一、精密机器人主动振动控制技术

主要应用于高精度、高效率的制造和加工领域，如精密机床、半导体制造(光刻机流程设备等)和加工、医疗器械制造等。需要综合考虑多种因素，如机器人的动力学特性、外部干扰、控制算法的稳定性等。实现精密机器人主动振动控制的关键在于选择合适的控制算法和控制策略。需要充分考虑机器人的动力学特性和稳定性要求，优化结构设计和材料选择；同时，需要采用高精度的加工和装配技术，确保机器人各部件的精度和一致性。该技术是一种具有广阔应用前景的先进技术。通过这种技术的应用，可以提高机器人的稳定性和精度，降低制造成本和提高生产效率。

部分案例：

本团队提出了一种对柔性倒立摆边界约束边界进行周向相位滞后控制的方法使其以达到快速稳定。以柔性摆变形量为输入量，探究了边界约束边界输出与柔性摆变形的关系，利用相位滞后控制方法对边界约束边界的周向位移进行控制。

 

二、人工智能图像处理与检测设备开发

随着人工智能技术的不断发展，图像处理和检测设备在各个领域的应用越来越广泛，例如医学影像分析、安全监控、工业检测等。开发人工智能图像处理与检测设备需要综合运用计算机视觉、深度学习、图像处理等多种技术。需要根据具体需求和场景，选择合适的算法和硬件设备，并进行精细的参数调整和优化。人工智能图像处理与检测设备开发是一项技术性强、应用广泛的任务。随着人工智能技术的不断进步和应用需求的不断增加，该项技术将会在更多领域发挥重要作用。

部分案例：

本课题组专注于深度学习技术的应用研究，涵盖计算机视觉、安全监控、工业识别检测与测量等领域。课题组的研究成果包括基于深度学习的安全帽佩戴检测算法，团队利用关键点检测与跟踪算法搭建头部区域的推测算法，并结合安全帽目标物体的识别技术，成功实现了工业安防安全帽佩戴检测算法的开发。

 

三、耦合结构动力学与振动控制

随着工业技术的进步，对于机械设备的动力学分析的准确度和振动水平控制要求越来越高，这需要对设计对象进行精确地模拟计算，以精确地掌握部件/组件的动力学特性。因此说，以往对于构件边界条件理想化假定的做法已经不能适应高端设备设计的需要，如航空发动机、燃气轮机、高档机床等动力  设备的装配界面的质量及状态对系统的响应影响已经不能忽略。本方向主要研究这些关键装配界面的力学建模方法、界面耦合结构的动力学分析方法、运行状态下耦合结构的动力学特性变迁问题，以及振动水平的控制策略等。

部分案例：

本课题组建立了电磁-控制-机械机电一体化的耦合系统动力学模型，打破了以往各系统相互独立设计思路和方法的局限性。该研究包括了磁路结构的设计、磁力模型的仿真与计算、磁悬浮系统的主动控制算法、结构界面的力学建模方法、耦合振动的抑振控制方法。从根本上理清机电之间的影响规律和耦合机理，深入的开展了机电耦合方面的基础研究。

 

四、旋转机械振动分析、测试与控制

旋转机械在各行各业中均承担着重要的角色，现代旋转机械的转子转速不断提高，运行环境越来越苛刻，这些环境参数的提升将直接影响旋转机械工作效率和运行可靠性，振动问题越来越突出；如压气机转子、透平转子、齿轮转子、高速轴承等结构均受到旋转速环境的直接影响。本方向主要研究高速旋转结构的建模和振动分析方法、测试技术以及振动控制问题；主要涉及旋转结构的线性、非线性模态计算、振动响应问题、特种环境状态下的测试方法及测试系统开发，以及振动、噪声的有效控制方法策略。

部分案例：

本课题组建立了螺栓连接轮盘-鼓筒耦合系统动力学模型并进行系统耦合振动特性分析，分析了螺栓数量、连接刚度、转速以及结构几何参数包括轮盘厚度、鼓筒长度等对静、动轮盘-鼓筒结构耦合频率特性和耦合振型特征的影响。

五、智能材料/结构振动利用与控制

随着各行各业的智能化，各类产品需要性能优越的材料和结构来满足更灵活、更主动、更自动化的性能需求。常见的智能材料如压电材料、敏感涂层材料、形状记忆合金、电流变液等。本方向利用智能材料/结构对压力、应力、温度、电磁场等敏感的特性，研究其在振动利用和振动抑制方面的理论和技术，为智能/仿生产品的结构设计提供理论支持。

部分案例：

团队提出了一种有效的宏纤维复合材料（MFC）制备技术，并应用于柔性悬臂梁的振动控制，通过在固定端安装MFC并采用相位滞后控制方案，成功抑制了外界扰动引起的振动，同时保证了系统固有周期特性不变。