仪器仪表学报

　　基于惯性参考单元的视轴稳定方式是克服运动载体光电跟瞄系统外部扰动,实现微弧度甚至亚微弧度级跟瞄的主要技 术手段。 惯性参考单元的初始校准需要构建以电涡流线位移传感器作为角位置反馈元件的闭环控制回路,角位置控制精度是 影响光电跟瞄系统指向精度的主要因素。 为了解决惯性参考单元系统位置控制面临的基座扰动、传感器噪声等问题,提出基于 频段估计的变增益 PI 控制方法。 设计改进扰动观测器,降低中低频传感噪声对控制精度的影响,设计频段估计器实现外部扰 动频段的细分,据此动态调节控制器增益。 仿真和实验结果表明,基于 VGPI-IDOB 控制算法能够有效提高系统的位置控制精 度,无输入条件下,系统的静态输出均方根较 PI 控制降低了 67. 3% ;15 Hz,1 mrad 正弦输入,20 Hz,0. 097 mrad 扰动作用下, VGPI-IDOB 的位置控制精度相较 PI 控制提升了 72% 。

　　本文通过分析晶体电光效应及折射率随电场变化规律,建立了电光调制数学模型并提出一种新的半波电压测量方法。 该方法基于晶体两端所加电压幅值与系统输出波形之间数学模型,通过确定输出波形失真临界点推演晶体半波电压。 为优化 系统,分析了半波电压附近输出波形特性及光源、电源和时间分辨率与系统误差之间的关系并提出了两种优化方案———时间分 辨率优化及对称优化。 时间分辨率优化的方式通过放大单个波形细节可降低数据离散程度及误差。 对称优化则是利用半波电 压附近对应波形极值点对称特性,通过多次采样取平均或中值的方法降低误差。 结果表明,临界值法是一种结构简单且有效的 测量半波电压的方法,其优化方案在降低数据波动及误差方面效果良好。

　　为了满足工程中一些特殊二维位移测量需求或提高位移测量效率,建立了结构简单紧凑的激光自混合干涉双通道 位移测量系统。 首先,基于三镜法-珀腔模型给出自混合干涉系统的数学方程。 其次,在弱反馈条件下施加线性电流调制, 依据自混合信号频率和外部物体距离的线性关系,当两个物体到激光器距离不同时,频域会呈现两个独立的谱峰,分别对其 进行相位解算,从而实现自混合双通道位移测量。 然后,数值模拟生成了双通道激光自混合信号,根据全相位频谱分析技术 对自混合信号两个谱峰的相位进行估算,重构了两个物体位移曲线,给出了仿真验证。 最后,搭建了实验系统,进行了自混 合干涉双通道位移测量实验,并给出实验测量结果。 实验结果表明,该系统可以完全区分两个运动物体,位移测量相对误差 优于 8. 42% 。 线性调频激光自混合干涉可以实现任意运动规律的双通道位移测量,通过继续分光其测量通道数仍可进一步 增加。

　　粒子图像速度技术被广泛用于流体流动测量,介质折射率差异使光在圆管壁面发生偏折,导致图像失真,直接影响速度 测量精度。 本文建立了光学折射的物理模型,得到圆形管道中物点和图像点之间的函数关系进而得到矫正后图像的像素坐标, 使用双线性插值算法得到像素灰度值重建出矫正后的粒子图像,最后根据多重网格迭代算法计算管内速度场。 分别对流体进 行管内静态流体与管内层流速度场测量实验,对比了光学矫正箱法、线性矫正以及基于光学模型的畸变矫正方法误差。 结果表 明,本文提出的基于几何光学的图像矫正方法精度优于光学矫正箱法和线性矫正方法,并通过静态与流动实验充分验证了所建 立几何光学模型的准确性和有效性。

