稳定、连续的视觉位姿测量数据对提高煤矿掘进装备的工作效率具有重要意义。目前，基于视觉信息的掘进装备位姿测量方法存在合作标靶移站后标定过程烦琐、无法自动连续测量的问题。针对这一难题，提出了一种基于双目视觉的移站自主标定方法。首先，采用HSV（hue, saturation, value，色调、饱和度、明度）颜色分割和点线特征提取技术，针对合作标靶的红色特征进行处理，以获取合作标靶图像信息。然后，设计移站标定解算模型，利用双目视觉测量方法获取合作标靶的空间参数。最后，根据标定过程中相机与合作标靶的相对位置不变的特点，利用L-M（Levenberg-Marquardt）算法优化合作标靶的空间参数，并将优化结果应用于视觉定位系统，以完成移站标定。实验结果表明：移站标定后掘进装备机身的位置测量误差均在50 mm以内，姿态角测量误差均在0.6°以内。所提出的基于双目视觉的移站自主标定方法满足煤矿掘进装备视觉定位系统的精度要求，可为快速掘进技术的研究提供理论支持。

目前，3D打印混凝土领域仍存在诸多问题，严重制约了其大规模工业化生产与应用。其中，孔隙为最常见缺陷，亟须发展相关检测技术，以提高混凝土的打印质量。针对现有3D打印混凝土界面孔隙检测方法主要依赖人的主观经验，且存在耗时长、成本高和计算资源耗费量大等缺陷，引入基于深度学习的目标检测算法，提出了一种轻量级的孔隙智能检测方法。首先，利用传统图像处理算法对3D打印混凝土界面孔隙图像进行预处理，并构建适用于目标检测算法的孔隙图像数据集；同时，基于所构建数据集的特点对锚框计算方法进行优化，以获取更适合界面孔隙目标的锚框，从而提升检测准确度。然后，在检测方法的主干网络中，利用ShuffleNetv2网络进行多尺度特征提取，并去掉部分网络以降低网络深度和减少计算参数量，从而提高孔隙检测效率。最后，在特征提取网络中融合极化自注意力机制模块，在保持高分辨率的同时增强对孔隙目标的关注度，以提高检测精度。实验结果表明，所提出的方法能够有效完成3D打印混凝土界面孔隙的智能化检测，通过与多种检测算法对比，发现该方法的多个性能指标均有所提升，检测效率提升显著。研究结果可为后续混凝土的质量控制和性能评估提供一定的数据支持。

随着我国油气资源探测重心不断向深层、超深层迈进，油气勘探难度不断增大，且深层硬地层岩石强度高及研磨性强，可钻性变差，导致整体机械钻速偏低。为提高深层硬岩的钻头破岩性能，锥形齿被广泛应用于混合布齿PDC（polycrystalline diamond compact，聚晶金刚石复合片）钻头设计，但锥形齿的破岩体积较小，其布齿方法需要更全面的理论支撑。为此，以破岩比功为目标函数，通过明确不同类型PDC齿在切削破岩过程中的切削力与切削能耗等物理参数，利用最大岩屑粒径和岩屑粒径分形维数建立了基于岩屑形貌分形特征的PDC齿破岩比功评估模型。同时，通过与常规平面形PDC齿对比，探究了锥形PDC齿的破岩性能，并分析了切削深度、切削角度与切削速度对PDC齿破岩性能的影响规律。结果表明，锥形PDC齿适用于大切削深度低能耗破岩，而常规PDC齿适用于高速小切削深度破岩，且2种PDC齿的工作角度均推荐为20°左右。锥形PDC齿适合布置在混合布齿PDC钻头的中心顶点和冠顶区域，而常规PDC齿适合加密布置在钻头的鼻部至肩部区域。研究结果可为揭示PDC齿破岩生成的岩屑粒径分布规律和指导混合布齿PDC钻头设计提供理论依据。

