作业环境的实时信息是工业机器人智能决策的重要依据，针对三维环境信息检 测的实时性和自适应性，文中提出了一种基于双目视觉的机器人作业环境( 目标体或障 碍物的形状、尺寸和位置) 检测方法． 首先，将 Canny 算子和 Otsu 算法相结合，采用降采样 和压缩梯度幅值级策略实现目标边缘的自动检测; 接着采用基于灰度相关的边缘点分类 匹配算法对边缘点进行分类和匹配，解决了传统立体匹配难以兼顾效率与精度的问题; 然 后基于点云数据环形排序数据结构型式，提出了基于边缘曲率角的轮廓三维几何及位置 信息的自动提取方法． 机器人自主作业中实时检测动态环境实验结果表明，文中提出的方 法能准确地获取作业环境中物体的三维信息，正确分辨出作业目标和障碍物，检测平面尺 寸平均误差为 0. 65%，高度误差为 1. 69%，机器人能依据目标位置和动态障碍物的实时 位置实现预期的作业任务． 

基于柔性盘抛光的材料去除模型，提出了沿摆线轨迹的曲面抛光参数控制方法． 首先确定柔性盘与表面的接触状态，采用支持向量机方法建立下压力预测模型，确定接触 区的压力分布规律，并依据 Preston 方程建立材料去除模型，进而依据摆线半径和步距的 相对关系，将摆线分为单周期内存在2 个交叠区与 3 个交叠区两种情况，在去除模型基础 上将单道摆线分为两部分单独叠加，再根据交叠区宽度作总叠加，控制摆线轨迹参数实现 最优去除率分布效果． 去除率仿真实验和工业机器人抛光实验结果表明，精抛后工件表面 粗糙度达 0. 57μm，说明提出的摆线轨迹参数控制方法适用于高精度曲面抛光．

球体图像视觉伺服由于不变视觉特征的设计可获得良好的运动解耦特性，但球 体特征雅可比矩阵的计算依赖于若干未知三维参数，即被观测目标点的三维投影距离． 针 对球体图像视觉伺服特征雅可比矩阵未知三维参数的在线估计问题，文中提出了一种结 合线性时变系统持续激励引理的投影距离非线性观测算法． 首先结合统一投影模型对球 体特征运动学进行分析，然后根据持续激励引理设计系统状态的在线更新法则，在已知摄 像机运动及目标图像特征的情况下实现对未知三维投影距离的在线观测，并对观测器稳 定性进行了分析． 试验结果表明，该算法可有效实现对三维投影距离的在线估计，与基于 深度观测的间接估计方法相比具有更优的估计精度及观测动态特性，能有效地提高球体 图像视觉伺服控制的动态收敛特性． 

生坯加工是粉末冶金零件制造的一种重要方式，其加工过程中极易产生裂纹和 边崩等缺陷． 为了获得高完整性的已加工表面，文中研究了粉末冶金生坯边位印压时裂纹 的产生和扩展行为． 结果表明: 当印压载荷达到某一临界值时，裂纹萌生，并沿印压速度方 向近似呈直线缓慢扩展，然后转向试件外表面扩展，直至被裂纹包围的块状材料脱落; 裂 纹微观上呈锯齿形，与印压速度方向存在一小的夹角，锯齿形裂纹未深入到已加工表面; 裂纹扩展角随压头楔角的增加而降低，随印压厚度的增加基本不变; 裂纹长度随印压厚度 的增加而显著增加; 当压头楔角小于 70°时，裂纹长度随压头楔角的增加而增加，当压头 楔角大于 70°时，裂纹长度基本保持不变． 

在挖掘机工作装置结构的瞬态动力学分析中，既要考虑油缸刚度、结构刚度对动 态分析的影响，又要考虑得到准确的结构局部( 如焊缝) 应力用于疲劳分析，如按此要求 建立的整体精细模型用于动力学仿真，其工作量是海量的且不现实的． 为此，文中提出了 整体动态模型与局部子模型相结合的方法，用于挖掘机工作装置结构的动态计算; 采用梁 单元、弹簧单元等将整体结构等效为一个简单、高效的动态模型; 对复杂的局部结构再用 精细子模型求解，得到精确局部应力． 最后以某型挖掘机为例进行案例计算和试验测试对 比分析，计算瞬态应力峰值与测试结果的误差小于 8%，结果证明了所提方法和模型的正 确性． 

