摘要:预应力钢筒混凝土管（PCCP）广泛应用于长距离输水和城市供水工程，其预应力钢丝在腐蚀、应力松弛、交变载荷及制造缺陷等因素作用下可能发生断裂，导致局部预应力损失、承载能力下降，严重时引发爆管事故。针对PCCP断丝隐蔽、管线跨度大及不停水监测需求，在阐述断丝成因与结构影响的基础上，系统梳理了声波法、电磁法和分布式光纤传感（DAS）等技术的监测原理、系统组成、研究进展及工程应用。比较结果表明，声波法适于捕捉断丝瞬态事件并实现在线预警，但易受传播路径和环境噪声影响；电磁法能够较直接地估计断丝数量及空间分布，但依赖设备标定和管道参数，传统内检方式还受停水条件限制；分布式光纤声学传感具备长距离、连续化和沿线定位的优势。针对现有综述中对技术融合趋势和未来科学问题讨论不足的问题，进一步总结了PCCP断丝监测从“事件识别”向“状态评估与风险预测”、从“单一传感”向“多源融合与协同”的发展方向。未来应围绕断丝信号与剩余承载力映射、复杂噪声下智能识别等问题，构建由声学或DAS在线发现、电磁复核、结构模型评估组成的多源融合体系，推动PCCP监测由事件识别向状态评估、风险预测等方面发展。该研究可为PCCP管道断丝监测技术选择、系统设计和工程应用提供参考。

摘要:为解决激光自混合干涉(SMI)测量系统在弱光反馈下方向信息提取困难的问题，提出一种基于随机森林(RF)与时频协同处理的方向提取与位移重构方法。首先，通过奇异值分解(SVD)方法对由LK模型生成的自混合信号进行去噪处理，对处理后的信号进行条纹谷值检测识别，并将信号分段成各单根条纹进行重采样。构建单个条纹的完整采样点作为特征集，利用随机森林模型学习条纹形态与运动方向的映射关系，稳健地获取目标运动的方向信息。训练好的模型对验证集和测试集的识别准确率分别为97.99%和98.99%，具有良好的泛化性能和鲁棒性。在此基础上，利用短时傅里叶变换（STFT）获得自混合干涉信号的时频谱，并结合随机森林模型得到的方向信息，提取出带方向信息的时频脊线，进而通过瞬时速度积分实现对目标运动位移的精确重构。仿真验证了该方法在含噪以及极弱光反馈和变光反馈强度情况下的重构性能。最后，搭建实验系统进行测量，实验结果表明对于非合作振动目标的位移重构误差为28.6 nm。该方法有效解决了传统算法中在弱光反馈下的方向判断难题，同时避免了需对系统参数进行精确估计的繁琐过程，尤其适用于弱光反馈以及真实可变光反馈情形下的微位移测量，对推进激光自混合干涉技术在纳米领域的非接触精密测量提供一种有效的技术路径。

摘要:熔融石英因具备宽光谱透射、高损伤阈值与优异稳定性，被广泛用作深紫外曝光与高功率激光系统的关键光学材料，但在193 nm高能脉冲辐照下仍可能出现透过率漂移、散射增强与表面损伤等退化现象，亟需在接近实际工况的条件下对其光学稳定性进行定量评估。为此，构建了一套基于193 nm准分子激光的熔融石英原位检测系统，系统集成激光准直、匀光光路、基于氟化镁分光片的双通道光功率监测光路、三轴扫描样品台以及红光辅助对准光路，并开发了包含设备控制、环境调控与数据分析的软硬件一体化平台。系统通过功率归一化、滤波、突变检测与趋势拟合以及空间统计采样等方法，实现熔融石英在193 nm辐照下透过率演变与损伤行为的实时追踪，可支持单点逐次辐照、多点序列辐照及长时连续辐照测试。实验结果表明，在单脉冲能量8 mJ、脉冲频率1 000 Hz、单点辐照时间约30 min条件下，系统能够有效抑制激光预热与热累积引起的测量漂移；与分光光度计的交叉验证显示，单点透过率退化量的最大误差为0.29%，平均误差为0.12%。针对160 mm×160 mm大尺寸样品的空间扫描测试进一步表明，样品平均透过率衰减为4.04%，且面内分布具有较好的宏观一致性。该系统为深紫外光学材料的设计优化、寿命评估与工程筛选提供了一种可靠的原位测量手段。

摘要:飞机机身重要承力结构多采用铆接方式装配，铆接部位内部极易萌生疲劳裂纹，及时发现裂纹并获取其位置、长度等信息，对结构损伤评估与维修工作具有重要意义。传统的无损检测技术难以在在役情况下对其进行检测，而脉冲涡流检测技术渗透深度大、检测信息丰富，对深层埋藏缺陷检测具有较大优势。针对飞机铆接结构铆钉孔埋藏缺陷的检测，设计了一种脉冲涡流旋转式差分探头，探头配备水平放置的矩形激励线圈和两个隧道磁阻（TMR）传感器，并开设中央圆孔以通过铆钉头部，减小结构干涉。随后，研究了绝对式探头与差分式探头的旋转检测原理，通过理论推导得到两种探头旋转检测的缺陷信号表达式，并分析两种探头的差异性。接下来，搭建脉冲涡流检测系统并对含有缺陷的铆钉进行旋转检测实验，结合实验结果与理论推导，提出构造旋转特征幅值曲线并提取其峰峰值作为旋转式差分探头的特征值选取方式。最后，对多层铆接结构不同参数的缺陷进行了检测，实验结果表明，研制的旋转式差分探头可对缺陷进行定位，能检测到最小缺陷的尺寸为4 mm×0.2 mm×1 mm(长、宽、深)、埋深6 mm，且缺陷特征幅值随缺陷长度的增加而增大。探头对比结果表明，旋转式差分探头的检测效果在线性度与检测灵敏度方面均优于绝对式探头。