针对爬壁机器人难以对大型石化装备壁面感知和自动化检测等难题，提出了一种改进RTAB-Map（real-time appearance-based mapping，基于外观的实时建图）算法，通过多传感器数据融合实现爬壁机器人定位、建图与导航。首先，搭建了具有壁面吸附能力的机器人运动底盘，以保证爬壁机器人在壁面灵活稳定运动；其次，针对爬壁机器人在壁面滑移导致的里程计累计误差问题，采用扩展卡尔曼滤波并融合编码器和惯性测量单元的数据，为建图和导航提供精确的里程计信息；再次，基于RTAB-Map算法对深度相机、激光雷达及里程计的数据进行融合，生成二维栅格和三维点云地图，实现对装备壁面的完整描述，并基于融合数据构建了爬壁机器人导航算法的框架；最后，在装备壁面进行了实验验证。结果表明：采用融合里程计算法，能显著减小航向角误差，航向角平均误差为0.78°，相对轮式里程计规划，航向角误差减少了88.94%；改进RTAB-Map算法提高了爬壁机器人在壁面环境下的建图与感知能力，结合路径规划算法，实现了机器人自主导航。研究结果对爬壁机器人自动化检测技术的研究及应用具有一定的参考意义。

针对环卫机器人集群作业时存在编队稳定性差的问题，创新性地提出了一种结合领航-跟随策略与人工势场算法的编队控制方法。首先，根据环卫机器人的结构特点，基于领航-跟随策略构建了其运动学模型。然后，针对环卫机器人的复杂作业环境，采用人工势场算法进行编队避障，并提出了全新的编队变换策略，以使机器人能够顺利通过背街小巷等作业场景，从而实现多机器人的协同作业。最后，利用MATLAB软件开展仿真实验并在实际作业场景中开展实验测试。结果表明，所提出的方法可使环卫机器人编队在复杂作业场景中有效避障及通过狭窄通道，同时实现队形的稳定保持与灵活变换；编队稳定时跟随机器人的跟踪误差保持在0.1 m以下，实验结果验证了该编队控制方法的有效性。研究结果为环卫机器人在不同作业场景下的编队控制提供了参考。

针对在成簇沙果机械采摘过程中采摘成功率低、果实易损伤及采摘方式不合理等问题，设计了一种刚柔耦合的成簇沙果采摘末端执行器。用硅胶制作软体手指以包裹沙果，采用对切的方式对果梗进行剪切。通过单因素试验确定了剪切气压、刀片厚度、驱动气压对采摘成功率的影响及其取值范围，在此基础上进行三因素三水平的响应面分析，研究各因素对采摘成功率的交互影响。以四果、五果采摘成功率为响应值建立二次项回归模型，以采摘成功率为评价指标对各因素进行优化，结果表明：对采摘成功率的影响从大到小依次为剪切气压、刀片厚度、驱动气压；当剪切气压为0.260 MPa、刀片厚度为0.4 mm、驱动气压为0.09 MPa时，末端执行器具有最高的采摘成功率，三果、四果、五果采摘成功率可分别达到100%、100%、91.29%。对参数优化结果进行实验验证，结果表明，该采摘末端执行器能完成采摘任务，且三果、四果、五果采摘成功率可分别达到100%、100%、91%，满足了采摘预期要求。采用该末端执行器可以减少沙果采摘劳动力，这为其他成簇水果的采摘提供了新的思路。

针对现有移动机器人在复杂狭窄环境下通过性和灵活性不足的问题，受变形虫重组变形机理的启发，提出了一种模块化可重构履带机器人。模拟变形虫胞质颗粒的刚柔转换特性，融合俯仰关节与偏航关节，设计了基于闩锁结构的可锁定履带模块。将多个履带模块串联组成闭环单链以构成机器人的外部结构，在内部柔性机体的驱动下，履带链能够实现连续滚动。通过机体头部逐个调整前端履带模块的偏航关节角并锁定，同时机体尾部对后端履带模块依次解锁，机器人可在前进过程中主动改变自身几何形态。随后，基于关节角描述的相邻履带模块之间的位置关系，获得机器人的形态矩阵，并通过对关节角序列的迭代分析建立了机器人的运动学模型。最后，通过仿真分析了机器人的形态变化范围，以准确评估其运动灵活性，并通过制作机器人样机和开展一系列测试实验来验证其运动性能。实验结果表明，机器人的最小转弯半径为17.7 cm，可通过连续改变偏航方向来实现在狭小约束空间中的灵活避障；配合俯仰关节的被动适应，机器人可穿越各类崎岖地形，由此验证了机器人的灵活性和通过性。研究结果可为移动机器人的仿生结构设计提供新思路。

