无人机技术的快速发展推动了其在军事侦察、民用监测和物流配送等领域的广泛应用。然而，随着任务需求的多样化和复杂化，传统航空电子系统架构难以满足快速功能扩展和动态重构的要求。为此，无人机系统服务化架构应运而生，通过将无人机的复杂功能分解为独立、最小化的可重用原子服务单元，提升无人机系统的任务灵活性、系统可维护性和功能可扩展性。本文系统性地梳理了无人机航空电子系统架构的演进历程，深入分析了无人机系统服务的理论基础、建模方法、分解原则与分解方法。在此基础上，探讨了无人机服务化转型的挑战，并展望了其在服务模型标准化、分解智能化以及治理实时化方面的未来发展趋势，为该领域的发展提供了理论参考和技术指导。

在汽车自动化焊接时，机械振动与工件运动易导致采集图像出现运动模糊，强烈的电弧光与金属表面反射造成局部过曝，两种干扰影响焊缝跟踪精度与质量评估。为此，提出一种基于改进NAFNet网络的汽车焊接实时图像去模糊算法。该算法以NAFNet网络为基本架构，引入金属反光抑制、多尺度梯度约束和跳跃连接三个核心模块。通过动态亮度截断与门控注意力机制有效抑制过曝区域干扰，利用高斯差分算子修复焊缝边缘及缺陷，通过优化跳跃连接增强高频特征的传递。实验表明，改进后的算法在图像结构相似性和边缘保持指数上分别达到0.879和0.872，显著优于NAFNet算法。同时，在1080×720分辨率下单帧处理时间仅为63毫秒，满足了视觉引导系统对实时性的严格要求。

泡沫塑料块的外观尺寸检测需满足高效与高精度的双重要求，针对手工检测泡沫塑料试样线性尺寸存在的效率低、精度差等问题，研发了基于双目结构光的泡沫块外观尺寸检测方法。通过对点云进行平面分割并进行边缘提取得到泡沫块的棱边模型，继而计算线性尺寸。并且针对边缘点云的缺陷提出一种基于投影标准差的边长计算自适应补偿方法，可以对不同的缺陷棱边进行补偿计算，实现了对泡沫塑料试样线性尺寸的自动化非接触测量。实验结果表明，该方法对泡沫塑料试样线性尺寸测量的极差、绝对误差均低于0.1 mm，单次测量时间低于15 s，测量精度和效率显著优于传统人工方法，可有效满足工业现场的实际应用需求。

在智能高端制造过程中，喷漆零部件表面缺陷检测是确保产品质量的重要环节。传统光度立体视觉方法基于朗伯体反射假设，无法处理喷漆表面中的镜面反射分量，导致在含有高光区域的非朗伯表面上出现重建失真。为抑制高光区域带来的重建误差，提出一种基于偏振成像理论的光度立体视觉改进方法，利用正交极化的偏振图像分离反射光中的漫反射分量与镜面反射分量，进而基于漫反射分量构建超定线性方程组以求解物体表面法向量场。实验结果表明，与传统方法相比，改进方法在有效抑制高光干扰的同时，能够更精确地重建表面形貌，显著提升对非朗伯表面的重建精度与鲁棒性，为精密制造中的表面缺陷检测提供了更可靠的解决方案。

为解决柱形电池表面缺陷类型和尺度多样的难题，从而快速准确地检测出缺陷产品，提出一种复杂特征增强的轻量化柱形电池表面缺陷检测模型。首先，在特征提取部分添加自设计的ESCA（Efficient Spatial and Channel Attention）模块，以增强模型的复杂特征提取能力；其次，在特征融合部分嵌入C3_SC模块，以压缩网络中的冗余特征信息，减少模型对计算资源的消耗；最后，启用FL（Focal Loss）损失函数，并将其优化为GFL（Generalized Focal Loss），以增强模型对正样本的学习能力，进一步提升对于电池表面缺陷的检测性能。实验结果表明，改进后模型的平均精度均值为92.6%，相较于原模型提升了6.3个百分点，且参量减小了6.9%，推理速度达到89 F·S^-1，能够满足柱形电池表面缺陷检测的实际应用。

