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我国物流机器人技术突破与发展方向——访西安电子科技大学机电工程学院胡核算教授、武汉理工大学物流工程学院李文锋教授

物流技术与应用 2021年第3期26卷 104-106,108,109页

作者：张颖川胡核算李文锋不详西安电子科技大学机电工程学院武汉理工大学物流工程学院

在多方因素驱动下,我国物流机器人行业一路高歌,市场规模迅速扩大,技术发展突飞猛进,无论是产品研发还是市场应用都取得巨大突破。面对智慧物流这一必然发展趋势,数字化、智能化、柔性化是重要目标,环境感知、多机协同、技术平台等将成... 详细信息

在多方因素驱动下,我国物流机器人行业一路高歌,市场规模迅速扩大,技术发展突飞猛进,无论是产品研发还是市场应用都取得巨大突破。面对智慧物流这一必然发展趋势,数字化、智能化、柔性化是重要目标,环境感知、多机协同、技术平台等将成物流机器人技术创新的重要方向。

关键词：机电工程学院物流机器人环境感知武汉理工大学西安电子科技大学智慧物流技术创新柔性化

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高校学生党员先锋模范案例研究 ——以西安电子科技大学机电工程学院为例

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当代教育实践与教学研究（电子刊） 2018年第8期 686-686页

作者：张育洋西安电子科技大学机电工程学院

大学生思想政治教育工作意义重大,但是却很难达到期望的滴灌教育效果,经过教育实践证明,培养、包装、树立高校学生党员先锋模范典型,发挥其熟悉性、可复制性、可推广性、可超越性的功能,会在学生中营造追赶超越、勤奋进取的良好氛围.

关键词：思想政治教育学生党员典型示范案例

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基于领导者选择的聚类平衡网络的可牧性

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控制与决策 2025年第4期40卷 1386-1394页

作者：魏静关永强谌煜兰静芬西安电子科技大学机电工程学院西安710071 西安电子科技大学数学与统计学院西安710071

基于领导者-跟随者框架研究结构平衡和聚类平衡网络的可牧性.首先,通过分析网络的拓扑结构,依据边界节点的距离划分提出一种节点分组方法.在此基础上,分别分析结构平衡和聚类平衡网络的拓扑结构、符号特征、动力学特性与能控性矩阵之间... 详细信息

基于领导者-跟随者框架研究结构平衡和聚类平衡网络的可牧性.首先,通过分析网络的拓扑结构,依据边界节点的距离划分提出一种节点分组方法.在此基础上,分别分析结构平衡和聚类平衡网络的拓扑结构、符号特征、动力学特性与能控性矩阵之间的关系,给出一些领导者选择方法以确保网络的可牧性.进一步,针对结构平衡网络,给出一种具有多项式时间复杂度的领导者搜索算法.该算法可避免现有方法中复杂度随着节点数目呈指数式增长的问题,并为实现网络可牧的最小数目的领导者选择提供帮助.此外,研究一类特殊的聚类平衡网络(星聚类平衡网络),得到两种领导者选择方法实现网络的可牧性.最后,通过数值例子验证所得理论结果的有效性.

关键词：可牧性距离划分领导者选择多智能体网络聚类平衡网络结构平衡网络

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融合光瞳滤波的超表面透镜设计

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物理学报 2025年第4期74卷 138-145页

作者：钟润晖凌进中李洋洋杨旭东王晓蕊西安电子科技大学光电工程学院西安710071

超表面透镜是一种通过调制表面微单元结构参数来实现对光波相位、振幅和偏振的精确调控的微型平面透镜.相较于普通透镜,具有尺寸小、重量轻、集成度高等优点,是光子芯片的核心器件.为突破衍射极限,进一步提升超表面透镜的聚焦性能和成... 详细信息

超表面透镜是一种通过调制表面微单元结构参数来实现对光波相位、振幅和偏振的精确调控的微型平面透镜.相较于普通透镜,具有尺寸小、重量轻、集成度高等优点,是光子芯片的核心器件.为突破衍射极限,进一步提升超表面透镜的聚焦性能和成像分辨率,需结合现有的光场调控技术,对入射光场进行多维信息调控.参考光瞳滤波器的超分辨成像原理,设计了一种融合型超表面透镜,可同时实现透镜聚焦和光瞳滤波器的功能,从而获得超越衍射极限的聚焦光斑.通过参数优化,最终实现了半高全宽为323.4 nm(~0.51λ)的焦斑,较未加光瞳滤波器的超表面透镜(半高全宽为376 nm)性能提升了近15%.本文设计的融合型超表面透镜展示了全面光场调控对其光学性能的提升,在未来有望代替传统透镜,并在纳米显微成像、纳米光刻、虚拟现实以及3D显示等领域发挥重要作用.

