2026年 01期
装载机无级变速技术研究现状与发展趋势
邹乃威;邬万江;韩平;分别从装载机铲掘和转场工况的特点，分析了其对变速传动系统的要求，并导入装载机理想的牵引特性曲线。介绍了各种传动方案在装载机发展历程中逐步和理想的牵引特性达成妥协的过程，并列举了在博弈的过程中牺牲掉的重要性能。从理论上阐述了无级变速系统是装载机最理想的变速传动方案，分析了各种无级变速系统不适合装载机恶劣工况的原因。介绍了静液-机械复合传动无级变速系统的优异性能及其应用领域的拓展，阐述了该系统适合于装载机的原因及其应用以来获得的成效。引出了在发动机输出功率约束下，装载机行走和液压系统功率互补的规律，探讨了通过无级变速系统的速比调节装载机功率分配的方法，使其功率利用率和作业效率均得到提升。最后，展望了将该方法用于农业机械等同样具有功率分配调节需求领域的广阔前景。
水电站门式启闭机轨迹跟踪模糊PID控制算法研究
方子帆;沈俊辉;舒承宇;候春尧;黄瑞鸿;董元发;为解决水电站门式启闭机无人化作业的问题，提出了一种水电站门式启闭机轨迹跟踪模糊比例-积分-微分（PID）控制算法。为了减小作业过程中叠梁门的摆动，考虑叠梁门摆角约束，基于相平面分析摆角和加速度之间的耦合关系，确定了启闭机运行机构的运动参数并生成了期望轨迹，基于模糊自适应控制理论，建立了门式启闭机位移跟踪与消摆的模糊自适应PID控制算法，并搭建虚拟样机仿真模型与试验装置。仿真和试验研究结论表明：轨迹跟踪模糊PID控制算法能够实现水电站门式启闭机无人化作业任务，满足轨迹跟踪精度要求，有效抑制叠梁门摆动；所提出的控制算法可适用于水电站启闭机无人作业环境。
机床主轴平衡对高频微锻加工表面粗糙度预测影响
董英萃;初元博;黄潇苹;李峰;主轴油膜刚度大小会对系统控制状态造成明显作用，零件安装后质心位置会导致主轴和轴承线出现不同轴的结果。为了提高数控模锻床的加工精度，基于主轴振动信息对加工件表面波纹度进行分析，并开展主轴系统的轴向平衡分析。选择大型立式模锻床开展平面高频微锻测试，以铝作为加工材料，开展表面粗糙度实验检测。研究结果表明：逐渐提升主轴转速后，获得更高频率的主轴旋转状态，粗糙轮廓长度也明显缩短，达到了0.005μm以内的拟合误差。通过功率谱密度分析方法获得主轴系统频率特征参数，主轴旋转误差属于引起工件粗糙的关键影响因素。按照不同因素引起的表面形貌变化计算灵敏度，径向轴承位置对表面粗糙度起到重要影响。该研究对提高数控模锻床钻削表面加工质量具有很好的指导意义。
具有双层路由注意力的工业缺陷识别转换器模型
陈婷;罗琛;由于多头自注意力（MHSA）机制计算复杂度过高，导致许多转换器（Transformer）模型都存在着参数量和计算量大等问题。因此，该研究通过双层路由注意力（BRA）构建了一种轻量级的Transformer模型MobileBiFormer。首先通过BRA构建轻量级Transformer模块MobileBiFormer block，引入卷积神经网络（CNN）模块，以增强网络的空间归纳偏置能力；同时使用轻量级卷积模块MV2进行下采样，以获取图像的多尺度特征并增强网络的局部建模能力；将多层感知机（MLP）中的GELU激活函数替换为SiLU激活函数。为验证方法的有效性，本研究在公开的东北大学钢材表面缺陷检测（NEU-DET）工业缺陷数据集上进行试验，并与多种先进图像识别方法进行比较。试验结果表明：MobileBiFormer对工业缺陷的识别结果最优，同时模型参数量仅为4.8 M，计算量为1.9 G，推理速度为7.97 ms。所提出的方法能够较好地应用在工业缺陷识别场景中。
基于SSA-RELM的多源多因素剃齿齿形中凹误差预测模型
蔡安江;苏文哲;沈彦君;赵漫漫;针对高精度剃齿加工，建立一种以多源多因素剃齿参数为输入、以剃齿齿形中凹误差为输出的剃齿齿形中凹误差预测模型，同时引入正则化参数，有效解决了模型的过拟合问题。运用麻雀搜索算法优化了该模型的输入层权值和阈值，通过实例对比证明该剃齿齿形中凹误差预测模型的优越性，提高了模型的精准度，为解决剃齿齿形中凹误差问题提供了新的研究思路。
沥青路面振动压实过程中的压实功分析
