针对煤矿锚杆钻车姿态估计中惯性导航的多源噪声，提出一种基于噪声敏感先验的改进变分模态分解（variational mode decomposition，简称VMD）惯导异构信号降噪方法。首先，利用加速度和角速度时频域参数特性变化，探究捷联惯导异构信号的噪声敏感差异和多源噪声作用规律；其次，根据异构信号噪声敏感先验和最大峭度变化趋势，构建双分解层，并通过能量波动模型监测在不同分解层下模态分量的能量变化，避免参数固定造成的过分解和欠分解问题，实现对惯导异构信号同步VMD分解；然后，根据皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient，简称PCC）拟合兼顾噪声敏感差异的模态筛选参数——联合相关系数P，筛选有效模态分量，实现惯导异构信号同步降噪；最后，将所提方法与惯性信号降噪基准方法，即互补集合经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition，简称CEEMD）和改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，简称 ICEEMDAN）进行降噪结果对比。结果表明：所提方法兼顾异构信号噪声敏感差异，实现了异构信号同步分解与重构，提升了惯性测量信噪比，改善了矿用锚杆钻车姿态初始化精度，俯仰角误差减少81.818%，航向角误差减少87.958%，消除了横滚角误差，为精准支护奠定了良好基础。

针对应答器周围存在大量金属物影响其电磁传输性能的问题，在电磁场仿真软件中建立应答器天线模型，从金属面面积、金属面到应答器垂直距离及金属面厚度3个方面进行仿真实验，得到不同参数下应答器上行链路信号幅度曲线，计算应答器传输性能指标值并分析其传输性能所受的影响。研究表明：金属面面积越大，应答器传输模块（balise transmission module，简称BTM）接收安全报文帧数等性能指标越小，且减小程度越明显，来自旁瓣区的干扰越大，当金属面积大于320 mm×320 mm时，不能满足应答器上行链路场强一致性要求；金属面到应答器距离绝对值越大，来自旁瓣区干扰越小，其值大于123 mm时才能满足场强一致性要求； 金属面厚度越大，来自旁瓣区干扰越大，其厚度不应超过1 mm。

针对传统检测方法难以简便地检测并评估接地导线的腐蚀程度问题，提出一种基于机电阻抗技术的接地导体腐蚀程度的评估方法。首先，应用金属电化学腐蚀理论，建立接地导体的半径参数化腐蚀模型；其次，通过对系统机电阻抗以及导体机械导纳的分析，建立一种共振频率与半径参数的腐蚀模型；然后，利用有限元仿真方法激励获取接地导体共振频率与腐蚀参数信号，并采用最小二乘线性拟合获得腐蚀模型参数；最后，进行了仿真与实验。结果表明：相较于对称传感器布置方式，非对称传感器布置方式下得到的机电阻抗能够更好地反映出腐蚀参数的变化；利用有限元仿真与最小二乘法建立的线性模型能够有效预测接地导体的腐蚀参数；线性模型预测数据非常接近实验数据，表明可以利用线性模型来预测实际接地导体的腐蚀程度。

针对介电弹性体驱动器非线性动态特性难以准确捕捉的问题，提出了一种介电弹性体驱动器参数辨识方法。首先，基于瞬态提取变换 （transient‑extracting transform，简称TET） 的时频变换方法，利用扫频激励获得驱动器响应信号；其次，通过分离提取其中谐波分量与基频分量，分别计算不同分量的传递函数，从而获得介电弹性体驱动器的传递函数；最后，与实验数据进行了对比。结果表明，基频传递函数的拟合准确度为92.11%，二次谐波传递函数的拟合准确度为90.35%。所提方法无需考虑材料特性或自由能密度函数，且考虑了系统高次谐波分量的影响，为电活性材料结构的参数辨识提供新的思路。

为了研究大跨屋盖表面风压非高斯特性及极值风压分布，对某高铁站房屋盖进行了风洞测压试验。首先，对表面风压进行高斯分布和非高斯分布的划分；其次，对比3种不同单一概率分布（Gumbel、Lognormal和Weibull）及其对应的组合分布（双Gumbel、双Lognormal和双Weibull）对屋盖表面风压时程的拟合效果，并比较了组合概率分布获取的极值风压与修正Hermite法的估计结果；最后，给出全风向角下屋盖极值风压分布。结果表明：组合概率分布对风压时程的拟合效果优于单一分布，组合分布在同一保证率下的极值估计结果好于单一分布；组合分布在99.90%保证率下的估计效果总体上优于修正Hermite法；极值风压随风向角变化显著，在全风向角下极小值风压系数在屋盖边缘侧中部最小，可达到-5.9。