　　蜗杆砂轮磨削是面齿轮的精加工工艺,蜗杆砂轮修整精度直接影响面齿轮磨削精度。 本文分析了修整工艺误差 对磨削齿面误差的影响规律,并提出了一种面齿轮蜗杆砂轮的成形修整工艺误差建模及补偿方法。 首先,建立面齿轮蜗 杆砂轮的数学模型,分析面齿轮蜗杆砂轮的成形修整原理,提出利用圆柱齿轮磨齿机的多轴耦合联动实现面齿轮蜗杆砂 轮的成形修整。 其次,将修整工艺误差分为轴向位置和径向位置误差,分析轴向位置和径向位置误差对磨削齿面误差的 影响规律,提出成形修整工艺误差的补偿方法。 最后,进行蜗杆砂轮补偿修整、面齿轮磨削加工及测量实验,实验表明: 左齿面齿形误差由补偿前 51. 9 μm 到补偿后 7. 9 μm,右齿面齿形误差由补偿前 35. 3 μm 到补偿后 17. 6 μm,验证了误 差补偿方法的有效性。

　　针对激光雷达点云数据稀疏、扰动、存在噪声和其他方法难以迁移,实时性差等难题,面向“L”型小尺寸目标研究了一 种基于视觉修正的激光雷达体积测量方法。 该方法首先通过联合标定和时间戳最近邻匹配实现相机与激光雷达数据的对齐; 然后经过目标检测算法获取图像中目标的信息,与此同时对点云数据执行地面分割得到地面点云与非地面点云,利用视觉投影 和点云聚类实现目标点云的分割,使用 KDtree 找到目标点云附近的地面点云;最后,设计了一种三维框的拟合算法初步完成点 云目标三维框的粗拟合,并建立视觉修正模型对于目标三维框进行细修正,从而实现目标体积的计算。 实验结果表明,对于武 器箱道具、医疗箱和油桶等“ L” 型物体,提出的算法在一定范围内,体积测量的平均相对误差小于 4. 44% 、最大误差小于 6. 12% 、最大重复性小于 5. 61% ,并且基于视觉的修正模型大幅提高了算法的精度和稳定性,在嵌入式平台的处理 1 帧用时 55 ms,能够实现实时高精度的体积测量,具有良好的工程应用前景。

　　细胞培养装置可用于细胞生物学、空间生物技术和航天医学的研究。 设计并制作了一种流加式细胞自动培养装置,可 适用于空间、地面微重力环境下的细胞体外自动培养,定期给细胞培养板提供不同试剂定时定量的输入,满足空间细胞培养所 要求的小型化、方便组装和高可靠性的要求。 整体装置采用模块化的设计方法,利用 Solid Works 软件分别构建基础组件、试剂 供应组件和培养组件三维模型,并使用 Solid Works 软件中 Flow Simulation 模块对细胞培养装置与细胞培养板连接的关键部 件—针板,进行有限元分析和流体仿真结构优化,观察其内部通道的速度场和压力场,采用圆角替换直角的方法优化通道。 仿 真结果表明,该装置切实可行,能满足细胞培养装置所需条件,优化后的针板通道内流体稳定性更强,流速及压力分布更均匀。 在地面环境中,优化后的针板在低、中、高流速下,流体在横向通道内的速度均匀度分别提升了 95% 、96% 、94% ,在纵向通道内 的速度均匀度分别提升了 68% 、70% 、72% 。 实验结果表明,流体在优化后针板通道出口流量更接近入口处泵的设定输出流量, 设计的装置可用于空间生物技术研究。

　　针对当前传统坐姿标注方法,存在操作繁琐、人工标注效率低等问题,提出了一种基于三维坐姿的压力数据自动标注方 法。 该方法基于双指针时间戳匹配实现双目视觉数据和压力数据同步实时采集;采取归一化、自适应中值滤波处理压力数据, 去除压力数据量纲影响和尖峰噪声;利用二维姿态估计与匹配优化、坐标变换和多点三角测量处理视觉数据,提取 6 个三维人 体关键点信息;构造基于坐姿特征的骨架图和基于邻接节点间空间三维投影角度特征,建立一个基于三维坐姿的标注信息生成 模型;利用标注信息标注压力数据,构建带标注的坐姿压力数据集。 实际应用中,单个样本数据对视觉-压力端采集平均时间 差仅为 21 ms,生成标注准确率达 98. 98% ,自动标注平均耗时 0. 199 s,标注速度较人工标注提升 13. 3 倍。

