4月24日上午10:00，2024级全体研究生在10-408教室参加了机械工程与自动化学院2025年第七期研究生论坛，共有六位2023级研究生分享了他们在控制系统方向的研究成果，论坛由宋志峰老师进行点评。
首先，叶子豪同学分享了“基于数字孪生技术的码垛设备智能控制系统研究与开发”。他的研究旨在利用数字孪生技术提升码垛设备的智能化水平，通过构建虚拟模型模拟和优化实际生产过程中的操作，以提高效率和准确性。这种技术不仅能够实现更高效的生产管理，还能显著减少人为错误，提升产品质量。宋志峰老师高度评价了这一课题的创新性和实用性，建议叶子豪同学进一步探索如何将虚拟模型与实际生产数据更紧密地结合，实现更加精准的实时优化和预测分析，为制造业的智能化转型提供新思路。
孙臣彦同学的研究集中在“基于自适应超螺旋滑模算法的短行程直线电机控制器设计”。他致力于开发一种新型的直线电机控制器，利用自适应超螺旋滑模算法来实现对短行程直线电机的精确控制。这项研究有望解决传统控制方法在应对复杂工况时存在的不足，为精密制造和高精度定位提供强有力的技术支持。宋志峰老师认为该课题具有重要应用前景，并鼓励孙臣彦同学继续深化对自适应算法的研究，特别是在复杂工况下的鲁棒性和稳定性方面，强调实验验证的重要性，确保其在实际应用中的可靠性和有效性。
庞国强同学选择了“基于深度学习的整车质心侧倾试验台测控系统研究”作为他的研究方向。他通过引入深度学习技术，旨在建立一个能够准确预测和控制车辆质心侧倾的试验台系统。这对于提升汽车安全性能和驾驶体验具有重要的应用价值，特别是在自动驾驶和智能交通系统中。宋志峰老师对该课题的应用前景表示高度肯定，并建议关注数据质量和模型训练方法，以提高预测精度和系统的鲁棒性。他还强调了跨学科合作的重要性，建议与汽车工程领域的专家进行交流，共同推动研究成果的实际应用。
袁用飞同学分享了“一种轮腿式机器人运动控制与关键结构研究”，深入讲解了轮腿式机器人的运动机制和结构设计，以期开发出更加灵活、适应性强的机器人系统。这种机器人在复杂地形环境下的应用潜力巨大，如灾害救援、地形勘探等领域。宋志峰老师赞赏其灵活性和适应性在复杂环境中的广泛应用潜力，并建议进一步研究动力学模型和控制策略，以实现高效稳定的运动控制。同时，他还鼓励学生在结构设计中考虑轻量化和耐用性的平衡，以满足不同应用场景的需求。
邹义帆同学的课题为“基于霍尔传感器的超薄直线电机控制策略研究”。他专注于利用霍尔传感器优化超薄直线电机的控制策略，以实现更高效、更稳定的运行效果。这种电机在小型化、轻量化设备中有广泛应用，如便携式电子设备和精密仪器。宋志峰老师认可该研究的实用价值，并建议深入探讨霍尔传感器与其他传感技术的融合应用，以及实验验证的重要性，建议通过搭建实验平台来测试和优化控制策略，确保其在实际应用中的稳定性和可靠性。
最后，熊兴成同学分享了“牛仔裤自动化生产线控制系统设计及关键技术研究”，致力于设计一套完整的牛仔裤自动化生产线控制系统，并深入研究其中的关键技术问题。这不仅有助于提高牛仔裤生产的自动化水平和生产效率，还能显著降低生产成本，推动纺织服装行业的技术进步。宋志峰老师对其现实意义给予充分肯定，并建议关注生产线的整体协调性和柔性化设计，以适应不同产品和工艺的要求。此外，他还鼓励学生在控制系统设计中引入先进的信息技术和人工智能技术，以实现更加智能化和自动化的生产管理。