关键词：超表面透镜光瞳滤波超分辨成像

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基于摩擦力改进模型的数控进给自适应鲁棒控制

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计算机集成制造系统 2025年第2期31卷 470-478页

作者：梁蔓安周德俭西安电子科技大学机电学院陕西西安710071 桂林电子科技大学机电工程学院广西桂林541004

针对数控进给中摩擦力和转动惯量变化导致伺服轨迹跟踪性能降低的问题,对摩擦力LuGre模型进行改进,并基于改进模型提出一种自适应鲁棒控制方法。改进模型定义棕毛体变形瞬态偏差为状态变量,使静态摩擦和动态摩擦分量平行地体现于摩擦力... 详细信息

针对数控进给中摩擦力和转动惯量变化导致伺服轨迹跟踪性能降低的问题,对摩擦力LuGre模型进行改进,并基于改进模型提出一种自适应鲁棒控制方法。改进模型定义棕毛体变形瞬态偏差为状态变量,使静态摩擦和动态摩擦分量平行地体现于摩擦力模型中;模型具有简化系统参数自适应手段、实现实际物理意义下参数在线估计的优点。控制器在完成自适应估计和补偿的同时能够保证瞬态特性,并采用双区间变量非线性反馈替代恒定近似滑模带设计,从而避免因权衡稳态精度与滑模抖动带来的整定困难。硬件在环实验验证了理论的有效性和可行性,变幅值正弦轨迹跟踪对比实验表明控制器对摩擦力跨象限误差具有显著的抑制作用。

关键词：摩擦力模型数控机床自适应估计滑模控制自适应鲁棒控制

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智能喷涂机器人编程方法与遥操作技术研究综述

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控制与决策 2025年第4期40卷 1057-1078页

作者：訾斌潘敬锋李元冯凯朱晓芸合肥工业大学机械工程学院合肥230009 西安电子科技大学机电工程学院西安710071

随着智能制造技术和机器人技术的发展,智能涂装技术和机器人遥操作技术的应用越来越广泛,合理的编程方法能够保障喷涂的质量和效率,机器人遥操作技术能够延伸人类的操作手段.鉴于此,针对智能喷涂机器人编程方法和遥操作技术的研究进行综... 详细信息

随着智能制造技术和机器人技术的发展,智能涂装技术和机器人遥操作技术的应用越来越广泛,合理的编程方法能够保障喷涂的质量和效率,机器人遥操作技术能够延伸人类的操作手段.鉴于此,针对智能喷涂机器人编程方法和遥操作技术的研究进行综述.首先,对喷涂系统的发展、编程方法和机器人遥操作技术进行介绍;然后综述智能喷涂机器人编程方法和遥操作技术的研究成果,对喷涂机器人的编程,包括示教编程、离线编程系统、喷涂自动轨迹规划进行分析和讨论,并重点介绍智能喷涂机器人遥操作技术的应用和研究现状,从遥操作方法和系统控制两个方面阐述机器人遥操作技术在智能涂装领域的应用现状及遥操作系统稳定性和交互性的优化算法;最后,总结与展望智能喷涂机器人编程方法和遥操作技术的发展趋势.

关键词：喷涂机器人示教编程离线编程轨迹规划机器人遥操作系统稳定性

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基于概率推理学习优化的无人自行车质量偏心校正方法

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控制与决策 2025年第5期40卷 1723-1732页

作者：黄用华梁子彦庄未任仰华桂林电子科技大学机电工程学院

车体质量偏心是无人自行车一个重要的性能参数,为了降低车体质量偏心对无人自行车航向轨迹的影响,提出一种基于有模型强化学习原理的概率推理学习优化(PILO)偏心校正方法.该方法以车体侧向倾角(倾角速度)、车把转角(转角速度)以及车把... 详细信息

车体质量偏心是无人自行车一个重要的性能参数,为了降低车体质量偏心对无人自行车航向轨迹的影响,提出一种基于有模型强化学习原理的概率推理学习优化(PILO)偏心校正方法.该方法以车体侧向倾角(倾角速度)、车把转角(转角速度)以及车把控制力矩为输入,以车体侧向倾角速度(倾角加速度)以及车把转角速度(车把转角加速度)为输出,利用高斯过程回归(GPR)构建系统的概率动态模型(PDM)表征系统的不确定性动态,并将其用于后续的状态序列预测;将质量偏心作为车把PD控制器的一个参数,考虑车体航向与车把转角间的运动约束,通过车体航向角速度构造目标函数,优化并校正系统的质量偏心参数.设定8种不同的负载偏心开展无人自行车仿真以及物理样机实验,结果表明:PILO系统校正的绝对误差不超过0.005 rad,相对误差低于10%,且展现了一定的抗干扰能力;与无模型的认知学习偏心优化(RLO)校正系统相比,PILO系统在参数整定难度、智能化以及容错能力等方面具有一定优势.

