摘要:随着人工智能技术的发展，智能化已经成为未来航空发动机产业的发展趋势之一，航空智能发动机成为近年来的研究热点，其发展将会带来新一轮航空工业的技术革命。本文阐述了航空智能发动机的研制背景，分析了航空智能发动机在航空工业的2例成功应用案例,重点探讨了航空智能发动机在智能控制、智能健康监测与故障诊断等方面的研究现状，以及航空智能发动机发展的关键问题。最后，总结了工业大数据背景下航空智能发动机在数据管理、信息交互、信息融合、诊断时效性、寿命预测等方向的发展趋势。

摘要:为解决由于无人机故障数据缺乏且无故障标签而造成的无人机故障诊断、健康管理等工作开展困难的难题，提出了一种基于飞行控制系统仿真模型的全数字仿真的故障数据生成方法。详细分析了执行机构和传感器的故障模式及对应的数学模型。在明尼苏达大学无人机模型上，进行故障注入与故障仿真，生成故障数据，同时分析了不同故障类型、注入节点和幅值大小对故障数据生成的影响，总结了一套基于仿真模型生成故障数据的方法。所提出的方法利用了数字仿真操作简单，故障注入方式灵活、无人机机理表现充分等优点，可方便模拟无人机实际飞行过程中故障发生时间及故障模式的随机性，对改善目前无人机故障诊断领域缺少有效故障数据的现状具有重要意义。

摘要:航天器作为一类集合结构、热控、电源、姿轨控等的复杂系统，遥测数据是地面判断其在轨性能的唯一依据，而有效的异常检测是保证航天器在轨可靠运行的基础要素。针对遥测数据连续、离散样本混合且样本变化高度关联于指令的数据异常检测问题，提出一种基于集成长短期记忆网络（LSTM）的航天器遥测数据异常检测方法。利用LSTM强大的非线性建模能力，结合矩阵范数实现对遥控指令的多模式挖掘，并通过多LSTM预测模型的构建以及有效集成，提升模型对于航天器复杂工况的适应性，进而有效标记遥测数据中的异常。通过对NASA公布的2个类型航天器的遥测数据进行实验验证，结果表明，与基于LSTM的遥测数据异常检测方法相比，所提出的方法异常检测率提升明显，尤其适合检测上下文类型异常。测试结果验证了方法的可行性，可为航天器地面运控提供有效的数据判读能力。

摘要:退化过程建模与预测作为设备健康管理的基础, 是降低运行风险和维护成本的有效途径。为解决实际中退化过程所表现出的随机性、非线性和多阶段复杂性，提出了一种基于函数主元分析的多阶段退化过程自适应建模与预测方法。通过将退化测量值视为连续函数的离散采样值，从而将退化建模问题转换为函数型数据分析问题。在此基础上，利用函数主元分析方法对退化数据进行降维，提取设备退化的共性信息以及个体差异性信息。结合贝叶斯推理，利用在线监测数据更新退化模型参数，实现健康状态的在线实时预测。最后，将所提的方法用于散热风扇的加速寿命试验数据，验证了本方法的有效性。结果表明，所提方法可以地很好建模多阶段的复杂随机退化过程，具有潜在的工程应用价值。

摘要:电流信号具有易采集、不易受环境噪声影响的优点，为难以通过振动传感器采集信号的特殊设备提供了可行的监测诊断思路，但电流信号也存在故障特征难以提取等问题。为此，将改进的动态统计滤波与深度卷积神经网络（DCNN）结合，提出一种基于电流信号进行机械设备智能故障诊断的方法。引入综合信息量指标(SIpq)优化滤波效果，基于改进的动态统计滤波方法，使不同状态信号间的特征差异最大化，以提高状态识别精度；通过交替堆叠特征图尺寸不变的卷积层与逐层递减的池化层，构建DCNN，提取电流信号中的高维故障特征。将动态统计滤波后的特征增强图像输入DCNN，识别故障类型。为验证方法有效性，以不平衡、不对中、松动3种故障为对象进行故障类型识别，分析结果表明，所提方法可有效识别故障类型，与传统的ANN、CNN等其他方法对比具有较好的识别精度。

