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。

本文针对矿山智能巡检机器人在路径规划和危险识别算法方面进行了优化研究。通过分析传统路径规划算法如A算法、遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO）在矿山复杂环境中的局限性，提出了结合多种算法优势的改进方法。在路径规划方面，采用融合优化遗传算法和变步长蚁群算法的方法，显著提高了全局最优解的收敛速度和搜索精度。在危险识别方面，利用深度学习和图像处理技术，结合卷积神经网络（CNN）和目标检测算法（如YOLO和Faster R-CNN），有效提升了危险源识别的准确率。此外，针对矿山环境的实时性和稳定性挑战，引入了基于深度强化学习的Actor-Critic算法和改进的动态窗口算法（DWA），确保了算法的高效运行和鲁棒性。实验结果表明，优化后的算法在复杂矿山环境中表现出良好的性能，为矿山安全生产提供了技术支持。

新能源数字化平台为风光储多能互补系统的高效运行提供了技术支撑，而动态调度与协同优化是提升系统经济性、稳定性与环保性的核心环节。本文基于新能源数字化平台架构，分析风光储多能互补系统的运行特性与调度挑战，构建 “预测 - 调度 - 优化 - 反馈” 的动态调度体系，提出基于多目标优化算法的协同优化策略，结合案例验证技术有效性。研究表明，该技术可使系统弃风弃光率降低至 5% 以下，综合能效提升 12%，供电可靠性达 99.5%，为新能源大规模并网与消纳提供解决方案。

本文针对工业机器人机电传动系统的精度误差进行了分析，提出了一种基于改进前馈控制算法的精度补偿方案，并对该方案的具体实现方法进行了研究。实验结果表明：本文所提出的误差补偿控制算法能够有效抑制工业机器人机电传动系统的运动误差，使其跟踪精度明显提高；同时，该算法还可以在一定程度上减少硬件设备对工业机器人运行精度的影响，使其运行过程更加平稳。但由于该算法目前仍处于实验阶段，因此目前还不能在工业机器人中得到大规模应用，需要进一步对该算法进行改进，使其能够更加广泛地应用于工业机器人机电传动系统中。

自动驾驶技术已成为新一代汽车发展的重要方向，其核心是对车辆环境的感知和控制。然而，复杂环境下的自动驾驶面临着难以解决的问题，例如交通拥堵、道路封闭、雨雪雾天等。本文以强化学习为基础，针对自动驾驶中路径规划问题，提出了一种基于强化学习的自动驾驶路径规划算法，通过学习一系列策略，来解决复杂环境下的路径规划问题。首先构建了包含决策模型、动作模型和奖励函数的强化学习模型，并提出了基于优先级的奖励函数优化方法；其次采用路径规划和环境建模相结合的方式进行算法设计；最后进行了仿真实验并将算法应用于某款车型上进行验证。

近年来，智能算法在电力系统故障诊断与自愈控制方面应用的研究越来越多。智能算法能够实现对电力系统的实时监测、诊断和控制，在故障诊断和自愈控制方面具有优势。本文介绍了电力系统故障诊断和自愈控制的研究现状，提出了基于智能算法的电力系统故障诊断方法和基于自愈控制理论的电力系统故障诊断与自愈控制策略，并对两种方法进行了比较分析，最后以我国电网为例进行了仿真验证。研究结果表明，本文提出的基于智能算法的电力系统故障诊断与自愈控制方法能够准确、及时地发现故障和定位故障位置，提高电力系统运行的可靠性和稳定性。

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。

随着农业现代化的推进，对农机自动化的需求日益增长，机器视觉技术在农机自动避障与路径规划中发挥着关键作用。本研究通过图像采集、处理与识别等机器视觉技术，获取农田环境信息，并据此提出改进的农机自动避障与路径规划算法。在避障算法方面，结合农机作业环境需求，对传统算法进行优化，提升避障效果与实时性；在路径规划算法上，根据农田环境特点优化常见路径规划算法，提高规划效率与准确性。实验验证表明，所提出的算法在农机自动避障与路径规划任务中具有良好的有效性，能够为农业生产提供更高效、安全的自动化解决方案，对推动农业现代化发展具有重要意义。

