针对物体颜色信息的测量，介绍了一种基于RGB三基色原理的手持式颜色检测仪的实现方法。系统充分利用了MCS系列颜色传感嚣和PICl8Fxx8系列单片机的各种内部资源，实现了数据采集和处理。系统设计出白色发光二极管环形照明系统，覆盖整个可见光范围，使测量结果更准确。通过对标准比色卡上900多种颜色的测量．对理论值进行验证，二者吻合良好。

主要研究了一种新的电磁超声激发方法．脉冲电磁超声的激发，旨在提高电磁超声换能器的磁声转换效率，解决其灵敏度低以及热效应的不良影响等问题。设计制作了脉冲电磁超声的激发装置。通过实验验证，该方式超声信号强度较强，激发装置发热量小。最后分析了超声波信号的激发强度与初始电压、电容容值等因素的关系，认为线圈中铁芯的加入在一定程度上可以提高磁声转换的效率。但目前产生的超声波信号频率仍在低频范围内，在今后的研究中还将进一步考虑采用信号压缩等方法来提高频率。

在结构模态识别中常用的模态保证准则（MAC）仅能显示结构不同振型的相关性，并不能反映模态的细节，对于模态复杂的网壳结构则更是如此。因此，提出利用Zemike矩表征网壳结构的振型，即将振型数据视为图像函数，通过离散Zemike矩变换，得到表征各阶模态的Zemike矩值（包括幅值和相位角）。对一个单层球面网壳结构的有限元模型进行数值模拟，结果表明，此矩可有效地反映模态的振型特性并能识别结构的重频模态，较传统的MAC具有明显的优越性。在此基础上，初步提出将Zemike矩的幅值及相位角作为结构损伤识别的新指标。构造了网壳结构杆件物理参数改变的几种损伤工况，通过分析，发现了不同的损伤形式导致的Zemike矩的不同变化规律，验证了Zemike矩用于损伤识别的可行性。

为解决40吨米液气锤无法实现小行程打击的问题,将可编程逻辑控制器(PLC)技术应用到液气锤的控制系统中。对液气锤打击过程的动力学进行了分析,建立了不同打击高度下锤头下落时间与锤体反弹时间之间的关系,提出了打击过程的分段时间逻辑控制方法。在保证工艺要求不变的基础上,对不同打击阶段的时间设定值进行了评价,进行了从初锻到终锻共计5 000余次的试验。研究结果表明,锻造过程中未出现欠打和连打现象,时间设定值与理论值相近。

本文介绍了粉末成形压机传统控制方式的弊端,提出了电液比例伺服系统相对于传统控制方式的优势,并简介了常用的四种电液比例伺服系统,浅析了它们的功能和实现方式。

为了提高电液伺服阀滑阀副的配磨效率,需要缩短叠合量测量时间。采用气动流量法,设计了一套测量气路和对应的测量流程,通过减少阀芯驱动行程实现叠合量快速气动测量。针对气动测量过程中出现的测量压力变化和相邻阀口气体泄漏问题,采用流量转换和曲线相似度分析的方法,获得恒定压力下的流量-位移曲线及相应的叠合量计算方法。通过实验和工程实践验证,该叠合量测量方法精度高、速度快。

在数据驱动的滚动轴承状态辨识模型构建过程中,针对核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)算法中高斯核函数的径向宽度参数σ选取不当极易造成模型分类精度差的问题,提出一种核排列优选核参数σ的滚动轴承状态辨识方法。首先,将测取滚动轴承振动信号经总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)进行分解并计算其能量熵、排列熵来构建高维的特征向量集;然后,初始化核排列(K ernel Target Alignment,KTA)算法参数:最大核排列值Ai和核参数σi,通过判断核矩阵与理想目标矩阵间距离来调节不同的Ai和σi值,来获取两矩阵距离最短时所对应的Ai,此时核参数σi最优。最后,将上述滚动轴承的高维特征向量集作为输入通过KTA-KELM算法的学习,建立基于KTA-KELM的滚动轴承的状态辨识模型。仿真实验结果表明,与KELM、ELM算法相比,KTA-KELM算法将滚动轴承状态辨识的精...

基于电液伺服系统的非线性和不确定特性该文提出了用最小二乘算法对伺服系统的参数进行辩识的方法.从而使其控制器参数的调整是基于被控系统的参数辩识结果而不再过多的依赖系统的先验知识.因此非线性和不确定因素对系统的影响将大大减小从而进一步提高电液伺服控制系统的控制精度.

为了提高小流量电液伺服阀叠合量的测量效率，实现叠合量气动测量过程的自动化，分析了电液伺服阀叠合量气动测量方法的原理及特点，采用压力式和流量式气动测量方法实现阀芯自动对中和叠合量自动精确测量。从机械结构设计和控制系统方案上提出了自动化策略，研制了一套小流量电液伺服阀叠合量气动测量台，实现叠合量高精度测量的全过程自动化。通过实验和工程实践验证，该测量台的叠合量测量精度达到±0．5μm，且重复精度达到±0．5μm。

液压缸自行运动是液压系统中的一种常见现象，尤其是重载非水平安装的液压缸，自行运动现象更加普遍。本文结合实例，探讨液压缸自行运动的原因。