　　针对空间结构阻隔、信号弱穿透力等因素导致的参考点和接入点定位匹配冗余问题,提出一种“水平精简参考点,垂直 精简接入点”的空间双精简定位算法。 首先以最强接收信号的高阶统计信息替代传统均值表征各参考点,并结合小区域融合 和边界参考点共享的处理方式,实现目标空间模糊聚类,以此弱化边缘绝对判别的不良影响;其次基于该降维子空间,综合衡量 各接入点的空间区分度和覆盖可靠性,为各子空间筛选出高识别价值、高稳定性的精简接入点集合;最后通过判断最强接收信 号信源执行一级区域判别,并利用 WKNN 算法实现二级位置估计。 经实际路演测试,所提水平精简策略聚类规整也更符合场 景结构约束,垂直精简策略较传统接入点选配算法平均定位精度至少提升 17% ,并在参考点 1 m×1 m 的分布密度条件下,滤除 了约 4. 5 m 以上的大定位误差。

　　直流无刷电机控制需要转子位置信息,位置信息识别偏差会降低电机效率。 本文以带有开关型 Hall 传感器的直流无 刷电机为研究对象,基于最小偏差原则,估算了 Hall 传感器间的相对安装偏移,明确了基于 LBEMF 的电机理想换相位置识别 方法,消除了 Hall 传感器安装位置偏差,采用预标定方法,推算了信号调理电路引入的延迟,并提出了一种转子位置信息校正 策略;设计了一种基于 Sage-Husa 法的自适应位置信息预测算法,滤除预标定未能消除的位置信息偏差。 在氢气循环泵实验平 台的结果表明,采用预标定方法后,转速波动 MAPE 降低了 72. 4% ,平均相电流降低了 62. 8% ,系统效率明显提高;相对于传统 KF 预测算法,本文预测算法的匀速与调速阶段转速波动、转速曲线超调及全过程换相时间波动分别降低了 16. 0% 、19. 4% 、 42. 1% 及 35. 0% ,具有更高的抗扰动能力,对换相时刻的预测更准确稳定。

　　高温振动监测在故障诊断、设备维护等方面发挥重要作用,为此本文提出一种基于四端固支梁对称结构的硅酸镓镧 (LGS)声表面波(SAW)高温振动传感器,采用算法优化设计,可实现高灵敏度、宽频段等特性,耐温最高可达 800℃ ;构建四端 固支梁 SAW 振动传感器数学模型,分析其灵敏度与固有频率;建立传感器结构模型,并在 20℃ ~ 800℃内进行力学与电学仿真, 揭示传感器高温力学与电学性能变化规律。 结果表明,本传感器相比单一 SAW 谐振器结构,灵敏度提高约 7. 047 倍;在 20℃ ~ 800℃内,灵敏度随温度升高而增大,800℃时达到 9. 879 1×10 -6 / g;固有频率随温度升高而减小,800℃ 为 3 018. 4 Hz。 最 后通过实验初步验证了本设计方案的可行性,为 SAW 振动传感器优化设计与高温应用提供新的思路。

　　反卷积声源成像算法具有较高的空间分辨率,但动态范围不理想导致成像结果中存在虚假声源。 针对此问题,提出函 数反卷积声源成像算法,利用函数波束形成算法改进成像性能,通过对反卷积声源成像算法中的点扩散函数进行幂次运算,建 立函数波束形成输出功率、升幂点扩散函数与声源分布之间的线性关系,形成函数反卷积声源成像算法方程组;进一步采用正 约束的高斯-赛德尔迭代方法,求解声源分布信息。 对单声源和非相干声源仿真与实验表明,与函数波束形成、反卷积声源成 像算法相比,所提出算法可有效改善成像分辨率及动态范围。 根据声学中心覆盖面积随幂指数的变化关系,建议算法中幂指数 取值范围为 6~ 14。