摘要:针对两相涡街湿气测量中出现的过读问题，提出了一种基于涡街-扰动波高双模检测的过读校正与湿气分相流量在线测量方法。首先，基于电导法构建了环形液膜参数测量传感器，并完成了等效优化设计与标定。随后，在基于雾化混合的可调压湿气环雾状流实验装置上展开了实流试验，为确保低含量液相下流型的稳定演化，混合段顶部同轴安装了撞针式PJ10高压雾化水喷嘴。试验覆盖了多种载气工况和液相流量。通过对液膜厚度信号应用双阈值法区分扰动波与纹波，提取出扰动波高并进行了交叉验证。选取气相韦伯数和液相雷诺数作为表征气相高速剪切与液膜黏性耗散的无量纲参数，分别建立了扰动波高和涡街过读因子的参数关联式。最后，提出了一种基于迭代方法求解的湿气分相流量测量模型，并设定迭代收敛阈值为 0.1%，本算法在数次迭代内即可迅速实现收敛。结果表明，经校正后气相体积流量的最大误差由 12.1% 降至 ±1.0% 以内，预测不确定度为 0.61%；对于液相体积流量，全量程百分比误差 96.2% 的测试点控制在±15%以内，预测不确定度为 6.52%。本模型深入利用环雾状流的内部流动信息（扰动波高）进行过读校正，克服了传统方法的局限性，具有建模简单、在线监测实时性好的优点。

摘要:针对绝对式直线位移测量中双码道结构占用空间大、多感应通道幅相匹配误差易累积、以及紧凑安装条件下感应信号幅值低和信噪比不足等问题，提出了一种多频磁场耦合的单码道绝对式直线时栅位移传感器的设计方案。该传感器将粗、精测量单元集成于同一码道空间，采用双匝组合型激励线圈结构增强安装气隙内法向磁感应强度，并通过粗、精码道分时激励、非工作码道接地和外差降频处理实现绝对位移解算。首先，建立平面线圈瞬态磁场耦合模型，以平均法向磁感应强度、磁场标准差和归一化均匀性指标评价不同结构的线圈磁场分布特征；随后，基于对极数互质原理构建传感器模型，并对幅值不相等、空间正交偏差及磁场谐波等引起的周期误差进行分析；最后，通过有限元仿真和样机实验验证并测试传感器性能。仿真结果表明，双匝组合型激励线圈结构较传统时栅激励线圈结构平均法向磁感应强度提高21.26%，有利于提高感应信号幅值和信噪比。实验结果表明，传感器在206.4 mm有效测量范围内能够实现绝对位移测量，分辨力约为0.17 μm；在0.5 mm最佳安装气隙下，对极内误差峰峰值为5.63 μm，满量程误差峰峰值为6.42 μm。该传感器具有结构紧凑、感应通道少和工程实现性强等特点，可为小型化高精度绝对直线位移测量提供一种新的可行方案。

摘要:漏磁内检测是应用最为广泛的管道在线检测方式,但由于该项技术要求将管道磁化至饱和状态才能获取理想的检测效果，通常需要配有励磁系统；这将导致漏磁内检测器体积大、吸附力强,从而限制了该项技术在大壁厚、小口径管道中的有效应用。基于磁涡流效应的低磁化强度缺陷检测技术因其可在较低的磁化强度下对管道进行漏磁缺陷检测及内外壁识别,将突破传统漏磁在大壁厚小口径管道内检测中的上述限制;适用于该技术的测量传感器需在低磁化强度下有效检测及区分管道内外壁缺陷,同时具备体积小、能耗低的优点以满足检测系统的尺寸及功耗需求。本研究提出了基于LC谐振的低磁化强度管道磁涡流缺陷检测传感器技术。该技术将传感器线圈与LC谐振器结合作为测量传感器,将管道内外壁缺陷信息转换为频率信号。通过理论计算及有限元仿真对缺陷测量数据与频率关系进行分析,对刻有深度分别为50%wt、40%wt、30%wt、20%wt及10%wt、不同类型缺陷的15 mm厚钢板同时进行了对比实验。实验结果显示：低磁化强度电流范围内设计提出的测量传感器可以有效识别10%wt内外壁缺陷;Ⅰ型、Ⅱ型线圈传感器分别在谐振频率为500 kHz、1.5 MHz时取得最好的外壁及内壁缺陷检测效果。验证了提出的LC谐振式传感器可以在较低磁化强度下完成缺陷检测。

摘要:外参时空标定是探地雷达与相机数据融合的前提和基础，然而现有的标定方法存在观测目标难、误差累积大、时间不同步等问题。为此，提出了一种基于镜像反射靶标与距离约束的探地雷达-相机外参时空标定方法，该方法有效融合公共靶标、镜像协同和距离约束函数，实现在无场景先验信息的探地雷达-相机外参时空标定。具体而言，首先设计一套探地雷达-相机外参时空标定装置，通过引入镜像反射变换间接实现探地雷达与相机对公共靶球的同时观测。其次，提出一种融合Huber核函数约束和加权最小二乘的全局联合优化方法，有效抑制标定过程中误差累积。最后，利用距离约束函数来同步两种数据流：时间均匀分布的相机图像信息和空间均匀分布的探地雷达/轮式编码器距离信息，实现探地雷达与相机的时间戳精确对齐。实验结果表明：相较于传统的逐步标定法，该方法的欧几里得距离误差均值降低了67.73%，具有更佳的外参空间标定性能；相较于探地雷达-轮式编码器和轮式编码器-相机方法，该方法将累积偏移距离误差均值分别降低了92.81%、97.64%，有效抑制因时序错位导致的轨迹漂移。所提方法能成功的实现探地雷达-相机外参空间标定和时间同步，同时也提高了两类异构传感器数据融合后的整体精度和稳定性。