摘要:电力负荷预测为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。随着智能电网的全面发展，数据采集与监视控制系统（SCADA）获取数据量增加，数据的结构也更加复杂，负荷的频繁变化以及地区性的气象因素等都将影响负荷的预测的准确性。提出一种弹性网(EN)进行大数据降维以及花授粉算法(FPA)优化BP神经网络的短期电力负荷预测方法。首先采用弹性网对负荷和气象等高维大数据进行选择和降维。弹性网通过在惩罚项中添加L1范数和L2范数，兼具了最小绝对值收缩及变量选择（LASSO）和岭回归的优点，克服了LASSO降维时因为数据内部存在共线性和群组效应而影响降维效果的问题；然后，考虑到BP神经网络权值和阈值容易受到初值的影响、收敛速度慢以及容易陷入局部最优，引入花授粉算法（FPA）优化BP神经网络，通过与粒子群算法（PSO）对比得出花授粉算法寻优速度更快，效果更好。本文方法应用于实际电力负荷预测，结果表明能有效提高预测精度。

摘要:为了提高对辅机故障的事前预知能力，结合深度学习中非监督学习方法的优势，提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。以辅机的历史正常数据为训练集，利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系，同时引入批标准化(BN)算法优化网络性能。对于输入的观测向量，SAE网络给出相应的重构向量。构造基于融合距离的相似度表示观测向量与重构向量间的偏差，当辅机开始偏离正常状态时，观测值与重构值偏差增大，相似度下降至预警阈值即表明设备出现故障。分别利用某热电机组中速磨煤机的正常数据与故障数据进行测试与验证，结果显示引入BN算法的SAE网络具有更低的重构误差，同时能够在磨煤机跳闸前做出预警，表明所提方法可对辅机故障进行有效预警，具有一定的工程应用价值。

摘要:针对锌层重量控制过程中存在非线性和多变量的对象特性，提出一种基于正交试验设计、数值模拟及响应面法的锌层重量控制影响因素模拟与优化分析新方法。以单面镀锌层重量在100～400 g/m2之间的热镀锌生产过程为研究对象，采用试验设计（DOE）和现场数据采集方法获取实验样本数据，运用极差分析得到各因素对响应指标的主次顺序。根据实验结果推导出线性回归公式，并采用含交互作用列的正交试验对模型进行优化，以修正实验结果。结果表明：拟合得到的二次回归方程模型的复相关系数为R2=0997 6，P<0000 1。根据实验结果得出影响锌层重量变化的主次因素关系顺序是：吹气压力、带钢速度、吹气压力与带钢速度的交互作用、喷嘴距离、喷嘴缝隙、吹气压力与喷嘴距离的交互作用。

摘要:在旋转压电能量收集器结构中，通过对离心力的设计可使共振频率被动式跟随旋转频率的变化而自调谐，以达到宽频带的目的。然而该收集器的性能对参数的设计非常敏感，对该收集器的关键参数进行了分析优化。利用欧拉拉格朗日定理建立机电耦合方程，提出了调谐因子D的概念，将多个参数的设计集中到调谐因子中，大大提高了收集器的设计效率。通过数值仿真及实验对调谐因子的设计作用进行了研究，结果表明：在D＜1时，随着D的增大，带宽提高而峰值降低，在D≥1时，性能显著下降。在D=09时，与无离心力收集器相比，峰值降低了316%，6 dB带宽从06 Hz提高到7 Hz，提高了117倍。

摘要:随着机器人在高端制造业、航空航天、医疗等领域广泛应用，对其全位姿精度要求越来越高。采用激光跟踪仪对机器人末端执行器进行全位姿实测，研究基于几何参数标定的机器人精度提升方法。首先，建立了串联机器人（MDH）模型；其次，提出了基于拟随机序列产生初始位置的改进乌鸦搜索算法（ICSA）用于标定机器人几何参数，建立了用ICSA标定机器人几何参数目标函数的数学模型，给出了标定的详细步骤。最后，对Staubli Tx60工业机器人进行了实测标定，结果证实：采用提出方法能够快速标定机器人几何参数，标定后的机器人在工作空间内随机选择的测试点其平均绝对位置和姿态误差由标定前的0309 6 mm和0232 2°减小为标定后的0092 6 mm和0082 9°，精度大幅提升。该方法简单易实现，效率高，鲁棒性强，稳定性好，适宜于在位置和姿态均有高精度要求的机器人中推广应用。