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。

本文研究了智能制造车间中多机器人协同调度系统的实时任务分配问题，提出了一种基于智能算法和博弈论的优化策略。通过仿真实验和实际案例分析，验证了该策略在应对任务动态变化、资源竞争和通信延迟等方面的有效性和优越性。首先，文章分析了多机器人协同调度系统在实时任务分配中面临的挑战，包括任务动态变化、资源竞争和通信延迟。这些挑战相互交织，共同构成了实时任务分配需要解决的关键难题。接着，文章介绍了所提出的优化策略，该策略依赖于智能算法（如克隆选择算法和遗传算法）和博弈论，通过模拟生物进化机制和提供数学模型，实现高效的任务分配。智能算法能够在复杂的环境中搜索最优解，而博弈论确保每个机器人在任务执行过程中能够最大化自身效益并最小化冲突。为了验证优化策略的有效性，本文设计了一系列仿真实验。实验在模拟智能制造车间环境中进行，涉及不同数量和类型的机器人以及多变的任务负荷。实验结果表明，优化策略显著缩短了任务执行的总时长，提高了资源利用率。此外，文章还对比了所提出的优化策略与其他调度策略，分析了各自的优劣。结果显示，所提出的优化策略在任务完成时间和资源利用率方面具有显著优势。尽管所提出的优化策略显著提升了多机器人协同调度的效率，但实际应用中仍有局限，例如对大规模机器人调度的扩展性不足以及在高噪声环境下的鲁棒性问题。未来的研究可聚焦于改进算法的扩展性与抗干扰能力，同时探索更多新兴技术如数字孪生与人工智能的深度结合，以进一步推动智能制造车间多机器人协同调度系统的发展。本文的研究为智能制造车间的多机器人协同工作提供了可靠的技术支持，有助于提高生产效率，优化资源配置，推动智能制造技术的实际应用与创新。

探讨电力配电系统故障诊断与定位技术的研究进展及应用。通过综述现有文献和技术实践，分析了各种先进的故障诊断方法和定位策略，包括基于智能算法的数据分析、传感器网络监测以及故障模式识别等技术。重点讨论了这些技术在提高电力系统故障诊断精度和效率方面的应用潜力，以及在实际工程中的应用案例与挑战。研究表明，通过结合多种技术手段和工程实践经验，可以有效提升电力配电系统的故障诊断能力，为电力系统运行和维护管理提供重要的技术支持。

为实现多天线无线系统中感知和通信的一体化波形设计问题，提出一种基于加权优化的目标函数，在完成数据通信的同时，降低各天线波形之间的互相关性。利用梯度投影法设计了最优通信波形并作为初始迭代点，而后利用最大化最小化算法得到一体化波形设计结果。仿真结果表明，设计的一体化波形实现了通信性能和感知性能的权衡，可用于多天线感知通信一体化系统之中。

设计了一种基于尺寸渐变超表面的宽带高增益低剖面天线，该天线由双层超表面和一层微带缝隙组合而成。双层超表面由分别印刷在2个介质板上的尺寸渐变六边形阵列贴片组成,贴片之间存在非等距间隙。超表面单元尺寸渐变设计能够使天线产生多个邻近的谐振点，从而展宽带宽。通过改变超表面天线尺寸结构，分析天线的宽带辐射特性。为获得最佳宽带性能，采用遗传算法优化天线几何参数。制作并测试了一款边长为43.3mm，厚度为4.853mm的样本天线用于验证仿真结果。实测结果显示，该天线-10dB阻抗带宽达到了54%(3.99～6.93GHz)，最高增益达到12.05dB，在4～6GHz范围内增益保持在8dB以上。该天线实现了宽频带、高增益、低剖面的特点，适用于宽带高速率无线通信的诸多领域。

本文提出了下行多用户多天线系统中一种新的基于Tomlinson-Harashima预编码(THP)的低复杂度调度排序算法。该算法根据THP与误符号率的特点,将调度和排序结合在一起,有效降低了复杂度。仿真结果表明,本文提出的算法在平均误符号率性能上逼近贪婪调度best-first排序,而复杂度更低,在实际系统中有很好的应用价值。