摘要:针对纳米时栅位移传感器在复杂工业现场长期运行过程中因栅尺损伤所导致的传感器可靠性下降问题，开展了栅尺损伤误差特性研究。传感器栅尺由矩形电极阵列构成，相邻四路电极为一个周期；栅尺上方为双正弦形感应电极，用于拾取感应信号。当栅尺出现损伤时输出信号会受到影响，进而引入测量误差。为了研究传感器栅尺损伤误差特性，将栅尺损伤分为了栅尺电极断裂损伤和划痕损伤两类。首先，采用分段面积积分方法建立了栅尺电极无损伤状态下的理论传感模型。在此基础上，建立了栅尺电极断裂损伤的分段面积积分数学模型和划痕损伤的电场仿真模型，分别分析了栅尺电极断裂损伤和划痕损伤误差特性。理论分析表明：单路栅尺电极纵向断裂损伤会导致该路输出信号幅值减小，主要引入周期内一次谐波误差，并且误差随着电极断裂高度的增加而增加；当多路栅尺电极横向断裂时，会导致多路输出信号幅值不等，周期内主要表现为一次谐波误差；栅尺电极存在划痕损伤时对传感器测量精度影响不明显。最后，采用印刷电路板（PCB）工艺制作了传感器样机，搭建了实验平台，实验结果验证了理论分析的正确性。研究为后续提高传感器的长期性能可靠性和环境适应性提供了理论基础。

摘要:多自由度角位移传感器是精密运动控制与高端装备的核心器件，其测量范围与测量精度常存在相互制约的矛盾。针对现有球面二维时栅角位移传感器在α方向仅能实现0°~40°测量，难以满足宽范围应用需求的问题，以扩展测量范围为首要目标，系统开展了定子极片形状的优化设计与性能对比研究。基于有限元电场仿真，在保持激励频率、幅值、传感器尺寸等参数一致的条件下，依次提出了3种改进型极片结构，并与初始极片结构进行全测量范围内的误差和谐波特性的仿真对比。仿真结果表明，优化后形状通过将单个圆环沿正交方向均匀分割为4段独立弧形极片，有效解除了机械运动约束，同时利用对称布置实现误差平均化，其仿真误差在全量程内均显著低于前三者。实验采用与仿真一致的条件，搭建实验平台对所提结构进行验证。结果表明，优化后传感器α方向测量范围由初始的0°~40°大幅扩展至0°~220°，β方向仍保持全周360°测量能力；补偿前α方向峰峰值误差较初始结构仅增大0.22°，β方向仅增大0.66°；经傅里叶谐波补偿后，所提结构在0°~220°范围内α方向峰峰值误差为0.036°，表明在量程扩展5.5倍的前提下，精度损失控制在可接受范围。与现有多自由度角位移传感器相比，所提出的四段圆环式极片结构在兼顾宽量程与高精度方面具有显著综合优势。

摘要:地电极电流场透地通信(TTE)系统为地下强遮蔽环境中的信息传输提供了一种有效手段。发射端负载阻抗决定了注入大地电流的大小,是影响系统传输性能的关键因素。然而,在固定电压激励条件下,现有透地通信传输模型通常以注入地层电流为起点分析系统性能,缺乏对发射端负载阻抗的定量建模,难以指导实际系统设计。针对上述问题,首先构建了由电极接触阻抗、导线阻抗和大地阻抗共同组成的负载阻抗模型。其次,基于各阻抗分量的物理形成机理,建立了导线阻抗和电极接触阻抗的等效电路模型,并推导出相应的数学表达式。通过测量系统整体负载阻抗,分离并提取出大地阻抗,进一步建立了大地阻抗与地层电导率之间的非线性回归模型,揭示出大地阻抗随电导率增加呈单调递减的变化规律。最后,在不同电极几何参数、土壤电导率和传输频率条件下,对所提出的负载阻抗模型进行了实验验证。实验结果表明,模型预测值与实测数据具有良好一致性,整体平均相对误差控制在了8%以内,且极低频工作条件下负载阻抗对频率变化不敏感,验证了忽略电抗分量的合理性。该研究填补了透地通信系统负载阻抗定量建模的空白,为深入理解地电流场透地通信系统的传输特性提供了理论依据,可为电极结构优化及相关系统参数配置提供参考。

摘要:针对毫米波雷达在远距离测距中回波信号微弱、易受噪声干扰导致检测不稳定的问题,提出一种结合轴向延伸介质透镜与连续峰值跟踪恒虚警检测（CFAR-PT）算法的远距离测距方法。首先,设计了一种具备轴向延伸结构的平凸介质透镜,通过CST电磁仿真优化延伸长度,实现波束压缩与天线增益提升；透镜采用聚四氟乙烯材料,直径40.62 mm,焦距30 mm,最优延伸长度9 mm,工作频段59~64 GHz。其次,针对介质透镜引入的回波能量在距离维分布不均的问题,提出基于连续峰值跟踪的CFAR-PT算法,在单帧单元平均恒虚警检测基础上引入上一帧目标索引作为位置约束,通过邻域筛选与幅值比较选取局部最大峰值,实现目标索引的稳定输出。最后,基于毫米波雷达芯片搭建实验平台,系统测距精度小于2 mm,在59~64 GHz频段开展中远距离测距对比实验。仿真结果表明,在全频段内天线增益均高于20.79 dBi,在中心频率61.5 GHz处增益达21.1 dBi,较传统平凸透镜提升1.2 dBi,3 dB波束角由8°减小至6.7°。实验结果表明,在中距离区间传统CFAR与CFAR-PT算法均能准确检测目标,在远距离区间传统CFAR因近距离高幅值噪声干扰产生虚假目标导致测距失效,而所提CFAR-PT算法通过连续帧位置约束有效抑制虚假目标干扰,实现稳定可靠的目标跟踪。证明通过透镜结构优化与检测算法改进的协同设计,能有效提高了毫米波雷达远距离测距的准确性与稳定性。

