机床与液压杂志

机床与液压杂志2026年第7期

• 基于效费比优化的风电机组关键部件动态机会维修策略

  王耀卿，崔权维，周建星，房忠

  针对风电机组关键部件在运行过程中可靠度随运行时间下降，因维修更换计划不能与实际运行情况相匹配而导致维修费用过高的问题，以2 MW风电机组为研究对象，提出一种基于效费比优化的风电机组多部件动态机会维修策略模型。采用双参数威布尔分布建立风电机组关键部件故障率模型，引入不完全维修因子建立可靠度函数，以可靠度和效费比为约束条件，总维修费用最低为目标，对机会维修可靠度阈值进行优化，确定各部件最优动态维修周期及最低维修费用，并与预防性维修模型进行对比分析。结果表明：该策略模型在预设运行周期内可节省约10.49%的总维修费用，其中发电机通过提前维修避免了一次更换，主轴承将部分预防性维修转化为成本更低的机会维修，齿轮箱虽增加一次机会维修但更换周期延后约112 d。与单部件预防性维修策略相比，该模型考虑了部件之间停机维修的协调性及维修周期的动态变化，在保证风电机组各部件高可靠度运行的同时，有效避免因维修不足和过度维修造成的资源浪费。

• 大惯量低刚度传动系统的稳定裕度提升方法

  高萌，冯湛?，杨海滨，陈新度，邓文彬，杨林

  针对大负载惯量与低传动刚度的调速系统存在稳定裕度低、谐振明显的问题，提出基于转矩观测器的虚拟惯量整形方法，提升系统稳定裕度、降低谐振。建立含电流环的双质量系统模型，分析刚性传动和柔性传动对伺服系统的影响，进而探讨负载电机惯量比与传动刚度对谐振频率、幅值裕度的影响规律；基于此，设计转矩观测器，构造虚拟惯量反馈回路，通过调节虚拟惯量增益系数，将电机等效惯量动态配置至期望值，实现负载电机惯量比的动态调节。通过仿真和实验对比了PI控制及虚拟惯量控制的性能，验证了所提方案的有效性。结果表明：该方法使原系统幅值裕度提升6 dB，闭环系统谐振峰值亦显著降低。该方法通过软件算法实现电机虚拟惯量动态调节，无需硬件改造，为大惯量工业伺服调速系统提供一种低成本的稳定裕度优化方案。

• 新型高速同步磁阻电机转子机械强度及电磁性能研究

  李成，鲁炳林，姜立军，张杰，王坤，赵博

  传统同步磁阻电机均采用空气磁障叠片式转子结构，在高速离心载荷作用下易导致磁肋和磁桥断裂，转子机械强度较差、难以应用于高线速度场合。针对此问题，提出一种新型复合实心转子高速同步磁阻电机，转子主体由导磁合金(40CrMo)与非导磁合金(GH4169)交叉内嵌组合而成，并整体过盈嵌套碳纤维护套。采用该结构能够显著提升转子机械强度，实现电机全速域高凸极比运行，有利于提高电机的高速运行线速度、功率密度、效率和功率因数。通过构建转子应力场、电机电磁场有限元仿真模型，系统探究磁障层数、厚度配比、护套厚度及过盈量等参数对转子机械强度和整机电磁性能的影响机制。结果表明：护套厚度为0.5 mm、磁障层数为10、厚度配比为0.55、护套装配过盈量为0.03 mm为最优参数选择。在此基础上，设计一台18 kW、45 000 r/min高速同步磁阻电机样机，对其运行可行性进行综合评价，样机额定效率为94.8%、额定功率密度为3.4 kW/kg，成本低于同规格高速永磁电机。

• 轧辊磨床动静压轴承油腔结构参数对轴承静动态特性影响规律分析

  任开旭，袁奎，李勇军，杨智然，吴怀超

  为满足高速精密轧辊磨床的高精度加工需求，以轧辊磨床MGK8450磨头主轴系统的动静压轴承为研究对象，建立其静动态特性分析模型，系统研究油腔关键结构参数（面积占比、宽长比及深度）对轴承静特性（承载力、温升）和动特性（刚度、阻尼）的影响规律。基于雷诺方程建立动静压轴承静动态特性理论分析模型，采用四点中心差分格式离散求解油膜压力分布，通过压力场积分获得承载力、摩擦阻力及温升，并通过施加微小位移和速度扰动获得刚度系数与阻尼系数。结果表明：不同油腔面积占比显著影响动静压效应的协同作用，小面积占比（低于16%）工况下动压效应占主导地位，高转速时承载力显著提升但伴随温升急剧增加；大面积占比（大于64%）工况则主要呈现静压特性，静压承载力提高但整体刚度水平下降；油腔宽长比通过改变润滑油流动特性影响轴承性能，静压承载力随宽长比增大持续增强，而动压承载力和刚度特性在宽长比为2~3区间达到最优值，此外阻尼特性在宽长比大于1后趋于稳定；油腔深度对油膜厚度分布具有显著影响，浅油腔（低于0.8 mm）表现出较强的动压效应，而深油腔（大于0.8 mm）工况下轴承的动压效应受油腔深度的影响将急剧减弱。通过理论分析与数值计算，揭示了油腔关键结构参数与轴承性能的内在关系，为高精度磨床轴承的参数化设计提供了理论依据，对提升磨床加工精度和稳定性具有重要意义