　　设施内移动农业设备的精准定位是农业智能化、无人化发展的关键。 针对设施内 GPS 拒止环境下农业设备的定位问题, 提出利用超宽带(UWB)系统构建设施内移动农业设备的导航定位系统。 为了提高移动农业设备的定位精度,提出利用变分卡尔 曼滤波(VBKF)对 UWB 系统的 4 个测量距离进行平滑处理,提高测量距离的估计精度,采用全质心定位算法(CPA)求解目标节点 的位置坐标;为了进一步提高定位精度,利用改进的泰勒级数优化算法(TSA)对 VBKF-CPA 方法的定位结果进行优化处理。 以移 动机器人为实验平台,利用 UWB 系统在室内开展了动静态模拟实验,验证所提方法的有效性。 实验结果表明,VBKF-CPA-TSA 算 法能提升目标节点的定位精度,获得较稳定的定位结果,x 轴、y 轴、z 轴的平均误差由 0. 085、0. 071、0. 064 m 减小为 0. 034、0. 032、 0. 028 m,平均估计精度分别提高了 60% 、54. 9% 、56. 3% ;VBKF-CPA-TSA 算法的动态定位轨迹更逼近真实轨迹,表明所提定位算 法能提高设施内 UWB 系统的定位精度,该方法为设施内 GPS 拒止环境中移动农业设备的定位提供新方法。

　　基于可逆氧化还原反应的赝电容式柔性压力传感器具备高灵敏性能,可用于微弱压力检测,然而,目前赝电容式柔性压 力传感器线性度较差,只能在有限压力区间内保持较高灵敏度。 为此,本文利用 MXene 材料作为电极,设计了一种内部具有孔 隙且表面粗糙的双尺度随机微结构离子凝胶膜,增加了其压缩过程中的缓冲空间,使凝胶膜应力变形更加均匀,确保了灵敏度 在受压过程中保持稳定。 实验数据表明,传感器在 0 ~ 1 MPa 范围内具有超高的线),优异的灵敏度 ( ~ 2 133. 7 kPa -1 )、快速的响应和恢复时间(分别为~15 和~23 ms),较低的检测限( ~ 2. 5 Pa)和优异的机械稳定性。 将传感器 用于水下,可高线性检测水深,同时传感器可以高灵敏检测到不同水深下螺旋桨扰动产生的微弱水流变化。

　　磁浮列车双冗余加速度传感器外置于电磁铁之上,运行时受振动、电磁干扰、温湿度变化等因素影响,测量特性不稳定, 体现为动态的测量噪声。 现阶段工程中常采用测试对比法检测冗余传感器,动态噪声下易出现虚警漏警的问题,检测准确率 低,因此提出了基于自适应多点广义似然比检验的传感器故障检测方法。 采用多点判决形式,增强对离群点的鲁棒性,同时引 入滑动窗方差估计,递推估计奇偶向量的方差,调整判决函数,实现对动态噪声的自适应。 经小比例悬浮试验台验证,相比同类 传统方法,算法在静态噪声实验中检测准确率提高 15% ,在动态噪声实验中检测准确率提高 13% ,且显著改善了虚警漏警抑制 能力,对动态噪声具有良好的鲁棒性。

　　面对实际工程中标签稀少,尤其是单类样本仅 1 个标签的极限标签场景,现有半监督诊断方法的故障识别能力严重不 足。 为此,本文提出一种基于解耦特征伪标签传播算法的半监督故障诊断方法。 首先,引入局部选择的并行集成异常检测方法 分离故障样本;其次,提出基于解耦特征的伪标签传播算法,通过解耦对抗自编码器获得增强的故障特征,进而通过故障特征降 维、特征分布伪质心标定与距离度量实现高效伪标签传播;最后,利用伪标签故障样本训练故障分类器,结合异常检测实现高准 确率故障诊断。 两个旋转部件数据集上的实验结果表明,所提方法在单类故障标签数量为 1 时,同工况和跨工况实验下的平均 诊断准确率分别超过 97% 和 90% ,明显优于对比方法。

