摘要:配合间隙是决定球型惯性器件精度和可靠性的关键参数之一，针对球型惯性器球面元件表面有缺口且未完全抛光导致曲率半径难以精确测量，进而难以准确控制球碗、球冠配合间隙瓶颈问题，提出了一种球面惯性元件配合间隙激光差动共焦高精度方法。该方法利用抗散射的激光差动共焦曲率半径测量方法分别对球碗、球冠的曲率半径进行测量，然后利用差动共焦曲率半径测量系统测得的球碗和球冠的半径差来控制球型惯性器球面的配合间隙。理论分析与实验验证表明：该方法测量球冠和球碗配合间隙的相对扩展不确定度优于20×10-6，其为惯性器件球冠和球碗配合间隙的高精度测量与控制提供了一种全新的技术手段。

摘要:混合式惯导系统是一种集平台式、捷联式、旋转式惯导系统优点于一体的新型惯导系统。该型惯导可利用自身的旋转机构和高精度、高分辨率角度传感器实现不拆机条件下的误差参数自标定功能，极大简化了标校流程和系统维护工作量，有利于武器平台和作战系统效能的发挥。针对混合式惯导系统的结构特点和典型的旋转方式进行了误差分析，给出了误差参数自标定的设计原则和方法，并用混合式惯导原理样机进行了验证，结果表明，所设计的自标定方案能够在不拆机条件下利用自身旋转机构完成对陀螺漂移、加计零偏、刻度系数误差及安装偏角等参数进行精确估计，因此具有较高的理论意义和工程应用价值。

摘要:针对轴承圆柱滚子直径快速测量时，传感器触头与滚子接触产生的作用力导致其变形影响精度这一问题，提出了一种考虑微观变形的接触动力学模型的研究方法。该方法基于Hertz接触理论、非线性阻尼理论和Coulomb摩擦理论，根据动态测量过程中传感器触头的变形，建立了触头与滚子之间的运动学微分方程，并分析了接触点处法向力与变形量之间关系，得到不同测量速度、位置角与变形量之间的变化规律；利用虚拟仿真技术分析，结合搭建的物理样机进行试验。实验结果表明，滚子直径测量误差不超过1 μm。本研究成果量化了测量速度与精度之间的关系，为实际工程应用中圆柱体零件的直径进行高效、精确的接触式测量提供了理论依据。

摘要:为提高嵌入式时栅角位移传感器测量精度，从传感信号形成机理出发，对短周期误差成因进行了详细分析。通过对绕组等效分析和激励信号分析，确定了短周期误差的主要特性为一次和二次误差，一次误差来源为零点残余误差和直流分量误差，二次误差来源为激励信号正交误差。针对短周期误差补偿，提出了基于超限学习机的误差补偿方法，通过对测量值与真实值样本的训练得到模型最优参数，根据模型参数建立短周期误差模型，利用所得误差模型实现对短周期误差的补偿。实验结果表明，短周期误差分析结果与传感器实际误差特性一致，采用该补偿方法传感器短周期误差大幅度降低，降低了约96%。对比和重复性实验表明，该方法与谐波补偿法相比精度提高了约1倍，误差补偿效果更优，同时方法具有良好的测量稳定性，对提高嵌入式时栅角位移传感器的测量精度具有重要的理论和现实意义。

摘要:近年来，随着超大力值计量的发展，超大量程力传递系统成为力值计量领域研究的热点。提出了一个考虑叠加结构影响的超大量程叠加系统不确定度计算模型，并对一台60 MN叠加系统进行了校准和不确定度评定验证。研究结果表明，叠加结构变形会使叠加系统产生示值误差，而由此引入的不确定度分量明显大于由力传感器引入的不确定度分量。该分量是超大量程叠加系统合成不确定度的重要组成，在评定时，应该充分考虑该分量的影响；叠加系统示值误差及其不确定度外推到满量程时，宜采用幂函数进行曲线拟合并外推，以保证外推结果准确可靠。