关键词：无人自行车车体航向质量偏心校正概率推理学习优化概率动态模型高斯过程回归

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基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态预测

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电工技术学报 2025年第6期40卷 1974-1983页

作者：范兴明吴润玮封浩张鑫桂林电子科技大学机电工程学院桂林541004

基于噪声协方差匹配方法的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法,其固定长度的时间窗影响算法噪声统计量。且AUKF中匹配窗口长度常由经验法确定,在复杂工作条件下容易引起噪声协方差估算的不确定。为了进一步提高算法的噪声协方差估算精度,... 详细信息

基于噪声协方差匹配方法的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法,其固定长度的时间窗影响算法噪声统计量。且AUKF中匹配窗口长度常由经验法确定,在复杂工作条件下容易引起噪声协方差估算的不确定。为了进一步提高算法的噪声协方差估算精度,提出一种由自适应遗传算法(AGA)确定初始窗口长度的变窗口自适应无迹卡尔曼滤波(VAUKF)。并引入Allan方差分析法识别误差序列的波动,再基于更新规则适当调整窗口长度,提高VAUKF对时变噪声的抗干扰能力。通过FUDS、US06工况验证所提出的VAUKF算法可行性。仿真结果表明,VAUKF相比AUKF在不同工况下都实现了荷电状态(SOC)预测精度和鲁棒性的提高。

关键词： SOC预测自适应无迹卡尔曼变窗口自适应无迹卡尔曼

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基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测前沿进展

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计算机学报 2025年第2期48卷 284-316页

作者：黄年昌杨阳张强韩军功西安电子科技大学高性能电子装备机电集成制造全国重点实验室西安710071 西安电子科技大学机电工程学院西安710071 谢菲尔德大学计算机科学系谢菲尔德英国S102TN

显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而... 详细信息

显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而,局限于可见光相机的成像能力,RGB图像易受到光照条件的影响,且无法捕捉场景的三维空间信息。相应地,基于RGB图像的显著性目标检测算法通常难以在一些复杂场景下取得较好的检测效果。近年来,随着深度成像技术不断发展和硬件成本不断降低,深度相机得到了广泛应用。其捕获的场景空间信息,与可见光图像获取的场景细节信息相互补充,有助于提升复杂场景下显著性目标检测性能。因此,RGB-深度(RGB-Depth,RGB-D)图像显著性目标检测引起了学者广泛研究。本文对近期基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测算法进行了整理和分析。首先,分析了多模态RGB-D图像显著性目标检测所面临的关键问题,并以此对现有算法解决这些关键问题的主要思路和方法进行了总结和梳理。然后,介绍了用于RGB-D图像显著性目标检测算法研究的主流数据集和常用性能评价指标,并对各类主流模型进行了定量比较和定性分析。最后,本文进一步分析了RGB-D图像显著性目标检测领域有待解决的问题,同时对今后可能的研究趋势进行了展望。

关键词：显著性目标检测 RGB图像深度图像深度学习多模态图像处理

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基于变密度拓扑优化的液冷板散热流道设计

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储能科学与技术 2025年第2期14卷 702-713页

作者：杨智颖卢伟姚嘉程阳伍德坚文海龙桂林电子科技大学机电工程学院广西桂林541004

电动汽车的热管理以液冷散热为主,针对传统蛇形液冷板散热流道存在均温性差、压降高等不足,尝试应用拓扑优化技术进行流道设计,以满足电池包高温安全性和均温性的要求。首先,基于Comsol变密度拓扑优化的2D仿真,以设计域平均温度最低为... 详细信息

电动汽车的热管理以液冷散热为主,针对传统蛇形液冷板散热流道存在均温性差、压降高等不足,尝试应用拓扑优化技术进行流道设计,以满足电池包高温安全性和均温性的要求。首先,基于Comsol变密度拓扑优化的2D仿真,以设计域平均温度最低为目标函数,流道体积分数作为约束条件,通过变量控制法获得设计域中流道分布规律,采用亥姆霍兹过滤器进行敏度过滤,得到新型树状拓扑优化流道的设计。将2D拓扑仿真结果转化为实际流道几何模型,并通过3D打印技术制备树状拓扑流道散热板。采用热流耦合的仿真模拟技术,进行响应面实验设计,研究流道体积分数A、入口温度B、流量C对散热性能的交互影响,通过实验验证了拓扑流道的实际温控能力,证实了仿真模拟的高预测精度。利用非支配遗传算法的优化迭代分析,获取最优帕累托前沿解,即A=0.3、B=20℃、C=10 L/min时具有最佳散热性能。拓扑流道最优方案与蛇形流道相比,进出口压降从4863 Pa下降到822 Pa,下降83%;电池模组最高温度从27.88℃下降到27.21℃,下降2.4%;温差从5.7℃下降到4.95℃,下降13.2%。以上结果均满足了电池模组驱动耐久工况下的测试要求。本工作验证了树状拓扑优化流道进行电池模组热管理的优势,为电池热管理系统的设计提供了有效的方案。

关键词：电池包热管理变密度拓扑优化树状流道设计响应面优化非支配遗传算法

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