　　针对临床上所用的圆窗激振人工中耳不是针对该激振方式设计,存在术后补偿性能个体差异大、性能不稳定、增益值达 不到理论值的问题,设计了一款作动端与圆窗膜尺寸匹配、初始压力可控的圆窗激振压电作动器。 首先,结合人耳解剖结构,设 计了作动器的机械组成结构及宏观尺寸;其次,对弯张放大器进行受力分析,采用粒子群算法对弯张放大器进行优化设计,以获 得最优输出位移放大倍数;再次,构建了压电作动器-人耳耦合力学模型,分析了支撑弹簧横截面积与压电叠堆层数对作动器 听损补偿性能的影响,确定了该设计参数;最后,根据确定的设计尺寸制造了压电作动器样机,搭建了激光测振试验台,对压电 作动器的动态特性进行了测试。 试验结果表明,所设计的圆窗激振式压电作动器作用在圆窗膜上的初始压力可控,且具有工作 频带宽(100~ 10 000 Hz)、谐波失线% )的优点。 该压电作动器适用于圆窗激振的听力损伤补偿,为混合性听力 损伤的临床治疗提供一种新的方案。

　　气动控制阀作为过程工业典型的终端执行机构,由于故障发生率高、故障类型繁多,导致故障识别难度大,且故障后果 严重,因此对其进行智能的故障检测和诊断具有重要的实际意义。 本文提出了一种多尺度特征自适应融合网络用于气动控制 阀故障诊断。 首先,搭建了融合自注意力机制的多尺度特征提取网络自动提取信号的空间特征和细节特征。 然后,设计了权重 自适应特征融合网络对多尺度特征加权融合,提高模型对故障特征的表征能力。 最后,由长短时记忆神经网络和 SoftMax 函数 实现特征识别和故障分类。 实验结果表明,该模型在 DAMADICS 阀门基准实验平台上的平均检测准确率达到 96. 82% ,均高于 其他对比模型。 与最近发表文献中的检测结果对比发现,本文开发的模型在可检测的故障数量和检测准确率方面也具有一定 的优势,并且通过实验验证了模型的检测性能。

　　轴承复合故障分类中存在故障特征强线性不可分及故障数据标签不足问题,严重影响分类精度。 为此,提出基于双阶 段支持向量机(SVM)与小波核扩散的轴承复合故障分类方法。 针对故障特征强线性不可分,使用小波核函数对其进行高维空 间映射,并利用极大重叠离散小波包变换获取信号在不同频带上的能量分布作为故障特征;针对故障数据标签不足,提出增量 式核空间标签扩散的双阶段 SVM 分类模型,在小波核空间核差异距离基础上,利用增量式核空间标签扩散对训练样本的近邻 样本、粗分阶段边界样本进行扩充,并在细分阶段依据扩充后的样本完成模型训练。 3 组轴承复合故障数据验证了所提方法的 有效性,实验研究表明,在单类训练样本为 5 的条件下,所提方法比 SVM 分类准确率平均提升 7. 5% ,并优于其他流行算法。

　　无人机巡检图像中的电力杆塔具有多姿态、大长宽比等特点,难以利用特有的先验知识来准确定位和判别不同倾斜程 度的杆塔。 本文提出了一种改进的 R 3 det 网络模型(Multi-Head-KF-R 3 det),可提高电力杆塔倾斜程度检测精度。 首先,在原始 R 3 det 中引入倾斜程度分支,实现了电力杆塔类别和倾斜程度的判别以及电力杆塔的准确定位。 然后,将基于卡尔曼滤波的旋 转交并比损失项引入回归损失函数中,在不增加额外超参的情况下,进一步提升了模型整体检测精度以及倾斜程度检测召回 率。 最后,基于 Ghost 轻量化网络设计原理对改进后的模型进行合理压缩,为模型在嵌入式设备中的部署奠定基础。 实验结果 表明,Multi-Head-KF-R 3 det 在多尺度和多姿态的电力杆塔数据集上检测精度和召回率分别可达 94. 5% 和 94. 9% 。