• 基于二元对立机制自适应参数量子粒子群算法及其在逆运动学的应用

  邱高磊，李红双

  为解决机械臂的逆运动学求解问题，提出一种基于二元对立机制的自适应参数量子粒子群优化算法BOQPSO。针对七自由度冗余机械臂难以用解析法求解的难题，通过对比实验验证基础量子粒子群算法是求解该问题最具潜力的算法之一。然而，该算法存在鲁棒性低、对参数敏感等问题。为此，所提改进算法BOQPSO通过修改吸引子计算公式引入二元对立机制，并利用成功的历史经验实现参数自适应，从而有效平衡全局探索与局部开发能力，避免早熟收敛。同时，算法采用子种群策略，通过并行搜索扩大了解空间的探索范围。实验结果表明：BOQPSO算法的关键性能指标?M median?达到了1.80×10-11，显著优于对比算法。与现有优秀算法相比，BOQPSO算法在求解精度、鲁棒性和稳定性方面均有显著提升，为复杂机械臂的逆运动学问题提供了一种有效的解决方案。

• 基于深度降噪及BiTCN-BiGRU的滚动轴承可靠度评估与预测

  李冰，张凯，初琦，高淑芝

  针对实际应用中滚动轴承振动信号具有高度复杂性和非线性特性，传统预测模型难以捕获有效的状态信息并实现准确的可靠度预测，提出一种基于EEMD-SVD深度降噪和BiTCN-BiGRU结合的滚动轴承可靠度评估与预测方法。采用集合经验模态分解（EEMD）对振动信号进行分解，使用相关性指标对分解后的信号分量进行选择和重构；利用奇异值分解（SVD）对重构信号进行二次降噪，从降噪后的信号中提取特征参数集，采用核主成分分析算法进行降维，并通过逻辑回归模型完成可靠度评估；最后，利用BiTCN-BiGRU模型对可靠度进行预测。结果表明：提出模型预测结果的决定系数、平均绝对误差和均方误差分别为0.986 8、0.012 6、0.000 6，各项指标均优于CNN、BiGRU、TCN-BiGRU模型，验证了所提方法的有效性和实用性。BiTCN-BiGRU 模型充分发挥了两者在捕捉时间序列长期依赖关系之间的优势，深入挖掘和学习了退化指标的状态趋势，实现了长时间序列更高精度的预测，提高了可靠度预测的准确性。

• 基于健康状态评估的机床主轴备件管理研究综述

  梁泽明，李红卫，张新宸，高建民

  针对机床主轴作为关键功能部件在高速、高精度工况下易发故障、维修成本高的问题，以及传统备件管理依赖经验、难以动态响应实际需求的局限，系统梳理基于健康状态评估的机床主轴备件管理研究现状。通过梳理近年来国内外机床主轴健康状态评估的研究成果，综述主轴健康状态评估的4个关键技术，总结主轴状态监测、状态特征提取、多源信息融合及主轴状态评估的研究进展。在此基础上，探讨健康状态评估如何驱动备件需求预测、智能备件管理系统及供应链与库存优化策略的发展，系统阐述机床主轴备件管理流程，为构建面向预测性维护的智能化备件管理体系提供思路。进一步分析当前主轴备件管理研究面临的技术挑战，针对复杂工况状态评估精度不足、数据采集质量较低、备件需求预测适应性有限等问题，展望多传感器融合、数字孪生及物联网技术在主轴备件管理中的应用前景。