扁线电机焊点缺陷类别多、特征复杂，针对现有的视觉检测模型对部分难分类缺陷检测精度较低的问题，提出一种基于改进RTDETR-r50的焊点缺陷外观检测模型。首先，根据焊接工艺实际情况与缺陷特征分别对995张图片集进行分类，然后对RTDETR-r50模型进行以下改进：在骨干网络BottleNeck模块引入AFGC注意力机制，通过特征自适应分组与跨组交互强化多尺度上下文表征；采用RetblockC3模块替换原RepC3结构，优化多尺度特征融合；使用Inner MPD IoU作为损失函数，通过多视角几何距离度量与标准化处理提升目标定位精度。实验结果表明，改进后的模型较基础模型的mAP75平均值提升了4.1%，部分难分类缺陷类别提升显著，同时保证了93.72FPS的较高实时推理速度，可满足工业环境下特征复杂多变场景的高精度检测要求。

针对遥操作机器人系统中的瞬态响应能力不足及执行器饱和问题，提出了一种改进的预定性能控制方法。首先，通过设计具备时变特性的误差约束函数和转换函数，实现对系统误差收敛过程的显式约束，有效提升系统的响应速度与稳态精度。其次，结合非线性饱和函数与自适应调节器，对遥操作系统中主从端的控制力矩进行动态限幅与调整，有效缓解因执行器力矩饱和引起的不连续控制甚至误差扩大问题，从而确保控制力矩的平滑性。此外，引入径向基函数神经网络对系统不确定性进行估计，进一步增强控制器的鲁棒性与自适应能力。在不依赖精确系统模型的前提下，通过Lyapunov稳定性分析严格证明了所提出的控制策略下闭环系统的稳定性。最终，通过对比仿真实验，验证了所提出的控制策略在误差收敛、饱和抑制以及位置跟踪精度等方面的性能优势。

为了准确辨识出六自由度协作机器人的动力学参数，提出了一种基于物理一致性的迭代加权最小二乘（IRLS-SDP）辨识算法。首先建立了六自由度协作机械臂的牛顿-欧拉动力学模型，采用了改进的库伦粘滞摩擦模型，并把动力学模型线性化。针对参数辨识过程中没有考虑辨识出的参数是否具备物理意义，对参数的物理一致性进行了约束。以条件数为优化目标，设计并优化了傅里叶级数和五次多项式混合的激励轨迹。最后开展了动力学参数辨识实验，驱动协作机器人运行激励轨迹，采集并处理实验数据后得到了回归矩阵和实际力矩。完成了IRLS-SDP和传统的最小二乘法（LS）对辨识结果对比工作。实验结果表明，IRLS-SDP算法整体辨识效果更好，预测的力矩比LS预测的精度更高，模型跟踪效果更好，辨识出的参数更符合物理意义。

针对滚动轴承故障诊断中存在的特征融合效果差、准确率低及泛化能力弱等问题，提出了一种基于PCC-GCN-MHSA特征融合的故障诊断方法。该方法构建了融合时序信号与图像信息的双通道特征提取框架，分别通过RIME-BiLSTM提取一维时序信号特征，GADF-CNN-BiLSTM提取二维图像特征。基于信号与图像双通道特征，利用皮尔逊相关系数矩阵并结合阈值过滤构建固定拓扑结构，将多源特征映射为图节点，引入图卷积网络挖掘局部结构信息。同时，进一步引入多头自注意力机制建模节点间的全局依赖关系，弥补固定图结构在捕捉全局与弱相关特征方面的不足。最后，通过梯度提升分类树实现故障分类。基于凯斯西储大学与德国帕德博恩大学轴承故障数据集，开展了多工况下的模型训练与验证，结合t-SNE特征可视化、鲁棒性分析、不同模型对比分析以及消融实验，全面评估了模型性能。实验结果表明，该方法与其他传统多尺度故障诊断模型相比，在两个不同数据集上准确率分别平均提升了0.7%~2.1%与0.5%~1.8%。

