重要信息
**时间：**2025年12月19-21日
地点：中国 • 广州- 保利洲际酒店
征稿主题
一、机械工程与自动化的技术体系与融合创新
机械工程与自动化是制造业升级的核心支柱，融合了智能传感、精密控制、数字孪生、机器人技术等多领域成果，其核心目标是实现机械装备的高精度、高可靠性、智能化运行。以下从技术维度拆解核心体系架构：
| 技术领域 | 核心技术方向 | 典型应用场景 | 核心技术挑战 |
|---|---|---|---|
| 精密机械设计 | 轻量化结构设计、多体动力学建模、疲劳寿命分析 | 高端数控机床、航空航天零部件 | 加工精度与结构强度平衡、复杂工况下的可靠性 |
| 工业自动化控制 | 伺服系统控制、PLC 编程、运动轨迹规划 | 自动化产线、机器人装配单元 | 多轴同步控制、高精度定位、动态响应优化 |
| 智能监测与诊断 | 振动信号分析、声纹识别、油液监测 | 旋转机械故障诊断、设备预测性维护 | 微弱故障特征提取、多源数据融合、实时性分析 |
| 数字孪生与仿真 | 机械系统建模、有限元分析（FEA）、虚拟调试 | 机械装备研发验证、产线优化 | 高精度建模、实时数据同步、算力成本控制 |
| 工业机器人技术 | 轨迹跟踪控制、力控算法、人机协作 | 焊接机器人、搬运机器人、装配机器人 | 复杂路径规划、动态避障、力觉反馈精度 |
二、核心技术落地实践：基于 Python 的工程化实现
2.1 旋转机械故障诊断（振动信号分析）
机械工程中旋转设备（电机、轴承、齿轮箱）的故障诊断是自动化运维的核心环节，以下实现基于 Python 的振动信号特征提取与故障分类，适配 MEA 2025 聚焦的 "智能监测与维护" 方向。
python
运行
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import fft
from scipy import signal
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
# ---------------------- 数据生成与预处理 ----------------------
def generate_vibration_data(n_samples=1000, fault_types=["normal", "inner_race", "outer_race", "ball"]):
"""
生成旋转机械振动信号（模拟轴承故障）
正常/内圈故障/外圈故障/滚珠故障四类信号
"""
fs = 1000 # 采样频率
t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False) # 1秒时域数据
data = []
labels = []
for fault in fault_types:
for _ in range(n_samples // len(fault_types)):
# 基础振动信号（工频+谐波）
base_signal = np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 100 * t)
# 故障特征叠加
if fault == "inner_race":
# 内圈故障特征频率：约150Hz
fault_signal = 0.8 * np.sin(2 * np.pi * 150 * t) + np.random.normal(0, 0.2, fs)
elif fault == "outer_race":
# 外圈故障特征频率：约120Hz
fault_signal = 0.8 * np.sin(2 * np.pi * 120 * t) + np.random.normal(0, 0.2, fs)
elif fault == "ball":
# 滚珠故障特征频率：约80Hz
fault_signal = 0.8 * np.sin(2 * np.pi * 80 * t) + np.random.normal(0, 0.2, fs)
else:
# 正常信号仅含基础噪声
fault_signal = np.random.normal(0, 0.1, fs)
total_signal = base_signal + fault_signal
data.append(total_signal)
labels.append(fault)
return np.array(data), np.array(labels), fs
# ---------------------- 特征提取函数 ----------------------
def extract_features(signal_data, fs):
"""提取振动信号时域+频域特征"""
features = []
for sig in signal_data:
# 时域特征
mean_val = np.mean(sig) # 均值
std_val = np.std(sig) # 标准差
rms_val = np.sqrt(np.mean(sig**2)) # 均方根
peak_val = np.max(np.abs(sig)) # 峰值
skewness = pd.Series(sig).skew() # 偏度
kurtosis = pd.Series(sig).kurt() # 峭度
# 频域特征（FFT）
fft_vals = fft(sig)
freq = np.fft.fftfreq(len(sig), 1/fs)
# 取正频率部分
pos_mask = freq > 0