• 考虑摩擦热影响的混合润滑角接触球轴承磨损研究

  李铁军，李鸿楠，陈天庆

  针对角接触球轴承在混合润滑状态下，摩擦热与机械应力耦合作用对磨损机制的影响缺乏系统性表征的问题，基于传热理论和基尔霍夫能量守恒定律构建轴承生热和传热模型，结合角接触球轴承所特有的热-力耦合效应，计算出轴承各组件因热效应产生的变形量以及随之变化的载荷分布。在建立轴承磨损预测模型时，将包含摩擦热-机械应力多场耦合的数值分析框架考虑其中，基于修正的磨损系数及所提滑动距离表达式建立混合润滑下考虑热膨胀的角接触球轴承磨损模型，分析轴承在考虑摩擦热的情况下磨损量随着运行周期的变化规律。结果表明：考虑摩擦热效应时，角接触球轴承的磨损量较未考虑热效应时显著增大，且随运行周期增加磨损曲线逐渐趋于平缓，当系统达到热平衡稳态后磨损量亦趋于稳定，揭示了热-力耦合对磨损进程的加速作用；将所提模型的计算结果与实验结果进行对比，运行规定圈数后，内圈磨损量误差由12.6%降至11.55%，外圈磨损量误差由11.9%降至11.6%；文中模型与Archard模型对比，内圈磨损量误差由6.85%降至6.6%，外圈磨损量误差由6.52%降至6.33%，误差较小，符合实际发生的磨损情况，验证了所建磨损模型的准确性。研究为提升轴承运行精度及可靠性设计提供了重要的理论支撑。

• 面向复杂零件的三维实体模型正逆向融合重构与误差精准矫正技术

  李卫民，李嘉辉，吴超，唐兆庆，梁吉祥，王钊恒

  针对复杂零件在逆向工程建模中，因内部结构复杂、扫描数据不完整以及传统逆向建模方法精度有限等问题，提出一种基于正逆向混合技术的复杂零件三维数字模型重构及误差矫正方法。通过有机融合逆向工程的实测数据采集与正向设计的建模，构建复杂零件的三维数字模型重建体系。该技术针对具有复杂结构和不规则曲面的零部件，采用三维扫描获取点云数据、数据降噪滤波预处理、NURBS曲面重构等多步骤处理流程，实现高精度的零件数字化重建。在模型精度提升方面，误差矫正技术发挥关键作用。通过系统误差校正消除设备与环境因素造成的测量偏差，结合三维模型几何校正优化曲面拟合精度，形成完整的误差控制闭环。最后，对实验与仿真结果进行对比，以验证该重构方法的有效性与可靠性。结果表明：点云数据处理后，模型表面偏差主要分布在±0.2 mm以内，满足铸造零件的精度要求；经正向设计修复后，模型与点云对比的表面误差降至约0.002 mm，显著提升了模型精度；面压仿真与实验对比表明，16个测点的平均误差为3.9%，最大误差9.6%出现在缸口过渡处，各缸口密封筋处应力云图均匀连续，准确反映了面压实验实际情况，验证了缸盖与缸体逆向建模的合理性。研究为复杂零件的高精度数字化建模提供了有效的技术路径。

• 微型伺服驱动试验系统设计及仿真技术研究

  李晓庆，吴倩，姚鑫，于熙洋，平昊

  为了满足高端装备制造、航空航天、新能源汽车等领域对微型大扭矩高精度驱动技术日益增长的需求，设计一种可靠度高的模块化微型伺服驱动试验系统架构。通过分析系统架构的工作原理，建立其数学模型并进行系统间隙设计；围绕大扭矩伺服驱动试验系统的性能测试与可靠性验证，通过理论分析及有限元仿真，在保障结构紧凑化的同时，分析伺服驱动试验系统高扭矩的输出能力；通过建立驱动系统运动学模型，分析系统运动过程的高动态响应能力，并通过搭建试验平台对关键性能进行试验验证。结果表明：设计齿隙应不超过0.1 mm，滚珠丝杠间隙不超过0.02 mm；运动学仿真得到输出转动角度2.7°所需旋转时间为8.4 ms，与理论值8.5 ms基本吻合；试验结果表明，当转速7 000 r/min时，系统输出扭矩最高可达100.8 N·m，2.7°到位时间8.5 ms，与理论及仿真结果一致，验证了该微型驱动系统的高扭矩输出能力及响应性能。该微型伺服驱动试验系统结构解决了高扭矩动态加载、高精度定位及系统控制优化等核心问题。

• 轴向表面形貌对液体动压轴承动态特性的影响

  鹿怀庆，程春彦，田助新

  为了研究轴向表面形貌对液体动压轴承临界转速、刚度和阻尼系数等性能参数的影响，基于短轴承近似模型和统计分析方法，建立考虑表面形貌的液体动压轴承润滑的理论模型。采用高斯分布模拟轴向表面形貌，采用高斯勒让德七点积分公式求解得到液体动压轴承的临界转速、刚度和阻尼系数；并通过与文献结果进行对比，验证了文中结果的可靠性。结果表明：轴向表面形貌能有效增强液体动压轴承的临界转速、刚度及除正向阻尼系数C*YY之外其他的阻尼系数，且轴承离心率和表面形貌参数越大，这种增强效果越显著；轴向表面形貌会改变正向刚度系数K*YY和两个交叉阻尼系数随离心率的变化规律，当表面形貌参数较小时，正向刚度系数K*YY和两个交叉阻尼系数均随着离心率的增大而减小，而当表面形貌参数为0.2时，这3个参数会随着离心率的增大先减小后增大；对于其他参数，表面形貌不会改变其随离心率的变化规律；对于一般工况下的液体动压轴承，轴向表面形貌能增强其运行稳定性，因此在轴承制造过程中，可以在其表面加工一定的轴向表面形貌，以提高轴承的运行稳定性。该研究结果有利于液体动压轴承运行稳定性的优化设计。