摘要:基于我国时间基准UTC(NTSC)系统，开展北斗天线相位中心（APC）改正在精密单点定位（PPP）以及高精度时间比对中的应用研究。通过接收机实测的北斗数据以及国际GNSS服务（IGS）中心提供的北斗精密钟差产品、轨道产品和IGS发布的多系统APC改正文件，进行北斗精密单点定位数据处理。结果表明，APC改正前后的精密单点定位X、Y、Z 3个方向上的误差均方根分别为0011 0、0021 2、0009 5 m以及0002 6、0007 1、0003 7 m，可以看出修正后的定位精度具有明显的提高。同样在零基线共钟时间比对以及远距离时间比对方面，两接收机同源零基线比对结果的标准偏差由未进行APC修正前的0148 2 ns降到修正后的0093 0 ns；远距离高精度时间比对结果的标准偏差从修正前的0302 9 ns降低到修正后的0266 8 ns，时间比对的短期稳定度也有所提高。因此，随着北斗系统的建设以及国际GNSS服务分析中心的相关北斗精密产品的不断完善，北斗的服务精度将越来越高。

摘要:基于声弹性效应，采用临界折射纵波检测金属材料的残余应力有较为广泛的应用前景。然而临界折射纵波速对应力的声弹性效应较弱，这很大程度上影响了材料应力检测的分辨率。为了提高临界折射纵波波速检测精度，提出一种非线性分解技术(同步压缩变换)对临界折射纵波进行波形变换与重构，精确计算超声到达时刻。以1 060铝板为研究对象，基于有限元仿真软件分析了铝板中临界折射纵波的波形特性，以此为依据调节实验中的超声波信号从而提高实验中临界折射纵波的波形准确性。实验精确测量临界折射纵波在1 060铝板中的传播时间，并计算了铝板中的波速，误差不超过005%。实验结果验证了提出的临界折射纵波波速精确计算方法的有效性。

摘要:将分布式星敏感器作为空间目标的监视平台，需要将多星敏感器拍摄星图中的空间目标即时关联。星图中的空间目标为没有纹理、颜色等特征的弱小目标,无法利用经典目标关联算法解决。以对极几何约束为关联依据，提出一种分布式星敏感器下空间目标同步关联方法。对极几何约束能够描述多视图的内在射影关系，广泛应用于图像匹配和拼接问题，将其应用于目标关联领域。基于实测数据，进行300组星图的关联实验，统计出空间目标关联概率达90%，验证了算法的可行性，给出了关联门限的合理参考值并分析了造成关联错误的多种原因，基于蒙特卡洛法估算误判最大概率。实验证明本文方法在星敏感器工作中的抖动、测量偏差及少量干扰点的影响下有较理想的关联效果。

摘要:提出了一种两级真空喷射泵模型，应用于低温多效蒸馏海水淡化系统中，可以有效提高系统真空度与运行效率。在喷射器结构设计中，提出前后两级喷射泵的关键尺寸比为1∶2，为验证这一结构并同时研究喷射泵内部复杂流场，使用计算流体力学（CFD）仿真软件对喷射泵进行了建模和性能分析，展现了其内部流场特征。为研究一次流压力变化对喷射泵性能的影响，将二次流压力与背压固定，一次流压力从550 kPa增加到630 kPa，发现喷射泵引射比是一个先上升后下降的过程，引射比最大值为0073。固定一次流压力600 kPa，背压100 kPa，两级喷射泵可实现接近58 kPa的高真空度，表明此结构可有效提升海水淡化的系统运行效率，降低能耗。

摘要:为弥补常用红外波段激光大气透过率测量方法成本高或实时性低的不足，通过模拟计算分析研究，提出基于光源调制太阳光度计技术提取红外波段激光大气透过率的方法，提供一种成本低、操作简单、实时性强的有效测量方法。研制的光源调制型红外太阳光度计可测量宽波段大气透过率，再依据建立的宽带和窄带透过率关系进行修正，最终获取可应用的近中红外多波段激光大气透过率。实际测量结果与对比实验表明，与实验室自研的近红外太阳光度计相比统计误差小于4%，与POM02相比统计误差小于6%。红外调制型太阳光度计获取的实时结果不但可应用于激光大气传输修正中，也对评估激光通信和激光传输等具有重要意义。