摘要:快速动态真空校准装置由校准系统、高速数据采集与控制系统、抽气系统、烘烤系统、供气系统5个部分组成。采用快开超高真空插板阀与不同几何尺寸限流元件的组合实现标准压力建立时间在1812～65813 ms范围的调整，采用容积比为1 5739的下游室与上游室实现动态真空1 000倍以上的阶跃。通过ms量级稀薄气体快速膨胀过程数值仿真获得了快开阀与限流元件不同流态下随时间的流导函数，并采用动态响应特性经过优化的电容薄膜真空计（响应时间107 ms）实验验证，快速动态真空校准装置校准范围10-1～105 Pa，合成标准不确定度为14%。

摘要:卫星地面站一般采用两行轨道根数（TLE）格式的SGP4/SDP4模型计算卫星轨道预报进行引导，但是随着Ka频段通信卫星天线应用不断拓展，使用该模型进行轨道预报不能满足Ka频段天线高精度测控要求，特别是低仰角的高轨卫星。提出了基于轨道根数的Ka频段测控天线卫星跟踪预报方法，分析了不同精度要求下卫星摄动模型对轨道预报的影响，考虑了电波折射对跟踪角度的误差修正，设计了轨道预报计算流程，在保证轨道预报精度的同时，简化了轨道计算模型；通过对两个低仰角的高轨卫星实验数据分析，其跟踪引导精度优于0005°，能够满足Ka频段测控天线高精度稳定连续跟踪的要求，可大大提高通信卫星在恶劣天气、设备故障等应急状态下的高速数据传输能力和可用度指标。

摘要:为提高超声成像对比度和分辨力，研究了一种利用球壳聚焦阵列进行目标散射成像的方法。球壳聚焦阵列中的部分阵元发射聚焦声波，声波作用于目标后发生散射，回波被余下的阵元所接收，阵列中的发射阵元和接收阵元随机选择，以达到抑制旁瓣的作用。借助三维自动扫描机构，可获得聚焦波束沿被测物体表面的散射回波强度，从而实现对目标的成像。计算机仿真结果表明，球壳聚焦阵列可减小主瓣宽度，并有效降低聚焦波束旁瓣。水池实验结果表明，基于该阵列的散射成像方法具有亚毫米级的成像分辨力，能够获得较高对比度的图像。

摘要:IEC标准61000415推荐采用正弦波和矩形波两种波形对闪变仪检验，目前电压闪变检测研究主要针对正弦波调制模型，而人眼更加敏感的矩形波调制下的闪变快速准确检测研究较少。针对矩形波调制下的闪变快速准确检测，建立基于间隔采样改进能量算子的波动分量提取算法，构建新型优化KRV互卷积窗函数，推导基于新型KRV互卷积窗三谱线改进快速傅里叶变换（FFT）谱分析方法，据此提出基于改进能量算子新型KRV互卷积窗的矩形波调制闪变检测方法，开发基于PXI+LabVIEW架构的电压闪变参数检测平台。仿真与实验结果表明，所提出的算法在简单矩形波调制、多频率调制、含有各类谐波干扰、电网基波频率变动及含有噪声干扰情况下，均能有效实现闪变的准确检测与分析，相比传统方法具有更高的准确度。

摘要:提出改进的集合经验模态分解(MEEMD)和混沌振子相结合的电网故障微弱信号检测方法。首先，建立神经网络预测模型，通过神经网络对配网各线路零序电流进行短时预测，滤除故障信号中的背景信号；其次，为了检测配网发生单相接地故障后微弱的5次谐波信号，提出结合多尺度排列熵和完备集合经验模态分解(CEEMD)改进的改进的集合经验模态分解算法；处理已经滤除背景信号的故障信号，提取其第一固有模态函数作为混沌振子的输入。混沌振子对和内驱动力信号同频的外策动力信号有较高的敏感性，通过混沌振子输出的相图完成电网故障选线。

摘要:探究绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块键合损伤机理、演化规律和状态监测方法是电力电子器件及系统可靠性研究的重要内容之一。首先，理论分析键合损伤及其演化趋势是键合线所受电动力与键合点所受剪切应力协同作用的结果，梳理键合损伤演化的正反馈过程；然后，仿真分析键合线、点的热力场，定量研究键合损伤及其成因的演化规律，结果表明键合线电动力与键合点剪切应力既是键合损伤及其演化的诱因，又明显受到键合损伤的影响；再后，等效电路分析和试验研究基于栅极电压密勒平台高度和集电极电流的键合电阻监测方法；最后，提出风电IGBT键合电阻在线监测的局限性及关键问题的解决方案，设计在线监测程序，并提出基于键合电阻百分比增量的键合损伤五等级状态评估方法。

