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。
针对工业数据中实体结构复杂、嵌套严重及噪声干扰多等问题，现有方法常面临边界识别不清和层级依赖缺失的挑战。提出一种改进的多粒度对抗命名实体识别模型MG-AdvNER。首先，针对传统对抗训练容易模糊实体边界的问题，提出自适应边界感知对抗训练（ABAT）策略，通过动态调整边界位置的扰动权重，在增强模型鲁棒性的同时保持边界敏感度。其次，构建双层CRF结构并设计层间约束传播机制，显式建模粗粒度与细粒度标签间的逻辑依赖，解决多粒度预测不一致问题。此外，构建了包含1.7万实体的工业数据集，并在该数据集及公开数据集上进行广泛实验。结果表明，MG-AdvNER在工业数据集上的F1值达到92.20%，显著优于基线模型，证明了该方法在复杂工业场景下的有效性与泛化能力。
针对轴承振动信号特征提取不充分的问题，提出基于多尺度时频联合通道注意力机制和多头自注意力机制的轴承故障诊断方法，有效提升了信号多尺度特征挖掘能力。首先，采用宽核卷积处理归一化信号，扩大网络感受野；其次，构建时频联合通道注意力模块，基于多尺度并行卷积提取并融合时域与频域多尺度局部特征；然后，利用多头自注意力建模全局依赖关系，进一步增强特征提取能力。最后，通过Paderborn大学轴承数据集和堆垛机轴承数据集上的实验及与WDCNN-LSTM、MACNN和DRSN-Transformer方法相比，所提方法具有更高的平均识别准确率，分别达到99.84%和100%，同时在不同信噪比条件下验证了所提模型的抗噪性能。
随着制造业的快速发展，复杂装配场景中的异常检测成为保障产品质量和生产安全的关键环节。传统检测方法往往受限于检测精度、效率及适应性等问题，难以满足现代制造业的高标准需求。提出了一种基于虚实比对的复杂装配场景异常检测方法，旨在通过融合虚拟仿真与实际检测数据，实现对装配过程中异常情况的精准识别与高效处理。实验结果表明，在零件漏装、错装及异物入侵等典型装配异常场景中，所提方法在 F1 分数上相较现有最佳无监督方法平均提升 22.1%，AUC 指标提升 20%以上，表现出更强的检测精度与鲁棒性。通过对比实验，进一步验证了当前方法相较于现有零样本异常检测方法的优势。
针对机翼胶接区域气泡缺陷检测中小目标占比高、特征表达不足及复杂反光背景干扰等问题，提出一种改进YOLO模型HAM-YOLO（Hybrid Attention Mechanism YOLO）。通过在主干网络中引入CBAM与SE注意力模块，增强通道与空间特征表达能力；在颈部网络C2f模块中嵌入双重注意力与SE注意力机制，以提升多尺度特征的融合与选择能力；同时在特征融合阶段增设1×1卷积层优化通道信息交互。此外，设计融合GHM与动态IoU的改进损失函数，以提高模型对困难样本的关注能力并提升边界回归精度。实验结果表明，所提方法在自建机翼胶接缺陷数据集上在检测精度及综合性能指标方面均优于基线模型及多种对比方法，验证了该方法在复杂工业场景中的有效性与优越性。
针对工业制造与仓储物流场景中型材堆叠密集、光照变化大及嵌入式设备算力受限导致的检测精度下降与实时性不足的问题，现提出一种基于改进YOLOv11n的嵌入式型材计数检测模型。为适应工业现场多姿态、复杂光照与背景差异，构建由实景样本与Blender渲染样本组成的工业型材数据集，用于提升模型在多场景条件下的泛化能力。对YOLO v11n进行多维度优化：在主干网络中引入DBB多分支卷积块以增强多尺度细节表达；在颈部结构中以BiFPN替代Concat，实现跨尺度特征的高效聚合；在检测头中融合CBAM注意力机制并设计CDetect解耦双分支结构，以提升重叠目标的定位精度；在损失设计上采用WIoUv3以优化密集场景下的边界框回归。实验结果显示，改进模型在测试集上取得98.75%的mAP，参数量仅为2.98 M，相较FasterR-CNN、YOLOv8n等主流模型在密集重叠型材与细小结构的检测中表现更优，并显著降低推理延迟。该方法兼具高精度与实时性，可满足嵌入式设备上的工业型材自动计数需求，为智能制造视觉系统提供高效可靠的解决方案。