为改善玻璃瑕疵检测对人工的依赖性和复杂背景干扰强及类别区分难等问题，提出一种基于YOLOv8s的改进算法，通过融合全维动态卷积（ODConv）与SE注意力机制（SEAttention）提升检测性能。该算法在YOLOv8的主干特征提取网络中，将传统卷积替换为ODConv，借助动态调整卷积核的重叠度与感受野，增强对玻璃表面细微瑕疵的特征捕捉能力；在特征融合阶段引入SEAttention，通过对通道维度的权重重新分配，强化有效瑕疵特征并抑制背景噪声。实验结果显示，改进后的YOLOv8s在自制的工业玻璃瑕疵数据集上，mAP达到了96.8%，较改进前提升了1.9%，不同IOU阈值的综合mAP提高了1.8%，且检测速度满足工业实时检测需求，性能得到了综合性提升，为玻璃表面瑕疵的自动化检测与分类提供了高效解决方案。

针对传统风电机组主轴承故障诊断方法在多模态特征提取中的不足，提出一种基于多模态二维Kolmogorov-Arnold网络（2DKAN）、双向门控循环单元（BiGRU）和自适应CBAM注意力机制的集成故障诊断方法。该方法将一维振动信号转化为二维时频图像，同时保留时域信号，利用2DKAN提取图像空间特征，BiGRU提取时域特征，并通过自适应CBAM注意力机制加权分配特征权重，优化特征融合。工程验证结果表明，该方法能有效提取主轴承故障特征，诊断准确率显著高于传统方法，具有较高的应用价值。

机械设备的滚动轴承剩余使用寿命（RUL）的精确预测，对于保证设备的可靠运行以及实施有效的维护措施至关重要，对保障工作人员生命和财产安全具有重大意义。目前，在滚动轴承RUL预测领域，由于缺乏针对不同样本之间相互关系特征的分析与提取，以及对振动信号的处理不够灵活，导致滚动轴承RUL预测不够精确。因此，提出了一种基于压缩激励图卷积网络（Squeeze-and-excitation graph convolution Networks， SEGCN）与门控循环单元（Gated recurrent unit， GRU）的模型。首先，通过自适应变分模态分解（Adaptive variational mode decomposition， AVMD）对轴承数据进行预处理。然后，考虑到振动数据在时序维度与特征空间维度的复杂性与非线性，利用压缩激励网络（Squeeze-and-excitation network， SEN）改进图卷积网络。通过压缩激励机制，能够聚合并完全捕获与通道相关的依赖关系，结合GCN能够融合不同时间节点的数据，从而提取出数据之间的相互关系特征。最后，利用门控循环单元识别滚动轴承的不同特征，获得滚动轴承RUL的预测结果。研究结果表明，该模型能够提取各个样本之间的相互关系，对不同工作条件下的滚动轴承RUL预测具有良好的预测精度以及泛化能力。

为解决工业生产环境下钢材表面缺陷检测技术存在的效果不理想、漏检误检率高的问题，提出了一种改进的YOLO11n算法GCI-YOLO11。首先，在特征提取部分基于GCNet注意力机制设计了GC-C3k2模块，提升了算法对图像上下文特征信息的提取能力；其次，在颈部引入CARAFE上采样算子，使算法能在大感受野内聚合上下文信息，减少上采样过程中特征信息的缺失；最后，采用Inner-CIoU替换CIoU对损失函数进行优化，引入辅助回归框来提高检测的准确性和泛化能力。实验结果表明，GCI-YOLO11在NEU-DET数据集上mAP50和mAP50-95分别提升了2.9%和2.3%，在GC10-DET数据集上mAP50和mAP50-95分别提升了1.6%和0.3%，具有更好的检测性能。

仓储物流的入库阶段需要对入库货物进行检测计数并更新库存表。传统的入库盘点方法需要人工目视检测，并使用手持终端设备录入库存信息。基于该场景，顺应现代物流自动化、智能化转型的趋势，设计了一种使用多台相机合作的箱垛自动化视觉盘点算法。采集多角度箱垛图像，使用深度学习模型对货箱与托盘进行检测。其中前、后、左、右4个侧面图像使用目标检测模型计算货箱的数量、种类及排列方式；顶面图像使用实例分割模型结合深度信息计算箱垛顶层货箱的个数。综合处理箱垛5个面的检测结果，通过空间逻辑判断计算整垛货箱个数。计数过程中，根据货箱之间的位置关系、种类信息等对箱垛进行异常检测，实现盘点全任务的自动化。在输送机上搭建实验场景进行实物测试，结果表明盘点算法的平均准确率达到98%。该算法计算过程可追溯，解决了传统人工盘点成本高，易出现疲劳、分心导致错误的问题。该项研究从仓储入库端出发，实现了箱垛盘点的自动化流程，为物流自动化提供了解决方案和理论依据。

