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从传统诊断到广义零样本———工业故障诊断范式转型与挑战
摘要：
有效的故障诊断是保障工业过程和工业设备安全稳定运行的关键环节。当前，我国正处于由工业大国向工业强国迈进的关键时期。在这一进程中，以数字化、智能化为特征的智能制造正加速推进，成为引领工业转型升级的重要支撑。随着智能制造的深入推进，工业过程日趋复杂，故障类型也日益多样化，这对诊断方法提出了更高的要求。传统基于监督学习的故障诊断方法依赖大量标注样本进行模型训练，侧重于对训练过程中出现过的故障（可见类故障）类别进行分类。工业故障诊断任务在实际场景中常面临故障类别不完备、分布差异显著等挑战，而零样本故障诊断因其无需目标故障训练样本即可实现对未见类故障的诊断，成为应对该类问题的重要研究方向。首先，将零样本场景分为传统零样本和广义零样本场景，在梳理工业故障诊断技术发展的基础上，阐述传统及广义零样本故障诊断的概念与内涵，明确其与传统方法的差异；随后，从辅助知识构建、方法实现与应用场景等方面系统综述面向零样本场景的工业故障诊断研究现状；进一步探讨当前方法面临的关键问题与研究任务拓展方向；最后，整理相关典型数据集与开源代码，并展望未来发展趋势与挑战，为零样本故障诊断研究提供理论参考与技术支撑。
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基于人工智能大模型的海上风电机组故障诊断方法
摘要：
在“双碳”目标驱动下,海上风电已成为推动能源结构优化与绿色低碳转型的关键支撑技术。然而,海上风电机组长期工作于高盐雾、高湿度及强随机载荷等复杂海洋环境中,运行工况多变，运维难度大,亟需先进的故障诊断方法。因此,针对现有数据驱动故障诊断模型难以捕捉时序数据的深层故障特征和故障机理知识结合不紧密的问题,提出了一种基于人工智能大模型的海上风电机组故障诊断方法。首先利用聚类与贪心算法对海上风电机组数据进行预处理与特征优选，筛选出与故障演化过程密切相关的关键特征，降低数据冗余与噪声干扰；然后,以大模型作为基础架构,结合时序转换、分类识别模块,构建海上风电机组故障诊断模型。特别地,为提升故障诊断大模型识别性能与泛化能力,提出了一种融合物理约束与类别均衡的先验知识损失函数。最后,在EDP公开数据集和江苏某海上风电机组数据集对本文方法进行验证。实验结果表明,所提方法在故障诊断精确率、召回率以及F1分数指标上均优于卷积神经网络（CNN）、卷积神经网络-Transformer组合模型（CNN-Transformer）等典型数据驱动模型,为海上风机安全运行提供了可靠的技术支撑。
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基于 SADeformer 的风电机组叶根载荷虚拟感知
摘要：
叶根载荷的精准测量对风电机组叶片疲劳寿命评估和健康管理具有重要工程价值。当前叶根载荷直接测量存在硬件成本高、长期运行可靠性不足、难以规模化部署的难题，而风电机组标配的数据采集与监视控制系统（SCADA）为叶根载荷的低成本间接测量提供了可行路径。为此，针对SCADA多源传感数据强耦合、非平稳特性带来的载荷测量精度不足问题，提出一种基于SCADA数据的叶根载荷虚拟感知方法，利用对称感知的时空可变形Transformer模型（SADeformer）实现高精度载荷反演。该模型在特征提取环节采用变量维度可变形注意力块（V-DAB）与时间维度可变形注意力块（T-DAB）的协同架构，分别捕获变量间的非线性依赖关系和时间序列中的长短期关联，再经由多层感知机预测器输出三叶片挥舞、摆振方向的载荷感知结果。同时，结合风电机组叶片的物理对称性先验知识，设计新型对称性损失函数，对叶片挥舞和摆振载荷的空间一致性进行建模。实验结果表明，基于SCADA数据的所提测量方法，在秒级载荷数据反演中表现最优，决定系数（R2）达0.952，平均绝对百分比误差（MAPE）低至0.8%，综合性能优于主流时序模型；引入对称性物理约束后，三叶片载荷测量误差显著下降，验证了方法的有效性。
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基于物理信息图神经网络的风电机组状态监测方法研究
摘要：
风电机组(WTs)是一个强耦合关联的系统，其高效与安全运行依赖于数据采集与监控（SCADA）系统的支撑。考虑实际工程条件以及受限于传感器的数量与安装，机组运行过程中部分物理参量难以直接测量；此外，传统数据驱动方法因欠缺物理约束，对机组动态复杂的运行状态难以有效建模。鉴于此，提出一种面向风电机组状态监测的物理信息图神经网络（PIGNN）方法。该方法以图结构建模风电机组不同部件之间的耦合关系，通过图神经网络（GNN）学习SCADA数据中的时空关联特征和表征机组运行动态特性，在此基础上引入物理信息神经网络（PINN），将功率、力矩、电压和温度的平衡以及运行边界约束等方面的关系统一表示为物理约束损失，进而实现物理先验与数据驱动模型的有效融合。为解决数据拟合损失与物理约束损失数量级不一致问题，提出一种基于指数移动平均的自适应归一化策略，实现不同损失项数值尺度的平衡，以提升模型训练的稳定性。最后，通过两台风电机组的案例分析表明，所提PIGNN方法在保证模型预测精度的同时，能够有效平衡数据拟合目标与物理约束目标，提升异常状态识别和早期故障预警的能力，验证了物理约束建模在风电机组状态监测中的有效性。
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基于迁移学习的数控螺旋锥齿轮磨齿机主轴热误差建模
摘要：
