在制造业智能化升级的浪潮中,减速机和电机作为工业自动化、机器人、新能源等领域的核心部件,其性能与可靠性直接影响设备运行效率。然而,传统谐振检测技术存在精度不足、运算时间长、抗扰性差等问题,制约了高端装备的进一步发展。绍兴文理学院云智高科团队立足地方产业需求,成功研发“智能鲁棒谐振辨识技术”,为减速机与电机的高精度检测提供了创新解决方案。

  我国减速机、电机制造业正面临“高端突围”与“智能化转型”的双重挑战。传统谐振检测技术的检测精度不足,误差范围高达10%~20%,导致减速机、电机在复杂工况下进行谐振抑制时易出现谐振偏移,引发设备异常振动、寿命缩短甚至故障停机,产品可靠性低。同时,传统算法运行时间为百微秒级,无法满足工业机器人、新能源电机等高动态场景的实时监测需求,制约智能制造升级进程。而国内电机、减速机在复杂电磁环境或谐波干扰下故障率居高不下,抗干扰能力弱,企业年均维护成本增加15%~30%。

  因此,针对传统谐振检测技术中谐波干扰严重、数字离散化误差大(误差范围达10%~20%)、实时性不足(算法运行时间为百微秒级)等痛点,云智高科团队提出“智能预畸变高阶设计”技术框架,实现三大核心创新:智能在线检测,动态实时提取谐振频率,支持设备在线监测,无需停机调试,显著提升检测效率;预畸变补偿技术,通过预畸变算法补偿数字信号离散化导致的畸变误差,将离散周期影响降至最低,突破传统技术无法解决的精度瓶颈;高阶抗干扰模型,采用高阶数学模型抑制复杂工况下的谐波干扰,大幅提升检测鲁棒性,确保极端环境下的稳定性。

  最终,团队研发的产品性能指标全面领先。检测精度大幅提升,谐振频率识别误差小于1%(传统方法为10%~20%),基本解决谐波干扰导致的偏移误差问题;算法实时性突破,运行时间缩短至4微秒(μs),满足高速动态场景(如电机调速、机器人实时控制)的严苛需求;全场景适配能力开发,兼容电机、减速机、新能源设备等多类型检测需求,支持宽频域谐振分析。

  团队负责人张罡正的科研之路始于家族企业的熏陶。其家中深耕减速机、电机制造行业二十余年,从小耳濡目染的他,对机械设备的运行原理与行业痛点有着深刻理解。“小时候在工厂里看到设备因谐振故障停机维修,我就想,能不能找到一种更精准的检测方法?”张罡正回忆道。进入绍兴文理学院后,他加入陈俊磊博士的实验室团队,将产业实践经验与学术研究结合,带领团队深入长三角机电企业调研,足迹遍布20余家工厂,主导搭建了“校企协同创新平台”,与绍兴本土电机、减速机优势企业旺得福企业开展合作交流,合作意向达二十余万元。

  此外,团队积极参与行业学术会和技术培训活动议,推动技术成果共享与优化。通过“学术交流-技术研发-产业落地”的闭环模式,团队既培养了学生的工程实践能力,又让科研成果切实服务于企业需求。

  在“双碳”国家战略深入推进的进程中,绿色制造已上升为驱动制造业向低碳化、可持续化转型的核心路径。智能鲁棒谐振辨识技术通过将谐振检测误差压缩至<1%,显著降低了设备因谐振偏移导致的异常能耗。以电机生产企业为例,传统设备因谐振问题导致的无效能耗占其总耗电量的12%,而应用该技术后,通过实时动态调整运行参数,设备能效利用率提升18%,年节电量达320万千瓦时,相当于减少二氧化碳排放2500吨。此外,算法运行时间缩短至4微秒,使检测系统自身功耗降低60%,为工厂智能化改造中的能源管理提供了轻量化解决方案。

  展望未来,云智高科团队未来将进一步联合行业龙头企业推动技术落地,并围绕“智能制造2025”目标深化科研攻关:将智能鲁棒谐振辨识技术延伸至新能源汽车、航空航天等高端领域;与政府、企业共建“智能制造检测联合实验室”,加速成果转化;通过国际学术交流,推动中国智能检测技术走向世界舞台。在智能制造的浪潮中,绍兴文理学院云智高科团队以“技术破局”之笔,书写了产学研深度融合的创新篇章。

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