为了提高车辆在高速转向和避障等复杂工况下的横摆稳定性，提出一种基于主动稳定杆（ASB）与直接横摆力矩（DYC）协同控制的策略。通过建立二自由度车辆动力学模型计算前后轮侧偏角，并设计转向特性模糊观测器判断转向失稳的权衡变量。依据主动稳定杆对前后轴载荷转移的影响设计了基于ASB横摆稳定控制器，通过结合转向特性、侧向加速度、纵向加速度等信息，优化前后主动稳定杆的输出力分配；利用四轮差动制动和横摆力矩关系设计了单轮制动的DYC直接横摆力矩控制器；最后根据转向特性值设计ASB和DYC协同控制策略。硬件在环仿真试验结果表明，该控制策略能够有效降低横摆角速度，稳定质心侧偏角，优化转向响应和操控稳定性。

针对高比例新能源接入配电网时由光伏出力与负荷需求强随机性引发的源网荷储协同优化难题，提出一种基于改进场景生成策略的协同随机优化方法。首先建立两阶段随机规划框架：日前阶段采用改进Kantorovich距离场景削减技术生成鲁棒调度方案，结合虚拟储能（virtual energy storage， VES）机制及自适应权重策略增强极端场景适应性；实时阶段构建分钟级动态校正模型，通过功率平衡动态校正约束、动态电压安全边界机制保障系统实时安全性。在此基础上，开发改进河马优化（improved hippopotamus optimization， IHO）算法，通过三维编码映射压缩决策空间，设计动态学习因子机制平衡勘探开发能力，并创新分支定界集成策略处理离散约束。实验基于扩展IEEE 33节点系统开展，结果表明：在计算效率方面，IHO总耗时49.6秒，较传统确定性优化降低72.9%；经济性方面，目标函数值108530元较模拟退火-遗传组合算法降低7.2%；安全性方面，储能切换超限率和电压越限时间占比较灰狼优化算法分别下降66.5%和65.9%。该方法为解决高随机性配电系统优化提供了新范式，并为高弹性电网调度提供技术支撑。

针对大悬伸镗刀在切削过程中因振动导致加工表面质量差、刀具磨损严重等问题，提出一种基于三自由度串联动力学模型的双级串联质量阻尼减振镗杆设计方法。该模型建立了系统的运动微分方程和振幅比表达式。根据三波峰等高且最低原则，采用MATLAB优化程序筛选出三自由度串联模型在不同总质量比前提下的最优参数，并通过数据拟合建立了质量分配比、固有频率比和阻尼比等关键参数与总质量比之间的函数关系。基于此设计了双级串联质量阻尼减振镗杆，对其进行谐响应与加速度响应分析，并与主流的单一振子质量阻尼减振镗杆进行了比较。结果表明，在总质量比相同的前提下，双级串联质量阻尼减振镗杆较单一振子质量阻尼减振镗杆的共振幅值显著降低，共振峰形态宽而平缓。加速度响应分析进一步证实，双级串联质量阻尼减振镗杆具有更快的能量耗散速率和更短的振动衰减时间。该研究为进一步提升大悬伸镗刀的抗振性能提供了新的有效方案。

随着核电行业的快速发展，智能化和数字化成为核电设备制造的重要趋势。三维MBD （Model-Based Definition，基于模型的定义）技术作为一种先进的数字化设计方法，能够将产品的几何信息、制造信息和管理信息集成到三维模型中，为核电设备的设计与制造提供了全新的解决方案。本文以核电站蒸汽发生器为研究对象，探讨三维MBD设计技术在核电设备设计和制造中的应用，分析其在提高设计效率、优化制造流程和提升产品质量方面的优势。详细阐述了三维 MBD设计的技术概念、技术方法、实施路径及其在核电设备制造中的应用，为核电设备的智能化设计与制造提供了理论支持和实践参考。