针对数控(CNC)螺旋锥齿轮磨齿机主轴在多工况下热误差建模精度不足、泛化能力较弱以及传统深度学习模型参数依赖经验调节的问题，提出一种结合鲸鱼优化算法（WOA）与迁移学习的长短期记忆网络（LSTM）主轴热误差建模方法。首先，搭建主轴热误差实验平台，在1 000、1 500和2 000 r/min这3种转速条件下同步采集10个温度测点数据与主轴轴向热误差数据,获得主轴从冷启动到热平衡阶段的完整热行为样本。其次，采用K-means聚类与灰色关联度分析相结合的方法对温度变量进行筛选，确定T1、T5和T8为热误差敏感测点，在降低输入冗余和多重共线性影响的同时保留主要热特征信息。进一步地，引入WOA对LSTM模型的时间步长、学习率、批大小等超参数进行全局优化，建立WOA-LSTM热误差预测模型，以提高模型收敛速度、训练稳定性和预测精度。在此基础上，构建基于模型微调的迁移学习策略，利用1 000和1 500 r/min工况数据完成源域预训练，再迁移至2 000 r/min目标工况进行小样本微调，实现跨工况知识复用与快速适应。实验结果表明：所提出的WOA-LSTM迁移学习模型在主轴热误差预测中的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别为1.364×10-3和1.361×10-3 mm，决定系数（R2）达到0.983 9，模型预测性能优于反向传播网络（BP）、WOA-BP及常规LSTM模型。该方法在复杂热环境下展现出较好的自适应能力和跨工况泛化能力，为机床热误差建模与补偿提供了一种可推广的新思路，具有工程应用价值。
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基于多模态数据融合的永磁同步电机失磁故障诊断方法
摘要：
永磁同步电机作为风力发电、轨道交通和航空航天等领域的关键传动部件，其运行可靠性对整体系统的稳定性至关重要。在实际运行中，电机承受内部电枢反应、高温及交变负载等复杂工况的综合作用，极易引发永磁体不可逆退磁，因此实现对其退磁故障的精准诊断具有重要意义。针对失磁故障在多物理量信号中的耦合表征问题，提出一种基于多模态数据融合的故障诊断方法。从机电能量转换机理出发，阐明了永磁体失磁引发电磁转矩谐波与气隙磁场畸变的关系，并揭示导致振动与电流信号畸变的动态演变规律；在此基础上，构建了面向振动与电流信号的多模态特征提取框架，通过融合空间域及时域特征，实现了对故障信息的深度挖掘与互补增强。为进一步提升故障辨识与定位能力，设计了一种基于融合特征的分类机制，并完成了诊断结果的可视化表达。制作了正常磁场、均匀失磁10%、均匀失磁20%、以及局部失磁电机实物，并利用实验平台采集正常及不同失磁程度故障状态下的多模态数据进行验证，结果表明：所提方法诊断准确率可达99.3%，在不破坏永磁电机原有结构前提下，通过高精度传感器采集故障信息数据便捷准确，验证了多模态数据融合在永磁同步电机失磁故障诊断中的有效性与工程适用性，具有较好的应用前景。
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基于物理可解释性声特征的继电器电接触状态评估
摘要：
针对高压直流继电器在储能与电动汽车等场景下因频繁承受高电压大电流冲击导致触头电接触失效频发的问题，提出了一种基于物理可解释性声特征的继电器电接触状态评估方法。传统监测方法依赖直流回路法难以实现在线检测，而现有声振信号监测方法因缺乏退化机理支撑导致所提特征可解释性差。为此，构建了有限元(FEM)-边界元(BEM)联合振声仿真模型，揭示碰撞速度、接触压力、触头形貌对声信号的影响，据此提取了与多物理量强相关的高判别性声信号特征组。随后，融合物理先验知识构建动态-结构交互特征组，将隐式耦合关系显式表征为可解释指标，并在物理规律约束下实现特征增强。然后，提出基于统计相关性的全局-局部融合方法，全局层面基于信息量、多样性、互补性、稳定性四维度综合量化特征组贡献度；局部层面动态修正权重以适应时序异质性，有效捕捉退化阶段特征差异。最后，采用随机森林、决策树和K邻近构建集成分类器，实现电接触状态识别。结果表明，该方法所提特征与接触电阻相关性较梅尔频率倒谱系数明显提升，且该方法平均准确率达90.65%。该方法提升了基于声信号的继电器退化过程分析能力，增强了其自适应性与评估可解释性，为继电器的健康管理提供了有效技术支撑。
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基于混合噪声模型与极大似然比的滚动轴承状态监测与故障诊断方法
摘要：
针对滚动轴承在复杂噪声环境中早期故障特征信号微弱、状态监测与故障诊断环节相互割裂等问题，提出一种基于混合噪声模型与极大似然比（MLR）的滚动轴承状态监测与故障诊断一体化方法。首先，构建混合噪声的统计模型，利用期望最大化（EM）算法对健康状态下采集的振动信号进行参数估计与模型拟合，建立该状态下的模型作为健康基准；其次，构建极大似然比指标来量化监测信号与健康基准信号之间的概率分布差异，利用指数加权移动平均（EWMA）控制图处理健康监测指标序列，在保留故障特征的同时，可放大轴承的退化趋势。最后，通过复用频带MLR评价指标，对小波包分解后的子频带进行筛选，提取最优故障敏感频带，进而对该频带信号进行包络谱分析实现故障诊断。通过两组公开数据集上的实验和与其他方法的对比分析，在IMS数据集中，MLR指标较注意力Lempel-Ziv复杂度早2.048 s监测到早期故障的发生，并分析出230 Hz的外圈故障特征频率，与理论故障特征频率（235 Hz）仅存在约2.1%的相对误差；在XJTU-SY轴承数据集中，MLR指标较有效加权稀疏峰度提前1.28 s监测到故障，并分析得到108和175 Hz两种故障特征，与理论外圈故障特征频率（107 Hz）和内圈故障特征频率（172 Hz）分别存在1.4%和1.7%的相对误差，验证了所提方法的及时性与准确性。
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双组份道路交通标线机器人喷涂工艺与标线质量预测模型研究