• 3-DOF石油钻修井排管机械臂动力学分析

  杨小亮，巨静斋，祁贤业，田秀丰，丁超

  针对超深井钻井作业中管柱处理耗时占比高（超过60%）、人工操作效率低且安全风险大的问题，对一种3-DOF石油钻修井排管机械臂进行动力学分析，旨在揭示机械臂在典型工况下的运动学与动力学特性，为机械臂的结构优化与驱动元件选型提供理论依据。建立机械臂虚拟样机，模拟其存放立根全流程，并对其进行动力学分析，揭示其目标位姿、速度和加速度与关节位移、速度和加速度的对应关系，以及关节力、力矩的变化规律。结果表明：双平行四边形机构对液压缸位移和速度具有线性放大作用，液压缸最大速度为35 mm/s时，机械手爪?Y?向最大速度达258 mm/s，位移行程满足1 900 mm作业要求；回转机构的最大角加速度为33.75°/s2，带负载最大扭矩为2 228 N·m，与理论计算值基本吻合；11阶段完整流程仿真显示，机械手爪质心轨迹与仿真阶段一致，验证了驱动函数及力变换的正确性。

• 基于Transformer-LSTM的刀具剩余寿命预测

  杨允，陶建峰，刘成良，董志超

  为提升刀具磨损模型的预测精度，减少机床加工过程中因刀具磨损断裂造成的损失，并实现对刀具寿命的提前预测以指导换刀策略，提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）和深度学习模型框架（Transformer）的刀具寿命预测模型。该模型以刀具振动信号作为特征输入，利用长短期记忆神经网络对刀具磨损值进行时序建模与预测。开展刀具磨损实验，获取刀具加工过程中的振动数据和温度数据；基于采集数据建立Transformer-LSTM钻削刀具寿命预测模型，并与其他模型进行对比分析。结果表明：与传统方法（如单一 LSTM 模型、GRU 模型等）相比，所提方法在预测误差和稳定性方面均具有明显优势。在刀具剩余寿命预测任务中，Transformer-LSTM 在精度（RMSE 为2.835×10-2）、鲁棒性（MAE 为2.226×10-2）和绝定系数（R2为98.5%）上全面优于LSTM和GRU。最后，通过钛合金CFRP钻削加工实验验证该模型的预测精度和可靠性。结果表明：所提Transformer-LSTM方法能够准确预测钻削加工中的刀具寿命，为提升刀具寿命和加工质量提供了理论指导和实践参考。

• 基于NCGA的整体式弹性扶正器内高压成形加载路径优化

  徐晶，朱云全，郑再象，王洪恒，郭龙海

  针对整体式弹性扶正器在内高压成形过程中，加载路径（内压与轴向进给速度）匹配不当导致壁厚分布不均、产生开裂等问题，提出一种将邻域培植多目标遗传算法（NCGA）与有限元仿真相结合的优化方法。根据扶正器结构特征设计“二合一”内高压成形方案，在内压、轴向进给速度曲线上选取若干控制点作为设计变量，以最大壁厚与最小壁厚作为目标函数，采用NCGA算法进行自动寻优，最终获得Pareto最优解集。结果表明：最大壁厚与最小壁厚两个目标存在明显冲突，Pareto前沿解集提供了多种权衡方案；可行解域分析显示，在成形前期采用较低内压配合较高进给速度，以诱发有益起皱增加成形区壁厚，在后期涨形阶段采用中低内压并大幅降低进给速度，避免死皱并控制减薄；与依靠经验设计的线性加载方案（方案B）对比，最优方案（方案A）的最大增厚率从17.25%降至2%，减薄区域分布更合理，且轴向进给量从50 mm减少至31.37 mm，降低了管坯成本。仿真与试验验证显示，优化后成形件壁厚分布趋势一致，最大误差为7%，验证了方法的可靠性。

