机电设备在现代工业与生产生活中广泛应用，其稳定运行至关重要。过热问题是影响机电设备稳定性的关键因素，因此过热预警系统对于保障机电设备安全、高效运行具有重要意义。温度传感器作为过热预警系统的核心部件，基于不同原理，如热电偶的热电效应、热电阻的电阻温度特性等，实时采集机电设备关键部位的温度数据。通过在电机、齿轮箱等易过热部位合理布置传感器，并设定科学的数据采集频率与精准度，以及合理的预警阈值，实现精准的过热判断与预警。然而，温度传感器在实际应用中面临抗干扰能力、长期稳定性以及故障对预警系统影响等问题，可通过提高抗干扰设计、保证传感器稳定性以及采用冗余设计等策略加以解决。温度传感器的应用显著提升了机电设备过热预警的准确性，对提高机电设备运行可靠性、降低故障损失具有重要价值。

随着工业自动化与智能化的快速发展，机电一体化系统已广泛应用于制造、交通、能源等多个领域，其性能优劣直接取决于系统内部各组件的协同工作效率。传感器作为系统的“感知器官”，负责采集环境与设备状态信息；执行器作为“执行器官”，依据控制指令完成操作任务，二者的协同控制是保障机电一体化系统精准、稳定、高效运行的核心。本文首先分析传感器与执行器在机电一体化系统中的功能定位与协同需求，随后探讨协同控制中的关键技术，包括信息传输与同步技术、数据融合与决策优化技术、故障诊断与容错控制技术等；在此基础上，提出基于分层控制架构的协同控制策略与基于智能算法的动态协同优化策略，并通过仿真与实验验证策略的有效性；最后，总结当前协同控制研究面临的挑战，展望未来基于5G、人工智能与数字孪生的协同控制发展方向。研究结果表明，合理的协同控制策略可显著提升机电一体化系统的响应速度、控制精度与可靠性，为复杂机电系统的优化设计提供理论支撑与实践参考。

路面平整度是评估道路通行质量与使用寿命的核心指标，传统人工检测与固定站点检测存在效率低、覆盖范围有限、数据时效性差等问题。本文设计一款基于多传感器融合的车载式路面平整度检测系统，通过优化激光位移传感器与惯性测量单元的硬件选型及同步机制，提升原始数据采集精度；同时针对传统数据处理中滤波算法抗干扰能力弱、非线性误差修正不足的问题，提出一种加权融合滤波改进算法。实验表明，该系统静态检测误差率≤0.8%，动态检测均方根误差（RMSE）较传统系统降低 48.6%，每小时可完成 15-20km 道路检测，有效满足道路养护的高效化、精准化需求，为路面质量评估提供可靠的数据支撑。

随着全球能源危机的加剧和环保意识的提升，工业自动化系统的能效优化成为现代工业发展的重要课题。机电工程技术作为工业自动化的核心技术，在提升系统能效方面发挥着关键作用。本文基于机电工程技术，深入分析工业自动化系统的能效问题，并提出一系列优化策略，包括优化电机选型与运行控制、改进传感器精度与节能设计、采用能量回收技术等。通过实际案例分析，验证了所提策略的有效性与可行性。研究成果对提升工业自动化系统的能效、降低企业生产成本、推动工业可持续发展具有重要意义。

本文首先介绍了微型化传感器的相关概念，并对微型化传感器的关键特性进行了分析；其次，重点对微型化传感器在医疗电子设备中的应用案例进行了分析，并对微型化传感器在医疗电子设备中的性能提升方法进行了阐述；最后，根据未来发展趋势和研究成果，对未来微型化传感器在医疗电子设备中的发展方向进行了展望。

随着智能科技的飞速发展，可穿戴设备市场迅速扩张，应用场景日益广泛，其性能优化成为研究热点。超低功耗芯片作为可穿戴设备续航能力的关键，对提升设备整体性能至关重要。本研究聚焦于可穿戴设备超低功耗芯片的动态时钟门控与传感器融合算法优化，通过精细化时钟控制策略、电路设计改进、数据权重分配优化及融合时机优化等方法，对现有技术与算法进行改进。实验结果表明，优化后的动态时钟门控技术与传感器融合算法在降低功耗、提升性能方面成效显著，有效推动了可穿戴设备性能的提升，为行业发展提供了有力支持。

工程机械作为现代建设的重要支撑，其运行状态直接关乎工程进度与质量。智能传感器在工程机械状态监测与故障诊断中扮演着举足轻重的角色。它基于将物理量转换为电信号并处理的原理，通过信号采集、转换与传输，实时获取工程机械各部件的运行数据。在应用方面，广泛分布于发动机、液压系统、传动系统等关键部位，实现对工程机械状态的精准监测。然而，智能传感器在应用过程中面临数据准确性、传输稳定性及系统集成难度等问题，可通过数据校准、采用抗干扰技术、制定统一标准等策略加以解决。智能传感器的应用，推动了工程机械行业向智能化、高效化方向发展，为行业技术升级提供了有力支撑。

随着城市化进程的加速，城市交通拥堵问题日益严峻，传统的交通信号控制方法已难以满足实时变化的交通需求。多源传感器数据融合技术为智能交通信号控制优化提供了新的解决方案。该技术通过整合来自摄像头、雷达、地磁传感器等多种传感器的数据，利用卡尔曼滤波、神经网络等数据融合方法与算法，实现对交通流量的精准感知^[1]。在此基础上，采取动态信号配时调整等优化策略，显著提升道路通行效率^[3]。然而，在优化过程中，面临数据安全与隐私保护、数据处理实时性要求以及不同传感器数据兼容性等挑战，可通过加密技术、边缘计算、数据标准化等方法加以解决^[5]。实际应用表明，基于多源传感器数据融合的智能交通信号控制优化策略能有效改善交通状况。未来，有望与5G、车路协同等新兴技术深度融合，进一步拓展应用于复杂交通场景。

永磁同步电机因其高效、高功率密度等优势，在工业、交通及家电等诸多领域得到广泛应用[1][2]。无位置传感器控制系统由于省去了位置传感器，降低了成本并提高了系统可靠性，成为研究热点。然而，该系统易受电机参数变化、外部负载扰动及测量噪声等因素影响，导致抗扰动性能不足，进而影响电机的稳定运行和工作效率[3][4]。本研究通过设计新型观测器、采用在线参数辨识方法、引入先进控制算法以及优化信号处理技术等策略，有效提升了永磁同步电机无位置传感器控制系统的抗扰动性能。仿真实验结果验证了所提策略的可行性和有效性，为电机在实际复杂工况下的稳定运行提供了有力保障，对提高系统整体性能具有重要意义[5][6]。

随着农业现代化的推进，农机自动驾驶系统逐渐成为提升农业生产效率、降低劳动强度的关键装备。多传感器融合技术作为农机自动驾驶系统的核心技术，能够显著提高系统的精准性和可靠性。本文首先阐述了农机自动驾驶系统对多传感器融合技术的需求背景，然后介绍了该技术在农机自动驾驶系统中的基本概念、应用现状，包括各类传感器的具体应用及常用融合方法与算法。同时，分析了多传感器融合技术在数据同步、数据处理效率及复杂农田环境适应性等方面面临的挑战，并探讨了相应的数据预处理、融合算法优化等解决策略。最后，对新兴传感器技术应用及与人工智能结合的未来发展趋势进行了展望，以期为农机自动驾驶系统中多传感器融合技术的进一步研究提供参考。