摘要：
为解决设计的双组份道路交通标线智能施划机器人在实际施工中存在标线宽度/厚度与喷涂工艺参数之间关系不明确，难以精准控制施划标线宽度和厚度的质量。首先，通过搭建试验平台，结合对喷涂过程的机理分析，使用单因素试验与正交试验相结合的试验设计，研究各喷涂工艺参数对标线宽度和厚度的影响规律和存在的交互作用；然后，采用最小二乘法对试验数据进行拟合，获得了各喷涂工艺参数对标线宽度和厚度的最优拟合形式；并利用多元非线性回归方法分别建立了双组份道路交通标线宽度和厚度预测模型；并引入反向传播神经网络（BPNN）、高斯过程回归（GPR）和广义回归神经网络（GRNN）机器学习算法对预测效果进行对比与评估；最后，通过样机试验验证了双组份道路交通标线宽度和厚度的预测模型的正确性。试验结果表明：所选的喷涂工艺参数对道路交通标线宽度和厚度的决定系数分别为99.4%和99.3%；建立的多元非线性预测模型有效克服了机器学习模型在工程小样本工况下的过拟合缺陷，其模型预测拟合度（R2）分别达到0.932 3和0.978 4，符合双组份道路交通标线施工要求。研究结果为双组份道路交通标线施划机器人通过调控喷涂工艺参数实现精准控制道路交通标线宽度和厚度提供依据，并为现场施工提供科学的技术决策，提升喷涂工艺自动化水平。
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一种人手力学测量装置设计与实验评估
摘要：
针对人手力学评估中多指协同机制与神经力学评估对高精度、个性化适配及高舒适度测量装置的需求，提出了一种高精度六通道人手力学测量系统。该系统机械上集成7个平移和2个旋转共9个独立可调自由度，通过滑轨与旋转铰链机构，能够充分覆盖不同受试者群体在掌长、掌宽、指长等几何特征上的生理差异。为缓解高强度按压下的压痛，接触界面采用热塑性聚氨酯打印柔性接触单元，经二阶Mooney Rivlin超弹性模型有限元仿真验证，其在100 N轴向载荷下形变量达1.422 mm，展现出优异的缓冲性能。系统集成六路0~200 N量程应变片式压力传感器，支持100 Hz高速采样，其中0~100 N压力下最大绝对误差不超过0.5 N。基于该平台招募了53名健康志愿者与5名中风恢复期患者，开展了最大自主收缩力（MVC）和30%最大自主收缩力恒力保持实验。基于手指相对输出力的归一化耦合矩阵以定量表征指间奴役效应，并利用归一化力标准差评估稳力控制能力。实验结果显示出：健康人拇指独立性最高，尺侧三指耦合强；随年龄增长，跨指耦合矩阵致密化增强且归一化力标准差升高；中风组最大自主收缩力整体下降60%~70%，呈现全局化共同激活，且归一化力标准差约为中青年组的3倍。结果表明，本装置在手部力量检测和神经肌肉功能评估方面具有显著的应用潜力。
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基于视触融合及刚度自适应的机械臂抓取方法
摘要：
针对非结构化环境中单一视觉几何定位残余误差与物体物理属性未知相耦合，且现有视触系统缺乏底层动态闭环补偿导致接触力失控的问题，提出一种基于视觉先验引导与触觉反馈修正的视触协同机械臂抓取方法。首先，以ResUNet替换GraspNet主干网络并引入基于抓取点与物体重心欧氏距离的重心约束机制，增强点云特征提取完整性，提高抓取位姿检测的物理稳定性与精确率；其次，利用触觉数据集训练卷积神经网络（CNN）-Transformer刚度估计器，并将在线辨识出的软、中、硬3类刚度等级，依据分类概率与阻抗系数映射的导纳参数转换规则输入控制器，实现抓取接触力动态调整，增强交互柔顺性，降低物品损坏风险；最后，在深度确定性策略梯度（DDPG）基础上融合快速随机搜索树算法（RRT）与事后经验回放机制（HER），构建融合路径导向与经验重构的RHER-DDPG算法（RHER-DDPG），通过RRT专家轨迹缩小初期动作探索空间，结合HER将失败目标重新标记为成功样本，共同加速了Actor网络高维状态到动作映射的收敛过程，生成高效抓取策略。对比实验表明：相较原始GraspNet网络，抓取检测精确率提升12.8%；相较传统DDPG算法，模型收敛迭代次数减少约30%，并在真实场景下机械臂抓取测试成功率达90.3%，物品损坏率仅为7.1%，验证了所提方法的有效性。
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面向复杂地面环境的机器人激光 SLAM
摘要：
随着地面机器人在复杂环境中自主作业的需求日益增长，这对同时定位与地图构建技术的精度与鲁棒性提出了更高要求。针对激光SLAM系统在楼梯、斜坡、动态城市环境及长走廊等复杂地面环境中面临的垂直漂移、动态干扰与累积误差三大核心挑战，提出一种面向复杂地面环境的机器人激光雷达（LiDAR)同时定位与地图构建（SLAM）方法。该方法通过主法线分析动态识别可靠地面结构，在平坦区域引入地面约束以抑制垂直漂移，在楼梯、斜坡等非结构化地形中自适应解除约束，以减小由不恰当约束对位姿估计的影响，将绝对轨迹误差的垂直分量降低85%以上。为了解决动态物体干扰，结合多帧点云间的运动一致性判别动态物体，并利用滑动窗口优化提高动态点云剔除效率；同时，引入基于局部几何结构的LinK3D描述子，增强对环境结构信息的表征能力，并采用融合词袋模型快速检索与迭代最近点精确配准的自适应回环触发机制实现高效精准的回环检测。在自建地面机器人平台上的实验表明：未启用回环时，该方法在多数复杂场景中的性能已优于主流对比算法；启用回环后，其绝对轨迹误差较未启用回环时进一步降低约8.7%。与性能最佳的对比算法相比，该方法在回环启用后精度提升约32.3%，充分验证了其在真实复杂环境中的高精度与强鲁棒性。
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基于复合博弈的多水面无人船分层协同对接导航方法研究
