金属纤维表面燃烧技术因其燃烧过程稳定、温度分布均匀等优势，成为目前燃气锅炉最具发展前景的低氮燃烧技术之一。基于有限空间金属纤维表面低氮燃烧实验数据，建立了三维金属纤维表面燃烧物理模型，并基于多孔介质阻力模型、金属纤维湍流模型、EDC燃烧模型进行了全预混燃烧数值求解，获得了有限空间金属纤维表面燃烧的火焰燃烧情况、热态烟气流场速度特性、炉膛内的温度场分布和燃料分布。考虑了不同过量空气系数的影响，得到了金属纤维表面燃烧快速型NOx和热力型NOx排放特性和平均生成速率分布规律。结果表明，不同过量空气系数下，快速型NOx比热力型NOx的生成速率更快，但受限于有效反应空间和反应持续时间，快速型NOx在炉膛中所占体积远小于热力型NOx；随着过量空气系数增大，热力型NOx的生成速率和排放量都逐渐减小。当α=1.6时，烟气出口的NOx排放为22.55 mg/m³，满足低氮燃烧的标准。因此，除改变火焰温度、氧气浓度和燃烧方式，通过控制过量空气系数来抑制热力型NOx生成，可有效实现工业燃气锅炉超低氮燃烧。

本文基于磁流体动力学（MHD）理论，对同轴双气室结构等离子体发生器中的电弧等离子体进行了数值模拟研究。研究旨在揭示电弧等离子体的分布特性和流场行为，进而分析外部参数与电弧行为的关系。研究采用了轴对称模型，结合流场与电磁场的耦合计算，探讨了电弧弧压、阴极斑点分布与气流参数之间的关系。仿真结果表明，电弧弧压对径向气流较不敏感，在所研究的参数范围内，径向气压波动对电弧弧压的影响幅度最高仅为4.2%，而与轴向气流速度则呈强正相关性，并通过拟合得到了关系式。经温度、速度分布分析显示，喷口的最高温度可达到3500 K以上，喷口性能足以满足点燃劣质煤并稳定燃烧的需求。此外，研究证实了同轴双气室结构在合理的气流设置下，可以使等离子体点火器兼备高功率和更长的电极寿命，揭示了同轴双气室结构的防烧蚀机制，即两路气流的交替冲扫作用：轴向气流主要控制输出功率；而径向气流则通过周期性波动控制弧根位置，避免发生单点烧蚀，从而延长电极的使用寿命。研究还在优化设计试验中确定了两路气流的平衡点，为未来等离子体发生器长寿命化研究提供了理论支持。

在面对电网故障导致的电压跌落时，为了解决构网型储能变流器在低电压穿越时的电流越限和电压支撑能力有限的问题，提出了一种计及低电压穿越电流限幅策略的虚拟同步发电机（Virtual Synchronous Generator, VSG）与静止无功发生器（static var generator, SVG）混合系统无功协调控制方法。首先，本文介绍了VSG的典型控制策略，并对其在不同程度电网电压跌落下的暂态特性功角曲线进行分析。随后，对已有的q轴优先限流策略加以改进，根据d轴电流减小值等比例减少有功功率参考值，得到了有功参考自适应的q轴优先限流策略。同时，针对电网电压严重跌落时单一VSG电压支撑能力有限的问题，建立了SVG与VSG混合系统模型，提出了相应的无功分配策略。最后，通过SIMULINK仿真验证了理论分析的有效性。结果表明：所提限流策略可有效限制输出电流，混合系统控制方法可以大大提升电网电压跌落时的恢复程度。

本文面向电力线信道提出一种名为融合降噪和全载波索引的差分混沌移位键控（Full carrier index differential chaos shift keying with noise reduction, FCI-DCSK-NR）的调制方案，该方案将降噪与全载波索引技术集成于差分混沌键控调制（Differential chaos shift keying, DCSK），以有效应对复杂的电力线信道环境，尤其是脉冲噪声引起的干扰。首先，该方案将除参考载波外的所有载波分为两类即第一类激活载波和第二类激活载波。两类载波将通过索引比特进行区分，索引比特选中的载波即为第一类激活载波，剩余的载波则作为第二类激活载波。之后，第一类激活载波和第二类激活载波将分别利用混沌信号及其希尔伯特变换后的信号传输第一类和第二类调制比特。此外，该方案通过在发送端的不同时隙多次发送相同信息，并在接收端对接收信号求平均，以降低脉冲噪声的影响。本文推导了FCI-DCSK-NR方案在电力线信道下的误码率（Bit error rate, BER）表达式，并通过蒙特卡洛模拟验证了其正确性。理论分析与仿真结果表明，所提出的方案能够有效应对电力线信道中的脉冲噪声。与传统DCSK和广义载波索引DCSK（Generalized carrier Index DCSK, GCI-DCSK）方案相比，该方案在误码率性能和数据速率方面均有所提升。