摘要:针对长线缆导致两线式1/4应变电桥难以精准调平与校准的难题，分析长线缆电阻对惠斯通电桥灵敏度的影响，发现长线缆电阻与应变片电阻处于同一量级产生的分压效应会引发共模失调并导致灵敏度不确定，传统T型调平结构无法同时解决这两个问题，提出一种新型1/4桥调平电路结构。通过在相邻桥臂引入可调电阻，拓宽桥路阻值补偿范围，从硬件结构层面解决灵敏度不确定问题。在此基础上，设计自校准应变测试系统，通过程控模拟开关切换校准通道与测量通道，利用校准桥臂电压实现灵敏度自动校准，有效抑制了线缆阻值偏差与器件离散性对灵敏度影响。建立改进调平电路数学模型，以校准相对误差最小为优化准则，结合校准电阻与误差的非线性关系，求解最优校准电阻值。进一步分析了系统灵敏度误差的来源和误差值，并通过元器件老炼与筛选等方法降低相对误差。在实验室环境下，分别模拟线缆长度和工作温度，对测试装置进行了测试。结果分析表明，所提电路长线缆电阻调平补偿范围可达0~120 Ω，系统信噪比(SNR)优于70 dB，自校准后灵敏度误差控制在1%以内。圆柱跌落动态实测中，应变信号SNR达70.16 dB，充分验证了该自校准电路的有效性与动态测量稳定性。该方案可为低成本长线缆应变测试电路的设计与工程应用提供参考。

摘要:长期运行的工业设备会持续涌现新故障模式，这对增量诊断维护决策的持续学习能力提出要求。但是，工程实际中普遍存在的少样本与类别不平衡问题，为高效持续学习带来挑战。为此，提出一种持续学习大模型，解决复杂条件下的增量故障诊断与维护决策问题。设计嵌入多尺度高效通道与空间注意力的宽核深度卷积网络，利用并行卷积分支同步捕捉振动信号瞬态冲击与周期调制特征，通过自适应筛选关键故障频段来提取高判别性故障表征。提出随机记忆回放结合可扩展线性分类器的增量学习策略，随机留存少量历史类别范例参与后续训练。在增量学习阶段保持历史类别权重不变，仅扩展分类层参数以缓解长周期持续学习的灾难性遗忘问题。设计投影适配层将数值故障特征映射至大模型词嵌入空间，搭建振动信号与文本语义的跨模态对齐框架，借助低秩适配策略微调注意力层低秩矩阵完成领域适配，驱动大模型输出类增量诊断维护决策结果。所提出的持续学习大模型在设备运维公共数据集和自有齿轮箱试验台上进行实验，并开展多组对比分析与消融测试。结果表明，该模型在少样本和类别不平衡场景下均表现优异，其增量故障诊断维护决策的学习遗忘率显著低于对比方法。

摘要:针对中远距离（1.0~3.0 m）视线测量中因成像尺度退化与大角度自遮挡导致的精度衰退问题，提出一种融合姿态引导与频域尺度补偿的双视角视线测量方法。首先，为突破单一近场数据集的验证局限，构建了中远距离双视角时空对齐数据集，完整保留了真实自然状态下眼-头动态耦合的复杂机理，为视线测量算法提供可靠的验证基准。其次，设计了头部姿态引导的动态特征调节模块，利用连续的6D姿态表征构建高维空间注意力语义掩码，通过自顶向下的先验约束，隔离并抑制因侧视透视畸变与物理遮挡引入的空间噪声。随后，为克服中远距离下眼部特征尺度急剧退化与拓扑细节丢失的瓶颈，提出尺度自适应高频补偿模块，通过双眼像素间距动态感知物理观测距离，并以此驱动尺度嵌入，结合频域二维离散余弦变换，自底向上重构在光学低通衰减中受损的高频眼动边界特征。最后，引入基于不确定性路由的多视角协同融合策略，在保障多视角空间几何物理一致性的基础上，该策略能够对受噪声干扰严重的单侧降质数据进行动态门控降权，实现跨异构视角特征的深度互补。实验结果表明，该方法在自建受控验证集与ETH-XGaze通用数据集上的平均角度误差分别降至3.52°与2.75°，展现出更优的测量精度与鲁棒性。

摘要:大型孔轴结构是直升机升力系统中的关键零部件，其装配质量直接影响整机性能与服役安全。在其视觉位姿测量过程中，单目视觉因视野受限难以在完整获取孔轴端面图像的同时保证测量精度，而增大工作距离又会导致成像比例下降，进一步降低局部测量精度。针对上述问题，提出一种基于多相机视觉的孔轴装配位姿测量方法。首先，引入目标共平面约束构建多相机图像平面到主相机像平面的统一映射模型，通过单应性变换实现多源图像特征的几何一致性表达；其次，提出基于关键点搜索的离散弧段椭圆拟合方法，利用像素级跳变检测确定弧段关键点对并以重心坐标平滑处理，结合超最小二乘方法提升非完整边缘条件下椭圆参数估计的精度与鲁棒性；最后，结合孔轴结构几何先验约束消除空间圆位姿计算的二义性，并采用基于正向投影几何距离的加权优化方法实现位姿参数的迭代求解。搭建了由4台工业相机组成的多相机视觉测量系统并开展实验验证，结果表明所提方法圆心测量精度为0.037 mm，法向量测量精度为0.053°，满足大型孔轴结构高精度装配的工程需求。该方法为大型构件视觉测量提供了一种兼顾全局覆盖与局部精度的有效技术方案。