摘要：
针对多水面无人船（USV）集群协同对接过程中存在的目标分配冲突、欠驱动系统轨迹震荡及扰动环境下控制性能下降等问题,提出一种融合势博弈与微分博弈的分层分布式协同对接导航方法。首先,在决策层针对水面无人船目标分配中的利益冲突问题,构建了基于势博弈的分布式优化框架,通过构造反映集群总代价的全局势函数,驱动各水面无人船自组织地收敛到纯策略纳什均衡。其次,在制导层为解决欠驱动系统运动耦合特性导致的轨迹震荡问题,设计了基于S型函数动态调节连续变权重制导策略,实现了从远场趋近模态到近场对准模态的平滑过渡。最后,在控制层将跟踪误差积分项引入增广模型,构建九维增广状态空间,并将对接与避碰需求建模为伴随性能指标与非线性势场约束；结合具体对接需求构造二次型成本函数,并基于微分博弈及最优控制理论求解代数黎卡提方程,得到全局最优状态反馈控制律。仿真验证表明，所提方法在纵向与横向两类典型对接场景中均能成功实现对接任务。积分增广最优控制结构可有效抑制扰动，使稳态误差不超过0.1 m,各水面无人船之间相对距离始终保持在安全阈值以上,同时总能耗成本降低约46%,对接时间缩短约20%,展现出优异的鲁棒性与高效性。
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计及蜗轮侧面动态跟踪的转角精密测量方法
摘要：
测量蜗轮旋转角度是评估蜗轮蜗杆传动动态性能与早期故障诊断（加工误差、装配偏心）的核心基础。目前，相关研究集中在蜗轮端面静态测量，通过优化标定、图像处理算法等达到高精度，但测量系统结构复杂且缺乏传动运行稳定性评估，不具有工程应用性。为解决测量系统灵活性并动态评估传动系统平稳性，故提出一种计及蜗轮侧面动态跟踪的转角精密测量方法。首先，对蜗轮完整旋转周期图像序列进行双边滤波与CLAHE增强图像，并结合Otsu阈值法划定感兴趣区域。其次，引入Canny算子改进定向快速角点与旋转二进制描述子（ORB）特征提取算法，获取高响应的稳定特征点集，并融合多尺度金字塔光流法与卡尔曼滤波器，实现相邻帧特征点的鲁棒跟踪。最后，通过构建帧间运动模型提取旋转分量，完成蜗轮相邻帧转角与累积转角解算，并基于转角波动峰峰值评估传动平稳性。实验结果表明，在不同光照、不同转速及不同齿数工况下，该方法测量的相邻帧转角平均绝对误差控制在0.003 9°~0.004 7°，均方根误差为0.005 3°~0.006 7°，95%分位绝对误差为0.010 7°~0.018 2°，累积转角与编码器结果高度一致，转角波动最大偏差控制在0.024 7°内。所提方法无需端面基准即可在蜗轮蜗杆传动过程中有效进行蜗轮转角精密测量，抗运动干扰能力强，具有良好的动态检测能力和工程应用前景。
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基于激光定位的视频测流三维坐标精确标定方法
摘要：
利用视频监测河道表面流速推求断面流量是一种近年来广受关注的非接触式水文测流方法，其基本原理是通过图像识别算法计算水流表面纹理或粒子的像元位移速度，然后通过像素实际长度计算得到表面示踪体的实际速度，并将该速度作为水流速度。计算表面纹理或粒子的实际移动速度，需要获取视频范围内每个像素的精确坐标，因此视频测流的技术要点之一是获取相机视场范围内每个像素所对应的实际物理坐标，即视频标定，这对最终流速解算精度具有直接影响。通过对比分析设置标定靶点、旋转相机角度、利用岸基线等标定方法发现，目前视频标定存在工作效率低，精度不足，布点受环境制约，工作人员安全难以保证等局限性。通过理论分析结合应用实践，提出了一种基于激光定位的视频标定方法，适用于无岸基或复杂河道环境下的视频标定情景，一般单站点的标定工作可在1 h内完成，标定误差可达到cm级。以西霞院水文站视频测流设备标定为案例，证明了该视频标定方法百米平均误差为0.04 m，平均像素误差为1.85 pixels，标定误差显著减小，有效提高了视频测流的准确度。该研究将从激光定位视频标定所需设备、解算方法、适用环境及注意事项等方面对该方法进行了详细论述。
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视觉引导与激光跟踪的大型轴类零件直径测量方法
摘要：
为实现大型轴类零件直径的自动化、高精度在位测量，设计并构建了一套视觉引导与激光跟踪相结合的机器人测量系统，解决了机械臂与待测零件大初始姿态偏差与强反光表面等复杂工况下的激光投射点引导对准与稳定测量难题。通过融合语义分割与时间先验信息，建立具有安全裕度的鲁棒目标测量区域，进而设计了基于图像的视觉伺服(IBVS)预对准策略，实现对激光投射点的闭环引导与实时调整，确保其稳定、准确地进入目标测量区域。在此基础上，采用双边缘联合加权鲁棒拟合与几何解算方法获取零件轴向及接触点处表面外法向，并通过迭代闭环控制完成机械臂末端的姿态调整，实现滚轮与零件表面的稳定接触与可靠贴合。利用激光跟踪仪采集置于滚轮上的靶球三维坐标作为测量点，驱动机械臂在测量区域内进行多点数据采样，结合圆柱拟合算法，可实现不同轴段或同一轴段内测量区域的自动选取与直径估计。实验结果表明：采用所提方法得到的拟合直径相对于零件标称直径的最小绝对偏差为 0.108 7 mm，最大绝对偏差不超过 0.240 0 mm，5 次重复测量直径的标准差均低于 0.180 0 mm，且与千分尺的实测值具有较好的一致性。该方法适用于大型轴类零件的自动化高精度直径测量工程应用，具有较好的工程适用性与实际应用价值。
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基于神经网络逆模型在线迭代优化的三轴标准振动台解耦控制
摘要：