作为功率转换装置，固态脉冲调制器由于其设计布局紧凑的优势，通常结合脉冲变压器作为小型化电子直线加速器放电系统的主流技术方案。在实际运维中，传统的故障排查与定位方案要求固态调制器故障后系统强制停机，由维修人员进行现场诊断，导致生产进程中断；同时，人工排障存在经验依赖性强、人力成本高等局限，且设备紧凑布局进一步增大定位实施难度。针对传统人工检修的瓶颈，本文提出了一种通过调节储能单元脉冲形成时序实现故障单元的在线实时定位的方法，并针对用户不同需求及负载情况提出单、多脉冲两种故障定位方法，为加速器放电系统的维修提供了精准高效的技术支持。
针对三相永磁同步电机电流环中存在的延时瓶颈问题，研究了采样更新延时、硬件延时及反馈滤波延时对系统带宽的影响机理，并建立了考虑多源延时的电流环模型。在环路建模的基础上分析了带宽与环路总延时的反比关系，明确了在高控制频率下传统坐标变换与复杂调制计算导致的控制耗时限制。为解决高带宽场景下控制时间不足的问题，提出了一种基于相电流调节的电流环控制架构，并结合优化的空间矢量脉宽调制算法，通过省略Clarke与Park变换、避免三角函数与除法计算，实现了显著缩短控制路径和提升计算效率。搭建永磁同步电机驱动实验平台并开展白噪声激励频域测试，对所提策略进行了动态特性辨识与验证。实验结果表明，在400 kHz控制频率下，所实现电流环的单周期运行时间约为1.07 μs，开环0 dB交越频率约为11.2 kHz；在该频率附近，闭环相位衰减小于70°。结果说明，所提方法能够在严格时序约束下实现高频条件下的高带宽电流环控制。
用于永磁同步电机无位置传感器控制的超螺旋滑模观测器（Super Twisting Sliding Mode Observer，STSMO）只适用于中高速，且其面对强扰动时收敛速度慢。针对这一问题提出一种IF控制结合自适应线性超螺旋滑模观测器的复合控制策略。在低速时采取转速开环、电流闭环的IF控制策略，对虚拟同步坐标系和转子同步坐标系相位关系进行分析；在高速时设计改进的超螺旋滑模观测器控制策略，在STSMO中加入线性项以提高收敛速度，并设计基于转速的参数自适应率，使观测器参数随速度动态调整，拓宽运行速域。针对永磁同步电机抗扰能力弱，电机易失步的问题，设计了扩张状态观测器（Extended State Observer，ESO）观测负载转矩并将其补偿到q轴电流中。根据双dq空间的相位关系合理设计过渡过程，实现控制策略的平滑切换。最后通过仿真和实验验证了所提复合策略的有效性。
新能源渗透率提升、直流输电规模扩大，已成为现代电力系统主要发展趋势。为确定新能源与直流输电的合理接入比例，需首先厘清二者共同作用对系统暂态电压稳定性的影响机制，研究系统稳定边界的动态演化趋势，为电网的渐进式规划与风险预警提供决策支持。本研究聚焦于电力系统演进的关键趋势，建立系统模型、构建适用于多场景的暂态电压稳定指标，进而量化分析新能源与直流占比演变下系统暂态电压稳定性的变化规律；改进并应用配点法多项式逼近方法精确计算临界稳定边界，揭示了系统暂态电压临界稳定边界的动态变化趋势。结果表明，新能源与直流占比的增加将显著削弱系统暂态电压稳定性，系统临界稳定边界明显下移。
绿色制造和精密制造技术是航空领域的发展趋势。面对承载性能的复杂曲面加工特征，广泛应用精铸/精锻等近净成形工艺以减小毛坯余量。虽然能减少材料去除量也能提升加工效率，但小余量毛坯可能因为局部缺少材料造成加工不合格。为解决该问题，提出了复杂曲面轮廓度公差约束下的多层次余量优化方法，改变加工模型仅做刚性位移的传统认识，允许设计截面线各自在轮廓度公差带改变相对位置或者变形，从而增大寻优的可行域空间，提高寻找目标加工曲面的能力。进一步，因为余量优化造成公差带空间被占用，提出了自适应调整切削路径的方法以保证满足设计公差要求。最后，通过典型复杂曲面特征叶身加工验证了所提余量优化和切削路径调整方法的有效性。
在中厚板氩弧焊自动化系统中，对焊缝几何特征的精确、稳定感知是实现高质量焊接的关键。针对传统方法在复杂工况下特征适应性差、泛化能力弱、鲁棒性低的问题，提出一种融合投影极差与能量约束的两阶段特征提取算法。该方法首先构造投影极差指标，并结合自适应阈值分割，实现特征点的鲁棒粗提取；进而构建融合法向引力与排斥势能的优化模型，对特征点进行位置精优化与分布均匀化；最后通过局部法向量统计准确判别焊缝谷点。实验结果表明，该算法在中厚板典型焊缝上的平均提取误差小于0.35 ，F1分数均高于0.83，显著提升了对不同焊缝类型的适应能力与抗干扰性，为智能化焊接提供了稳定可靠的特征感知方案。
