近年来，基于深度学习的各类机械设备健康管理模型取得了显著进展。然而，现有模型参数规模小，通常只能接受特定采频、转速、模态的数据，针对齿轮、轴承等特定零部件，执行监测、诊断、预测等特定任务，且难以适应新场景，缺乏持续进化能力。随着高端设备精密性、复杂度的不断提升，工业场景对高通用、易扩展、可进化的“一站式”健康管理服务需求日益迫切。受近年来ChatGPT等语言大模型在数据、任务、场景等方面通用化发展趋势启发，提出了面向机械设备通用健康管理的智能运维大模型。首先，将多模式数据通过角度域重采样和数据分割统一编码为词元序列；然后，输入基于Transformer的基底模型，提取健康信息和退化信息至特定词元；最后，将这些特定词元用于执行下游的监测、诊断、预测等多种任务。在故障数据和长期退化数据上对提出模型的基准性能、多任务协同性能和扩展性能进行了验证，结果表明：提出的智能运维大模型能够在轴承、齿轮等多种对象上联动实现状态监测、故障诊断和寿命预测；诊断与预测多任务能够有效协同，互相促进性能提升，相较于单任务模型表现更为出色；在小样本学习、持续学习等场景下，模型能够实现快速适配部署并持续进化。因此，提出的智能运维大模型具有高通用性、易扩展性、可持续进化等特点，有望为机械设备提供通用化“一站式”健康管理服务。

微型仿生机器人作为尺寸在厘米级及以下的微型机电系统，具有体积小、质量轻、便于携带等特点，被广泛应用于环境探测、目标搜索、侦查打击等复杂环境中。为使广大研究人员了解微型仿生机器人的研究进展，基于全球最大的文摘和引文数据库Scopus对近15年的相关文献进行总结和分析，直观描绘了微型仿生机器人领域的发展趋势。从微型仿生机器人的仿生运动形式、制造技术、驱动技术三个关键点入手，辅以生物机电混合微型机器人特殊研究方向的介绍，总结了微型仿生机器人的总体特征和研究现状。分析目前微型仿生机器人发展的技术瓶颈，提出能源-驱动-感知-控制全柔性一体化的发展思路，同时促进一体化制造技术的创新发展。基于军事和反恐防暴应用背景，充分分析微型仿生机器人的特征优势，进行以微型仿生机器人为核心的作战应用构想，并拓展讨论了微型仿生机器人在民用方面的应用。最后，对现有微型仿生机器人的不足与未来发展进行讨论与总结，为微型仿生机器人技术领域的发展及其军事应用前景提供有价值的参考。

如何将复杂系统中各种传感器测量信息进行有效融合，从而形成系统智能控制的依据，是当前智能化领域研究的热点。传统的多传感器数据融合结构一旦确定便无法改变，既缺少足够的弹性计算能力保障，限制其他传感器的加入，也阻碍系统多传感器网络的构建。为了能够形成传感器网络以汇聚全面的系统数据，提出数据智能融合方法。首先借鉴云计算中的数据池思想，在架构上设计基于数据池的数据流动结构，传感器测量信息被汇聚在数据池中，相关算法被视同为服务，解决了数据处理的弹性计算能力问题；其次，经服务处理后的数据池数据，按需求被推送到控制系统，保证了数据处理与控制分离，形成以数据池为中心的星状传感器网络；最后，设计基于检测信号的通用非模型数据融合算法框架，通过信号分解后的系数进行拟合，再利用重构信号进行状态修正，完全摆脱了对系统模型的依赖，将数据融合计算形成了服务，大大降低了后期由于传感器引入对系统控制的影响。通过从设计思想、结构演进过程和特性分析对数据智能融合方法的分析表明，其具备较高的可行性和有效性。该方法的提出可以为我国复杂系统智能控制领域研究提供一条新的思路。

针对当前产线效率低、生产等待时间长、资源利用不均衡等实际问题，围绕柔性产线、资源赋权、动态执行、实时监控等协调机制进行了深入研究，将订单、工艺、产能、节拍、配送、生产单元和缓冲区等生产要素有效地集成起来。以数据为抓手，将生产单元抽象一个可递归的排队系统，提出了“产线排队理论”、启发式算法和缓冲区“buffer”设置，以生产线本或交付周期为目标，给出了离散型生产线建模流程和优化方法，实现产线作业的精准管控。最后将该模型应用于某柔性生产线中进行了实际验证。