摘要:鼓泡塔是一种广泛应用于能源和环境领域的多相流反应器，鼓泡塔中气泡的大小和浓度对于研究鼓泡塔中“三传一反”过程具有重要意义。采用高速摄像法和数字图像处理技术开展了鼓泡塔中内多尺度气泡尺寸分布测量研究，针对气泡识别过程中密集气泡易发生重叠的问题，提出基于曲率计算的凹点匹配与圆周拟合的重叠气泡分割与轮廓重构算法。搭建了鼓泡塔反应器实验装置，针对星型、均匀和方形3种不同进气孔形态的气泡分布器开展了实验研究，分析了不同尺度气泡的尺寸分布规律。试验结果表明：该算法不仅能够有效地从图像中提取轮廓清晰完整的气泡，而且能够对图像粘连重叠的气泡进行准确分割，从而可精确地获得多尺度气泡尺寸分布。随着气体流量的增加，小气泡的数量急剧增加，同时产生更大的气泡；气泡的最大直径和Sauter平均直径均随气体流量的增加而增大，且两者的比值基本保持不变，即分布器形式对气泡尺寸分布均匀性有影响，方形分布器产生气泡最均匀，气含率相对其他两种分布器更高。实验结果证明了图像分割与轮廓重构方法在气液两相流中气泡参数在线测量的可行性。

摘要:风电机组齿轮箱的故障频率和维修成本较高，有必要对其运行状态进行实时监测。非线性状态估计（NSET）算法有着对记忆矩阵依赖大、无法有效利用数据资源改善精度、实时性差等不足。为此，提出一种基于模糊软聚类和集成NSET的状态监测方法：使用模糊软聚类将历史数据分为边界有重叠的不同类别，实现工况的软划分并构造多个不同工况的NSET模型作为个体学习器；以参数回归方法作为结合器，可在不影响实时性的同时,使用大量数据训练参数以改善精度。用某2 MW风电机组的齿轮箱故障数据进行验证，结果表明，相比常规方法，提出方法的精度和实时性均更优；通过预测残差均值和基于残差构造的健康指数，能够灵敏、准确的反映齿轮箱的早期故障及其发展趋势。

摘要:针对桥梁底部病害人工检测的作业难题，介绍了桥梁检测机器人的工作原理，结合桥梁的结构化特征和视觉检测拍摄参数约束，研究了桥梁检测机器人作业规划与位姿优化方法。首先，提出一种以最佳拍摄模型约束的桥梁检测机器人拍摄作业位姿规划方法。在最佳拍摄规划方法的基础上，针对小箱梁桥梁和T型梁桥梁底部的褶皱结构，研究了以安全拍摄模型为约束的拍摄位姿优化方法，设计了结合拍摄偏角和拍摄距离的权重函数，推导了优化算法公式并给出了收敛证明。通过对不同拍摄参数的配置，进行了针对空心板桥梁的拍摄作业位姿规划方法仿真；针对小箱梁桥梁的结构，在位姿规划仿真结果基础上进行了位姿优化方法的仿真。最后以研制的桥梁检测机器人为对象，进行了现场测试与验证，仿真和实验结果均表明，该规划和优化方法符合桥梁拍摄检测的要求，具有很好的鲁棒性和实时性。

摘要:一般的测深侧扫声纳应用中，单独利用回波数据的幅度信息或相位信息获取侧扫图或测深图以展示海底细节特征。为提取侧扫数据中的微地貌信息，实现更高精度的海底地形探测，提出了两步循环迭代算法：首先利用原始测深侧扫结果数据对散射模型进行最优拟合，其次，引入亮度误差修正因子，改进从明暗恢复形状算法并迭代地形，保证其快速稳定的收敛，最终通过循环迭代获取了海底底质参数和精度更高、与真实地形起伏相关性更强的地形深度值。同时，利用Jackson海底散射模型，模拟测深侧扫声纳信号的发射接收过程，并利用其回波数据，验证本迭代算法的正确性和有效性。结果表明：该方法可以有效地修正地形，且接收信噪比越高，地形修正效果越好；在信噪比为20 dB时，相比于原始测深结果，修正后地形起伏相关系数提升524%，地形误差绝对值降低37%。最后，将该算法应用于测深侧扫声纳数据，通过修正前后地形图的对比分析，验证了本算法的可行性和有效性。

