主动电磁轴承（AMBs）由于具有刚度、阻尼可调的特性，是高速、高功率旋转机械的理想支承。本文建立了AMBs-柔性转子系统的动力学模型；设计了由输入2阶滤波器和分散PID控制器串联组成的转子系统过1阶弯曲临界转速区的控制器，并对控制器的性能进行了仿真分析；在搭建的AMBs-柔性转子系统试验台上进行了模拟旋转和实际旋转试验，转子能够平稳地通过1阶弯曲临界转速区，加速过程中转子的最大振动位移小于备用轴承间隙的1/2；最后测量了多组不平衡量条件下AMBs-柔性转子系统的不平衡位移响应及电流响应，分析了转子的不平衡分布对转子系统振动特性的影响。结果表明，所设计的控制器能够使转子系统顺利地通过1阶弯曲临界转速区，不平衡量对AMBs-柔性转子系统的控制性能和稳定性影响显著，结果为AMBs-柔性转子系统高效控制策略的研究提供了依据。

叶片作为航空发动机核心部件，其结构完整性直接决定发动机的性能与飞行安全。在高温、高压及高速旋转等极端工况下，叶片易在复杂应力场作用下产生微裂纹，一旦裂纹扩展、叶片发生断裂，将引发连锁破坏，构成重大安全隐患。基于损伤容限理念，叶片在出现裂纹后仍能维持安全运行的临界时长被界定为剩余寿命（remaining useful life，RUL）。为此，本文提出一种基于Paris裂纹扩展定律与物理信息神经网络（physics-informed neural network，PINN）融合的机理-数据双驱动的剩余寿命预测方法。该方法通过构建包含物理约束的损失函数，对神经网络梯度进行正则化约束，在实现裂纹扩展参数逆向辨识的同时，有效提升了模型在有限监测数据条件下的预测准确性。针对航发叶片与CT试样，相较于传统物理模型与数据驱动方法，本文方法动态更新特征参数以适应系统的变化，在有限样本条件下的预测误差显著降低。此外，本文所构建的PINN模型具有轻量化特性与快速推理能力，可以满足在线监测与预测性维护的需求，为航空发动机健康管理和智能运维提供了一种技术路径。

随着工业4.0背景下智能装备复杂性和运维需求的日益提升，传统维修决策方法在动态环境下的适应性不足问题逐渐凸显。基于强化学习的维修决策技术通过与环境交互实现策略自主优化，为装备智能维护提供了一种范式。本文聚焦1954至2024年间发表的76篇文献，系统探讨了强化学习理论与维修决策的融合路径。本文深入解析了强化学习的SARSA、Q-Learning、Actor-Critic等核心算法；分析了装备智能维修决策技术现状；从工业制造、能源、航空航天和交通运输四个方面剖析了强化学习在装备维修决策中的典型应用场景；揭示了当前技术在算法收敛速度和计算效率、模型可解释性、以及数据获取及隐私问题等面临的核心挑战。本研究为智能运维领域的算法创新与工程落地提供了理论参考，有助于推动强化学习在装备维修决策中的深度应用。

轴承故障诊断是航空发动机预测与健康管理的重要研究内容，该领域的信号处理算法和深度学习模型都依赖于数据集，然而已公开的数据集通常覆盖的转速范围窄、转速间隔大、载荷单一，且缺少复合故障数据，难以支撑故障诊断方法向实用化发展。本文公开了一个宽转速范围的航发主轴轴承振动数据集，该数据集除提供单一故障数据外，也提供了多种轴承复合故障数据，覆盖了不同载荷下宽转速范围的多通道轴承振动信号。数据集很好地支撑了经典故障诊断算法的研究，同时由于数据覆盖的转速范围宽、转速采样率高，因此更有利于训练基于深度学习的故障诊断模型。

目前，对永磁悬浮轴承支承特性的研究大多基于单个轴承的力学角度，而转子由多个轴承支承，转子支承特性应该在轴承-转子系统整体中分析，脱离转子系统的磁悬浮轴承支承分析是不全面的。在某微型离心泵的磁悬浮圆盘转子（长径比<1）研究中，采用了两个双环结构的永磁悬浮轴承组成的径向支承结构。实验发现，由于圆盘转子的两个永磁径向轴承距离很近，表现出的转子支承特性与细长轴转子（长径比≫1）磁悬浮支承的已知经验大不相同，其径向平动刚度和径向扭转刚度差异很大。本文通过磁力有限元分析，揭示了圆盘转子永磁轴承的径向平动刚度和径向扭转刚度随轴承结构尺寸的变化规律；以此为依据，提出了能提高圆盘转子扭转刚度的磁悬浮径向支承结构，分析了能够获得最大平动刚度和最大扭转刚度的结构条件，并合理调配平动刚度和扭转刚度的比例关系；同时，该永磁径向悬浮结构的轴向耦合力具有更宽的线性范围，有利于轴向电磁悬浮仅采用简单的低阶线性控制器就能很好地提升悬浮稳定性。

作用于工程结构上的动载荷由于环境等限制难以通过直接测量的方式获取，基于动响应信息间接识别或重构动载荷已成为一种十分有效的途径。动载荷识别经过数十年的发展，已经形成了一系列行之有效的方法。本文总结了动载荷识别方法的研究历程及主要成果，系统性阐述了典型时、频域方法以及基于函数拟合思想、正则化策略、贝叶斯框架、数据驱动等动载荷识别方法，并讨论了各方法的优缺点以及适用范围。此外，还针对载荷识别过程中普遍存在的结构参数不确定问题以及输入条件不确定问题进行了总结。动载荷位置识别也是动载荷识别问题的重要组成部分，本文对现有位置识别方法进行了归纳分析。探讨了动载荷识别方法的工程应用，并分析了现有方法的局限性。结合当前实际工程应用中日益迫切的需求及动载荷识别领域面临的问题，展望了未来动载荷识别亟需攻克的技术难题以及可能的发展方向和重点领域。