商业建筑短期用电负荷多步预测是城市有序用电和虚拟电厂调度的关键环节。商业建筑用电负荷时间序列具有强随机性、非平稳、非线性等特点，针对传统的迭代式多步用电负荷预测方法存在误差累积效应影响预测精度的问题，提出一种基于频率增强通道注意力机制(FECAM)—麻雀优化算法（SSA）—Informer的短期用电负荷多步预测方法。该方法在Informer编码器输出时域特征的基础上，采用FECAM对各特征通道间的频率依赖性进行自适应建模，进一步提取多维输入序列的频域特征，生成式解码器利用融合的时频域信息直接输出未来多步用电负荷序列。此外，由于改进Informer超参数设置缺乏理论依据，使用SSA算法寻优学习率、批处理大小、全连接维度和失活率的最佳组合。以广州某商业建筑全年用电负荷数据作为实际算例，结果表明，与其他深度学习模型相比，所提模型在不同预测步长(48，96，288，480，672)下的预测精度显著提升，具有更优的短期用电负荷多步预测性能。

在高速移动场景下，无线通信要经历时间和频率双选择性衰落，信道估计用于准确获取信道状态信息，其结果有助于提高通信性能。时频双选信道是一个描述信号在时间和频率维度上都具有选择性衰落特性的信道模型。针对时频双选信道估计问题，近年来深度学习方法被广泛应用，原本在计算机视觉和自然语言处理领域表现优秀的卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等被应用于信道估计, 但是它们专注于时序相关性及局部时频特征的捕捉,直接用于时频双选信道估计还存在着诸多挑战。本文提出了一种基于增强型深度残差递归门控网络（CEHNet）的信道估计算法。该算法将时频双选信道的时频网格视为二维图像，使用超分辨率网络（SR）重建信道状态信息，并且使用增加幅度特征的数据集预处理方法扩充数据集，引入Lasso回归作为约束加快网络收敛速度。实验结果表明，针对不同信道模型，该算法在导频数量较少时的估计性能优于超分辨率网络（SRCNN）等现有的方法，其收敛速度明显加快，在信噪比为22dB时比SRCNN方法提升了四倍。

在污水处理过程中，高效建模关键水质参数对于实现过程控制优化、异常检测和决策支持具有重要意义。然而，其过程数据普遍具有时序依赖性、多变量耦合性和工况非稳态性等特点，给精准建模带来了重大挑战。为解决这些问题，该文提出了一种基于平稳小波变换（SWT）和协同注意力机制（CA）的轻量多参数时序预测模型。该方法首先在对污水数据进行多尺度分解的基础上，利用平稳小波变换提取数据在不同尺度序列下的特征；然后，依托几何注意力与稀疏注意力构建协同注意力机制，以高效捕捉关键水质参数之间的复杂耦合关系及时序特征；最后，通过双投影层将逆小波变换重构后的特征映射为最终预测结果。在东莞某污水处理厂的实测数据集上进行模型训练与验证，并开展多步预测任务和部分数据可视化。实验结果表明，所提模型在24步多输出预测任务中，RMSSD较对比模型降低9.15%~37.70%；在其他预测任务中精度仅次于参数规模更大的TimesNet，体现了模型在轻量化与高精度间的有效平衡，验证了其在污水处理时序预测中的有效性。

基于自注意力网络的单通道语音分离技术近年来取得了显著进展。虽然自注意力网络在捕捉长序列上下文信息方面表现出色，但在实际语音场景中，其对于时间/频谱连续性、频谱结构和音色等细节的捕获仍有不足；并且，现有基于单一注意力范式的分离架构无法有效融合多尺度特征。本文提出一种端到端的时域全面注意力网络（TCANet），通过结合局部和全局注意力模块，共同解决单通道语音分离中的上述问题。局部建模采用S&C-SENet增强卷积的Conformer块，精细化捕捉语音频谱结构、音色等短时细节特征；全局建模设计了带相对位置嵌入的改进Transformer块，显式学习语音动态上下文的长时依赖；同时，通过维度变换机制衔接局部块内特征与全局块间关联，实现跨尺度特征协同优化。在基准数据集LRS2-2Mix、Libri2Mix以及EchoSet上进行的大量实验结果表明，本文提出的方法在尺度不变信噪比改善Si-SNRi、信号失真比改善SDRi上优于其他端到端语音分离方法。