• 基于改进Q-learning遗传算法求解流水线车间调度问题

  朱传财，徐坚磊，鞠立涛，王战，胡燕海

  针对置换流水线车间调度问题的NP-hard特性及传统遗传算法参数设置策略固定、收敛效率不足的问题，提出一种基于Q-learning的改进遗传算法。该算法通过强化学习动态调整交叉与变异策略，并结合变邻域下降法增强局部搜索能力。Q-learning 模块以迭代进度、多样性、适应度变化等种群状态为输入，通过状态空间与动作集的映射实现探索、平衡、开发3种策略的自适应切换。对 Car 类和 Rec 类测试集数据进行仿真，以最优相对误差、平均相对误差和最差相对误差为衡量指标。结果显示：所提算法在19个案例中找到精确解，其BRE、ARE和WRE指标显著优于对比算法，验证了其求解PFSP的有效性与优越性。该方法可更高效地为流水线车间制定生产调度方案，从而最小化最大完工时间，增强企业在市场中的竞争力。

• 基于改进DeepLabV3+的刀具磨损在机检测方法

  孟一帆，张超勇，肖御风，朱传军

  针对现有刀具磨损监测方法存在精度不足、工作量大、效率低下等问题，提出一种基于改进DeepLabV3+网络的刀具磨损监测方法。搭建刀具磨损状态在机监测实验平台，实现刀具磨损图像的自动化采集。对采集的数据进行旋转、降噪等数据增强处理，并降低分辨率与预裁剪，以提升训练效率。在DeepLabV3+模型的ASPP模块中，在每个分支后引入CBAM注意力机制，以增强多尺度特征的表达能力；在ASPP模块与解码器之间加入SE注意力机制与LKA大核卷积的融合模块，提升网络对关键区域的聚焦能力。在训练过程中，联合使用Focal Loss和Dice Loss。Focal Loss通过降低易分类样本权重、增强难分类样本关注度，改善类别不平衡问题；Dice Loss则强调分割区域与真实区域的重叠程度，提升分割精度。最后，将改进模型与其他网络模型进行对比实验。结果表明：改进后的DeepLabV3+模型的mIoU达到了96.33%，相较原模型（ DeepLabV3+(图片无裁剪)）增长了近2%，有效验证了改进模型的高效性与准确性。

• GWO优化CNN的短电弧铣削电极损耗状态监测模型

  牛巧茹，周建平，许燕，宋洁，范俊伟，连国禹

  在短电弧铣削加工过程中，电极损耗严重影响了加工精度和效率。为了实现对电极损耗状态的有效监测，提出一种基于灰狼寻优算法（GWO）与卷积神经网络（CNN）的智能监控模型。构建交互特征，对输入特征采用Min-Max标准化处理，对输出损耗量采用Z-score标准化处理，提升模型稳定性与泛化性能。通过构建包含特征交互层和多尺度卷积结构的CNN模型，结合GWO算法对网络超参数进行全局优化，实现电极磨损量的高精度预测。构建短电弧铣削工艺数据集，对钛合金铣削过程中电极损耗状态进行全面评估，筛选性能最优的组合模型，并与其他模型进行对比，验证所提方法的有效性。结果表明：该模型在综合性能上表现最优，R2达到97.9%，验证了所提方法的准确性和可行性。

• 基于注意力机制的膨胀残差收缩网络刀具故障诊断模型

  刘学彬，张兵，朱建阳

  针对传统神经网络算法在刀具故障诊断中信号消噪和特征提取难以兼顾的问题，提出一种结合注意力机制和膨胀残差收缩网络的刀具故障诊断模型。该模型在DRSN的基础上引入ECA和SE两种通道注意力机制，提取故障信号并进行自适应特征融合；同时，在深层网络引入膨胀残差收缩，获取噪声干扰下的多尺度特征信息。利用数据集PHM2010进行测试验证。为了模拟真实工业环境的复杂性，在数据集中为刀具信号添加不同的噪声(高斯白噪声、粉红噪声、布朗噪声)，提升数据的可行性和模型的可靠性。实验结果表明：对于加噪后的3类测试样本，经模型降噪提取的各特征具有较好的区分性，验证了模型在噪声干扰下良好的诊断性能。该模型能够有效对刀具故障类别进行诊断，在-10 dB信噪比下，其平均准确率达到90.89%，相比传统DRSN、LSTM、CNN、WDCNN和MBCNN分别提高了3.01%、8.49%、14.57%、13.60%和13.95%，验证了该模型在特征提取上更强的降噪和消噪能力，为复杂工业场景下刀具的故障诊断提供了参考。