本文依托重庆某大型车辆段上盖物业项目，对车辆段地铁运行诱发上盖建筑振动和二次噪声特性及人体舒适度进行了研究。通过现场实测分析车辆段振动特性，结合数值仿真法，基于车辆-轨道耦合动力学理论和有限元理论建立轨道-土体-车辆段-上盖建筑有限元模型，分析列车激励下上盖建筑振动和二次噪声特性并进行评价；结合心理学和模糊数学法构建振动和二次噪声联合烦恼度模型，对上盖建筑室内人体舒适度进行分析，并以烦恼度作为评价指标进行评价。结果表明：列车运行下，咽喉区的振动水平最高，车辆段不同区域的振动稳定性表现为库内区>咽喉区>上盖区；随着横向传播距离增大，平台最大Z振级近似线性减小；上盖各建筑的振动主频均分布在12.5~20 Hz，二次噪声主频段在63~80 Hz，各建筑振动和二次噪声随楼层增加出现衰减，但需指出的是，住宅楼振动和二次噪声在12层后均出现放大现象；上盖各建筑振动均未超标，但商业楼二次噪声存在超标，最大超标值为4.9 dB（A）；采用联合烦恼度模型得到的烦恼度结果与标准评价结果较为相符，但烦恼度能细化振动和二次噪声对人体舒适度的影响程度；模型计算发现，虽然住宅楼一楼满足标准限值，但夜间的振声联合烦恼度却超过0.6的烦恼阈值，会使人体感到不舒适，表明采用联合烦恼度模型进行评价要更加严格。

配气凸轮轴系是用于保证船用柴油机气门准时启闭的核心传动机构，因其凸轮轴系接触润滑状态恶劣、摩擦激励过大，易导致界面综合扭矩过大，从而出现凸轮轴系配气不均及接触疲劳等故障。考虑系统瞬变激励及界面摩擦影响，采用集中质量法建立了某V20型柴油机配气凸轮轴系摩擦动力学分析模型，获取了配气凸轮轴系强迫振动结果，并分析了转速波动工况下配气凸轮副的摩擦润滑特性。结果表明，综合考虑各凸轮副瞬变激励及摩擦激励作用，配气凸轮轴系各轴段附加应力增大约4 MPa，且轴端瞬时转速波动量提高约±30 r/min；转速波动加之粗糙度作用，使得配气凸轮副膜厚明显减小，特别是在凸轮基圆段内，膜厚降低约0.3 μm，接触润滑状态恶化；在凸轮副反向运动位置及桃尖处，挺柱界面温升超出材料胶合温度，易致胶合磨损失效问题。

工业机器人关键部件在复杂运行工况下易发生早期性能退化，通常表现为强非稳态响应特性与多通道感知信号的显著异构性。传统诊断方法难以有效融合多源信息，鲁棒性与可解释性难以兼顾，部署适应性亦较为有限。本文聚焦工业机器人传动链路中的关键减速机构，提出一种融合物理敏感性驱动与残余感知补偿机制的双通道智能诊断方法。所选振动与扭矩信号分别表征结构响应与驱动激励，具备显著的时间尺度差异与物理信息互补特性，为多源融合建模提供了明确的物理建模依据。从物理响应机理角度构建“故障类型-动态响应特征-感知通道”的三层映射关系，量化不同信号在典型故障模式下的主导性差异；设计基于信噪比、调制指数和峰度的多尺度敏感性评估机制，引导多通道信息的自适应融合权重分配；同时引入残余感知不确定性补偿（RUC）机制，有效提升弱主导通道特征的表达能力，增强融合稳定性与诊断完整性；搭建了具备物理解释性和轻量化特征的诊断模型框架。基于公开齿轮箱数据集在多类典型故障模式下开展试验，结果表明，所提方法在多类故障识别任务中表现出更高的诊断准确性、可解释性与部署适应性，展现出面向工业机器人关键部件物理一致性融合诊断的良好理论依据与工程应用潜力。

针对当前飞机复杂运动机构的故障诊断研究多侧重于系统功能失效分析，对机构运动特征与实际故障之间关联机制解析不足的问题，开展了复杂运动机构故障诊断方法研究。提出一种数据生成、特征处理以及数据分析三层展开的故障诊断分析体系。从复杂运动机构的运动规律和性能出发，确定典型故障工况的参数映射关系，基于动力学模型引入故障参数体系实现典型故障工况时序信号样本集的生成；使用二维图像转换方法对一维时序信号进行映射，建立特征级融合的多维张量；依托深度学习算法实现复杂运动机构的故障精准诊断。以建立的方法体系为基础设计基于格拉姆角场和马尔可夫变迁场方法的协同特征转换，以及引入通道、空间注意力机制的残差网络故障诊断模型。以起落架下位撑杆锁机构为例完成试验验证，仿真试验结果表明，所提出的方法在95%置信度下的准确率不低于0.9566，验证了方法在飞机复杂运动机构故障诊断应用方面的可行性；消融试验结果表明，所提方法表现最优，验证了方法设计的有效性。