［本站讯］近日，山东省高性能工具与系统重点实验室马海峰教授、宋清华教授、蔡玉奎教授、刘战强教授团队在加工动力学领域，包含多场重构、颤振监测和主动控制等方面取得系列创新性进展。相关研究成果相继发表在Int J Mach Tools Manuf（机械制造领域Top期刊，IF=14）、J Sound Vib（声学和振动领域Top期刊，IF=4.3）、Mech Syst Signal Proc（机械与信号处理领域Top期刊，IF=7.9）等学术期刊。针对加工过程中多场测量成本高、颤振监测精度差和主动控制难等难题，研究团队提出了基于单传感的多场重构、复杂薄壁件颤振自感知控制、抗噪卷积神经网络颤振监测等方法，成功解决了长期困扰行业的关键技术瓶颈。以上成果均以山东大学为第一完成单位，论文作者包括马海峰教授、宋清华教授、蔡玉奎教授、刘战强教授。

图1.薄壁工件力和位移场重构过程

针对薄壁壳切削过程工况复杂、切削力和切削点的振动位移难以实时测量问题，提出了一种仅需单个低成本位移传感器实时重构圆柱壳力和位移场的方法。通过单点测量信息同时重构切削力和全工件位移场，以更少的传感器提供更高的重构精度，保证了加工的实用性和可靠性（如图1）。相关研究发表在Int J Mach Tool Manuf(2025, 208, 104282)，机械工程学院博士研究生陈杰为第一作者，马海峰教授为唯一通讯作者。

图2.基于自感知位移的薄壁件铣削颤振滑模控制方法

针对现有传感方案无法解决切削过程工件振动实时反馈的问题，提出一种工件振动数字孪生预测底层算法，借助多通道位移数据实现加工区域振动信息的实时精确预测，设计了基于压电执行器的工件颤振自感知滑模控制方法（如图2），实现了薄壁件铣削颤振的有效抑制。相关研究发表在J Sound Vib(2025, 600, 118887)，机械工程学院博士研究生李振民为第一作者，宋清华教授为唯一通讯作者。

图3.自适应频带注意力模块结构

针对薄壁件铣削切削位置和噪声干扰引起颤振频率变化导致颤振监测难的问题，设计了一种自适应频带注意力模块，其特点是不依赖于先验知识（模态参数、频谱分析等），通过学习信号的时频域特性，自适应增强含有丰富颤振信息的频带，降低噪声干扰（如图3）。相关研究发表在Mech Syst Signal Proc(2024, 206, 110885)，机械工程学院硕士研究生卢业忠为第一作者，马海峰教授为唯一通讯作者。

以上研究工作得到国家自然科学基金、山东省自然科学基金、泰山学者项目以及山东省高等学校青年创新团队项目等的支持。