摘要:海上移动目标跟踪是无人水面艇自主航行与态势感知的核心技术。激光雷达在海面应用中面临远距离点云稀疏、近岸动态干扰物误检及传感器噪声导致速度跳变等挑战,传统跟踪算法难以有效应对。为此,提出一种融合距离自适应聚类与多重约束的激光雷达海上移动目标跟踪方法。首先,基于激光雷达点云密度随距离平方反比衰减的物理特性,设计距离自适应基于噪声的密度空间聚类（DBSCAN）算法,通过邻域半径线性增长与核心点数指数衰减的参数模型,解决远距离点云稀疏导致的聚类失效问题。其次,引入融合运动方向一致性、速度波动分析、位置抖动检测和空间隔离度判定的多模态误检抑制机制,实现对近岸动态干扰物的精准过滤。再次,构建三重速度约束框架与动态撤销机制,从瞬时、原始和平均速度3个维度抑制传感器噪声引发的速度异常,增强跟踪鲁棒性。最后,提出距离自适应确认策略,针对近远距离目标差异化设定确认条件,平衡精确性与检测灵敏度。在近岸码头与开阔水域两类真实场景中开展实验:近岸场景多目标跟踪准确度（MOTA）达98.56%,精确率100%,多目标跟踪精度（MOTP）为0.41 m,实现零误检;开阔水域场景在本船运动且目标较远条件下,MOTA仍达94.89%,精确率100%,全程零ID切换。消融实验表明,距离自适应DBSCAN使误检数降低653个,空间隔离模块使误检数降低477个,两场景精确率均达100%,验证了所提方法在复杂海洋环境中的稳定性与适应性。

摘要:水下无人航行器的自主对接回收是其长期自主作业的关键环节,精确的水下环境感知和深度信息的实时获取是实现该任务的核心基础。然而现有的轻量化单目深度估计网络,在复杂水下场景中存在特征表达能力不足和边缘细节模糊的问题,为此提出了一种面向水下场景的改进自监督单目深度估计方法。该方法以轻量化单目深度估计网络(Lite-Mono为基础,设计了自适应解耦特征增强卷积模块,通过构建结构化特征增强机制,提升网络对水下场景多尺度特征的表达能力与边缘细节的感知精度。引入Depth Anything V2预训练模型生成高质量的伪标签辅助自监督训练,弥补水下真实标注数据不足的短板,并针对水下光照衰减与颜色偏移等场景特性对损失函数进行优化,设计了深度监督损失与边界加权损失,加强空间约束和边缘清晰度。以水下数据集FLSea为基准,通过消融实验验证各改进模块的贡献,结果表明,所提方法在水下深度估计精度上较基线Lite-Mono的绝对相对误差降低了29.3%,精度指标提升了27.9%,且边缘细节恢复效果更好,对复杂水下干扰的鲁棒性更强,验证了所提方法在水下场景单目深度估计的有效性与优越性。

摘要:针对视觉测量齿廓图像边缘异常引发偶然性测量误差的问题，提出了一种基于拉依达准则F范数齿廓亚像素边缘检测算法。首先，通过高斯滤波和灰度双阈值二值法，获取齿廓的像素级定位边缘；然后，根据渐开线性质和齿轮参数的计算公式，确定齿廓边缘过渡带内点Pk对应的10个渐开线齿廓参数，创建完整齿廓参数信息矩阵；根据渐开线形成原理，将齿廓边缘过渡带内的点逆向映射在基圆圆周上，通过对基圆相位角τi离散分割，实现对渐开线齿廓像素级边缘切向的等弧长量化分割，从而构造出Bertrand灰度曲面模型；最后，利用改进F范数和2σ拉依达准则，剔除Bertrand灰度曲面模型Σi内的异常测量点，再对筛选后的边缘过渡带的点利用灰度重心法检测齿廓亚像素边缘，获取亚像素级齿廓定位边缘，通过计算齿廓渐开线的初始相位角，实现齿轮齿距测量。试验结果表明：该算法测量单个齿距的结果与改进Bertrand灰度曲面模型齿距视觉测量算法测量齿距的结果接近，最大偏差为1.1 μm；该方法测量单个齿距的结果与三坐标测量机测量齿距的结果，最大偏差为2.3 μm，平均偏差为0.9 μm，标准差为1.4 μm。试验结果表明，提出的改进F范数灰度重心齿廓亚像素边缘检测算法能够快速、高精度检测单个齿距偏差。可以满足5级精度直齿圆柱齿轮的齿距测量精度的较高要求。

摘要:毫米波雷达可实现非接触式心跳监测,但从中准确重建心电波形仍是挑战。针对深度学习重建方法参数量大、计算成本高、难以在边缘设备部署,而单纯超维计算(HDC)方法表征能力有限、重建精度不足的问题,提出一种教师-学生超维学习框架(TS-HDL),在保持低推理成本的同时实现高精度心电波形重建。首先对雷达I/Q信号预处理获得胸腔位移信号,经自适应呼吸抑制扣除呼吸干扰后,采用最大重叠离散小波变换提取心跳主要能量所在分量作为模型输入。教师网络以轻量化一维卷积神经网络(CNN)学习雷达-心电图非线性映射,生成任务导向的高维投影矩阵;学生网络基于HDC利用该矩阵将输入编码为二值超向量,通过联想记忆和Hebbian更新实现ECG逐点预测与在线个性化微调。实验表明,所提方法在8/2划分下平均皮尔逊相关系数(PCC)达0.807,归一化均方根误差(NRMSE)为0.082;心脏事件计时中,R波中位绝对误差为5 ms,Q、S、T波中位误差分别为35、22和10 ms。留一受试者交叉验证中,NRMSE稳定在0.08~0.11,PCC均高于0.6。推理阶段学生模型可更新参数量仅0.02×106,单帧推理延迟2.64 ms,较卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)基线可更新参数量减少约36倍,推理速度提升约3倍。TS-HDL框架将深度学习的强表征能力与超维计算的轻量推理优势相结合,在保证高重建精度的同时大幅降低计算开销,支持在线个性化更新,为非接触式心电监测的边缘端部署提供了可行方案。