摘要:针对无束缚睡眠监测的迫切需求以及现有心率和心跳周期提取方法获取生理信息有限、缺乏临床价值或需要关于生理信息的先验知识等问题，基于心冲击（BCG）提出了一种改进的实时心率和逐次心跳周期提取方法。该方法利用固定于床侧的加速度传感器采集BCG信号，并通过改进的心跳周期函数从BCG信号中得到心跳周期序列；为解决序列中出现错误心跳周期的问题引入心跳周期估计的概念，根据心跳周期估计值并通过心跳候选值和其位置差值结合，从心跳候选值及位置构成的矩阵中得到逐次心跳周期。通过对比实验，将本方法与心电图得到的心率和心跳周期相比较，结果表明本方法提取心率的准确率不低于9872%，两种方法获得的逐次心跳周期9564%在一致性界限之内，验证了其准确性和一致性。

摘要:针对传统旋转电机械转换器静态特性线性度不高、工作范围小的问题，设计了一种新型旋转比例电机械转换器，采用磁路解析、Maxwell 3D静磁场有限元分析和实验测试等方法研究了旋转比例电机械转换器的静态特性，并加工了样机，进行了相关实验研究。实验结果表明，电机械转换器工作范围为-5～5°，最大输出力矩约为±252 mN·m，具有正的磁弹簧刚度，实验与仿真的差值集中在96 mN·m以内，相对误差基本小于6%；电机械转换器具有良好的重复精度，转角力矩特性曲线非线性误差小于15%，滞环小于35%，电流力矩特性曲线具有很好的线性度及较小的滞环，测试结果与仿真结果基本一致。

摘要:针对压电薄膜传感器测量受温度影响较大、压电石英传感器价格昂贵的问题，提出将2条压电石英传感器嵌入4排压电薄膜传感器的融合设计方法，建立压电薄膜传感器的等效安装模型及温度补偿算法，利用压电石英传感器对各排压电薄膜传感器进行实时准确的温度补偿。通过MATLAB软件，在正弦波路面激励下，当车速为10～120 km/h，环境温度为0～40℃时，对1/4车辆模型进行动态称重仿真实验。结果表明，融合设计的称重误差均值控制在097%以内，比4排压电薄膜传感器精度提高23倍多，比4排压电石英传感器价格降低3倍多，实现了车辆动态称重的高精度低成本检测目的，工程应用价值好。

摘要:针对直径95 mm的斜拉索，建立了三维磁偶极子模型，计算分析了断丝缺陷圆截面的均布磁荷在三维空间形成的漏磁场，重点讨论了单根断丝形成的轴向漏磁场分量在空间的分布规律。构建了轴向漏磁场分量扫查系统，实验验证了模型对单根断丝漏磁场计算结果的准确性。采用-6 dB阈值法确定了轴向漏磁场分量在圆周方向的有效扩散角度约为±6°，以此确定了圆环阵列漏磁传感器的最低阵元数量为30。研制了适用于斜拉索表层断丝缺陷检测的圆环阵列传感器，在提离距离为8 mm的条件下实现了斜拉索表层多处断丝缺陷的扫查成像与定位，并对比分析了阵元数量对成像质量的影响。为研制大直径斜拉索表层缺陷漏磁检测圆环阵列传感器提供了方法借鉴。

摘要:针对目前六维力传感器普遍存在的体积偏大、操作繁琐、应用场景复杂的问题，设计了一种基于电阻应变原理的小型化无线六维力传感器。首先，基于十字横梁结构设计传感器的弹性体，并通过ANSYS软件进行结构静力学分析，确定了传感器的最优结构尺寸；其次，基于传感器小型化和无线传输的设计要求，设计了传感器的内部硬件电路，包括四等臂全桥电路、两级放大电路以及数据采集与传输电路，有效减小了传感器的体积，增强了灵活性；最后，设计并优化了静态标定方法及静态解耦算法，降低了传感器的维间耦合干扰，提高了测量精度。实验结果表明，该传感器室内无线传输距离达到8 m，传输速率满足中低频力信号测量，Ⅰ类与Ⅱ类误差均满足在高精度要求场合的使用。