针对传统刚性管道机器人体积大、对非结构化环境适应性差等缺陷，设计了一种基于Kresling折纸结构的软体管道机器人。受蠕动爬行方式启发，软体管道机器人以塔簧-Kresling折纸结构作为伸缩结构，以硅胶摩擦带作为摩擦结构。该机器人的最大负载为自身质量的5.9倍，最大水平爬行速度为25.14 mm/s，在垂直管道中的爬行速度可达9.96 mm/s。随后，分析了伸缩结构类型，Kresling折纸结构的收缩长度、材质与角度参数以及摩擦力等因素对机器人爬行速度的影响。最后，制作了机器人样机并通过实验展示了机器人在不同内径、倾斜角度、形状的管道中爬行的可行性。结果表明，所设计的机器人具有良好的适应性和灵活性，能利用Kresling折纸结构的柔顺性来适应复杂管道环境，这为管道探测、检修等应用提供了新颖的方式。

为解决传统压电驱动偏摆台因行程较小而无法适应诸多毫米级大行程应用场景的问题，设计了一种音圈电机驱动的三自由度大行程柔性偏摆台，并对其进行了柔度建模与性能测试。首先，介绍了三自由度大行程柔性偏摆台的结构构型，该构型包含3组呈120°均匀排布的垂直驱动支链，并利用柔性球铰和平行四边形机构实现各驱动支链的运动解耦和电机动子的直线导向；同时，根据各驱动支链的几何关系建立了偏摆台动平台的运动学方程。然后，利用柔度矩阵法推导了柔性球铰、驱动支链和整个偏摆台的柔度解析模型。接着，通过对偏摆台进行静力学有限元仿真分析，验证了所推导的柔度解析模型的准确性。最后，通过搭建偏摆台测试系统来测量偏摆台的最大行程以及沿Z轴的平移柔度和绕X、Y轴的旋转柔度，验证了偏摆台结构设计以及所推导柔度解析模型的有效性和合理性。结果表明：柔度解析模型计算结果与有限元仿真结果、实测结果的相对误差均在10%以内；偏摆台的最大行程范围为±0.054 3 rad×±0.047 2 rad×±4.45 mm，具有行程大、结构紧凑等优点。所设计的偏摆台适用于多种需要大行程空间定位的场景，具有广阔的应用前景。

掘进机回转台在截割煤岩时承受偏载荷及强冲击作用，其性能影响掘进机的工作效率及安全性。为探究掘进机回转台疲劳寿命的影响因素及最佳服役参数，提出了一种基于Kriging代理模型和DEM-MFBD（discrete element model-multi flexible body dynamics，离散单元法-多柔性体动力学）双向耦合技术的回转台疲劳寿命预测方法。首先，建立了掘进机截割部与回转台的空间受力模型，明确了截割部与回转台的受力规律。然后，联合RecurDyn与EDEM软件对回转台进行双向刚柔耦合动力学仿真分析，获得了回转台在工作状态下的应力分布。最后，利用拉丁超立方抽样法选取15组掘进机服役参数作为输入，以回转台疲劳寿命为响应，建立了对应的Kriging代理模型，并利用粒子群优化算法对代理模型进行寻优，得到了回转台在最佳服役参数下的疲劳寿命。结果表明，当掘进机的截割头转速为54 r/min、回转台横摆速度为1.003 m/min、截割臂垂直摆角为7°时，回转台的疲劳寿命最长。结合DEM-MFBD双向耦合技术、Kriging代理模型与粒子群优化算法来探究掘进机的最佳服役参数，可为回转类部件的优化设计提供新思路。