摘要:智能故障诊断与预测技术在工业实际中得到了广泛地应用，但仍存在以下局限性：1）将不同退化程度的同类型故障作为多种不同的故障模式进行分类识别，脱离了工程应用的实际；2）基于特定数据训练的诊断模型工况泛化能力差。针对上述问题，提出一种多任务特征共享神经网络，并将其应用于轴承的智能故障诊断与预测。首先，利用卷积神经网络（CNN）构建自适应特征提取器，从原始振动信号中提取深层次特征；其次，同时建立分类与预测的多任务特征共享诊断模型，实现故障类型分类以及故障尺寸预测。最后，通过凯斯西储大学轴承数据集验证了所提方法。试验结果表明：所提方法不但能同时实现对故障类型的分类以及故障尺寸的预测，而且具有较强的工况泛化能力。

摘要:针对现有室内人群数量检测方法存在适用场景范围受限、检测精度低等问题，提出一种基于深度神经网络的人群数量检测方法，无需被检测人员携带设备便可实现区域内人群数量检测。该方法采用多个WiFi传感节点覆盖室内区域，节点间通过相互探测信号获得交错WiFi链路数据；运用深度神经网络进行特征学习，提取人数变化对WiFi信号影响的关联特征，训练得到该区域人群数量感知模型；将实时采集的WiFi信号送入该模型即可获得人群数量的估计。采用所提方法在一个较为复杂的室内环境进行了实验测试，结果表明该方法能够准确实现室内人数检测，检测精度达到8223%,平均误差仅为037人；与现有其他机器学习算法相比，该模型具备更高的检测精度，适用于多种应用场景。

摘要:工程现场采集的滚刀振动信号掺杂噪声，致使信号特征难以提取。提出一种基于灰色准则与集合经验模态分解（EEMD）的滚刀振动信号降噪方法。首先将原信号进行EEMD分解得到若干个特征模态函数（intrinsic mode function, IMF），再根据提出的灰色准则对IMF分量进行极性一致化处理、均值化处理，计算出IMF1与其他IMF分量的灰色关联度，并按照灰色关联度将IMF分量降序排列，然后选择降序排列中前一半IMF分量进行软阈值处理，最终将处理后的IMF分量、未处理的IMF分量及余项进行重构，得到降噪后的信号。通过不同初始信噪比的仿真信号和实际加工中的滚刀振动信号验证了本方法的可行性和有效性，同时与EEMD结合相关系数降噪法、小波软阈值降噪法进行了比较，结果表明本方法的降噪效果更优。

摘要:针对低信噪比（SNR）下的供水管道泄漏振动信号用于时延估计泄漏定位误差大的问题,提出基于变分模态分解(VMD)和互谱分析结合的供水管道泄漏定位方法。首先,利用VMD将管道泄漏信号分解为若干个本征模态函数(IMF),对供水管道泄漏信号进行互谱分析确定特征频带;然后,利用IMF分量在特征频带内的能量比例作为选取准则来确定有效IMF分量,并对选取的有效 IMF分量进行重构;最后,对重构信号进行时延估计来确定泄漏点位置。为了验证所提泄漏定位算法的有效性,通过仿真和实验分别对互谱与VMD结合、互相关及VMD与相关系数结合3种方法进行研究。实验结果表明，以上3种定位算法的平均相对定位误差分别为253%,862%和1686%。

摘要:针对检重秤运动部件与外壳之间的相对运动以及机械固有频率点在外力作用下发生的共振对称量信号造成干扰，提出一种基于箕舌线改进的变步长最小均方（LMS）自适应陷波（ANF）的检重秤抗振动方法。通过分析检重秤振动来源与振动特性，并在共振状态下与滑窗滤波、巴特沃斯低通、巴特沃斯陷波以及固定步长LMS陷波等传统抗振方式进行仿真和实验对比，证明变步长LMS自适应陷波器对振动干扰滤除具有准确性与优越性。同时，在多种速度下运用该方法并结合滑窗与非对称切尾均值滤波在实际检重平台对检重结果进行最终处理，实现平均误差≤0171 g，标准偏差≤0240%，满足XIII(1)等级。