摘要:针对模糊C均值(FCM)算法聚类结果对初始中心点敏感以及聚类过程中没有考虑到不同密度样本点在聚类过程中影响力不同的缺陷，提出了一种密度峰值和样本点空间邻域信息优化的FCM算法。改进后的算法选择数据集中具有局部密度峰值的样本点或者局部密度较大的样本点作为初始聚类中心，充分考虑样本点邻域之间的关系，增加局部密度值大的样本点在聚类中心迭代计算过程中的影响力，从而达到优化FCM算法聚类效果的目的。理论分析和在人造数据集、加州大学欧文分校(UCI)机器学习数据库中真实数据上的实验结果表明，改进后算法的抗噪性、聚类效果和全局收敛能力均优于传统FCM算法。

摘要:研究不同材料配比下的热损功耗和可调刚度的复杂关系，对提升叠层型磁流变支座（MRB）的隔减振性能具有重要意义。基于力磁耦合理论，构造分析支座的宏微观力磁耦合模型，进而计算支座磁场分布和水平剪切刚度，并考虑热损功耗的影响，得出支座刚度变化与磁流变橡胶（MRR）颗粒体积比的关系。通过MTS测试机对支座进行剪切测试，所得实验数据与理论计算的结果进行对比分析。结果表明，该支座最大可承受的热损功耗限制在387 W时，支座剪切刚度变化为最大且可达428%，其最优颗粒体积比为12%，且最优颗粒体积比随热损功耗的变化而发生偏移。该宏微观模型寻找到支座热损功耗与剪切刚度变化率的一种平衡规律，为磁流变橡胶支座进行结构和性能的优化设计提供了新思路。

摘要:在系统可靠性分析中,参数不确定性的正确表达是评价系统稳定与否的先决条件。然而,在实际情况中,影响系统可靠性的参数分布往往缺乏严格的规律性,即便参数大体符合某种分布,也存在漂移现象,采用传统方法处理这类不确定性,存在信息丢失问题。为此引入概率盒理论,提出一种新的不确定性信息条件下系统可靠性分析方法。首先对各个不确定参数进行概率盒建模；其次,将各参数概率盒等信度离散,结合系统可靠性方程计算笛卡尔积,进而得到系统可靠性概率盒模型；最后,以零点为边界划分出风险区和稳定区,并通过积分计算面积定量地分析系统的可靠性。实验以悬臂梁系统为分析对象,与传统方法进行对比分析,实验结果表明，该方法不仅有效而且提高了准确性。

摘要:针对液压四足机器人在运动过程中的机身扰动较大的问题，提出基于运动学和虚拟模型的液压四足机器人机身扰动抑制策略。分析机器人机身扰动产生的机理及其影响，建立四足机器人整机运动学方程，根据机器人实时姿态反馈抑制机身扰动。同时在机器人机身横滚和俯仰自由度上引入弹簧阻尼虚拟元件，通过调整虚拟力的大小控制机身姿态。面向机器人对角小跑步态，对机器人摆动相和支撑相进行足端轨迹规划。通过液压四足机器人平台进行实验验证，实验结果表明，该扰动抑制策略能够根据机器人的机身姿态调整关节角度，机器人机身起伏小，机器人实际运动轨迹与理论运动轨迹接近，验证了所提方法的有效性。

摘要:采用等效模型分析是间接评估油纸绝缘老化状态的一种有效方法，而构建油纸绝缘系统的等效模型及参数计算是研究的基础和难点。针对目前广泛采用扩展德拜模型存在的不足，引入界面极化支路的油纸绝缘混合极化等效模型更为贴合实际极化过程，同时研究油纸绝缘混合极化过程的频域介电谱模型参数辨识方法。首先，在新型极化等效电路基础上导出频域谱与电路参数之间的关系；其次，建立求解多元方程组的目标函数，然后应用自适应收缩因子粒子群算法（ACPSO）进行参数求解；最后，通过实测数据验证该方法辨识模型参数的可行性与准确性。计算结果表明，考虑有界面极化的混合等效模型更能真实反映油纸绝缘的弛豫过程，它更符合变压器绝缘极化的实际情况；基于频域介电谱的油纸绝缘等效模型参数辨识法，相比于此前基于时域介电谱的辨识方法，具有求解过程简单、参数计算结果准确可靠等优点。