为有效提高全寿命分析的准确性，采用有限元法预测排气系统的疲劳耐久性; 将 名义应力法与动态疲劳分析方法相结合，提出了一种基于动态响应的全寿命分析方法． 该 方法采用模态频率响应计算结构在不同频率激励下的应力响应，进而以应力响应为疲劳 载荷并结合材料的疲劳特性和 Miner 线性累积疲劳理论，计算得到结构的疲劳寿命． 以某 型轿车排气系统为研究对象，分析其在发动机扭矩激励和振动激励下的机械疲劳寿命，仿 真结果表明，该排气系统的耐久性满足要求．

对 3 种复合吸液芯微细直径热管( 外径 2 mm) 进行了理论分析和实验研究， 3 种 吸液芯分别为铜粉丝网复合吸液芯( SMCP) 、泡沫铜丝网复合吸液芯( SMCF) 和复合丝网 吸液芯( MSM) ; 结合毛细极限理论分析了这 3 种热管的极限传热功率，并分析其在不同 充液率下的极限传热功率、轴向温度分布和蒸发冷凝热阻特性． 结果表明: SMCP、 SMCF 和 MSM 热管的最佳充液率分别为 110%、 95%和 90%，此时其极限传热功率均为 7 W，与 理论计算值接近; 3 种热管的轴向温差随着加热功率的增大而增大，其轴向温差最大值分 别为 4. 22、 4. 20 和 4. 90℃; 随着加热功率的增大，蒸发热阻逐渐增大; 充液率较低时，冷 凝热阻变化幅度不大，充液率较高时， SMCP 热管的冷凝热阻出现较大幅度波动，而 SMCF 和 MSM 热管的冷凝热阻相对稳定; 当3 种热管的充液率为各自最佳充液率且加热功率为 7W时，其蒸发热阻分别为 0. 437、 0. 493 和 0. 591 ℃ /W，冷凝热阻分别为 0. 167、 0. 106 和 0. 110℃ /W． 

多假设预测是视频压缩感知多假设预测残差重构算法的关键技术之一，但目前 的多假设预测算法对运动剧烈的视频序列依然存在计算复杂度高且质量不佳的缺陷，而 且由于观测值与真实信号是一对多的关系，只采用观测值的绝对误差和准则选择假设块 容易引入噪声，从而限制了重构质量． 针对这些问题，文中结合视频前/后景的运动特征， 提出了基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设预测算法( MH-DS) ，即利用菱形快速搜索 方式确定当前解码块的前景/后景的运动矢量，获得两个最佳搜索窗，从中搜索多假设匹 配块组; 在匹配过程中，采用融合最小均方误差和最大匹配像素统计的块匹配准则，以得 到更相关的假设块． 仿真结果表明，基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设算法能够有效 地降低重构端多假设预测过程的计算复杂度，与现有最优视频压缩感知预测－重构算法 相比，提升了预测精度和重构质量． 

为了从被噪声严重污染的观测数据中重构混沌信号，文中提出了一种基于相空 间重构和奇异谱分析的混沌信号自适应降噪方法． 由于混沌信号具有类噪声特性，传统的 奇异谱分析方法在处理混沌信号时难以辨识信号成分对应的奇异值数目． 为此，文中通过 在相空间比较混沌信号和噪声统计特性的差异来估计奇异值数，实现了自适应降噪． 对计 算机模拟生成的混沌信号和太阳黑子数的实际观测数据分别进行了降噪实验，结果表明: 文中方法能准确地估计奇异值数目并有效地重构原混沌信号; 与现有的混沌信号降噪方 法相比，文中方法在噪声抑制性能上有优势，重构的相图质量也更好． 