在工业4.0向工业5.0的发展过程中，以人为本逐渐成为智能制造领域关注的焦点之一。当前的人机协作不仅强调要聚焦于技术的进步与效率的提升，更强调将人类的高阶认知思维与机器的计算能力相结合，实现认知赋能。基于此，梳理人机协作中认知赋能在交互感知、任务规划与执行、技能学习等关键领域的现有研究，揭示了多模态信息整合、任务推理、动态决策与技能知识表征的挑战。进一步，提出通过应用知识图谱构建的相关技术来支持人与其机器认知对齐的方法，以及通过应用知识图谱推理的相关技术来支持复杂环境下人机协作的任务优化和动态决策。在分析现有人机协作认知赋能研究局限性的基础上，展望未来智能制造环境下的深度认知协同的发展方向。

航空航天、兵器等重大装备大型关键结构整体化设计和一体化制造已成为轻量化和服役性能的重要保障。增材制造作为实现创新结构的变革技术被广泛关注和应用，但高强铝合金、镁合金等轻质高强金属增材制造仍面临诸多挑战。搅拌摩擦以强塑性非熔化方式为此类合金高质量增材制造提供了新的思路和方法，并基于此形成了固相增材制造技术与装备。搅拌摩擦增材制造技术的突出优势迅速引发了全球范围的广泛关注和研究，但当前该技术的基础理论和沉积材料组织性能等尚待进一步厘清。系统梳理了搅拌摩擦增材制造领域的最新研究进展，全面评述了国内外在搅拌摩擦增材制造产热机制、材料流动行为、打印工具设计、工艺参数和组织性能等方面的研究成果及装备开发和工程应用现状。最后，展望了搅拌摩擦增材制造技术的未来机遇和发展趋势。

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。

农林机械如割草机刀片、深松铲犁铧铲尖和旋耕机松土刀片等关键运动部件在使用中，受到长期严重的磨损、腐蚀和冲击等而导致失效，阻碍其进一步发展。表面改性技术应用潜力巨大，但针对农林机械的研究进展尚缺乏系统综述。阐述农林机械使用工况及其关键运动部件在服役过程中的失效原因，重点概述四种表面技术（热喷涂、喷焊、堆焊、激光熔覆）的优缺点及其在农林机械上的应用示例，提炼出针对不同工况表面技术的选择依据。通过对四种表面技术的特点和适用场合的归纳总结，激光熔覆作为一种新型的金属表面功能涂层制造技术，具有较高效率、高强度冶金结合和较高性价比，在提高农林机械关键运动部件耐磨性能上的应用具有较大前景。综述相关研究现状指出现有研究的不足及未来研究的展开方向，可为表面技术提高农林机械关键运动部件耐磨性提供全面理论依据。

针对可调谐半导体激光器压电驱动系统的迟滞非线性，提出了一种基于Rayleigh-BP模型的建模及控制方法。利用空间扩展法建立了Rayleigh-BP率相关迟滞模型，该模型实现了对压电驱动系统的率相关迟滞非线性的精准预测；利用逆向算法求解了Rayleigh模型的逆模型，并将该模型与BP神经网络结合，设计了前馈控制器对系统进行补偿；对前馈控制方法进行了仿真与实验验证。结果表明，建立的Rayleigh-BP模型具有较高的精度，在10 Hz时均方根误差仅为0.0469 μm。前馈控制方法可以明显提高系统输出的线性度，在40 Hz时仿真结果均方根误差为0.0274 μm，线性相关系数R2为0.999 92;在30 Hz时实验结果均方根误差为0.0506 μm，线性相关系数R2达到了0.999 55，极大降低了迟滞现象。

自动驾驶的感知系统在目标遮挡、目标拥挤、远距离目标探测等困难场景下检测性能与可靠性有待提升。为此，提出基于 Radar 和 Lidar 数据的深度融合网络模型及对抗训练方法。首先，基于Radar 回波缺乏高度和含有较大噪声的特点，设计基于鸟瞰图的联合体素划分和点云增强方法，通过空间和通道注意力的计算建立不同模态特征之间的深度信息融合结构，提升单帧目标检测性能；然后，提出基于对抗学习的多模态数据融合学习算法，提高对两种数据优势特征的利用效率。实验结果表明，所提方法在实际大型驾驶场景数据集nuScenes上达到了领先水平。