摘要:传统空间合作目标视觉测量技术的适用范围受合作标志安装情况的限制。以边缘轮廓为合作特征，通过三维结构模型建立合作关系，提出一种适用范围更广的空间合作目标视觉位姿测量方法。方法生成不同观察方位的二维目标特征模板与测量图像进行搜索匹配，采用轮廓方向特征对匹配度进行评价，从最优匹配结果中解算目标位姿参数。采用离线预处理策略和两阶段图像金字塔搜索优化方法对处理过程进行加速。通过数字仿真试验和半实物仿真试验对方法的准确性和稳定性进行了验证，垂直光轴方向位置测量绝对误差优于2 mm，沿光轴方向位置测量相对误差优于07%，姿态测量绝对误差优于02°，单次位姿测量用时小于05 s，能够满足空间目标导航需求。

摘要:为了提高智能轮椅床系统对接的自主性，提出了一种基于视觉测量的自动对接架构。轮椅床对接过程分为远程导引阶段和近程对接阶段。在远程导引阶段，室内天花板视觉系统采集并识别轮椅上的新型人工标志，利用卡尔曼滤波(KF)的跟踪检测路标特征，继而采用P3P的视觉定位方法确定路标与相机的相对位姿，根据轮椅坐标系与远程阶段的世界坐标系的变换关系确定轮椅的姿态。在近程对接阶段，车载单目视觉系统采集对接目标的引导标志，利用引导标志的角点估计轮椅与床的相对位姿，最后根据实时的视觉反馈实现床椅的自动对接。多次实验结果表明所提出的视觉对接方法具有可行性和有效性。

摘要:针对传统低秩稀疏分解算法用于运动目标检测时，前景提取结果容易受噪声干扰以及检测结果不完整的问题，提出了一种新的低秩稀疏分解模型。考虑到视频前景目标呈结构化分布，以及动态背景对前景提取结果造成影响，该模型利用结构化稀疏范数对前景进行约束，且将稀疏部分所代表的运动区域进一步划分为动态背景部分与前景部分；然后采用广义交替方向乘子法对提出的模型进行求解，并分析了算法的复杂度；最后进行仿真实验将其应用到运动目标检测中。实验数据结果验证了提出的方法比其他基于低秩稀疏分解的运动目标检测方法更加稳定有效，更具有普适性，且对不同类型的噪声均具有一定的抗噪性。

摘要:现有损伤成像算法应用于真实复杂的航空结构时，由于结构的各向异性、复杂边界反射以及导波自身频散特性的影响，成像效果往往较差，应用时误差较大，甚至不能成像。针对上述问题，提出了一种基于频散补偿与路径波速映射的结构损伤成像方法，首先针对各向异性影响下的结构实现损伤散射波包的频散补偿，以优化导波幅值特征，其次基于路径波速映射法解决各向异性所带来的导波时差获取误差大的问题。所提方法在含有加筋和开口的复合材料结构上进行了验证，结果显示损伤成像的准确率得到了明显优化。

摘要:服务机器人在近年来得到了快速的发展，其应用的算法也在不断地更迭，目标检测算法便是其中之一。在保证目标检测精度的前提下，目标检测速度决定着机器人目标物抓取的效率。因此将远距离小目标场景作为测试场景，改进现有网络模型，目的是在保证检测精度的前提下提升检测速度。掩码区域卷积神经网络（Mask RCNN）是目前目标检测领域应用较广的算法，通过对其网络结构研究发现，掩码分支和过多的全连接层会占用大量网络检测时间；同时，Mask RCNN提取到的特征图具有较高的维度，其会占用大量的计算内存，产生大量的计算任务。为此，Mask RCNN进行改进，如去掉掩码分支和多余的全链接层；将头部轻量化区域卷积神经网络（LHRCNN）引入到Mask RCNN中；调整区域建议网络（RPN）中锚点（Anchor）的比例。最后，本文在带有KinectⅡ的家庭服务机器人平台上对改进的Mask RCNN进行测试，测试结果表明，与原始的Mask RCNN相比，改进的Mask RCNN在保证检测精度的同时，可以大幅提高算法运行的速度，检测时间缩短2倍以上, 提高服务机器人目标抓取任务的效率。