　　连接器是电子装备不可或缺的功能部件,其工作接触面的洁净无异物是电子装备正常工作的必要条件。 针对连接器种 类和样式繁多、异物样本少且形态不固定导致的误检、漏检频发问题,本文提出了一种新颖的零样本异常检测方法,通过在无关 背景图片上合成随机异常,构建正常-异常样本图片对,经过网络预测得到表征样本对之间的像素级相似度的差异度分数图, 以此对异常进行检测和定位。 通过异常区域掩码监督,使网络专注于正常-异常样本之间的像素差异,弱化网络对图片自身语 义信息的关注,同时减少真实样本的需求量,提升检测器的泛化能力。 为验证算法有效性,仅使用合成数据训练网络,在 DeepPCB 数据集上进行了评估,方法取得 88. 2% 的 mAp,迁移学习之后取得 99. 1% 的 mAp,为该数据集上目前最好的效果。 实 验结果表明本文提出的零样本异常检测方法具有良好的泛化能力。

　　脊柱侧弯是一种高发于青少年群体中的脊柱疾病,为了解决 X 片评估脊柱侧弯所带来的辐射危害,本文设计并实现了 基于形态识别的脊柱个性化建模和侧弯评估系统。 首先,提取与脊柱相关的特征点,根据特征点之间的相对位置关系计算生成 附加特征点;其次,设计并应用特征点校正算法和滤波算法以提高特征点的位置精度;最后,在 Unity 中将椎骨模型配准到由特 征点拟合的脊柱线上,得到个性化三维脊柱模型,并计算 Cobb 角、胸椎后凸角、腰椎前凸角以评估脊柱侧弯。 本文对 28 位受试 者进行了实验,对比分析了系统评估结果与 X 片评估结果:Cobb 角与实际 Cobb 角之间的皮尔逊相关系数为 0. 82,平均绝对误 差为 3. 4°,均方根误差为 4. 2°;胸椎后凸角与实际胸椎后凸角之间的皮尔逊相关系数为 0. 80,平均绝对误差为 3. 4°,均方根误 差为 3. 8°;腰椎前凸角与实际腰椎前凸角之间的皮尔逊相关系数为 0. 78,平均绝对误差为 3. 2°,均方根误差为 3. 7°。 实验结果 表明,脊柱侧弯评估系统的精度较高,使用方便,可适用于大范围的青少年脊柱侧弯筛查。

　　热变形引起的误差是影响数控机床精度的主要因素之一。 为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出一种基于 CNNGRU 组合神经网络的热误差预测方法。 通过热误差实验,采集螺旋曲面专用数控机床直线进给系统的温升数据和热误差数据;利 用模糊 C 均值聚类和灰色关联度分析筛选进给系统温度敏感点;以温度敏感点的温升数据和进给系统热误差为数据样本,建立 CNN-GRU 热误差预测模型。 为验证模型的准确性和实用性,与基于 CNN-LSTM 和基于 LSTM 的传统热误差预测模型进行预测对 比分析,结果表明 CNN-GRU 模型预测结果的平均绝对误差、均方根误差和决定系数均优于 CNN-LSTM 模型和 LSTM 模型,具有较 高的预测精度和鲁棒性。 提供的热误差模型可为后续误差补偿奠定基础,为数控机床的热误差预测提供思路。

　　提出一种提高基于磁弹效应的钢板应力测量灵敏度和一致性的方法。 从力磁耦合理论模型出发,分析强磁化和弱交流 磁化对力磁耦合所起的作用:强磁化能通过降低初始磁导率和统一力磁耦合参数,提高应力测量的灵敏度及一致性;弱交流磁 化提供小幅振荡磁场,能有效消除干扰磁场影响。 开展了基于磁弹法的钢板应力测量有限元仿真研究,表明当初始相对磁导率 较低时,应力作用下的钢板法向磁感应强度变化率较大,即应力测量灵敏度较高。 开展了不同强磁化条件下不同厚度钢板的拉 伸试验,测量其法向磁感应强度变化。 实验结果表明:与未磁化相比,强磁化后钢板应力测量灵敏度有数十倍提升,一致性有数 倍至百倍提高。 其中,3 mm 厚度钢板采用单磁铁移动磁化方式的应力测量灵敏度和一致性参数提高至 1. 665 mGs/ MPa 和 2% ;5 mm 厚度钢板采用双磁移动磁化方式的应力测量灵敏度提高至 1. 41 mGs/ MPa,采用单磁铁移动磁化方式的一致性参数 提高至 0. 2% ;7 mm 厚度钢板采用双磁铁移动磁化方式的应力测量灵敏度和一致性参数提高至 1. 2 mGs/ MPa 和 1. 8% 。