末端执行器是采摘机器人的关键功能部件之一，在确保采摘及时性、提高劳动效率等方面发挥着重要作用，但传统的机械扭断和剪刀剪断等采摘方式使得末端执行器在采摘过程中容易对果实造成机械损伤。为了解决该问题，基于蛇嘴的生理结构和捕食机理，设计了一种新型仿生咬合式末端执行器，利用吸附机构吸附果实和咬合机构切断果柄实现果实与果柄的分离，利用柔性输送机构传输果实实现果实的无损收纳。在SolidWorks软件中设计了仿生咬合式末端执行器的三维机械结构，利用ADAMS模型仿真验证了该机构的运动合理性，并开发了分布式气动控制系统。

针对服役末期风力机叶片出现的裂纹损伤在运行过程中产生失效的危险现象，对裂纹损伤风力机叶片的应力分布规律展开研究，建立了NREL 5MW风力机叶片有限元模型，采用流固耦合分析方法研究了裂纹分布位置、极端运行阵风、不同湍流强度和风向改变对叶片裂纹应力特性的影响。结果表明：叶根处裂纹损伤最严重裂纹易向翼型中部整体开裂，叶中和叶尖处裂纹损伤易向前缘开裂；极端运行阵风下叶根处裂纹应力值波动最大可达15.2%；高湍流强度和来流风向为30°时对叶片裂纹损伤影响最大，裂纹有向中部开裂转变为前缘开裂的趋势。

液压机器人以大负载输出和抗干扰能力强等优点在众多场景中广泛应用。执行器作为机器人的“肌肉”负责直接对外做功，是机器人实现性能的关键。其中，电静液作动器(Electro-hydrostatic actuator, EHA)以其集成度高、能量效率高、功率密度高等优点，被广泛应用于机器人、航空航天、工程装备及其他领域。从EHA的机器人应用、系统构型、硬件组成、控制算法和发展方向五个方面综述机器人用EHA的发展现状，介绍EHA在关节机器人、可穿戴机器人、足式机器人等多领域开展的应用，对EHA的快速响应构型和节能高效构型进行介绍，讨论EHA的硬件组成，包括电机、液压泵、执行器与集成阀块等核心部件，总结机器人用EHA在位置控制、力控制和柔顺控制方面的控制算法，从元件、驱动、控制和节能等角度展望机器人用EHA的发展趋势。

针对智能工厂深度感知、智能决策和实时控制一体化应用的需求与难题，设计组态-运行模式的低耦合感知计算控制一体化体系架构，研究不同硬件平台、操作系统等底层软件平台的透明运行机制，提出面向实时与非实时的智能与控制融合方法，为感知计算控制一体化组态编程软件研制提供理论指导和技术支撑，对于智能工业控制系统的研制与应用具有重要意义，为企业数字化转型奠定基础。

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。

锂离子电池电化学反应和产热过程复杂，影响因素繁多，其精确的数学建模和内部状态可视化是动力电池系统管理的基础。考虑电池外形特点和微观几何结构，建立了动力电池电化学和热特性的耦合机理模型；分析模型参数体系，提出了拆解测量和测试数据驱动辨识相结合的耦合机理模型参数获取方法；建立锂离子电池电化学反应过程的数值解析方程，应用颗粒内部锂离子扩散机理实现了固相锂离子浓度可视化，解释了温度和倍率对容量的耦合影响。完善扩展了动力电池系统的测试平台，开展了模型验证和评价试验，结果表明，端电压预测误差低于50 mV，温度估计误差低于2 ℃。

风电机组大型化步伐加快，核心零部件的可靠性对风机运行的影响越来越大。滑动轴承具有高承载、长寿命、易维护、可扩展、小体积等优点，对风机主轴承关键零部件的国产安全可靠替代水平提高具有显著作用和很大潜力。分析了大功率风机主轴滚动轴承存在的问题与主轴应用滑动轴承的优势，并详细论述了风机主轴滑动轴承设计、材料、润滑、试验验证等多方面的技术方法和应用现状，总结了大功率风机主轴滑动轴承存在的问题及未来的发展趋势，为大功率风电主轴承数字化设计与产业发展提供参考。

作为一种新型交通系统，真空管道运输系统将悬浮列车技术和低气压管道技术相结合，理论上能够最大限度地减小列车高速运行时的摩擦阻力和气动阻力，有望突破地面轨道交通的速度极限，实现时速1 000 km及以上的超高速轨道交通。为了促进真空管道运输系统的发展，首先概述国内外真空管道交通试验平台建设的研究现状，包括美国、韩国以及中国等国家，目前最高的模型试验速度高达1 152 km/h；并重点分析了管内气动基础科学问题，从管内流动状态、气动载荷、管内复杂波系现象、气动热以及气动噪声5方面梳理管内气动特性研究进展，最后对真空管道交通的发展前景进行了探讨与展望，并指出精细化数值模拟方法、缓解或延迟流动雍塞的方法、适用于真空管道交通系统的散热途径、列车长时间运行时管道流场特征演化这几个方面是今后需要重点研究的气动基础问题。