摘要:料位测量是工业自动化管理的核心需求，而毫米波雷达成像技术作为实现精确测量的关键手段，其料面轮廓的成像质量直接决定了监测的可靠性与精度。针对现有超分辨方法难以有效恢复清晰的料面轮廓且在低信噪比（SNR）下性能恶化的问题，提出一种基于迭代自适应方法(IAA)与全变差(TV)正则化联合优化的料面轮廓成像方法。首先，采用角反射器标定法补偿实际阵列通道的增益/相位不一致性，确保回波数据的可靠性。其次，采用IAA引导的迭代重加权最小二乘（IRLS）稳健求解算法，以解决传统IRLS算法求解TV正则项时因受噪声干扰易产生虚假轮廓的问题，即通过IRLS框架将非平滑正则化问题转化为可迭代求解的加权最小二乘问题，并利用IAA估计的角度功率谱的梯度信息作为空间先验信息，可获取各角度位置存在料面边缘的可能性，以此自适应调整TV正则化权重中各位置的惩罚强度，从而有效消除低信噪比环境下的虚假轮廓。进一步地，采用回波残差与协方差矩阵残差的反馈机制来更新正则化参数，解决超参数人工调节带来的不稳定性。仿真与实测结果表明，所提方法能够提升料面轮廓的成像质量，且在低信噪比条件下也具有鲁棒性。与IAA相比，均方根误差约降低76%，图像的交叉熵约降低7.8%；与TV-Sparse相比，均方根误差约降低6%，图像的交叉熵约降低3%。

摘要:在能源结构转型背景下，锂离子电池健康状态（SOH）的准确估计对系统安全运行与寿命管理具有重要意义。针对片段化充电数据难以充分表征退化过程、跨工况样本分布差异导致模型泛化能力下降的问题，提出一种物理-数据双特征融合的锂离子电池跨域SOH估计方法。首先，基于全寿命周期数据分析与电池退化机理，提取峰值电压、累计容量、峰值处dQ/dV值和峰值时间占比等物理特征；同时，以片段化充电电压曲线为输入，利用卷积神经网络（CNN）提取数据驱动特征。随后，通过物理特征与数据特征融合构建兼具机理可解释性和数据表达能力的退化表征，并引入最大均值差异（MMD）对齐源域与目标域特征分布，以提升模型跨工况迁移能力。为验证所提方法，在4种充放电工况下开展锂离子电池退化实验，采集39块18650型NMC电池的全寿命周期数据，并构建12组跨工况迁移任务。实验结果表明，所提方法在12组任务中均取得最低估计误差，平均均方根误差（RMSE）为0.022 3，平均绝对百分误差（MAPE）为2.05%；相较仅使用数据特征的CNN模型，平均RMSE和MAPE分别降低约52.6%和53.0%。在与长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）、Transformer、域对抗神经网络（DANN）及典型域适应方法的对比中，所提方法整体表现更优，并在MIT跨批次数据集上表现出一定迁移能力。结果说明，物理特征与数据特征协同建模及MMD域对齐机制能够有效提升锂离子电池跨工况SOH估计的准确性和泛化能力。

摘要:为探究由于挖掘机驾驶疲劳所致的上肢肌肉协同特征改变的问题, 提出一种结合离散小波变换与非负矩阵分解（NMF）的驾驶员上肢肌肉协同特征分析方法。 基于挖掘机模拟驾驶平台开展实验, 采集成年男性被试者10块上肢肌肉的表面肌电信号（sEMG）, 采用离散小波变换对信号进行多尺度分解, 通过软阈值处理去除噪声与基线漂移, 采用NMF提取肌肉协同元与权重, 结合协同激活程度与明显激活时间指标, 分析疲劳前后上肢肌肉协同结构与时序变化特征。结果表明, 方差贡献率（VAF）均大于0.95条件下确定协同元数量为2, 疲劳后挖掘阶段左右上肢协同元1由肱桡肌、指伸肌, 肱二头肌转变为肱桡肌、指伸肌, 协同元2由肱三头肌、斜方肌扩展为肱二头肌、肱三头肌, 斜方肌;回转与装车阶段左上肢呈现相同重组模式, 而右上肢协同组成保持稳定。挖掘阶段协同激活程度由84%和72%分别下降至81%和69%, 整体下降约3%;回转与装车阶段协同元1与协同元2激活程度分别由81%、76%下降至77%、74%, 整体协同下降约3%, 降幅小于挖掘阶段, 但明显激活时间变化率达17%。挖掘机操作疲劳会引起上肢肌肉协同元重组与时序改变, 其适应机制具有阶段依赖, 中枢神经系统通过改变协同激活时序与延长激活持续时间实现稳定控制。该研究可为挖掘机的人机协同控制及辅助驾驶提供分析方法和数据参考。

摘要:随机克隆卡尔曼滤波(SCKF)考虑了与相对观测相关的历史参考状态的不确定性,相比扩展卡尔曼滤波（EKF）在处理相对观测中表现出较高的精度,广泛应用于移动机器人和无人机（UAV）的状态估计等场景中。然而随着相机和激光雷达（LiDAR）等相对观测类型传感器数量的增多,SCKF中状态及协方差矩阵的维数显著增加。而矩阵求逆等运算的数据量相对于矩阵维数呈三次方增长，导致传统算法的计算复杂度大幅上升，这限制了SCKF算法在嵌入式系统中的应用。为此，提出一种改进的Consider随机克隆卡尔曼滤波(C-SCKF)算法，旨在实现多个相对观测场景下的状态高效降维与准确估计。该算法通过引入状态降维策略和Consider卡尔曼滤波(CKF)的误差更新方式，仅考虑克隆部分状态的不确定程度而不直接进行状态估计,将状态估计维数从原本随着相对观测传感器数量增加的15(N+1)维降低至固定的15维。不同于现有方法仅考虑一种相对观测，本研究推导了更为通用的SCKF表达形式，可以处理多种异步相对观测，并对比了N种相对观测情况下EKF、SCKF和C-SCKF的算法复杂度。数值仿真和实测实验结果表明,在保证多源导航精度与传统SCKF算法相当的前提下，C-SCKF算法的计算速度比传统SCKF提升了约5倍。该算法有效缓解了高维矩阵运算带来的计算量问题，更适合部署于算力及功耗资源严格受限的车载或航载嵌入式设备中。

