河南省机械装备智能制造重点实验室有四个主要研究方向：①网络化协同设计与制造、②机电系统动力学控制、③数字化设计与逆向工程和 ④轻工装备故障诊断与性能预测。具体研究方向如下：
产品模块化结构建模、演化与控制：研究分布式模块划分与融合原理，物理产品与服务之间的关联规律；研究广义模块划分方法、数据建模和结构建模方法；研究多层次复杂产品服务系统模块化配置模型，多层次多尺度模块优化设计决策方法；分析复杂产品生命周期不同阶段模块结构变化规律，研究复杂产品模块化结构演化模型；提出分布式模块化架构优化控制方法。
智能制造物联：针对复杂产品协同制造中的动态实时性高、不确定性大、多目标性强、制造分散性、数据集成难度大等问题，研究协同制造过程中动态性、不确定性产生与传导机理；研究不确定多目标集成式工艺规划与车间调度问题多层次优化模型，基于多目标和多属性决策的优化求解方法；集成运用RFID、传感器、嵌入式开发、云计算等技术，研究基于制造物联的车间全生产过程数据集成方法，开发智能制造平台。
复杂产品制造服务关键技术：研究复杂产品服务生命周期业务流与数据流的传播、集成与演化机制，基于服务物料清单的服务生命周期集成原理与方法；研究设备高通量数据采集、处理及传输技术，故障诊断分析、性能预测和评价方法；研究维修任务、结构、维修过程和维修资源之间的关系,服务过程维修资源优化调度模型与方法；基于RFID、GPS、GIS、云计算等技术，开发典型产品区域信息公共服务平台。
机电系统动力学建模与动态仿真：研究复杂机电系统的结构动态特性与系统动力学参数的关联关系，提出多场耦合结构动力学建模与参数辨识方法，揭示机械连接界面动力学行为机理。研究复杂机电系统的多性能多参数动态仿真与优化、大型臂架结构强冲击缓冲设计等方法。研发复杂机电系统动态特性分析与仿真系统。
仿生机械的数字化建模与控制：研究多足仿生机器人、攀爬移动机器人的运动及力规划、冗余驱动、运动稳定性等共性关键技术，提出多足机器人全方位、连续爬行步态的生成算法，运动误差动态测量与实时补偿的控制模型与策略。构建电极吸附力输出模型，提出电极阵列式吸附结构—共面梳状交叉电极阵列。
复杂机电系统的多学科优化与仿真：结合制造装备等复杂机电产品多学科综合的特点，研究多学科之间的相互作用所产生的协同效应和规律，建立多领域物理系统耦合分析计算方法，研究复杂系统多学科协同最优求解策略。针对制造装备分析、设计工作中的实际需求，以三维数字化建模和仿真技术为基础，建立数字功能样机系统分析、优化理论及方法。研究面向产品设计全过程的虚拟装配体系结构及虚拟拆卸/装配顺序规划。
数字化样机的产品建模：研究几何模型、物理模型、知识模型和样机模型等在内的制造装备产品模型，包括：产品几何、性能的数字化建模；制造数据基于特征的存取、操作与分析；产品生命周期不同阶段数据模型的一致性维护和冲突解决机制,不同阶段数据模型集成与有机融合，特别是产品制造阶段模型与服务阶段模型的有机集成。
数字化制造过程中的几何推理：研究现实空间产品的计算机几何表示、几何计算和几何推理，形位空间物体的空间推理和自由运动规划，旋量空间物体的操作推理和约束运动规划；研究面向数字制造的计算几何理论，包括几何推理中的非光滑映射理论，距离函数的计算方法及测度特性；研究物理约束的几何表示与几何推理方法。研究加工表面形成机制，揭示微裂纹、微孔隙等缺陷的形成原因，从而获得低损伤加工表面的工艺条件，建立其工艺优化原型系统。
机械装备复杂零件的测量、操作、制造一体化：针对机械现代测量及逆向工程技术中，零件数字化、特征提取和建模方面的数据处理这一项重要的技术环节，研究三维轮廓外形尺寸和变形应变检测方法，形成三维摄影测量、数字图像相关法三维全场应变分析、复杂曲面轮廓点云获取与处理、点云与CAD数模比对检测等技术的集成化系统，在多视场三维快速重建和全场测量集成控制方面获得突破性进展。围绕数字制造过程中几何表示与几何计算共性问题，研究制造过程适合数字计算机处理的形式化描述方法；现实空间、旋量空间、C空间的可视性、可接近性、可达性的分析方法；面向测量、装配、夹持、操作等关键制造过程的可制造性分析理论与方法。
机械装备状态监测与故障诊断：研究传动部件故障机理、特征提取、趋势预测与智能诊断，提出复杂工况机械运行状态多尺度下的多重分形特征提取方法。开展起重机、大型立磨、金刚石压机等装备的关键部件、驱动与传动系统故障机理研究，构建油膜轴承-转子系统的动力学控制模型，研究基于经验模态分解的全信息转子故障诊断方法。研究油膜轴承-转子系统存在气穴以及负压时的油膜力模型，以及控制参数对转子系统振动控制、失稳转速、临界质量等参数的影响，建立系统的稳定性判据。