针对传统超再生接收机频率准确性不高的问题，提出了一种应用于低速率、短距 离无线传感器网络的基于晶体的超再生接收机． 该接收机使用晶体振荡器取代传统的由 电感电容或者电阻电容构成的超再生振荡器; 借助晶体超高的品质因数，该超再生接收机 实现了与晶体振荡器一样的接收频率准确度和稳定性，并且不受工艺、工作电压和环境温 度的影响． 文中使用 0. 18 μm CMOS 工艺实现了一个原型芯片，该芯片运用双向驱动电 路，克服了晶体起振慢和不易完全停振的挑战，实现了参考时钟振荡器按照超再生方式运 行和 －78dBm 的灵敏度( 1kb/s 数据率) ． 测试数据表明，该接收机的频率选择性改善达 50 倍，灵敏度中心频率偏离目标频率仅 7 × 10 －6，达到了参考级频率准确性的精度． 该接 收机外围电路只需一个晶体和少量电源滤波电容，为无线传感器网络等应用提供了一个 非常紧凑的方案，特别适用于无线内窥镜胶囊应用． 

通过压电器件进行能量传输在植入式生物医学领域具有良好的应用前景． 植入 深度是超声波无线能量传输系统的关键参数． 为了研究植入深度对传输效率的影响，设计 了一套水下超声波无线能量传输系统，通过调整发射器和接收器之间的相离来模拟不同 植入深度，采集了接收器的输出电压数据; 利用 SPSS 和 Matlab 软件，运用统计学方法对 实验数据进行分析，建立了线性回归模型，并对模型进行了校验． 实验结果表明: 超声波能 量传输效率与发射器和接收器之间的距离有关，接收器输出电压随距离的增大而减小; 所 建模型的拟合度达95%，预测误差小于 10%，具有较好的预测效果． 

为提高极限工况下自动驾驶车辆的路径跟踪精度并维持车辆行驶稳定性，设计 了一种基于线性模型预测控制的路径跟踪转向控制器． 该控制器以速度矢量方向角偏差 作为控制参考量，在计算过程中以理想质心侧偏角代替实际质心侧偏角，以提高跟踪精 度; 采用前轮侧向力为控制输入量，并应用仿射近似方法对后轮侧向力进行线性化处理， 以减小计算负担． CarSim 与 Matlab/Simulink 的联合仿真结果表明，该控制器能够在轮胎 处于附着极限的情况下维持车辆稳定行驶，且跟踪精度较传统控制器有明显的提高． 

针对基于暗通道先验的单幅图像去雾算法对天空区域恢复效果不佳，且运行效率较低的问题，提出了一种快速有效的单幅图像去雾算法。该算法首先根据颜色衰减先验建立场景深度模型，基于场景深度模型估计透射率；再基于局部一致性和暗通道先验得到粗透射率；然后，利用图像融合的方法，将基于场景深度模型估计的透射率与粗透射率融合，实现天空区域透射率的修正；最后采用导向滤波细化的透射率复原图像；并对复原图像进行色调调整。实验结果表明，本文算法运行效率高，并且有效地提高了复原图像的清晰度、对比度。

针对浮选槽低照度环境下采集的泡沫图像对比度低、边缘弱、噪声干扰等问题， 提出了一种结合自适应分数阶微分和非下采样 Contourlet 变换( NSCT) 的泡沫图像多尺度 增强算法． 首先对泡沫图像进行 NSCT 多尺度分解，根据低频子带的梯度特征构造自适应 分数阶微分阶次函数，结合改进的带亮度控制参数的 Tiansi 算子对低频子带图像进行增 强处理; 然后对各高频方向子带，根据能量分布特征自适应计算阈值，再结合尺度相关系 数去除噪声，并通过非线性增益函数增强边缘系数; 最后对处理后的图像进行 NSCT 重 构． 对不同大小类型的泡沫图像进行实验，结果表明: 与现有算法相比，文中算法改善了图 像的亮度，具有更高的对比度、清晰度和信息熵，保留更多的纹理细节，在有效抑制噪声的 同时气泡边缘得到明显增强，为后续的泡沫图像分割和边缘检测奠定了基础． 

为提高鼾声信号的信噪比，提出了一种传统谱减法和维纳滤波法相结合的睡眠 鼾声信号预处理方法． 首先利用传统谱减法对带噪鼾声信号进行初步增强，使用子空间投 影法将带噪鼾声投影到噪声和纯净信号两个子空间并得到信噪比，再由信噪比得到维纳 滤波器的传输函数，谱减法处理后的鼾声信号通过该滤波器后会进一步降低噪声． 对叠加 白噪声的鼾声信号的仿真结果表明，文中方法可获得高于谱减法和维纳滤波法单独使用 时的信噪比，降噪效果优于传统谱减法和维纳滤波法． 

