电子显微镜、电感耦合等离子体检验结果与诊断结果一致，能够较为准确诊断出轻度析锂和严重析锂，实现了锂离子电池析锂的分级诊断。

液压挖掘机通常采用单动力源供多执行器的集中式驱动方式，存在节流损失大、势能利用率低等问题，平均效率低。分布式电静液作动系统采用独立变转速控制，消除了系统的节流损失，并在超越负载下回收能量，是提高效率的有效方案。开发一款集成一体式、四象限工况运行的大功率高转速电静液作动器(Electro-hydraulic actuator，EHA)，将其应用于6 t挖掘机动臂执行器位置，进行详细的性能测试，并分析其能量效率与损耗分布情况。在动臂举升下降周期内，EHA系统驱动效率最高达61.2%，能量回收效率最高达53.3%，在损耗分布方面，电机泵的损耗占EHA总损耗的80%以上，电机泵的效率优化至关重要。本研究实现了EHA在挖掘机上的应用，为提高工程机械电液控制系统的能量效率提供一种有效的解决方案。

螺旋折流板是管壳式换热器中重要的折流元件，有效获取螺旋折流板曲面空间位置信息是解决螺旋折流板管孔加工的关键。针对螺旋折流板纹理弱、遮挡多，其表面具有反射性，三维重建精度和时间难以满足工业需求的问题，提出了融合特征检测器与稠密视觉的匹配算法和可变视野的注意力模块，以在弱纹理和反光区域获取更多的特征点；采用级联式的CasMVSNet实现螺旋折流板稠密点云的重建以减少表面空洞，缩短重建时间。在自采集的数据集上的实验结果表明，采用所提出的三维重建技术，获得了完美的螺旋折流板曲面，在弱纹理区域几乎不存在空洞和噪点。相较于其他算法，重建精度提高了3.96%，位姿估计累积误差曲线面积提高了6.48%，重建时间下降到180 s以内，证明了该重建技术的可靠性和有效性。

当前，无人车在复杂环境下的高精度定位仍面临软硬件协同性不足和标准化集成缺失等问题，制约了数据链路贯通和虚实交互闭环的构建。为此，提出了一种基于数字孪生的无人车定位平台架构。硬件方面，依托STM32平台集成全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System， GNSS）、超宽带（Ultra-Wideband， UWB）、惯性测量单元（Inertial Measurement Unit， IMU）、蓝牙/Wi-Fi 以及窄带物联网（Narrowband Internet of Things， NB-IoT）等多源感知与通信模块，并通过高速总线和专用接口实现互联与驱动控制，构建了多源数据采集与传输基础。软件方面，结合工业互联网标识解析与数字孪生技术，设计了数据管理、时空定位、路径规划和电子围栏等功能模块，并通过多源信息融合实现物理实体与虚拟模型的双向交互和闭环控制。实验结果表明，该平台在保证测距精度和稳定性的同时，提升了系统的交互性与集成度，为无人车定位提供了一种完整的软硬件一体化解决方案。

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。

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。