振动器平板是耦合横波可控震源振动器与大地的关键媒介，而平板齿与平板的焊接部位在地震波激发工况下受力复杂，易发生疲劳失效，导致平板的使用寿命较低。针对传统结构疲劳寿命分析方法不考虑焊接残余应力的问题，采用等应变原理建立应力耦合准则，并对平板焊接焊缝危险部位开展焊接残余应力与工作载荷应力的耦合计算。随后，基于修正的S—N曲线和耦合应力谱，采用Miner准则分析平板在焊接残余应力与工作载荷应力耦合作用下的疲劳寿命。结果表明：在焊接残余应力与工作载荷应力的耦合作用下，平板发生疲劳破坏的工作寿命为8.69 a，与实际8 a工作寿命的相对误差为8.6%。耦合焊接残余应力的振动器平板疲劳寿命预测方法具有较高的精度和稳定性，可为横波可控震源的维护与优化提供新的思路与方法。

在传统的滚动轴承故障建模中，大多采用半正弦函数来描述位移激励，忽略了故障边缘的刚度弱化效应，导致模型与实际存在偏差。以NU306局部故障轴承为研究对象，考虑故障前后滚道的弹性变形，提出了一种新的分段位移激励函数。采用有限元分析方法确定了函数的系数，并将系数代入滚动轴承动力学模型中，对比分析了不同故障宽度下采用分段位移激励函数与传统半正弦位移激励函数时轴承的振动特性。结果表明：分段位移激励函数更加符合实际情况，所得到的振动信号与实验结果更吻合；基于分段位移激励函数的轴承振动响应曲线比基于传统位移激励函数的平缓。研究结果为深入研究局部故障滚动轴承的振动特性提供了一定的参考。

为了探究极寒条件下某款重型柴油机润滑油箱加热管路在预热阶段的传热性能，搭建了润滑油箱加热管路传热性能试验平台。研究了在润滑油预热过程中油箱内润滑油的温度变化规律，并调整冷却液进口温度、体积流量和润滑油初始温度等工况参数，分析不同工况对润滑油温度变化的影响。试验结果表明：当润滑油初始温度为-50 ℃时，其高黏度特性使得在预热过程中油箱内的温度分布十分不均匀，只有较少测温点的温度上升明显；提高冷却液进口温度和体积流量都会增大平均换热功率，特别是冷却液进口温度的提高对增大平均换热功率具有更加显著的作用；提高润滑油初始温度分别至-40、-30、-20 ℃，则平均换热功率呈先增大后减小的趋势，当润滑油初始温度为-40 ℃时，平均换热功率最大。研究结果为优化润滑油预热策略、改进润滑油箱加热管路的结构提供了参考。

采用传统的分析方法难以获得活塞式膨胀机气缸内气体的压力场、温度场和速度场分布，因此，基于CFD（computational fluid dynamics，计算流体动力学）动网格技术，研究了双进/排气活塞式膨胀机的动力性能。首先，对双进/排气活塞式膨胀机气缸内气体的非定常流动进行数值仿真，得到其压力场、温度场和速度场的瞬态分布；其次，搭建膨胀机输出功率测试平台，比较多工况下输出功率的仿真值与测试值，得出两者的误差小于5.5%，验证了仿真方法的正确性；最后，通过正交试验，分析了进气压力、进气温度对膨胀机动力性能的影响。结果表明：压缩空气进入膨胀机气缸后，气体温度先快速升高，当曲轴转角为15°后持续下降；打开排气阀后，气缸内气体的压力高于环境压力，可以对剩余压力能进行回收；提高进气温度能有效提高膨胀机动力性能，当进气压力为0.5 MPa、进气温度从273 K升高到333 K时，膨胀机的输出功率增加19.8%，气体能量利用率提高18.3%；提高进气压力，则膨胀机的输出功率逐渐增大，气体能量利用率逐渐减小，当进气温度为273 K、进气压力从0.5 MPa提高到2 MPa时，膨胀机输出功率从0.81 kW增大到3.76 kW，气体能量利用率降低15.3%。研究结果为活塞式膨胀机的性能优化提供了理论依据。