Ambisonics 是一系列基于声场的空间谐波分解和各阶近似的空间声系统，其重 放声场方向信息的精确度与系统的复杂程度均随阶数的增加而增加． 由于听觉系统对水 平面空间信息的分辨率较垂直方向高，混合阶 Ambisonics 采用较高阶的空间谐波重构水 平面方向声场，而用较低阶的空间谐波重构垂直方向声场，以实现感知性能与系统复杂性 的折中． 文中以 28 +1 分层式扬声器布置为例，对混合阶 Ambisonics 重放的双耳重构声压 进行分析，并和传统的高阶 Ambisonics 重放及目标声源的情况进行比较，同时进行了虚拟 源定位实验验证． 分析和实验结果表明，对实际中可实现的扬声器数目与布置，与传统的 高阶 Ambisonics 相比，合理设计的混合阶 Ambisonics 在保持非水平方向目标声源重放性 能的同时，可改善水平面目标声源的重放性能． 

由于对 Ambisonics 重放的自由场声压误差和双耳声压误差的分析会得到不同的 结果，而双耳声压的误差更接近实际的听觉感知． 为此，文中通过对双耳声压误差的分析， 评估了扬声器数目对三维空间 Ambisonics 重放误差的影响． 结果表明: 在 Shannon-Nyquist 空间采样理论给出的上限频率附近，扬声器数目从低限 L2 增加至( L +1) 2 或者( L +2) 2， 能够有效地减小重构误差; 继续增加扬声器数目或者在更高的频率，双耳声压误差随扬声 器数目的变化关系将变得复杂; 文中结果修正和推广了现有文献的结论． 

 Docker 集群技术因其轻量级、部署简单、高效等特点而成为构建云计算平台的新 方案． 为了提升传统 Docker 集群调度策略的负载均衡性能和增加多任务并发调度能力， 文中提出了基于遗传算法的 Docker 集群调度策略． 该策略将多个任务合并成一个调度 组，并生成相应调度结果作为种群个体; 然后结合任务负载模式、节点当前负载状态及硬 件性能计算集群负载均衡值并作为个体适应度; 最后利用遗传算法筛选出全局近似最优 解作为调度结果． 实验结果表明，文中策略与目前流行的 Docker Swarm 的 Spread 策略、权 值调度策略相比，负载均衡性能和多任务调度效率均有了显著的提高． 

Logistic 映射伪随机数发生器( LM-PＲNG) 可用于生成均匀分布的伪随机数，但直 接生成随机数的数据分布均匀性不佳． 为此，文中根据 LM-PＲNG 直接生成随机数数据分 布的特性，设计了一种基于直方图优化法的改进 Logistic 伪随机数发生器( ILM-PＲNG) ， 并利用参数检验、均匀性检验及独立性检验分析了 LM-PＲNG 和 ILM-PＲNG 的性能． 3 种 数据规模下的测试结果表明: 在显著水平 α = 0. 05 下， LM-PＲNG 生成伪随机数序列的一 阶矩在数据规模 N = 103 和 N = 104 时可以通过检验，在 N = 105 时通过检验的比例为 60%，其二阶矩、方差和均匀性在本次实验中均未通过检验，通过独立性检验的样本数占 本次研究样本数的93. 3%; ILM-PＲNG 生成的均匀分布伪随机数均通过参数检验、均匀性 检验和独立性检验，其参数性与均匀性均随着生成数据规模的扩大而不断提高，独立性与 数据规模的关系不大; ILM-PＲNG 可以克服 LM-PＲNG 的不足，生成更良好的均匀分布伪 随机数，是一种性能良好的新型伪随机数发生器． 

针对液体火箭发动机高速轴承振动数据时域信号中隐藏的突变信号难以发现的问题，在时幅拐点曲线的基础上,提出突发信号特征频率算法,并构造出5个突变数值参数,通过这些参数对各类突发信号的突发特性进行放大,为进一步分析提供频率和时间线索.利用这些频率和时间信息,对突发信号进行准确分析.经理论分析、工程仿真和高速轴承振动数据分析验证，该算法能够捕获突变信号,使研究人员能够从海量数据和成千上万个频率中聚焦有价值的的突发信号,并对其展开进一步的工程分析和故障诊断.