超宽带(UWB)技术作为新一代室内定位技术的典范，在实际应用时常结合惯性导航系统(INS)优化定位中的非视距误差(NLOS)问题。但集中式信息处理方法无法有效区分NLOS误差来源，导致定位锚点出现冗余，造成信息浪费及成本提高。针对室内定位中的非视距误差识别和剔除问题，本文提出一种基于自复位遗传粒子滤波(SGPF)的UWB/INS室内定位方法，该方法以SGPF算法为媒介通过INS系统估计值对测量值中的NLOS误差溯源，提高了NLOS环境下的跟踪稳定性。首先，通过对物理锚点进行分组并配合虚拟锚点划分似然区域；再由NLOS误差识别策略通过INS系统的初步估计确定高概率区域并剔除NLOS锚点组与测量值；最后结合有效粒子数判别粒子集状态考虑是否启用遗传重采样优化粒子集多样性，提升算法鲁棒性。SGPF算法融合了标准粒子滤波和遗传算法两种算法的结构，可有效缓解粒子退化和贫化问题，在更低的粒子数与时耗下达到更高的鲁棒性。实验表明，在视距环境下SGPF算法只需PF算法30%的粒子数便可达到标准粒子滤波的定位效果且时耗远低于传统遗传粒子滤波。在非视距环境下，SGPF算法的平均定位误差为0.0552m，相比于传统粒子滤波与传统遗传粒子滤波分别提高了56.97%与48.94%。

电子增材制造技术在高精度微电子制造中具有重要应用价值，然而，在打印过程中存在速度波动导致墨滴落点精度低的难题，一直制约着电子增材制造打印质量的提升。为此，提出了基于LinuxCNC的“S型速度规划+恒间距喷射（S-shaped speed planning+fixed distance injection，SSP-FDI）”的协同控制策略。通过将传统数控系统速度算法优化为S型速度算法，有效降低运动冲击；采用恒间距触发模式实现墨滴间距控制，削弱速度波动对落点精度的影响。自主搭建了一套集成五轴运动控制与电子喷墨打印的实验平台，开发了相应的控制系统，设计了多角度折线以及电极对比实验。结果表明，相较传统的“梯形速度规划+固定频率喷射（Trapezoidal Speed Planning+Fixed Frequency Injection，TSP-FFI）”模式，SSP-FDI模式可显著降低墨滴落点精度误差；在基板温度为100℃时，20mm×20mm矩形电极打印实验中，补偿后的电极表面最大粗糙度降低至Ra 6 μm。在5组不同基板温度下，样件表面粗糙度平均下降幅度达18.79%，电阻率平均下降幅度达18.70%。可见，所提出的基于LinuxCNC的协同控制策略能有效提升复杂轨迹下的打印质量，为高精度电子器件增材制造提供了新的解决方案。

在航空航天领域，刚柔耦合结构凭借其高结构效率被广泛应用，但刚柔耦合效应的存在给振动主动控制带来巨大挑战。为解决这一难题，本文以为研究对象，开展振动主动控制研究。在研究方法上，首先搭建了三柔性梁耦合系统振动测控平台，利用压电传感器与驱动器实现振动信号的检测与抑制，在此基础上进行振动测量与控制算法设计。随后通过有限元方法结合哈密顿变分原理建立了系统动力学模型，在仿真环境下确定了系统自由振动主要模态振型，引入模态坐标后采用模态截断法获取系统状态空间方程。同时针对模型参数不确定性，运用小波分析和跳蛛优化算法对系统状态空间方程参数进行了精确辨识。此外，考虑到系统存在非线性和参数不确定性，设计了基于高斯隶属函数的模糊逻辑控制器，用于抑制柔性梁振动。仿真和实验结果表明，在相同控制饱和电压周期内，模糊逻辑控制器在抑制耦合三柔性梁振动时比大增益PD(Proportional and Derivative)控制表现更优，在大幅值振动快速抑制的同时，它能以更快的速度抑制小幅值振动，有效缩短系统达到稳定状态的时间，显著提升了振动控制效果。综上所述，本文设计的基于高斯隶属函数的模糊逻辑控制器，克服了刚柔耦合结构振动控制中非线性和参数不确定性的难题，相比传统大增益PD控制展现出更强的适应性和更高的控制效率。