• 水下整平机器人四立柱同步控制特性研究

  徐超，吴雪峰，谢守鹏，高英杰

  针对目前水下基床碎石铺设整平作业对整平精度的高要求，以及传统施工装备难以满足精度与自动化需求的现状，设计一种新型自走式水下整平机器人。结合水下整平工艺需求，设计了自行走式水下整平机器人的机械结构与基于LUDV负载敏感技术的液压驱动系统。针对固定平台的自动调平问题，采用“逐高点调平法”，将倾角控制转化为支腿油缸位移的控制，构建位置误差控制调平模型。根据水下机器人支腿油缸的同步性控制需求，提出一种先动主从动态同步控制策略，并在AMESim环境中搭建仿真模型，引入PID控制器对单一油缸位移控制系统及多缸同步控制系统进行校正。最后，研制样机并进行试验验证，对比仿真与试验结果。结果表明：经PID校正后，单油缸阶跃响应时间从17.8 s缩短至1.9 s，响应速度提升89%，且无超调；主从同步控制策略下，经PID校正，各油缸跟随误差显著降低，其中最大误差油缸（油缸2）的跟随误差从6.2 mm降至2.7 mm，降幅56.45%，且误差趋于稳定的时间缩短70%；所研制的水下整平机器人运行平稳，整平误差控制在4 cm以内，满足设计要求，试验数据与仿真结果基本吻合。研究成果为水下自动化整平装备的工程应用提供了可靠的技术方案。

• 大尺寸风扇叶片转接圆弧数控抛光技术研究

  陆春羽，焦磊，何志强，金响

  针对大尺寸风扇叶片铣削后中间型面开敞区域多采用砂带磨抛方式，而叶身和缘板转接型面等难抛光区域仍依赖人工抛光进行抛修去除铣削台阶及转接棱边，导致抛光精度和抛光力控制能力差，容易产生过抛、漏抛和烧伤等问题，进而影响加工质量的现状，对大尺寸叶片全型面的自动化抛光工艺技术展开研究。在分析叶片全型面结构、探索自动化抛光工艺的基础上，通过工艺参数优化及实验验证，成功实现数控抛光代替手工打磨抛光。结果表明：抛光后叶片外观检查显示叶身表面无刀痕、过抛或欠抛缺陷，叶根转接圆弧形状与尺寸满足技术要求；双安装板、双轴颈、榫头3种结构叶片抛光后的误差范围分别为0.009~0.034 mm、0.037~0.158 mm、0.022~0.085 mm，加工精度远超技术要求的0.4 mm。该自动化抛光工艺能够满足大尺寸风扇叶片对表面质量和型面精度的严格要求，为大尺寸风扇叶片的高效精密加工提供理论与实践依据。

• 双端同轴控制比例阀对不同驱动的响应特性研究

  杨常旺，廖瑶瑶，魏光耀

  为了提高对煤矿液压支架大流量换向阀组的平稳、精准控制效果，提出一种新型双端同轴控制式比例方向阀。该阀将先导阀芯集成于主阀内部，具备单端和双端两种驱动方式。通过AMESim建模仿真，并试制样机开展试验，研究比例阀在单端驱动模式下，采用阶跃信号和斜坡信号控制主阀芯在不同开度下开启时的响应特性。结果表明：在开启过程中，先导进液阀芯与主进液阀芯始终保持同步开启，验证了新型比例阀具有良好的位置控制和比例开启性能;试验结果与仿真结果基本一致，控制腔压力最大误差为4.2%，进一步验证了仿真模型的正确性。在双端驱动模式下，分别对同步驱动与异步驱动的响应特性进行分析。两种驱动策略均能实现阀芯比例开启，但是异步驱动中主进液阀芯出现时长约60 ms、幅值0.25 mm的超调现象;相比之下，同步驱动策略能有效减小开启瞬间压力冲击对阀的影响，更加精准地控制主阀芯稳定运动，避免位移超调，验证了同步驱动策略的优越性。

• 基于PCNN-IGWO-SVM的电液伺服阀故障诊断算法研究

  刘超，沈中豪，郑刚

  针对电液伺服阀故障诊断中存在特征提取不充分、故障识别精度低的问题，提出一种基于并行卷积神经网络（PCNN）与改进灰狼算法优化支持向量机（IGWO-SVM）的电液伺服阀故障诊断方法——PCNN-IGWO-SVM。采用融合门控循环单元的并行网络结构，通过配置差异化卷积核实现多尺度时序特征提取；通过对GWO的初始种群生成策略和收敛因子衰减机制进行改进，构建基于改进灰狼算法优化支持向量机的分类模块，从而实现电液伺服阀的故障识别。最后，通过与PCNN、CNN-GWO-SVM模型进行对比实验，验证所提模型在电液伺服阀故障诊断任务中的性能。结果表明：所提模型的平均准确率达到98.62%，相较于PCNN（90.27%）、CNN-GWO-SVM（92.54%）故障诊断模型，具有更好的鲁棒性和特征提取能力，验证了所提算法具有更强的特征提取能力和更高的准确率；模型训练过程的损失值与准确率曲线均稳定收敛，t-SNE可视化显示经模型提取的特征具有清晰的聚类边界，混淆矩阵进一步验证了各故障类型的分类准确性。该方法为电液伺服阀的智能故障诊断提供了有效的技术方案。