　　本文针对磨矿分级中传统密度检测方法精度不高且耗时耗力的问题,提出一种矿浆密度智能检测方法。 通过对矿浆流 体进行机理分析,得到线性已知项和非线性未知项,结合高斯过程回归与正则化随机配置(RSC)算法对矿浆密度进行整体辨 识。 此外将机理模型估计的方差作为数据驱动模型的训练目标,提高了模型对数据信息的获取程度。 同时采用协同计算的方 式将自适应智能检测方法应用到工业中,确保矿浆密度检测的实时性和检测模型自适应性。 基于工业数据实验分析,本文方法 估计密度的平均绝对误差为 7. 13、均方根误差为 9. 31、决定系数为 99. 51% 、检测结果相对误差 δ

　　针对用户零线、地线错误接线故障引起的台区剩余电流超标、剩余电流动作保护器(RCD)投运率低和漏电事故频发的 问题,提出基于时序关联特性的错误接线漏电用户定位方法。 接入用户的负荷电流与台区剩余电流存在因果关系,正常用户的 影响有限,而异常用户负荷电流主导台区剩余电流变化。 首先,运用 Apriori 算法挖掘出错误接线时台区剩余电流和故障用户 负荷电流呈强关联特性;然后,进一步构造台区剩余电流与各用户负荷电流的自适应 Lasso 回归模型,筛选出不同故障场景下 的可疑用户变量;再结合可疑用户的标准化回归系数绝对值大小,可快速识别与台区剩余电流大幅异动有强关联特性的错误接 线漏电用户;最后,基于真型配电网实验室数据验证了所提方法的有效性。

　　全工作空间域的高精度定位是超大工作空间机器人实现全范围精密作业的关键。 本文以提高机器人全工作空间域内 参数标定的可靠性和空间适应性为目标,研究机器人自身诸多不确定性的非概率量化方法,分析不确定性参数在不同工作空间 域对机器人末端定位精度的影响差异,依据定位精度非概率可靠度指标对全工作空间域分区,提出一种在工作空间分区框架下 对机器人进行非概率可靠性标定的方法。 实例表明,分区标定补偿后,x、y、z 三个方向的误差区间的下界和上界平均值分别下 降了 40. 16% 、59. 36% 和 59. 08% 、40. 87% 以及 54. 24% 、33. 98% ,且补偿后的机器人响应速度快,运动过程中波动小,证明了本 文方法在缩小全工作域内末端误差范围,提升机器人的绝对定位精度及标定的空间适应性方面的有效性。

　　针对多机器人路径规划系统在执行中存在的延迟干扰问题,提出一种基于安全区间的多机器人路径 k 鲁棒规划算法。 首先,引入全局时间表,将机器人占据节点的时间和 k 鲁棒因子相加作为节点的障碍时间区间,然后更新全局时间表,利用全局 时间表的安全区间约束避免机器人之间发生冲突;其次,提出带 k 时间扩展的 A ∗ 方法做为多机器人底层路径规划的核心算法, 其中 k 为设定的鲁棒因子,该方法可以在多机器人的时空关系中处理鲁棒规划问题;最后,在全局时间表的约束下,完成所有机 器人路径规划。 仿真结果表明,算法的求解成功率比现有 IkR-CBS 算法平均高 37% ,求解时间缩减两个数量级,为多机器人路 径规划提供一种更有效且具有延迟裕量的鲁棒方案,并在实物机器人中进一步验证了算法的有效性和可行性。