为确保三轴振动传感器的校准精度,需由三轴标准振动台输出低耦合、低失真的振动信号。然而,由于三轴标准振动台结构的复杂性和非线性特性,其输出信号存在显著的残余耦合和谐波失真。为此,提出一种神经网络逆模型在线迭代解耦控制方法,以实现轴间解耦并提高输出信号精度。首先,以簧片式三轴标准振动台为研究对象,对其解耦结构及轴间运动耦合特性进行了理论分析,并量化了正交振动抑制比和谐波失真度。然后,利用神经网络构建了三轴标准振动台系统的逆模型,并采用前馈串联方式对原系统实施控制,初步改善了轴间耦合干扰和谐波失真。在此基础上,为更精准表征三轴标准振动台的动态耦合特性,引入在线迭代学习机制,通过动态更新样本对逆模型进行周期性迭代优化,逐步提升其拟合精度,从而实现了对三轴标准振动台轴间耦合和谐波失真的精确控制。最后,基于AD7606B搭建了振动采集分析系统,并集成构建了三轴标准振动台实验测试系统。实验分析结果表明,神经网络逆模型在线迭代解耦控制方法可将三轴标准振动台的正交振动抑制比控制在2%以内,同时将谐波失真度控制在1%以内,验证了该解耦控制方法的有效性,为多轴振动测试系统的高精度解耦控制提供了技术参考。
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多 MIMU 与差动航向及平均轮速约束的井下无人运输车高精度定位方法
摘要：
高精度定位是实现无人驾驶的重要基础，然而煤矿井下环境复杂，全球定位系统（GPS）信号难以抵达，导致井下无人运输车辆定位精度较低。为此，提出一种井下GPS拒止环境下多微型惯性测量单元（MIMU）与差动航向及平均轮速约束的无人运输车辆高精度定位方法，它通过融合多个低成本MIMU数据及约束条件，有效提高井下无人运输车定位精度。具体而言，首先，设计“车身MIMU+左右车轮MIMU”的多MIMU分布新架构，并利用简化PHI角误差理论和一阶高斯-马尔可夫方程建立多MIMU的系统误差状态模型；其次，根据左右车轮MIMU的测量值建立差动航向与平均轮速两类约束误差模型，并在此基础上结合预测信息构建两类约束残差并推导观测矩阵；最后，提出一种基于新息自适应的集中式误差状态卡尔曼滤波方法来精确融合车身与车轮MIMU信息，并建立异常量测检测机制，实现对载体位姿的联合估计并有效提高其定位精度。3种不同场景下四轮差动机器人定位试验结果表明：在狭窄的井下GPS拒止环境中无人运输车位置与航向均方根误差分别为0.722 m与0.835°，比仅使用单个MIMU提升了1~2个数量级，接近仅使用GPS信号定位水平。表现出较强的漂移抑制能力与定位稳定性，同时证明低成本MIMU在井下无人运输车定位中的巨大潜力。
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桥式自激型低功耗磁通门大电流传感器
摘要：
针对目前高压电池管理系统应用领域下磁通门电流传感器存在的电路结构复杂、测量范围有限、功耗高,以及量程扩展与功耗控制间难以兼顾等问题,基于开环原理,提出了一种新型全桥式自激磁通门大电流传感器设计方案。将桥式自激结构和施密特触发机制相结合,有效消除了传统方案中的死区限制,降低了电路的复杂度。深入分析该全桥激励电路的工作机理,通过理论推导建立了平均激励电流、激励电压占空比与被测电流间的精确数学模型,为全桥式激励电路的电流检测提供了理论依据。在此基础上,明确了影响传感器量程、功耗的关键参数。仿真结果表明,所设计的电流传感器在实现宽量程的同时能有效控制功耗,并具有良好的稳定性和线性度,在不同测量范围内,其理论非线性误差均低于0.06%。最后进行实验对比测试,结果表明,所设计的传感器能够实现高达±1 500 A的宽范围电流测量。在功耗测试时,满量程范围内的最大功耗仅为5.4 W,有效解决了大电流检测场景下量程扩展和功耗控制之间的矛盾,实现了二者间的协同优化。与现有同类型主流商用传感器及传统激励方案相比,所提出的设计方案在量程、功耗及线性度等方面均展现出显著优势。本研究为高压电池管理系统下大电流检测提供了一种有效的解决方案,具有较高的实用价值。
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基于波束锐化的零陷干扰抑制算法
摘要：
针对传统波束形成算法中主瓣宽度较大、干扰抑制能力不足以及在相干干扰环境下性能显著退化等问题，提出了一种基于波束锐化的零陷干扰抑制技术，具体包括H-LCMV和H-CTMV两种算法。该方法将均匀线性阵列划分为左右两个子阵，分别计算各子阵的零陷波束权矢量，使得各子阵独立形成具有零陷特性的波束输出。基于子阵间固有的相位延迟构造权因子，通过非线性超波束运算对左右子阵的输出进行融合，从而在加深干扰方向零陷深度的同时，实现主瓣的显著锐化。该技术不仅适用于非相干与相干干扰场景，还可以通过构造修正矩阵将多个强度均等的虚拟干扰源替代单一实际干扰源，将零陷扩展为具有一定宽度的凹陷区间，从而有效提升算法对干扰方向轻微扰动时的稳健性。仿真结果与中国南海海域的试验数据表明，相较于传统方法，所提算法在波束主瓣宽度上实现了明显压缩，同时在干扰方向获得超过20 dB的零陷加深，有效增强了目标分辨能力与干扰抑制性能。同时锐化后的算法具有更精准的指向精度，有效克服了海洋噪声引起的波束指向偏离问题，充分验证了该技术在强干扰与相干源条件下对目标探测的有效性，为提升声呐系统在复杂水声环境中的探测性能提供了技术支撑。
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密度场理论下 Delta 机器人最大内切工作曲线的双模求解方法
摘要：
