受液压阀门工作状态推力扭矩转换关系的影响,导致阀位开度控制偏差较大。为提高阀门阀位开度的控制精度,提出基于LoRa技术的液压阀门阀位开度控制方法。根据液压阀门的具体结构分析阀门开度控制时的影响因素,以此确定了当前阀门的工作状态,基于分析结果,结合LoRa技术设计用于阀位开度控制的自动化控制方法,确定阀位开度控制流程,基于PI控制原理完成构建模型中的开度控制器设计,并在其中引入OF控制器实施修正PI开度控制器的控制偏差,以此实现液压阀门阀位开度自动化控制。实验结果表明,使用该方法开展阀位开度控制时,控制效果好、性能高。

针对近地表频率域电磁探测对发射信号的要求,以单极性倍频正弦脉宽调制技术（Si-nusoidal pulse width modulation,SPWM）为基础,利用现场可编程门阵列（Field-programma-ble gate array,FPGA）作为硬件平台,构建了基于嵌入式NiosII软核的片上系统SOPC（Sys-tem-on-a-programmable-chip）;采用硬件描述语言（Verilog）实现多频SPWM的数字算法,产生频率间隔小、谐波失真（THD）低的多频数字驱动信号,克服了伪随机法频率间隔固定、系统结构复杂、位流法过分依赖负载线圈、算法复杂的缺点。最后,通过理论仿真和试验验证了本文方法的优越性。

提出了一种基于SMOTE算法和CART决策树的螺栓打紧质量异常检测模型。该方法采用SMOTE过抽样算法处理螺栓打紧工艺数据类间不均衡问题,在此基础上建立CART决策树模型对打紧工艺的特征信息进行数据挖掘,诊断螺栓打紧质量状态。结合网格搜索和模型交叉验证的参数寻优方法对树深和基尼不纯度的阈值进行参数优化验证。最后,利用参数最优训练模型学习曲线和测试集上ROC曲线下面积AUC值对模型性能进行评价。实验结果表明,该组合模型具有优异的异常检测精度,研究成果可为螺栓打紧质量状态的诊断提供有力支撑。