为了提高小样本图像条件下列车轮对轴承故障检测水平，提出了一种基于多分辨率孪生神经网络（multi⁃resolution siamese neural network，简称MrSNN）模型的列车轮对轴承表面缺陷机器视觉检测方法。首先，采用孪生神经网络（siamese neural network，简称SNN）为基础模型框架，构建了包含不同卷积核尺寸及不同膨胀因子大小的多分辨率卷积融合模块（multi‑resolution convolution fusion block，简称MrCFB）来综合提取图像中的细节特征与轮廓特征信息；其次，采用通道和空间的双重注意力机制重新标定多分辨率特征权重，进一步增强模型的图像特征提取能力；最后，通过对轮对轴承正常、划伤、凹痕及剥落4类图像进行检测分析，完成了算法验证。实验结果表明，轮对轴承3类故障图像识别率为100%，正常图像识别率为95%，总体识别准确率为98.75%，识别准确率优于传统SNN和YOLO‑V5等网络模型。

行星齿轮箱出现早期故障时，由于工业环境的背景噪声干扰和故障冲击在复杂传递路径中衰减，其微弱故障特征难以有效提取和识别。针对此问题，提出了稀疏引导的改进经验小波变换（improved empirical wavelet transform，简称IEWT）结合多点最优最小熵解卷积（multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted，简称MOMEDA）的微弱故障特征提取方法。首先，提出了一种新的故障综合指标（fault composite index，简称FCI），结合信号频谱的幅值包络线将原始信号自适应分解为一组IEWT分量；其次，通过稀疏引导方法选出敏感分量作为原始微弱故障信号的稀疏表示；最后，对敏感分量信号进行MOMEDA处理，降低信号噪声并提取微弱信号故障特征频率用于检测。仿真和实验结果表明，所提方法对含有噪声的非平稳非线性行星齿轮箱故障信号有良好的诊断效果，验证了该方法的有效性，为工程实践中行星齿轮箱弱故障的诊断和检测提供了一种方法。

为了研究地铁车轮多边形对车体低频振动的影响，首先，调研了某地铁线路车轮多边形磨耗情况，在掌握地铁线路车轮多边形分布特征的基础之上，建立了考虑车轮多边形的弹性车体垂向动力学模型；其次，基于时域积分求解方法，研究了车轮多边形激励频率与车体低频振动的关系；最后，通过对比不同阶次的车轮多边形对车体低频振动的结果，讨论了服役条件下地铁车辆运行速度及车轮磨耗半径的变化对车轮多边形作用车体的影响规律。结果表明：1~3阶次的车轮多边形产生0~20 Hz的低频激励频率，当激励频率接近于车体1阶垂弯频率10.2 Hz时会产生共振，致使车体加速度响应增大；服役初期2阶车轮多边形对车体低频振动影响最大；随着服役过程中车轮半径的磨损，前3阶车轮多边形影响车体振动规律均发生改变。

为了研究大载荷循环作用下焊接结构的疲劳强度，采用数字图像相关（digital image correlation，简称DIC）和红外热成像（infrared thermography，简称IR）同步耦合测试方法，同时获取结构表面的全场应变和温度信息，解释了结构损伤的演变过程。首先，通过45#钢试样的拉伸试验，获得了45#钢拉伸过程中试样表面的温度和应变变化规律；其次，损伤过程各阶段中温度特征与材料载荷时间曲线吻合程度较好，反映了45#钢损伤状态的不同历程；最后，开展了发动机GH4061焊接结构超低周循环疲劳试验，捕捉了焊接结构在循环载荷作用下裂纹的萌生、发展和断裂的全过程，并进行了全场应变和温度的同步测试分析。试验结果验证了该方法在焊接结构疲劳损伤监测中的可行性与有效性。

为了抑制波轮洗衣机脱水启动阶段的剧烈瞬态振动，提出了一种新型平面变阻尼结构。首先，推导了波轮洗衣机各类刚体的动能、势能和悬挂系统的广义力，分析了液体平衡环作用力，并运用拉格朗日方程建立了波轮洗衣机整机振动模型；其次，阐述了平面变阻尼结构的原理及其广义力，验证了其对波轮洗衣机瞬态振动的抑制作用；然后，为评估平面阻尼结构对波轮洗衣机固有特性的改变，运用分岔理论分析了其对系统稳定性的影响，得到了系统参数稳定区分布情况以及平面变阻尼结构合适的转速脱离区间；最后，搭建了实验样机平台，验证了瞬态减振效果，并确定了脱离转速。结果表明，平面变阻尼结构可显著抑制波轮洗衣机瞬态振动，且对整机其他动态特性的影响很小。