曹源文;魏一帆;邓豪;曾晟;任少博;为研究振动压实过程中压实功对沥青路面压实度的影响，建立了“振动压路机-沥青路面”系统模型，理论分析振动加速度与压实度的关系，并通过对现场工程实测振动加速度信号的采集、处理和计算，得到了压实度与振动加速度代表值的关系；求解振动压实过程中的压实功，得到单位体积压实功与振动加速度代表值之间的关系；依据工程实测，计算得到压实度与单位体积压实功的关系。通过室内马歇尔击实试验，得到压实度与压实功、压实度与单位体积压实功的数学关系式。将工程实测结果与室内马歇尔击实试验结果进行对比分析，结果表明：压实度均随着单位体积压实功的增大而增大，且增大的速率逐渐变小，工程实测结果与室内击实试验结果具有良好的一致性，对实际工程施工具有一定的指导意义。
机床主轴转速模糊PID控制优化仿真研究
孙艳萍;随着制造业对机床主轴加工精度要求的不断提高，机床主轴转速的精确控制成为关键问题。对此，探讨一种基于蝙蝠算法优化的机床主轴转速误差模糊比例-积分-微分（PID）控制方法。建立了机床主轴驱动系统模型，给出了电机运动方程式。引入模糊PID控制策略，以提高系统的适应性和鲁棒性。为进一步优化控制性能，采用蝙蝠算法对模糊PID控制器的参数进行优化整定，给出了机床主轴控制系统优化流程。利用Matlab软件对机床主轴转速跟踪误差进行仿真，验证所提出控制方法在减少机床主轴转速跟踪误差、提高系统稳定性和动态响应性能方面的显著优势。研究结果表明：采用蝙蝠算法优化模糊PID控制方法，机床主轴转速跟踪误差相对较小，震荡次数较少，超调量较小，趋于稳定状态需要时间较短。采用蝙蝠算法优化的机床主轴模糊PID控制方法，能够有效满足现代机床主轴高精度加工需求，为机床控制领域的发展提供了理论依据。
融合势场强化蚁群算法的搬运机器人路径规划研究
卢宁;董守峰;金正南;胡信凯;在静态未知环境中，针对传统蚁群算法在搬运机器人路径规划中存在的初期搜索盲目性、收敛速度慢、易陷入局部最优、寻优能力弱等问题，提出了一种融合势场强化蚁群算法的路径规划方法。通过以目标为导向分布初始信息素，改进自适应挥发因子以优化信息素更新，降低了算法初期搜索盲目性并加快了收敛速度；设计基于目标距离和偏移角度的Q-learning奖励函数，将Q值与信息素浓度组合优化启发函数，并引入启发函数递减参数，提升了算法的寻优能力和适应性；结合人工势场法，引入虚拟目标点并改进斥力函数，解决了局部最优和目标不可达问题，进一步提升了算法局部避障能力，更好地处理复杂环境下的路径规划问题；最后，对得出的最优路径进行了平滑处理，以实现更快更平稳的路径规划效果。采用栅格地图作为搬运机器人模拟运行环境，进行路径规划的仿真实验。结果表明：与传统蚁群算法及陈丹凤等提出的算法相比，在不同密度障碍物环境下，所提出的融合势场强化蚁群算法在迭代次数、收敛速度、最优路径长度及路径转折次数等方面均表现出更优的性能。
基于液压驱动型光伏板清洁机器人运动学研究
沈伟;杨静;针对光伏板表面灰尘清洁问题，提出一种基于液压驱动型的光伏板清洁机器人。依据清洁要求，采用前轮履带驱动、后轮独立转向的三轮式结构；基于D-H参数法建立运动学模型，分析并求解运动学正、逆解；采用蒙特卡洛算法对光伏板清洁机器人的末端运行空间进行求解，证明所设计的臂架清扫装置的可行性；使用不同插值方式对机器人轨迹进行优化分析，经对比表明：五次多项式插值能使机器人关节的角位移、角速度和角加速度变化流畅连续，避免突变冲击，减少臂架磨损，并确保精准作业。结果表明：光伏板清洁机器人可精准、平顺地运行到光伏板表面，具有较好的平稳性和安全性。
基于GWO-VMD-RIME-LSTM的超短期风电功率预测研究
王向伟;精确的风电功率预测对于风电并网后电网的稳定性和安全性具有重要意义。针对风电功率随机性强导致预测精度较低的问题，本文提出一种灰狼优化算法（GWO）优化变分模态分解技术（VMD）和霜冰优化算法（RIME）优化长短时记忆（LSTM）神经网络学习参数的组合超短期风电功率预测模型。首先利用GWO算法对VMD的惩罚因子α和模态分量数K进行寻优，再将原始风电功率数据进行VMD分解后得到若干个子序列，然后依次输入经RIME优化过后的LSTM模型中进行预测，最终将得到的预测分量进行叠加重构得到预测总值。以西南某风电场为例进行对比分析，结果表明：构建的GWO-VMD-RIME-LSTM模型具有更高的预测精度，可以应用于风电功率预测领域。