针对自主研制的双体负压滚动吸附式爬壁机器人控制中存在模型参数不确定和外部干扰等问题，设计了一种径向基神经网络（RBFNN）结合改进趋近律的准滑动模态控制的自适应轨迹跟踪控制方法。在对双体负压爬壁机器人建立动力学模型的基础上，采用RBF神经网络逼近系统未知非线性动力学，消除外界未知干扰以及建模误差对系统的影响，实现了对双体负压爬壁机器人系统的精确控制。最后，将该控制方法应用于双体负压爬壁机器人进行实验验证，仿真结果和实验结果证明该方法在双体负压爬壁机器人轨迹跟踪中具有更快的收敛速度和削弱系统抖振的能力。

面向上肢康复与辅助运动，研制了一款基于气动人工肌肉(PAM)驱动的上肢康复外骨骼机器人。与纯刚性驱动不同，该外骨骼机器人使用PAM与刚性连杆，同时实现了柔顺驱动与高精度运动，有助于降低在康复过程中对用户造成二次伤害的概率。在结构设计上，该外骨骼采用直驱和绳驱相结合的方式，实现了肩肘关节运动的三个自由度。该外骨骼结构紧凑，可以满足可穿戴的要求。完成了该外骨骼的运动学建模，并基于PAM的三元素模型和拉格朗日方法完成了动力学建模。针对PAM的迟滞非线性，将直接逆模型法与自适应投影算法相结合，实现了无须离线建模与求逆的自适应迟滞补偿。最后，通过迟滞补偿实验与抗干扰实验完成了原理性验证。实验表明，研制的外骨骼兼具柔顺性和高运动精度，可以满足上肢康复与辅助运动的需求。

梳理了国内外对于微创手术机器人RCM的分类及研究，重点介绍了机械限制RCM机构的分类和实际应用情况，以及旋量理论对RCM机构研究的影响和指导作用，其中重力补偿以及主从运动控制策略均为RCM的核心技术要点。深入讨论了RCM机构性能评价体系在优化其尺寸和提高性能上的主导地位。最后，文章对未来的RCM研究方向进行了展望，包括RCM机构的多目标化和轻量化等技术研究，以及性能提升和自适应控制优化等方面，指出其在微创手术机器人和工业制造等领域中的重要贡献。

为解决城市园林绿化中人工树干涂白工作效率低下、工作繁琐、涂料浪费等问题，综合人、机、环境间的相互作用，提出并设计基于QFD与FBS的树干涂白装备。构建QFD与FBS集成模型，应用QFD方法建立树干涂白装备设计要求关系矩阵，通过FBS模型进行功能-行为-结构的映射转换；结合树干涂白操作行为分析，获得关键结构化信息，提出环绕式树干涂白装备设计方案实现对涂白方式、操作流程、涂白剂容量等的改良设计。验证表明，设计的树干涂白装备具有良好的操作性和适用性，提高了树干涂白工作的效率和质量，为城市园林绿化建设的服务系统设计提供了参考。

为研究不同增强方向的带支柱体心立方点阵及其填充结构的压缩力学性能，制备了硅橡胶填充点阵结构试验件。通过试验和仿真方法研究了硅橡胶填充BCC1或BCC2（加载方向分别与带支柱体心立方点阵的支柱杆方向相同或垂直）两种点阵结构的压缩力学性能，并采用铁摩辛柯梁理论和极限载荷法分析了两种点阵结构的等效弹性模量和压缩平台应力。结果表明：提出的理论模型能够很好地预测两种点阵结构的等效弹性模量和压缩平台应力。经过填充后两种点阵结构的压缩强度和吸能性能均会得到增强，BCC2结构的增强效果更加显著。对于BCC1点阵结构，填充提高了其内部杆件的承载力；而对于BCC2点阵结构，填充减小了其“V”形剪切带附近的杆件弯曲变形。随着点阵结构半径的增大，两种结构的吸能耦合因子均先增大后减小，而BCC1型结构的吸能耦合因子变化更明显。