摘要:薄壁件铣削过程中易出现较大加工变形而影响加工质量，传统研究多局限于固定的工件-刀具组合，采用仿真或实验建立加工变形的单一精度近似模型，存在仿真耗时长、泛化性差等问题。为此，提出一种变刀具下基于变可信度近似模型的薄壁件铣削变形高效预测方法。首先，基于有限元仿真获取源刀具下充足铣削参数组合的薄壁件加工变形值，并依据余弦相似性度量准则筛选目标刀具下少量代表性铣削参数组合，计算相应的变形仿真值；然后，利用仿射变换与目标域数据更新源域变形数据，以缩减两域间薄壁件变形特征的分布差异；最后，以更新后源域数据为低可信度信息、目标域少量数据为高可信度信息，通过协同克里金(Co-Kriging)模型融合高、低可信度信息，建立以铣削参数为输入的目标域薄壁件加工变形预测模型。以L型TC4钛合金薄壁件为对象，采用两把不同螺旋角立铣刀开展实验验证。结果表明，当目标域标记样本比例为0.4时，所提方法预测的薄壁件加工变形平均绝对误差百分比均值为8.94%，低于仅利用已标记样本建模所获得的10.69%；在各标记比例下，该模型预测精度均优于随机选点、无仿射变换及迁移学习等对比模型，验证了所提方法在保证预测精度的同时可减少新刀具下对样本量的依赖，为薄壁结构变工况铣削变形控制提供了高效的建模手段。

摘要:动态目标直接影响基于激光雷达的同时定位与建图(LiDAR SLAM)的定位精度和建图质量,进而对自主导航、空间规划等实际应用构成安全隐患。然而,现有研究存在依赖启发式阈值、需要丰富特征、模型结构复杂以及实时性欠佳等局限,因此提出一种稳健的级联式点云运动状态判断方法。首先,构建包含6帧点云的滑动窗口,基于其中各帧点云聚类结果,采用一种质心双重配准策略建立同目标点云簇的连续配对关系,以此分别构建5个单位长度的相对位置变化向量和点云密度变化向量。其次,针对上述两种特征描述向量,采用局部离群因子(LOF)将前者在零向量处聚集的点云簇标记为稳定静态,在剩余点云簇中将后者在零向量处聚集的对象标记为稳定动态。最后,通过适应优化核密度估计(KDE)算法获取点云簇内部坐标峰值分布,并在窗口内评估峰值稳定性以识别遮挡或视场变化导致的不稳定静态或动态点云簇。此外,每次更新窗口后,已被标记为动态的点云簇保持状态追踪,不再执行上述流程以大幅缩减处理耗时。实验表明,本研究相应的动态点云簇正确检测率达到0.928 2,静态点云簇错误检测率仅为0.043 6,单帧点云处理耗时为28.15 ms;在实测场景中,性能优于对比方法,并展现出更强的稳健性和适用性。

摘要:针对复杂环境下传统声源定位算法精度不足、稀疏贝叶斯求解复杂度高、收敛慢等问题，提出一种并行子阵列块稀疏贝叶斯学习（PS-BSBL）的声源定位算法。设计离线子阵列划分（OSP）算法，通过协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)差值优化的阵列权重设计与 Leiden图聚类算法，将麦克风阵列与空间网格划分为匹配的子阵列和子网格空间，每个子阵列在各自对应的空间并行求解降低全局求解规模。构建PS-BSBL框架，采用逆高斯先验与 Gamma 先验分别建模稀疏超参数与噪声精度和变分贝叶斯实现后验近似；针对贝塞尔函数无法消去的场景，提出多步惯性牛顿迭代（MSI）加速超参数更新，提升剪枝效率与收敛速度。实验结果表明，所提OSP算法相比块对角近似算法可使快速变分块稀疏贝叶斯学习(F-BSBL)、期望最大化BSBL(BSBL-EM)、加权BSBL(W-BSBL)算法运行时间平均降低平均时间降低百分比为97.61%、87.63%和87.82%，归一化均方误差(NMSE) 降低平均降低86.53%，16.64%、24.13%；PS-BSBL算法收敛速度较组稀疏快速边缘化BSBL(g-FMLM)算法、快速边缘化BSBL(BSBL-FM)分别提升99.80%、99.85%，NMSE分别降低51.30%、8.92%；在-10~20 dB 信噪比下，PS-BSBL 的角度均方根误差(RMSE)较基于L1范数和奇异值分解的稀疏重构算法(L1SVD)、离网格稀疏贝叶斯学习(OGSBL)、基于卷积神经网络(CNN)的方法、基于残差网络(ResNet)的方法平均降低65.11%、20.86%、81.59% 、78.45%，在低信噪比、欠定、大规模阵列场景下鲁棒性更优。

摘要:无线电能传输技术(WPT)通过非接触方式实现电能传输，在电动汽车、医疗植入及工业机器人等领域具有重要应用价值。利用磁场耦合式无线电能传输(MC-WPT)的强耦合以及电场耦合式无线电能传输(EC-WPT)的抗偏移性优势结合为电磁混合场耦合无线电能传输(HC-WPT)，在提升功率密度的同时提高传输功率。针对现有混合无线电能传输系统皆未考虑线圈与极板之间分布电容的局限，构建了分立型集成式电磁混合场耦合WPT系统。首先，建立了以发收线圈作为磁场耦合能道而屏蔽铝板作为电场耦合能道的集成式耦合机构，揭示了分布电容的组成、连接方式并给出了耦合机构的等效全模型。接着，建立了输入源分别作用下的计及交互耦合的电、磁场能道等效模型，将两路能道的交互耦合参数化，并给出了磁场LCC-S、电场LCLL-LC的分立型谐振网络的参数配置方法。然后，分析了HC-WPT系统的传输特性，明确了磁场能道呈现出恒压输出特性，而电场能道则表现为耦合机构恒定激励特性。提出了以两能道输出功率比为调控目标的功率分配策略，通过调控电场能道的输入电压，实现了在耦合条件变化下两能道间的功率平衡分配。最后，搭建了50 mm传输距离770 W的分立型集成式电磁混合场耦合无线电能传输系统样机，验证了谐振参数配置方法和功率分配策略的有效性。