针对Delta并联机器人工作空间标定困难的问题，提出一种基于密度场理论的最大内切工作曲线通用求解框架。该方法通过空间点集统计建模构建连续密度场，将复杂的边界求解问题转化为密度梯度极值检测问题，有效规避了传统几何法对复杂曲面显式建模的依赖，克服了数值离散法精度依赖采样密度、参数调优复杂的固有局限。核心创新点在于构建了不依赖额外参数的普适性求解器，并开发了双路径互补机制：一方面，基于运动学方程的解析公式法通过精确计算圆周上有效点比例，实现高精度最大内切曲线生成，适用于结构参数优化设计；另一方面，基于核密度估计（KDE）的数值点集法通过将离散点云转换为连续概率密度函数，利用极值点判别边界，生成自带安全裕度的工程适用曲线。实验结果表明，解析公式法求得的边界曲线上最大关节角度运动偏差不超过0.056°，且严格满足第四轴双曲面约束与球铰链转角限制，验证了求解方法的准确性。通过安全裕度实验证明了数值点集法的边界曲线相较于解析公式法的边界曲线在径向方向上主动预留了安全裕度，可作为实际运动控制的限位边界。该方法兼具理论普适性与工程实用性，为高速并联机器人的轨迹规划、运动控制及尺度综合研究提供了新的理论工具。
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基于记忆增强注意力网络的电动汽车能耗预测模型
摘要：
针对电动汽车（EVs)长序列能耗预测中普遍存在的记忆衰减、注意力计算复杂度高以及动态工况适应能力不足等关键问题,提出一种基于记忆增强注意力网络的能耗预测模型（DQN AMAG）。该模型以记忆驱动智能网络（AMAG）为核心架构,构建短期记忆、长期神经记忆与持久记忆三级协同机制,通过惊喜因子驱动的衰减策略强化对电池衰减与工况突变等关键事件的建模能力,从而有效捕获长时序能耗特征的多尺度依赖关系。在此基础上,提出自适应Nystrm低秩注意力（ANSA）机制,基于Nystrm方法对注意力矩阵进行低秩近似,并引入自适应采样维度调节策略,将计算复杂度由O(T2)降低至O(T·r),显著提升长序列场景下的计算效率与实时性能。同时,引入自适应多尺度时空注意力机制（AMSTA）及超网络动态调参前向模型,实现路况图像与电池管理系统（BMS）时序数据的深度跨模态融合,增强模型对复杂环境变化的感知能力。进一步地,将AMAG嵌入强化学习框架,利用时间差分学习构建时序一致性正则,实现预测参数的自校准式优化。基于两类车型、五年实车运行数据的实验结果表明,在不同健康状态（SOH）条件下模型平均绝对误差（MAE）低于02%、均方根误差（RMSE）低于03%、决定系数（R2）高于995%,在长序列与电池衰减场景中均表现出优异的稳定性与泛化能力,整体性能显著优于Transformer、Informer、Mamba和LSTM等主流模型。
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面向异构锂电池组的自适应充电策略
摘要：
军用便携式装备电源常采用多个18650型锂离子电池组成，不同设备存在串并联节数、电池类型等异构性，面对未来日益复杂且严苛的战场环境，能够实现对异构锂电池组准确识别与自适应充电具有重要意义。传统误差反向传播神经网络识别锂电池，存在收敛速度慢、识别精度差以及局部最优等问题。针对上述不足，提出一种基于思维进化算法优化反向传播(BP)神经网络的系统辨识模型，以应对军用便携式装备电源自适应充电带来的挑战。首先,该方法以便携式装备电源广泛采用的18650型锂电池为研究对象，测试其在不同充电倍率下的充电数据，通过深入分析锂电池的充电特性曲线，确定了构建模型的关键特征量；其次，在网络的训练阶段中，利用思维进化算法(MEA)对BP神经网络的初始权值与阈值进行全局优化，且将锂电池类型与荷电状态(SOC)作为输出特征，构建系统辨识模型；最后，研制了一款基于四开关Buck-Boost变换器的实验样机，结合前述自适应充电策略，协同实现对异构锂电池组的预测识别且自适应充电控制，并将MEA-BP神经网络构建的系统辨识模型与BP模型和粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)模型的识别精度进行对比分析。实验表明，所提算法提升了锂电池类型与SOC的识别与预测精度，其预测误差均控制在1%以内，能够有效辨识不同节数及SOC状态的锂电池组，并据此实现自适应充电控制，展现出优越的估计精度与鲁棒性。
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基于改进遗传寻优算法的微动边缘成像方法
摘要：
微动勘探法具有不破坏地理环境、安全环保、信噪比高等特点，在地震学和勘探地球物理学领域具有广泛的应用前景。但传统 “分布式采集-集中式回收” 的工作模式导致横波速度结构成像严重滞后，难以满足实时勘探需求。边缘计算虽能降低时延、减少网络负载，却面临边缘节点异构、资源受限的问题，制约了微动勘探的实时性与准确性。针对上述瓶颈，提出了一种基于改进遗传寻优算法的微动勘探边缘成像方法。首先，设计微动边缘协同成像系统架构，通过部署地震边缘服务器统一管理传感器节点，实现网络边缘即时成像；其次，适配节点资源异构特性，构建以延迟最小化、能耗可控为目标的多节点协同计算框架，对任务分配问题建模；最后，提出融合交叉、变异策略及启发式规则的改进遗传寻优算法（MGOA），高效求解任务分配全局最优解。EdgeCloudSim 仿真实验表明，与传统遗传算法相比，本算法在保持100%任务覆盖率下使即时成像总时间降低23.36%，在中等规模场景下计算效率较CPLEX求解器提升29.8%；鲁棒性测试显示其稳定性评分为 44.12、鲁棒性评分为 52.12，均优于对比算法。实地测试验证了该方法在不同初始地层模型下的适应性，成像误差处于低水平，且优化后的边缘设备内存利用率仅 53%，适配资源受限场景。该方法实现了延迟与能耗的协同优化，为微动勘探实时成像提供了高效解决方案。
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双负载正交双能道 IPT 系统的交互耦合及功率交互机制
摘要：