　　针对包含多类透明容器与多种液体的机械臂倒液任务,提出了一种不需要相机标定与标尺辅助的液位相对高度视觉检 测方法与闭环控制方案。 首先,分析了服务机器人倒液任务的特点,使用计算机视觉中的目标检测方法同时检测液体与容器, 利用液体与容器的高度比例关系得到相对液位高度,避免了测量液位绝对高度所需的繁杂标定过程。 其次,利用小孔成像模型 对所提的相对液位高度检测方案进行几何建模与分析,推理出典型情形下测量的误差规律;再次,采集多种液体、多类容器的图 像作为训练集来训练 YOLOv5s,用于检测目标物以获得液位相对高度。 测试结果验证了所提的液位检测方法的有效性,新方法 对于训练集中未出现的新形状容器中的新液体的平均配对检出精度为 86. 7% ;最后,为了避免求解或估计视觉伺服理论中复杂 的雅可比矩阵,将求得的相对液位高度与 PD 控制结合组成液位闭环控制系统。 系统使用相同的 PD 控制器参数在两种倒液平 台上的多类倒液任务中均取得成功,验证了液位闭环控制方案的有效性与鲁棒性。

　　针对在缺少移动网络覆盖的偏远地区实现大面积数据采集与环境监测,首先设计了无人机移动网关与地面节点的 LoRa 通信协议;在此基础上提出了一种基于改进极限学习机(PG-ELM)的扩频因子预测模型,以实现扩频因子的动态调整。 为 提高预测准确度与效率,该模型以信号强度、信噪比、距离、丢包率、温度和相对湿度作为输入,以粒子群算法(PSO)和灰狼算法 (GWO)联合算法对 ELM 模型进行改进。 通过无人机移动通信试验获取 LoRa 通信数据样本集,进行模型训练获得优化的 PG-ELM 模型。 试验结果表明,在 20 kB 数据大小的情况下,本方案的数据采集时间比单一 SF12、SF7 减少约 78% 和 26% ,平均 通信能耗比单一 SF12 降低 70% 以上,数据包投递率(PDR)高达 98% ,在能效性和预测实时性等方面优势明显。

　　现实环境中智能轮椅大多数处在复杂场景下工作,其自主导航时对路径安全性等要求较高。 渐进最优随机搜索树 RRT ∗ 算法 基本满足移动机器人最优路径规划,但由于智能轮椅本体较大,容易与环境较近接触,因此可对环境模型进行膨胀并定义不同搜索步 长,使其规划出的路径远离障碍物。 其次为保证用户在使用智能轮椅导航时能够获得更高的舒适性,更高效的到达目的地,而借用启 发式约束采样思想和人工势场中引力场思想修剪此算法规划时的冗余节点,从而减小系统运行内存,随后结合轮椅的最小转弯半径, 提出最小段路径曲率约束策略和三次 B 样条曲线算法对路径进行平滑处理,使其更加适合轮椅行驶。 最终在 MATLAB 和 Gazebo 仿真 平台对改进前后算法对比实验,并将本文算法应用与智能轮椅实体上,试验结果表明,该算法能够有效解决智能轮椅全局路径规划问 题,能够明显提升全局路径规划效率,具有一定安全性,可为其移动机器人领域提供有效参考。

　　针对道路场景下多智能网联汽车协同感知问题,本文提出一种基于点云稀疏语义特征的智能网联汽车协同感知配准算 法。 所提算法旨在通过点云集成配准扩展智能网联汽车感知范围,进而实现智能网联汽车协同感知。 首先,在道路语义特征基 础上进行几何特征提取进而得到点云稀疏语义特征。 其次,计算道路语义特征点云间的角度偏差以提供配准初值,并将点云语 义信息作为配准约束条件实现全局语义集成配准。 实验表明所提算法有效扩大了多智能网联汽车协同感知范围,提高了多点 云集成配准的精度与鲁棒性。 与当前主流算法 JRMPC 相比,本文所提算法配准精度提高了 2. 45% 。