电梯曳引机在制动动作过程中会产生较高声压级噪声，本研究提出基于粒子阻尼器的减振降噪解决方案。首先通过有限元仿真模态分析对制动轮及刹车片进行振动特性研究，并结合整机振动噪声测试结果得到的重点振动频率，确定关键振动模态。在此基础上，结合制动轮结构的对称性和空间布局特点，创新性地在制动轮内部设计可安装粒子阻尼器的空腔结构。研究采用EDEM-ADAMS联合仿真技术对固体颗粒参数进行优化，重点解决三个关键技术问题：1. 粒子材料选择需规避磁场干扰，最终选用纯铝作为阻尼颗粒；2. 通过离散元分析对粒子阻尼器在空腔结构内的能量耗散过程进行仿真；3. 结合多体动力学仿真优化阻尼器的粒子半径和填充率参数。实验验证阶段在半消声室环境下进行，设置5秒周期的定时制动控制策略，采用三轴传感器阵列采集振动信号，同步记录声压级数据。测试结果表明，安装粒子阻尼器后曳引机制动过程平均声压级降低20.7%，验证了该方案的有效性。本研究为电磁制动系统噪声控制提供了新的技术路径，具有显著的工程应用价值。

轻质高性能铝合金材料对航空航天装备轻量化具有重要意义，由此喷射成形快速凝固技术在高强铝合金的制备上受到了越来越多的关注。为满足航空航天大尺寸构件的研制需求，需要采用多喷嘴协同工作方式以获得更大的锭坯直径。在多个喷嘴形成的雾化锥以一定倾角在沉积界面扫描沉积过程中，确保熔体物质分布均匀，锭坯顶部沉积界面平整且稳定生长是获得高质量、沉积坯组织致密均匀的关键。沉积过程中多喷嘴的相关工艺参数直接影响了雾化熔滴在界面的扫描轨迹与物质沉积状态，对锭坯生长起到决定性作用。本文以形成形貌一致、沉积质量均匀的大规格锭坯为目标，基于微尺度扫描沉积高度，建立多喷嘴沉积界面生长过程行为模型（DSBM模型），利用沉积界面GA-DSBM智能调控方法对沉积过程中的相关工艺参数进行仿真计算与优化。通过喷射成形试验对寻优得到的工艺参数进行了验证，试验直径600mm锭坯的表面不平整高度差为7.52mm，符合工艺设计要求，验证了智能调控与优化方法的可行性。

针对球头铣刀变刃倾角切削时三维力场分布复杂、未变形切屑厚度动态变化显著等特点，为实现球头铣刀多轴加工中切削力的高精度预测，本研究提出了一种融合斜角切削理论与动态运动学仿真的铣削力建模方法。首先，基于等效平面法建立斜角切削力学解析框架，通过坐标变换将三维切削问题转化为二维平面，推导包含剪切效应与耕犁效应的复合力学模型，重点表征刃倾角对材料流动方向及应力分布的调控机制；其次，建立球头铣刀刃线几何特征，结合刀具-工件运动学耦合模型，求解刀齿运动微分方程，并通过改进型Z-MAP算法实现动态加工表面形貌仿真，提取时变未变形切屑厚度分布；进而提出多尺度力学映射策略，将刀具离散为微元切削刃，基于斜角切削解析模型迭代积分求解各微元的切向力、径向力与轴向力分量，最终合成三维铣削力时域信号。结果表明：轴向、进给方向与切宽方向的铣削力预测最大误差分别为18.3%、10.8%与22.4%，验证了模型在复杂几何刀具受力分析中的适用性。该研究通过融合运动学仿真与微观力学解析，为球头铣刀工艺参数优化与加工稳定性提升提供了理论支撑。

马达作为液压系统的主要执行装置，其巨大的噪声辐射已难以满足低音化的要求，而由于当前对马达噪声主要来源不明确和定位精度较低，致使马达降噪效果始终不理想。因此，为明确马达噪声的主要来源，进一步提升马达噪声的定位精度，首先，通过Pumplinx软件建立马达的流体仿真模型，得到马达配流盘处流体振动力变化信息，通过ADAMS和AMESim软件联合仿真，得到马达运动时柱塞撞击缸体所引起的振动力变化信息，结合有限元瞬态动力学分析方法，采用ANSYS中瞬态分析方法得到马达壳体和后端盖表面的振动位移响应，以ANSYS中得到的马达壳体和后端盖表面的振动信息作为声学边界条件，结合边界元分析方法，在LMS Virtual. Lab中仿真得到马达的声场，明确马达噪声的主要来源及噪声的主要发生区域；其次，设计马达声强噪声测试试验台，获得马达声强变化云图，验证多物理联合仿真结果的准确性；然后综合考虑观测矩阵、稀疏表达以及重构算法的关系，采用正则化正交匹配追踪重构算法(Regularized Orthogonal Matching Pursuit, ROMP)，进一步精确马达主要噪声的定位区域；最终再次通过声强测试试验台验证优化后重构发算法提升定位精度的可行性。结果表明，马达模型多物理场仿真的结果是正确的，噪声主要来源于配流盘处的压力冲击和柱塞的碰撞，主要噪声区域分布于配流盘处，新的主要定位精度达到25mm，实现了对马达主要噪声来源的确定和定位精度的提升。