传统的经验型公差选配方法多数没有考虑压装损伤对石墨舟卡点高温服役性能的影响，太阳能硅片PECVD高温镀膜生产环境下卡点的维护带有盲目性、消耗量通常较大。为此，分别建立了石墨舟卡点压装及高温服役过程有限元仿真模型，分析了不同过盈量以及环境温度对压装性能损伤的影响。数值模拟显示，卡点接触应力在压装初期显著增加，残余应力随过盈量和环境温度升高而增大；以15 μm过盈量为例，当温度由400 ℃升至600 ℃时，残余应力升高约45%；建议在高温环境下适当降低过盈量，以提升装配稳定性。通过B-样条插值方法建立了舟片孔径扩大量与过盈量和初始孔径之间的映射关系；以此为基础，提出了不同温度工况下基于威布尔分布的卡点视情维护方法。初步的案例分析显示，与经验性 5 μm 补偿方法相比，视情维护方法下卡点接触应力变化幅度小于10%，舟片累计损伤参数最大值可由15.2 μm 降至11.9 μm，为硅片镀膜生产以及石墨舟性能的科学维护提供技术参考。
动力学模型参数的准确性对高性能车辆运动控制系统具有决定性影响，尤其在高速行驶和接近附着极限的工况下，模型参数的微小偏差即可显著削弱控制性能。传统基于稳态实验的离线参数辨识方法对实验场地和工况条件依赖较强，难以满足真实应用中对实时性与适应性的要求。针对上述问题，以车辆运动控制中的在线参数辨识为研究对象，提出一种融合机理模型与数据驱动方法的混合在线参数辨识框架。该方法仅依赖车辆在正常行驶过程中采集的数据，通过引入神经网络对机理模型残差进行学习与补偿，在保持模型物理一致性的同时显著提升参数辨识的鲁棒性。以轮胎 Pacejka 模型参数为辨识对象，在仿真平台上进行了系统性验证。实验结果表明，所提出的方法在噪声干扰和模型失配条件下表现出优于传统在线非线性最小二乘方法的辨识精度和稳定性，并在实车测试中带来显著的控制性能提升。
针对跨越式输电线路巡检机器人因自身重量过大影响其越障稳定性的问题，对机器人行走臂开展轻量化研究。首先，分析机器人双臂抓线与单臂抓线姿态下行走臂受力特征，获取机器人越障过程中行走臂质量与机身偏移量间映射关系；其次，在运动学分析软件中建立巡检机器人虚拟样机模型，模拟机器人沿线缆越障过程，获取行走臂极限工况下的受力大小；然后，对行走臂伸缩臂移动支座与外壳开展变密度拓扑优化设计，通过有限元软件对比分析变密度拓扑优化前后行走臂伸缩臂移动支座与外壳最大应力与变形大小，结果表明：优化后的巡检机器人行走臂静力学强度与刚度满足设计要求，且质量减少了1.38 kg，减重比达28.59%；最后，通过运动学仿真与巡检机器人样机越障实验验证轻量化设计后的巡检机器人沿线缆越障过程中机身偏转角度大小。结果表明，轻量化后行走臂使得机器人沿线缆越障过程中的最大机身偏移角度变小，具有更优越的越障稳定性。
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。
在用户需求呈现多样化、个性化以及制造业技术不断升级背景下，大规模定制已成为一种趋势。在大规模定制中，产品方案配置是关键技术，可以快速实现个性化产品设计。现有的产品方案配置方法普遍考虑了用户需求，企业收益和低碳设计，很少关注产品循环性能的衡量。在绿色低碳循环发展的背景下，提出一个将产品循环性指标纳入优化目标的产品方案配置模型。该模型对产品模块的循环指标进行核算，以客户满意度，成本和产品循环性指标作为优化目标，建立多目标优化模型，并通过非支配排序遗传算法求解帕累托最优方案集。以某知名汽车企业生产的电动汽车为例，验证所提出产品模块配置方案的可行性和有效性。
为了解决装备制造过程的生产进度预测问题，利用制造系统的大数据资源，提出基于Spark和模型树的生产进度预测方法。给出生产进度预测的逻辑流程和体系框架，并对生产进度的要素构成和影响因素进行分析，后通过ReliefF特征选择算法对生产进度影响因素特征进行筛选，剔除冗余和无关特征，进一步，基于Spark框架对模型树算法进行分布式改造，并用于构建和训练生产进度预测模型，以实现对未来进度的准确和实时预测。最后以卫星加工过程为例验证所提方法的有效性和可行性。
为优化对蜂窝材料的加工质量和加工效率，设计了一种锯齿形圆刀超声切割刀柄。采用四端网络法设计锯齿形圆刀超声切割声学系统，得出齿数与谐振频率和振幅的关系，并进行了模态分析。从振型图可知当齿数增大，谐振频率会降低，振幅会随之增大。对锯齿形圆刀的超声切割声学系统进行阻抗分析试验得到了理论与实际的误差在3.9％，满足加工要求。利用超声刀柄对蜂窝材料进行了超声切削试验，验证了锯齿形圆刀超声切割刀柄在生产中应用的可行性。