摘要:快速反射镜(FSM)作为捕获、跟踪与瞄准(ATP)系统的关键执行机构之一，其控制器参数直接影响系统的动态响应性能与跟踪精度。针对模糊PID控制器参数维度多、耦合强，人工整定难以兼顾快速性与稳定性，且实际硬件中驱动幅值限制、测量噪声和柔性机构振动会进一步增加参数整定难度的问题，提出一种融合多策略增强粒子群算法(MEPSO)的快速反射镜模糊PID参数寻优方法。首先，引入优化拉丁超立方抽样(OLHS)、种群动态干预和参数自适应3种策略对粒子群算法(PSO)进行改进，以提高初始种群覆盖率、抑制迭代过程多样性衰减，并协调全局探索与局部开发能力。其次，构建包含上升时间、调节时间、超调量、时间乘绝对误差积分、稳态误差及工程惩罚项的复合代价函数，引导算法搜索满足驱动幅值限制和响应稳定性约束的控制参数。然后，通过基准函数测试验证所提算法的全局寻优能力，通过多模型仿真和快速反射镜阶跃响应仿真验证参数寻优方法的控制性能，并进一步开展dSPACE硬件在环(HIL)实验验证其工程可实现性。dSPACE实验结果表明，在0.1°阶跃指令下，与传统粒子群算法优化的模糊PID控制器参数相比，所提算法使超调量降低约80.9%，调节时间缩短约31.3%，稳态平均偏差进一步降低。研究结果表明，所提方法能够提升快速反射镜系统的响应平稳性、跟踪精度和工程适用性。

摘要:针对四旋翼无人机旋翼电机以及传感器故障同时故障情形，提出利用广义滑模观测器（GSMO）与复合连续非奇异终端滑模（CCNTSM）相结合的鲁棒容错姿态控制算法，旨在实现多重故障下的高精度姿态跟踪与强鲁棒稳定控制。首先，为解决执行器与传感器故障难以区分与同步重构的问题，采用状态增维技术将两类故障扩展为广义系统的增广状态变量，构建统一描述的广义系统模型。在此基础上，设计自适应广义滑模观测器，通过自适应增益调节与滑模补偿项，实现旋翼电机以及传感器等多种故障的同步解耦与精确重构。其次，基于旋翼电机以及传感器故障重构信息，设计复合连续快速非奇异终端滑模控制器，该控制器采用非线性滑模面结构，保留终端滑模有限时间收敛优势，同时通过自适应增益和连续切换函数有效消除传统滑模控制的高频抖振。最后，通过仿真验证了该方法在故障和干扰场景下的有效性与鲁棒性。结果表明，在3组强度递增的故障场景下，滚转通道故障后均方根误差均控制在0.031 3°以内；在滚转角传感器完全失效、俯仰角偏置0.2 rad与俯仰效率40%的复合故障下，系统姿态跟踪误差仍能保持高精度收敛。与现有方法相比，本文控制方法在极端故障工况下的跟踪精度提升约一个数量级，抖振能量降低两个数量级。

摘要:针对传统有限控制集模型预测控制参数敏感性强、周期性寻优计算负担大及数字控制延迟劣化电流质量等问题，提出一种并网逆变器自适应事件触发无模型预测控制策略。该方法以并网电流误差为滑模变量构建无模型电压矢量评价函数，引入零矢量偏置与开关状态二次筛选，兼顾系统动态响应、稳态纹波抑制与开关损耗优化；融合自适应误差阈值、滑模趋近方向及电网电压动态变化设计复合事件触发机制，实现电压矢量按需寻优；采用带遗忘因子递推更新的电流增量查表法，通过状态外推有效补偿一拍控制延迟。仿真结果表明，滤波电感降至标称值50%时，所提方法并网电流总谐波畸变率为2.29%，较传统有限控制集模型预测控制与基于电流差的无模型预测控制分别降低42.75%和10.89%，可在电压跌落、电网不平衡、背景谐波及弱电网工况下稳定运行。实验结果表明，电感参数失配时，该方法电流总谐波畸变率为2.79%，参考电流突变调节时间为0.582 ms，在线寻优次数减少60.54%，平均执行时间降至10.41 μs。开关状态二次筛选可使平均开关频率与开关损耗分别降低12.88%和12.09%，延迟补偿可将谐波畸变率由2.62%降至2.38%。以上结果表明，所提方法可有效提升系统参数鲁棒性、动态响应速度、并网电流质量与实时运算性能，展现了良好的工程应用价值。

摘要:输油气管道作为国家工业的关键基础设施，其巡检需求日益趋向复杂化与精细化。针对现有管道机器人在复杂管网中面临的变径适应性差、非共面连续弯管通过率低及控制系统复杂等难题，提出并研制了一种基于主动壁压调节的自适应V型管道机器人。首先，系统采用双支撑舱对称布局与中间关节驱动的新型架构，提出基于关节电机堵转特性的主动式张力调节方法，实现了在110~160 mm变径管道范围内的可靠贴壁与自适应稳定行走。其次，为解决空间非共面连续弯管的通过性问题，创新性地提出了一种基于关节导纳控制的被动过弯机制。该机制摒弃了传统依赖多维力传感器与复杂轨迹规划的闭环控制模式，建立了基于电机电流限幅与物理交互的导纳动力学模型，使机器人在纯物理交互引导下自主完成“碰撞-偏转-寻径-恢复”的平滑过弯，并有效克服了垂直爬升与过弯过程中的自重影响。最后，搭建了包含水平、垂直、90°连续弯管、变径管段以及多障碍物环境的真实管网场景进行实验验证。结果表明：该机器人能以不同初始姿态在非共面弯管中平稳通过，并在变径段与垂直段保持充足的壁面附着力与越障能力，验证了所提机制的有效性与系统的高环境适应性。