为保证船舶舱室的通信质量，研究无线电波的传播特性显得尤为重要。本文将金属共形技术引入时域有限差分法，用于曲形舱室结构的电磁传播特性和信道建模分析。具体地，通过修正共形网格处磁场迭代方程的系数，减少FDTD方法在计算曲形物体时存在的阶梯近似误差。通过与CST软件场仿真结果对比，验证了该方法的正确性。接着，将该方法用于模拟大型船舶舱室环境中的超短波无线信道，并通过CLEAN算法对时域信号进行数据后处理，得到了舱室下多径分量的功率分布及簇的数目。仿真结果表明，该方法不用增大网格的剖分精度，仍可获得较高的计算精度，适用于不规则大型物体目标的电磁求解。

对运动想象脑电信号的动力学模型进行了分析,将其分成两个阶段(强非线性的瞬态阶段和弱非线性的自由响应阶段),并构建了一种新的特征提取算法。首先通过起始点扫描的方式对脑电信号进行分割来获得自由响应阶段的脑电信号;然后针对自由响应阶段产生的脑电信号,引入振动多模态参数识别ITD(Ibrahim Time Domain)算法来提取特征组合成特征向量;最后利用Adaboost分类器进行自适应特征选择和分类。运用此方法对国际标准数据库The largest SCP data of Motor-Imagery中的CLA运动想象数据集进行特征提取和特征选择与分类,其平均分类准确率高达90%以上。与现有的特征提取算法相比,获得了更好的分类性能和稳定性。

为了检测观赏鱼类的行为及其健康状况，设计了一种具有双层路由注意力机制的血鹦鹉(Vieja synspila♀×Amphilophus citrinellus♂)目标检测模型YOLOv8n-BiFormer,该方法在YOLOv8n模型基础上添加了双层路由注意力以减少计算量和内存，添加了新的视觉通用变换器BiFormer以提升计算效率，并采用ByteTrack算法追踪血鹦鹉的运动轨迹。结果表明：使用YOLOv8n-BiFormer模型对血鹦鹉的检测准确率达到99.2%,召回率为93.7%,平均精度均值(mAP@0.5)为99.1%,相较于YOLOv8n模型分别提升了0.8%、1.4%、1.0%;使用该模型对水族箱中的慈鲷(Chindongo demasoni)进行检测追踪同样取得了较好的效果，慈鲷的检测准确率达到97.0%,召回率为93.4%,平均精度均值为96.5%,相较于YOLOv8n模型召回率和平均精度分别提升了1.8%和1.9%。研究表明，本文中设计的YOLOv8n-BiFormer模型具有通用性，在检测和追踪血鹦鹉和慈鲷目标方面均表现优异，消耗的计算资源较少，可部署在水族箱监控系统中，为观赏鱼信息记录自动化和智能化提供了可行的解决方案。

为了检测观赏鱼类的行为及其健康状况，设计了一种具有双层路由注意力机制的血鹦鹉(Vieja synspila♀×Amphilophus citrinellus♂)目标检测模型YOLOv8n-BiFormer,该方法在YOLOv8n模型基础上添加了双层路由注意力以减少计算量和内存，添加了新的视觉通用变换器BiFormer以提升计算效率，并采用ByteTrack算法追踪血鹦鹉的运动轨迹。结果表明：使用YOLOv8n-BiFormer模型对血鹦鹉的检测准确率达到99.2%,召回率为93.7%,平均精度均值(mAP@0.5)为99.1%,相较于YOLOv8n模型分别提升了0.8%、1.4%、1.0%;使用该模型对水族箱中的慈鲷(Chindongo demasoni)进行检测追踪同样取得了较好的效果，慈鲷的检测准确率达到97.0%,召回率为93.4%,平均精度均值为96.5%,相较于YOLOv8n模型召回率和平均精度分别提升了1.8%和1.9%。研究表明，本文中设计的YOLOv8n-BiFormer模型具有通用性，在检测和追踪血鹦鹉和慈鲷目标方面均表现优异，消耗的计算资源较少，可部署在水族箱监控系统中，为观赏鱼信息记录自动化和智能化提供了可行的解决方案。

为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt（LM）神经网络、遗传算法（genetic algorithm, GA）和主成分分析（PCA）算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度。为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响。结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.004 7、1.872 7×10-4（溶解氧）和0.006 5、9.428 7×10-4（氨氮）,适用于影响因素数量较多的场合。研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好。