• 基于颗粒阻尼技术的化工企业管道减振特性研究

  杨铮鑫，丁宇，党鹏飞，魏志刚，袭文，龚斌

  管路系统的剧烈振动会导致管路发生磨损和泄漏等故障问题，存在严重的安全隐患。采用离散元素法（DEM）与粒子阻尼技术相结合的方法，设计一种应用于管线的颗粒阻尼器，从而全面评估多频激励情况下的阻尼性能。应用离散单元法建立颗粒接触模型，分析颗粒碰撞阻尼耗能机制。利用工程离散元素法（EDEM）进行仿真模拟，分析碰撞过程中颗粒材料、粒径、填充率和外部激励对能量耗散特性的影响。最后，开展颗粒阻尼器减振试验，通过分析安装颗粒阻尼器前后管道共振下的振动加速度，验证颗粒阻尼器的有效性和实用性。结果表明：当填充率为70%、颗粒粒径为16 mm时，颗粒阻尼器的能量耗散达到最大；与未安装颗粒阻尼器相比，安装70%填充率颗粒阻尼器的管道时域振动加速度最大振幅降低了20.44%，较高激励频率下振幅衰减了74.71%，表明所设计的颗粒阻尼器减振效果优异，有效降低了设备的振动异常。

• 航空燃油控制系统转换活门复位弹簧优化设计及动态特性分析

  李明杰?，冀宏，丁玲，罗畅敏，陈乾鹏，李彦泽，陈国雪

  在航空燃油控制系统中，转换活门阀芯复位过程卡滞会导致运动时间增加及弹簧共振风险。针对该问题，建立Simulink数学模型，对弹簧运动过程进行受力分析；通过fmincon函数以回弹力最大为目标对弹簧进行优化设计；基于Workbench对优化前、后弹簧进行静力学特性、模态及谐响应分析，并对弹簧进行压缩试验；最后，基于AMESim分析优化前、后弹簧对转换活门动态特性的影响。结果表明：优化后弹簧回弹力增大4.7%，且最大等效应力减小6.62%、最大剪切应力减小5.26%，均满足材料的力学性能；优化后弹簧前6阶模态的固有频率均增大，发生共振的风险降低；弹簧压缩试验与仿真的最大误差为3.4%，验证了仿真的准确性；弹簧优化后转换活门运动一个周期时间缩短2 ms，证明了弹簧优化的合理性，为航空燃油控制系统中转换活门复位弹簧的动态性能与可靠性优化提供了理论依据。

• 基于龙伯格观测器的EHA负载无感辨识方案

  邰明皓，初兵，罗嘉宁，吴玥铭，余明东

  传统电静液作动器（EHA）位置伺服无需负载作为控制器反馈，但在飞控系统中，仍需对其进行记录与监控，从而辅助系统的试验迭代、故障诊断、负载匹配控制策略设计等工作。若加装力传感器，将增加系统复杂度与故障率，同时不利于系统的轻型化设计。针对此，提出一种基于龙伯格观测器的EHA负载无感辨识方案。引入EHA的物理架构及其控制器模型，基于电机动力学方程完成龙伯格观测器的建模、调参及离散化设计；针对EHA电机与液压模块装配后的电机转子等效转动惯量及阻尼无法直接计算的问题，提出龙伯格观测器参数自动整定算法，有效解决EHA运动过程中阻尼及转动惯量误差带来的辨识失真问题；最后，在AMESim与Simulink联合仿真平台上，对比EHA在静止与运动情况下未整定与整定后的龙伯格观测器负载无感辨识结果，进而验证该方案的可行性。仿真结果表明：经整定后的龙伯格观测器，EHA静止时负载无感辨识误差从6.56%降低至3.76%，EHA运动时负载无感辨识误差从13.75%降低至5.04%。