fft_vals = fft_vals[pos_mask]
freq = freq[pos_mask]
# 主频、频域均值、频域能量
main_freq = freq[np.argmax(np.abs(fft_vals))]
fft_mean = np.mean(np.abs(fft_vals))
fft_energy = np.sum(np.abs(fft_vals)**2)
# 特征拼接
feature_vec = [mean_val, std_val, rms_val, peak_val, skewness, kurtosis,
main_freq, fft_mean, fft_energy]
features.append(feature_vec)
return np.array(features)
# ---------------------- 故障分类主程序 ----------------------
if __name__ == "__main__":
# 1. 生成模拟数据
vibration_data, labels, fs = generate_vibration_data(n_samples=1200)
# 2. 特征提取
features = extract_features(vibration_data, fs)
feature_names = ["均值", "标准差", "均方根", "峰值", "偏度", "峭度",
"主频", "频域均值", "频域能量"]
# 3. 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
features, labels, test_size=0.3, random_state=42, stratify=labels
)
# 4. 训练随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# 5. 模型评估
y_pred = clf.predict(X_test)
print("=== 机械故障诊断模型评估报告 ===")
print(classification_report(y_test, y_pred))
# 6. 混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
cm_df = pd.DataFrame(cm, index=clf.classes_, columns=clf.classes_)
print("\n=== 混淆矩阵 ===")
print(cm_df)
# 7. 特征重要性分析
feature_importance = pd.DataFrame({
"特征": feature_names,
"重要性": clf.feature_importances_
}).sort_values(by="重要性", ascending=False)
print("\n=== 特征重要性排名 ===")
print(feature_importance)
# 8. 单条信号示例分析
sample_idx = 0
sample_sig = vibration_data[sample_idx]
sample_features = extract_features(np.array([sample_sig]), fs)
sample_pred = clf.predict(sample_features)[0]
print(f"\n=== 单条信号诊断示例 ===")
print(f"信号类型（真实）：{labels[sample_idx]}")
print(f"信号类型（预测）：{sample_pred}")
print(f"该信号特征值：")
for name, val in zip(feature_names, sample_features[0]):
print(f"{name}: {val:.4f}")代码核心说明：
- 数据层：模拟轴承四类典型故障的振动信号，贴合旋转机械实际监测场景；
- 特征层：融合时域（均值、均方根、峭度等）与频域（主频、频域能量等）特征，覆盖故障信号的核心表征维度；
- 算法层：随机森林分类器兼具精度与可解释性，特征重要性分析可指导实际监测中关键指标的筛选；
- 工程层：模块化设计，可直接替换为实际采集的振动传感器数据（如加速度传感器采集的轴承信号）。
2.2 工业机器人轨迹规划与优化（五次多项式插值）
机械自动化中机器人轨迹规划是核心技术，以下实现基于五次多项式插值的机器人关节轨迹规划，解决传统梯形速度规划的冲击问题，适配高精度装配、焊接等场景。
python
运行
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# ---------------------- 五次多项式轨迹规划类 ----------------------
class QuinticPolynomialTrajectory:
def __init__(self, q0, qf, t0, tf, v0=0, vf=0, a0=0, af=0):
"""
五次多项式轨迹规划
:param q0: 初始关节角度 (rad)
:param qf: 终止关节角度 (rad)
:param t0: 初始时间 (s)
:param tf: 终止时间 (s)
:param v0: 初始角速度 (rad/s)
:param vf: 终止角速度 (rad/s)
:param a0: 初始角加速度 (rad/s²)
