不确定度是说明测量水平的主要指标，是表示测量质量的重要依据。本文以灰色系统理论、模糊集合理论、信息熵理论和贝叶斯理论为基础，提出了几种测量不确定度的非统计评定方法。

测量不确定作为一种衡测量水平的重要指标已被世界各国及许多国际组织所重视，不带不确定度的测量结果是没有意义的。目前许多国家和国际组织都有各自的不确定度评定模型。本文主要针对目前国际上已有的测量不确定度的五种主要评定模型及其优缺点、急需解决的问题、今后可能的发展方向等方面进行了论述。

在评价测量对象的圆度误差时,必须将偏心分量从测量信号中分离出来,采用的方法有最小二乘法、卡尔曼滤波法和三传感器法等.这些方法不能分析非整次谐波,不能区分一次谐波和偏心分量,并且含有较大的非线性误差.本文提出一种用范数理论表征圆度误差的新方法,这种方法可以有效地衰减各种干扰误差,计算结果必然收敛于圆度误差的真值,而且参数估计误差很小.

针对现有定参数Maxwell模型对气动肌腱压力/长度非对称迟滞特性力模型精度较低问题,提出非对称变参数型Maxwell迟滞模型方法。构造变刚度滑块算子替代原定刚度滑块算子来辨识某一等压下非对称迟滞模型参数,再结合不同等压、工作长度条件下的迟滞特性差异,动态加权辨识迟滞模型参数,满足不同等压、工作长度的非对称迟滞情况。以FESTO公司MAS型气动肌腱为研究对象,通过不同等压、长度实验对比经典Maxwell和改进型Maxwell力模型精度卸载误差最大降低了80%,最大相对误差由20%降低到5%,整体相对误差稳定在5%以内,误差波动更为平稳,不同气压下精度提高到了99.98%。实验结果表明,改进型Maxwell迟滞力模型精度均显著优于经典Maxwell,更能够精确捕捉到气动肌腱固有的非对称迟滞特性和不同长度下的次环。

仿生关节是四足仿生机器人实现灵活跳跃、奔跑等高速复杂运动的基本要素。针对现有气动肌腱驱动的仿生关节难以实现设定刚度下的高精度位置控制问题,提出一种基于模糊神经网络补偿控制的拮抗式仿生关节位置/刚度控制新方法。建立关节位置/刚度解算模型,根据关节驱动力矩及设定刚度计算气动肌腱的理论充气压力;建立关节输出刚度计算模型,根据关节输出位置及气动肌腱的实际充气压力计算仿生关节的实际输出刚度;采用由模糊神经网络补偿控制器、PID控制器和模糊神经网络辨识器构成的模糊神经网络补偿控制结构实现对仿生关节的高精度位置控制。以FESTO公司MAS型气动肌腱驱动的拮抗式仿生关节为控制对象,进行关节位置/刚度控制的试验研究,对比PID控制和模糊神经网络补偿控制的位置控制精度,探究仿生关节刚度的动态响应。试验结果表明模糊

针对频响函数法在辨识固定结合部参数时由于实验噪声引起的不适定问题,提出对结合部模型中各参数单独分析、单独辨识的方法。利用频响函数法建立固定结合部模型,辨识模型参数时先通过遗传算法寻优得到的结合部参数作为初值,仅改变其中某一参数的大小对整体结构进行模态分析,确定该参数在每一阶模态处的灵敏度。在最灵敏的模态处辨识该参数,以此类推辨识出所有结合部参数。仿真与实验结果表明,采用该方法辨识的结合部参数所预测的整体结构的频响函数曲线与实验测试的频响函数曲线的一致性较好,结合部参数辨识结果具有较高的精度。

为确定铣刀刀齿的等效直径,建立了铣刀的等效模型,将铣刀分为刀杆和刀齿两个子结构,基于子结构分析和理论计算的结果建立刀齿等效直径优化的目标函数,采用遗传算法优化确定刀齿的等效直径。以5把不同参数的2刃、3刃和4刃铣刀为研究对象,采用该方法确定刀齿等效直径,据此计算铣刀刀尖点的频响函数,并与等质量法确定的刀齿等效直径所计算的铣刀刀尖点频响函数及其实验值进行对比。分析结果表明,该方法具有更高的计算精度及更好的适用性。

本文设计了溢流阀辅助测试系统，提出了相应的几种数据处理方法，并进行了实际测试。

针对现有高精度气动位置伺服控制算法复杂、难于工程实现的问题以灰色关联分析理论为基础提出基于传统控制算法的灰色关联补偿控制新方法。该方法将灰色关联控制与传统控制相结合在传统控制回路中增加灰色关联补偿控制器。该补偿控制器根据控制系统实际输出与期望输出数据序列之间的几何形状相似性和距离计算两者之间的加权灰色关联度设计灰色关联补偿控制律对传统控制器的控制输出进行动态补偿。以DGPL型无杆气缸为控制对象进行气动位置伺服控制的仿真与试验研究对比灰色关联补偿控制方法与传统控制方法（比例积分微分（Proportional-integral-differentialPID）控制、模糊控制）的控制精度。仿真与试验结果表明在相同的控制器参数下灰色关联补偿控制的控制效果优于常规控制器的控制效果补偿控制器参数经过适当调整可以实现气动