• 高压电爆阀起爆对减压阀的动态影响与抑制策略研究

  高岩，赵宇龙，孙维平，李卓

  针对某航天动力系统试验中高压电爆阀起爆时减压阀下游安全阀异常开启的问题，通过理论分析、流固耦合仿真与试验验证相结合的方法，研究高压电爆阀起爆瞬态压力冲击对减压阀的影响机制，并提出多维度抑制策略。结合减压阀工作原理与流体力学理论，从建压时间和管路流速两个角度分析安全阀异常开启的潜在原因；利用Fluent软件对减压阀内部流场进行仿真，分析高压气体进入瞬间的压力分布与速度矢量；运用AMESim软件建立减压阀的动态仿真模型，研究在电爆阀出口增设不同孔径（0.8~1.5 mm）限流孔板、改变出口管路内径（4~10 mm）以及在安全阀入口增设孔板（孔径不小于0.8 mm）等3种抑制措施对出口压力冲高幅值的抑制效果。最后，通过试验对优化方案进行验证。结果表明：电爆阀起爆速度极快（建压时间小于减压阀活门调整时间）及下游管路内径过小（4 mm）导致气体流速过高，是安全阀入口压力冲高至9 MPa以上并开启的根本原因；仿真结果表明，在电爆阀出口增设0.8~1.5 mm限流孔板后，减压阀出口压力峰值降至8.11~8.38 MPa；增大下游管路内径至10 mm，峰值可进一步降至8.37 MPa；安全阀入口增设0.8 mm孔板可在满足流量要求（不小于0.2 L/s）的同时有效缓冲压力冲击；试验验证表明，3种措施均能降低减压阀出口压力峰值，且减压阀输出压力满足技术指标要求（7.5±0.2）MPa；最终动力系统试车中，安全阀未再异常开启，系统工作正常。该研究为航天动力系统可靠性设计及压力冲击抑制提供了理论依据和技术解决方案。

• 碱性电解水制氢仿真平台的设计与动态特性研究

  梁涛，黎松林，李永强，杨玉群，栗国红

  针对兆瓦级碱性电解水制氢系统宽功率波动工况复现难题，构建多物理场耦合仿真模型与PLC控制协同的实验平台。通过整合电流、温度、系统压力、分离器液位、碱液流量及氧中氢浓度等多参数耦合机制，开发制氢主反应与气液处理系统的动态仿真模型，实现全流程动态特性模拟。基于仿真输出的温度、压力及分离器液位等参数，设计3组PID闭环控制回路，完成关键参数的实时精准调控。结果表明：该平台在给定电流输入条件下可有效模拟制氢系统动态响应特性，有效验证了多参数协同控制策略的有效性，为可再生能源波动场景下制氢系统控制算法的开发提供了可靠的测试环境。

• 基于SABO-NARX的非线性结构损伤建模

  申向英，李少义，陈汉新，王雷，王志刚，梁晓培，史朝辉

  传统非线性自回归外生输入（NARX）模型在结构损伤检测中，因模型参数选择不稳定，常导致参数辨识精度较低，进而影响损伤检测的准确性。为了解决这一问题，基于SABO算法对 NARX模型参数进行辨识，通过迭代优化自动搜索最优参数组合，实现模型结构与参数的协同优化，从而提升预测精度和鲁棒性。进一步，利用模型参数对不同损伤结构非线性动力学特性的敏感性，实现对结构损伤程度的有效识别。实验结果表明：SABO算法通过动态调整搜索方向，显著提升了参数辨识精度。优化后的模型参数对不同损伤程度的铝合金薄板呈现出明显的区分度：随着裂纹不断加深，模型参数亦呈增大趋势。与基于AIC准则的模型相比，SABO优化后的模型在预测精度和损伤区分度上均表现出显著优势。Bootstrap验证进一步表明：模型在非裂纹区与裂纹区的拟合度（R2>90%）均保持较高水平，且置信区间重叠显著，验证了该方法良好的鲁棒性，为结构健康监测提供了一种兼具高精度和强鲁棒性的新途径。

• 融合特征选择与集成学习的工业机械网络入侵检测模型

  廖金菊，丁嘉伟，冯光辉

  工业机械网络中的数控机床、可编程逻辑控制器等关键设备常面临恶意攻击威胁，传统的入侵检测方法难以应对高维数据和不平衡流量问题。为此，提出一种基于改进鸽群优化的特征选择与集成学习入侵检测模型（PIO-SIDM）。该模型结合SMOTE和Tomek Links算法处理工业机械网络流量中的类别不平衡问题，通过过采样和噪声过滤提升数据质量；利用改进的鸽群优化算法（PIO）筛选关键特征，降低数据维度，从而提升模型训练效率；最后，集成支持向量机、随机森林、K最近邻和LSTM 4种分类器，构建高性能检测模型。采用工业场景下的NSL-KDD和UNSW-NB15数据集，通过实验分析PIO-SIDM模型的召回率、精确率、F1-score和准确率性能指标。结果表明：PIO-SIDM模型在数据集NSL-KDD、 UNSW-NB15上的平均准确率均达到90.0%以上，优于基准模型，为工业机械网络的实时安全防护提供了有效解决方案。