:param af: 终止角加速度 (rad/s²)
"""
self.q0 = q0
self.qf = qf
self.t0 = t0
self.tf = tf
self.v0 = v0
self.vf = vf
self.a0 = a0
self.af = af
# 求解五次多项式系数 a0-a5
self.coeffs = self._solve_coefficients()
def _solve_coefficients(self):
"""求解五次多项式系数：q(t) = a0 + a1*t + a2*t² + a3*t³ + a4*t⁴ + a5*t⁵"""
T = self.tf - self.t0
# 构建线性方程组 Ax = b
A = np.array([
[1, self.t0, self.t0**2, self.t0**3, self.t0**4, self.t0**5],
[1, self.tf, self.tf**2, self.tf**3, self.tf**4, self.tf**5],
[0, 1, 2*self.t0, 3*self.t0**2, 4*self.t0**3, 5*self.t0**4],
[0, 1, 2*self.tf, 3*self.tf**2, 4*self.tf**3, 5*self.tf**4],
[0, 0, 2, 6*self.t0, 12*self.t0**2, 20*self.t0**3],
[0, 0, 2, 6*self.tf, 12*self.tf**2, 20*self.tf**3]
])
b = np.array([self.q0, self.qf, self.v0, self.vf, self.a0, self.af])
coeffs = np.linalg.solve(A, b)
return coeffs
def get_position(self, t):
"""计算t时刻的关节角度"""
a0, a1, a2, a3, a4, a5 = self.coeffs
return a0 + a1*t + a2*t**2 + a3*t**3 + a4*t**4 + a5*t**5
def get_velocity(self, t):
"""计算t时刻的角速度"""
a0, a1, a2, a3, a4, a5 = self.coeffs
return a1 + 2*a2*t + 3*a3*t**2 + 4*a4*t**3 + 5*a5*t**4
def get_acceleration(self, t):
"""计算t时刻的角加速度"""
a0, a1, a2, a3, a4, a5 = self.coeffs
return 2*a2 + 6*a3*t + 12*a4*t**2 + 20*a5*t**3
# ---------------------- 多关节轨迹规划 ----------------------
class RobotTrajectoryPlanner:
def __init__(self, joint_num=6):
self.joint_num = joint_num
self.trajectories = [] # 存储各关节轨迹
def plan_joint_trajectory(self, q_start, q_end, t_total, t_start=0):
"""
规划多关节轨迹
:param q_start: 初始关节角度列表 [rad]
:param q_end: 终止关节角度列表 [rad]
:param t_total: 总运动时间 [s]
:param t_start: 起始时间 [s]
"""
if len(q_start) != self.joint_num or len(q_end) != self.joint_num:
raise ValueError("关节角度数量与机器人关节数不匹配")
self.trajectories = []
for i in range(self.joint_num):
traj = QuinticPolynomialTrajectory(
q0=q_start[i], qf=q_end[i],
t0=t_start, tf=t_start + t_total
)
self.trajectories.append(traj)
def get_joint_states(self, t):
"""获取t时刻所有关节的角度、角速度、角加速度"""
positions = []
velocities = []
accelerations = []
for traj in self.trajectories:
positions.append(traj.get_position(t))
velocities.append(traj.get_velocity(t))
accelerations.append(traj.get_acceleration(t))
return np.array(positions), np.array(velocities), np.array(accelerations)
# ---------------------- 轨迹仿真主程序 ----------------------
if __name__ == "__main__":
# 1. 机器人参数配置（6轴工业机器人）
joint_num = 6
planner = RobotTrajectoryPlanner(joint_num=joint_num)