双负载正交双能道(QDC)感应电能传输(IPT)系统可对用电设备进行宽空间范围和高自由度的电能输送。QDC-IPT系统的耦合互感会诱发环流，干扰其正常谐振运行状态。针对双负载QDC-IPT系统，建立了考虑正对和交叉耦合互感的系统模型，揭示了由耦合互感产生的环流传输路径，并分析了能道间的耦合环流及其形成机理，给出了传能分量与环流分量的表达式，明确了环流无功分量对系统的作用。推导了环流和接收线圈回路在发射线圈处的映射阻抗，揭示了两路能道的交互耦合作用可表征为阻容串联支路。分析了双能道间的功率流向和系统传输功率与效率，并推导了由输入电压分量和环流分量产生的功率比值，明确了环流分量在系统工作过程中的无功和有功成分作用，构建了一种在特定条件下环流无功对变感无功进行补偿的功率交互机制。推导了同相、反相和正交3种激励条件下，通过环流无功补偿能道无功的输入电压幅值表达式，并确定了以品质因数为运行模式的切换判据。最后，搭建了1 kW系统仿真模型和实验样机，仿真和实验结果验证了所分析的能道间交互耦合作用的正确性和功率交互机制补偿的有效性，在正交激励条件下实现对能道的交互补偿，传能通道功率因数增加了0.11，且系统效率提升至93%。
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基于自适应反步法的永磁同步电机单级位置伺服控制设计与分析
摘要：
永磁同步电机（PMSM）伺服系统凭借其高功率密度、高效率与优异的控制性能，已成为高端装备与自动化领域的核心驱动部件。随着数控机床、工业机器人等应用向高速、高精度与高动态响应方向持续发展，对位置伺服系统的跟踪精度、响应速度与抗干扰能力提出了更为严苛的要求。“位置＋电流”的单级比例-积分-微分(PID)位置伺服控制结构因位置响应迅速的优点而受到行业青睐，但其设计复杂，且系统参数不确定性、未建模动态等干扰因素严重制约了其在高端伺服领域的应用。为此，提出一种基于自适应反步法的单级位置伺服控制策略。首先，对位置伺服环进行自适应反步设计，基于位置闭环递推出虚拟速度给定；针对参数不确定与未建模干扰，设计自适应观测器，通过虚拟速度闭环递推出控制转矩的q轴电流给定，实现了位置环与速度环的一体化设计。在此基础上，构建完整的位置闭环模型，精确分析位置闭环的稳定性。最后，通过与PID单级位置控制策略进行仿真与实验对比，结果表明，所提控制策略在位置闭环稳态与动态误差方面均更小，对系统参数不确定性及未建模干扰具有更强的鲁棒性，为高端伺服系统的高性能控制提供了一种有效解决方案。
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高速大功率燃料电池空压机控制器研究
摘要：
随着燃料电池系统向大功率方向发展,系统对空气供应能力和空压机驱动功率提出了更高要求。目前,行业内单堆燃料电池系统功率已超过350 kW,进一步提高了空压机在高功率、高转速及宽速域稳定运行的控制要求。而传统电机控制策略在高速运行条件下存在转速估算精度下降、系统鲁棒性不足以及稳态精度难以保证等问题。为解决上述不足,设计并研制了一种面向高速大功率燃料电池空压机的电机控制器,并提出了一种新型宽速域自适应滑模观测器方法,在传统滑模观测器结构基础上,引入宽速域饱和函数：一方面利用其分段调控特性，实现平滑切换,有效抑制抖振,提高转速估算精度;另一方面依托其可变边界层特性,根据电机转速及误差信息动态调整边界范围,从而优化高速下的系统稳态性能。控制器采用碳化硅功率模块构建三相逆变器,最大输出功率可达80 kW,最高驱动转速80 000 r/min,能够满足200~500 kW燃料电池系统的供气需求。搭建高速空压机实验平台,并与传统滑模观测器算法进行对比。结果表明,该控制器能够实现稳定可靠的电机驱动,特别是在高速工况下转速波动范围明显减小。在80 000 r/min工况下波动由±150 r/min降低至±90 r/min,降幅约40%,转速稳定性及估算精度显著提升,验证了所提方法的有效性。
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基于 MCSA 的数控机床进给系统装配质量检测研究
摘要：
针对现有数控(CNC)机床进给系统装配质量检测存在信号干扰、装配缺陷弱特征提取难等问题，基于电流信号具备非接触测量、快速响应和采集便捷的特性，提出一种基于电机电流特征分析（Motor Current Signature Analysis, MCSA）的装配质量在线检测方法，为解决上述检测难题提供新路径。首先，从机械结构受力角度，系统分析机床进给系统在匀速、加速和减速3种运动状态下所受载荷与所需电机扭矩之间的关系；然后，建立机床进给系统在导轨与丝杠不平行、丝杠预紧力过大及防护罩卡顿等典型装配缺陷下，电机电流信号与所受载荷间的线性映射关系，从而通过理论分析不同装配问题导致的载荷变化会对电机电流产生怎样的影响；最后，搭建机床进给系统装配质量检测信号采集系统，模拟进给系统不同典型装配问题工况，采集不同工况下电机电流数据，进行相关性验证实验和机床进击系统常见装配质量问题模拟实验。相关性实验数据表明电机电流与进给系统扭矩呈正相关关系；装配质量问题模拟实验表明不同装配缺陷会对电机电流信号产生特异性影响，使电机电流信号特征对应发生特定变化。通过分析进给系统在运行时，机床电机电流产生的异常变化，实现对CNC机床进给系统装配质量的有效检测，为后续基于电流信号分析的装配质量问题识别研究奠定了基础。
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基于柔性压阻传感器的智能交互控制系统研究
摘要：