摘要:提出一种双螺线管套管结构的液压油液金属颗粒检测传感器。理论分析表明，套管结构传感器能够耦合外部螺线管线圈磁场强度和利用双螺线管线圈之间的互感，有效增加金属颗粒通过检测区域的电感变化量。选择电感变化量、平均噪声、信噪比作为传感器检测效果评价指标，对比实验的统计结果表明，检测相同粒径的金属颗粒，套管结构传感器不但未增加检测噪声，而且在电感变化量、信噪比方面都要优于单管结构传感器，随着铁颗粒粒径的增加，其检测效果的优越性越明显。检测直径为110~120 μm铁颗粒和铜颗粒时，电感变化量分别提升24和17倍，其检测信噪比均提升18倍。颗粒检测下限实验表明，套管结构传感器能够检测直径大于30 μm的铁颗粒和直径大于90 μm的铜颗粒。研究对提高螺线管型电感检测传感器的检测灵敏度具有参考价值。

摘要:针对微夹持器的大行程、低耦合等要求，采用桥式机构和杠杆机构设计了一种新型三级放大微夹持器。根据柔性机构学、弹性力学和动力学原理，优化了桥式机构的固定位置提高微夹持器的动态特性，建立了微夹持器的理论位移放大模型、耦合误差模型和动力学模型，获得了微夹持器的输出位移特性与动态特性。应用3D打印和线切割加工技术加工出微夹持器实体，通过理论、仿真和实验数据对比验证了理论模型的正确性，微夹持器的位移放大倍数达到了197倍，固有频率为223 Hz，与实验数据的误差均在10%以内波动，工作行程达到了750 μm同时耦合误差仅为工作行程的035%，实现了微夹持器大行程、高精度、低耦合和良好的动态特性。

摘要:电涡流传感器因具备无损检测、非接触测量等优异特性，广泛应用于工业生产等各领域中的微量位移测量、导电介质缺陷检测以及设备运行状态监测。然而，受限于线圈结构参数优化、检测电路创新设计和测量误差动态补偿等技术瓶颈，现有电涡流传感器普遍存在灵敏度欠佳、线性度不足、突变温度场下检测精度亟待提升等突出局限，直接制约着其在各类极限环境下高精度检测领域的推广应用。为此，在深入剖析和系统总结国内外电涡流传感器研究与应用现状的基础上，聚焦线圈结构、检测电路以及误差补偿方法，重点探讨了优化其核心性能的基本原理与关键技术，并对相关研究的发展趋势进行了初步构想与展望，以期为多维度提升传感器性能、根源促进其发展应用提供有效借鉴。

摘要:为了测量细胞外钙离子浓度对人血红细胞力学特性的影响，提出了一种基于光镊技术的细胞膜剪切模量测量方法。在倒置显微镜上集成光镊系统，可利用双光阱对粘贴微球的人血红细胞进行横向拉伸操控并分析细胞形变与光阱力的关系，从而测量得到细胞膜的剪切模量。通过测量不同浓度氯化钙溶液中血红细胞膜剪切模量，分析了血红细胞力学特性受细胞外钙离子浓度的影响。测量结果显示对比PBS中的正常血红细胞，经浓度为100、200、300、400和500 μM的氯化钙溶液处理过的血红细胞膜的平均剪切模量分别减少了78%, 203%, 344%, 484% 及 593%。为了验证测量结果，建立了血红细胞力学模型并对其施加单向拉伸力进行仿真，得到的仿真结果与测量结果一致。此测量方法为其他细胞力学特性的测量提供了参考。

摘要:在超声引导的微创介入手术应用中，仅凭超声图像难以实现对手术针实时、准确的跟踪。利用电磁定位系统结合超声图像实现微创介入机器人的穿刺导航任务。超声图像用于确定局部病变的位置，电磁定位系统用于对手术针进行实时定位和跟踪。为使二者有机结合，提出了一种基于伯恩斯坦多项式的误差补偿方法，对跟踪误差进行补偿；采用N线模型法对超声图像进行标定，并以此为基础完成手术针与图像空间的配准，进而提出了虚拟进针路径的概念，实现了电磁定位数据与图像数据的融合。为验证所提方法的有效性和可行性，对超声系统与电磁定位系统的结合性进行了实验研究；搭建了前列腺微创介入机器人平台，进行了多种角度下的靶向穿刺定位实验。实验结果表明：在使用尼龙作为机器人本体材料、钛合金材质手术针的前提下，所提方法对假体穿刺的平均精密度为114 mm，平均准确度为162 mm，能够满足前列腺介入手术的临床精度要求。