# 2. 起始/终止关节角度（模拟装配机器人从初始位姿到工作位姿）
q_start = [0, -np.pi/4, 0, -np.pi/2, 0, 0] # 初始位姿
q_end = [np.pi/3, -np.pi/3, np.pi/4, -np.pi/3, np.pi/6, 0] # 工作位姿
t_total = 5 # 总运动时间5秒
t_start = 0
# 3. 规划轨迹
planner.plan_joint_trajectory(q_start, q_end, t_total, t_start)
# 4. 仿真时间序列
t_list = np.linspace(t_start, t_start + t_total, 100)
joint_pos = []
joint_vel = []
joint_acc = []
# 5. 计算各时刻关节状态
for t in t_list:
pos, vel, acc = planner.get_joint_states(t)
joint_pos.append(pos)
joint_vel.append(vel)
joint_acc.append(acc)
joint_pos = np.array(joint_pos)
joint_vel = np.array(joint_vel)
joint_acc = np.array(joint_acc)
# 6. 输出关键时间点的轨迹数据
print("=== 6轴机器人轨迹规划结果 ===")
key_times = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
print("时间(s) | 关节1角度(rad) | 关节1角速度(rad/s) | 关节1角加速度(rad/s²)")
for t in key_times:
idx = int(t / t_total * (len(t_list)-1))
print(f"{t:6d} | {joint_pos[idx][0]:12.4f} | {joint_vel[idx][0]:16.4f} | {joint_acc[idx][0]:18.4f}")
# 7. 轨迹平滑性验证（加速度连续性）
acc_max = np.max(np.abs(joint_acc))
acc_mean = np.mean(np.abs(joint_acc))
print(f"\n=== 轨迹平滑性指标 ===")
print(f"最大角加速度：{acc_max:.4f} rad/s²")
print(f"平均角加速度：{acc_mean:.4f} rad/s²")
print(f"加速度标准差：{np.std(joint_acc):.4f} rad/s²")技术亮点：
- 算法层面：五次多项式插值保证关节角度、角速度、角加速度连续，解决梯形速度规划的 "柔性冲击" 问题，适配高精度装配场景；
- 工程层面：支持多关节同步规划，可直接对接工业机器人控制器的关节指令接口；
- 验证层面：通过加速度标准差等指标量化轨迹平滑性，贴合实际工程中的振动、精度要求。
三、技术演进与前沿趋势
3.1 核心技术发展方向
- 机械装备的智能化升级：从 "自动化" 向 "自主化" 演进，融合视觉、力觉等多传感信息，实现机械装备的自主决策与自适应调整；
- 数字孪生驱动的研发模式：基于高精度机械建模与仿真，实现 "虚拟研发 - 物理验证" 的闭环，缩短高端装备研发周期；
- 轻量化与高性能结合：采用拓扑优化、复合材料等技术，在保证机械结构强度的前提下实现轻量化，降低能耗与运动惯性；
- 人机协作型自动化：工业机器人从 "隔离式作业" 向 "人机协作" 演进，通过力控、安全传感等技术实现人机共融；
- 预测性维护体系化：融合振动、声纹、油液等多源数据，构建机械装备全生命周期健康管理模型，降低非计划停机率。
3.2 工程落地关键维度
| 落地阶段 | 核心任务 | 技术抓手 | 典型解决方案 |
|---|---|---|---|
| 设计阶段 | 高精度建模与仿真 | 有限元分析、多体动力学软件 | ANSYS + Python 二次开发，自动化参数优化 |
| 制造阶段 | 工艺参数自适应调整 | 在线检测、机器学习 | 基于实时加工数据的工艺参数闭环优化 |
| 运维阶段 | 故障预警与寿命预测 | 边缘计算、时序分析 | 边缘网关采集振动数据，轻量化模型实时诊断 |
| 升级阶段 | 老旧设备智能化改造 | 协议适配、外挂传感 | 基于 OPC UA 的老旧设备数据接入，加装智能传感器 |
四、总结
机械工程与自动化的深度融合是 MEA 2025 的核心议题，也是制造业从 "制造" 向 "智造" 升级的关键路径。从技术实践来看，振动信号分析解决了机械装备的 "健康监测" 问题，五次多项式轨迹规划实现了自动化执行机构的 "高精度运动" 目标，两者共同构成了机械自动化系统的核心能力。
未来，机械工程与自动化的发展将呈现三大特征：一是技术融合度更高，计算机、物联网、AI 与传统机械技术的边界逐渐模糊；二是工程落地更注重实用性，从 "实验室技术" 向 "工业化应用" 转化；三是全生命周期管理成为主流，覆盖设计、制造、运维、报废的全流程优化。
工程落地过程中，需兼顾 "精度" 与 "成本"、"创新" 与 "兼容"：算法层面需结合机械系统特性做鲁棒性优化，架构层面需解决新旧设备的兼容问题，验证层面需依托数字孪生降低物理验证成本。这也正是 MEA 2025 所倡导的 "科技创新与工程实践深度结合" 的核心方向。
五、国际交流与合作机会
作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。