摘要:机器人在三维目标识别和最优抓取方面的难点在于复杂的背景环境以及目标物体形状不规则，且要求机器人像人一样在识别不同三维目标的同时要确定该目标的最佳抓取部位的位姿。提出一种基于级联式模型的深度学习方法来识别目标物体及其最优抓取位姿。第1级提出了改进的Faster RCNN模型，该模型能识别成像小的目标物体，并能准确对其进行定位；第2级的Faster RCNN模型在前一级确定的目标物体上寻找该目标物体的最优抓取位姿，实现机器人的最优抓取。实验表明该方法能快速且准确地找到目标物体并确定其最优抓取位姿。

摘要:钛板电涡流成像检测易受工业现场中的噪声影响，包含噪声的检测图像往往难以提取较好的特征，从而影响分类识别精度。针对以上问题，提出了一种基于栈式稀疏降噪自编码(SSDAE)深度神经网络的钛板缺陷电涡流检测图像分类方法。将稀疏性限制引入降噪自编码器并进行逐层无监督自学习，然后将自编码器栈式组合后添加逻辑识别(LR)层，构建出SSDAE深度神经网络，网络在有监督微调后可实现钛板缺陷电涡流图像特征自动提取与分类识别。稀疏性限制的引入提高了特征学习能力，降噪自编码器的栈式组合提高了深度网络的鲁棒性。实验结果表明，相比其他常规方法，所提出方法不仅在理想环境下有更高的分类准确率，且该方法能有效抵抗噪声，在复杂工况下能更有效地对钛板缺陷进行分类识别。

摘要:盛装锂电正极材料的匣钵在辊道窑烧结过程中极易出现异常横向运动，为此基于柔性动力学分析辊道柔性对传动过程匣钵运动特性的影响。首先，基于柔性动力学建立匣钵辊道传动动力学简化模型，分析辊棒弹性变形及传送时匣钵运动特性，并通过实验验证了模型的有效性；其次，建立相应的匣钵辊道刚体动力学模型，通过对比分析刚性和柔性两种辊棒传送条件下匣钵运动特性的变化以及不同辊棒挠度下匣钵横向运动的变化，揭示辊道柔性对匣钵运动特性的影响。在此基础上，对原有辊棒进行了改进并开展实验验证改进方案的效果。结果表明：由于弹性变形的影响，匣钵在前行的同时，匣钵之间间隙出现了明显向外扩张趋势， 而当辊棒呈现刚性时匣钵则几乎无外扩现象；辊棒挠度对横向运动有重要影响，在辊棒挠度从0到2 mm区间变化时，其匣钵扩展间隙随挠度增加而呈增大趋势，而当辊棒挠度超过2 mm后，匣钵扩展间隙随挠度增加反而呈减小趋势。改进实验效果表明，适当增大辊棒刚度可显著减轻匣钵异常横向运动现象。

摘要:为了准确识别下肢功能障碍患者辅助行走中的跌倒、拖拽式异常步态，从多种用户群体的普适性与便捷性出发，提出了一种基于节点迭代型模糊Petri网的非接触式异常步态识别方法。首先，论述了康复训练机器人结构及辅助行走过程中跌倒与拖拽式异常步态的行为特征；然后研发了一种多通道近距离传感器阵列实时检测步态信息，并融合了步行方向意图向量提出采用步态偏离度、频率和躯干倾斜角度作为检测系统输入参数；基于模糊隶属度函数生成网络点燃机制，并建立节点迭代型模糊Petri网系统识别异常步态；最后进行了异常步态算子推理与多模态行走跌倒检测实验，表明该算法对使用步行康复机器人过程中异常步态识别率达到912%并提高了辅助行走的安全性与舒适性。所提方法可以应用于下肢行动不便人群使用类似助行器的日常起居与康复训练场景。