针对手部功能受限人群在桌面办公等场景对传统鼠标功能还原方案的迫切需求，尽管国内外已提出多种智能化交互架构，但现有系统在感知维度、映射精度与个性化适配方面仍存在显著缺陷。为此，从基础传感单元设计出发，利用KOH离子诱导凝胶化反应与逐层抽滤工艺，设计并制备了一种新型MXene/MWCNT/MXene夹层敏感结构，并结合叉指电极与PDMS封装层组装成柔性压阻传感器。得益于该夹层结构形成的高稳定性导电通路，传感器不仅具备10.97 kPa-1的高灵敏度和100 ms的快速响应，还能够在800次循环持续加载过程中，保持信号波动范围始终控制在5%以内，展现出了优异的机械与电学稳定性。在此基础之上，将该传感器与惯性传感器和旋转电位器集成，构建融合 “按压-旋转-位移”多模态信息的智能交互控制系统。系统通过滑动窗口多尺度特征提取方法，构造出可同步获取信号局部动态特征与全局稳态特征的融合特征向量，并采用图神经网络(GNN)，对传统鼠标的12类典型交互动作实现了97.2%的平均识别准确率。同时，引入基于用户行为向量的个性化阈值调整策略，使智能交互系统的整体识别准确率进一步提高了5.4%，误触率降低了30%。该研究结果不但为手部功能受限人群提供了高鲁棒性交互方案，也为人机交互系统的个性化适配奠定了技术基础。
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CT 先验引导的 TSDF 表面纹理重建
摘要：
三维(3D)重建技术已广泛应用于工业制造和文物保护等领域。伴随工业测量精度的要求提升，单纯依赖视觉算法难以满足计量级需求，而高精度的工业计算机断层扫描(CT)又完全缺失表面色彩纹理信息。针对工业三维重建中几何精度与表面纹理难以兼顾的瓶颈问题，提出一种基于CT高精度表面先验引导的截断符号距离函数（TSDF）表面纹理融合重建框架。首先，通过张氏标定法和基于李代数的优化，实现了异构传感器的高精度全局空间配准。随后，采用边界层次结构（BVH）加速的M-ller-Trumbore光线投射算法，从CT高精度三角网格计算像素级绝对深度，规避视觉深度估计的不确定性。最后，构建TSDF场，融合多视角红绿蓝（RGB）图像与深度信息，实现兼具精准几何形态与真实表面纹理的三维模型重建。实验结果表明，在纹理丰富的玩具模型与强反光金属零件数据集上，重建平均距离误差分别为0.035和0.022 mm，较主流神经辐射场（NeRF）与三维高斯溅射（3DGS）类方法降低约73%，F1分数达0.950；视觉相似度指标（SSIM）0.897，学习图像感知相似度（LPIPS）低至0.145。单视角处理耗时约0.67 s，整模型重建时间缩短至1 min级，满足工业在线检测实时性需求。该方法有效突破了CT重建缺失纹理、可见光重建精度不足的局限，为文物数字化与精密工业质检提供了兼具计量级几何精度与高保真纹理的解决方案。
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基于空间度量原型网络的小样本军事目标识别方法
摘要：
小样本军事目标识别旨在在标注样本极其有限条件下实现对新型军事目标的快速、准确识别，在军事遥感解译、战场态势感知及辅助决策等领域具有重要意义。基于度量学习的方法通过构建类别原型并度量查询样本与原型之间的相似性完成识别，因结构简洁、训练灵活且迁移能力较强，已成为小样本学习的主流方法。然而，现有方法在类别原型构建中多采用均值估计，易受遥感图像中背景杂波、成像噪声及离群样本影响，导致原型偏移；同时，对特征空间各方向通常采用等权处理，难以表征不同方向对分类判别的贡献差异，在类间特征分布高度重叠时模型区分能力受限。针对上述问题，提出一种基于空间度量原型网络的小样本军事目标识别方法。该方法首先利用特征提取器将样本映射至嵌入空间，并通过特征平移与归一化增强特征表示的鲁棒性与稳定性；随后设计原型增强模块，在低秩子空间内对类别原型进行自适应优化，通过强化主判别方向、抑制冗余噪声信息，缓解低维判别特征纠缠；最后结合空间投影误差构建度量函数，实现对查询样本的精细化识别。Ship、MAR20和NWPU-RESISC45数据集实验结果表明，所提方法在5-way 1-shot任务下平均识别准确率分别提升24.49%、2.07%和4.03%，在5-way 5-shot任务下分别提升26.98%、8.92%和5.43%，验证了其在复杂遥感场景下的有效性与泛化能力。
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基于模态引导与自适应对比学习的无人机目标检测方法
摘要：
针对现有多模态目标检测方法在模态选择、空间建模及跨模态一致性约束上的不足，尤其是在低光照条件、目标完全或部分遮挡、复杂背景干扰等具有挑战性的实际应用场景中出现检测精度显著下降的问题，创新性地提出了一种基于模态引导与自适应对比学习的无人机目标检测方法。首先，设计了模态引导选择模块，该模块通过构建全局语义感知的通道注意力机制动态评估不同模态的贡献，实现动态权重分配与特征融合，有效解决了传统固定权重融合策略在环境变化时出现的模态贡献度失衡问题。其次，提出了模态增强模块，该模块基于单分支的空间自注意力增强机制，在标准多头自注意力结构中引入局部-全局协同的相对位置偏置并结合归一化残差结构，增强对融合特征的空间结构感知能力，从而提升复杂背景和遮挡场景下的目标判别性能。最后，提出了检测感知自适应跨模态对比学习策略，该策略以检测框为监督单元，结合检测感知权重与模态自适应温度调节，对跨模态特征进行显式约束，强化语义一致性并提升模型鲁棒性。实验结果表明，该方法在Drone Vehicle与LLVIP数据集上实现目标检测精度mAP50分别为78.6%和98.3%，相比现有方法均有明显提升。在搭建的无人机平台上实现12.61 fps的实时推理性能，验证了方法的有效性和实用价值。
工业大数据与智能健康评估
机器人感知与人工智能
精密测量技术与仪器
信息处理技术
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视觉检测与图像测量
期刊介绍
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主办单位：中国仪器仪表学会
主编：王巍
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