基于图像处理的智能家居系统设计

人脸和手势识别是人工智能技术的一种，通过采集人脸和手势的图像信息，对图像信息进行扫描识别。近年来，随着信息技术快速发展，智能家居应用成为研究的热点。通过采用OpenCV计算机视觉库和LBP-HOG算法搭建具有人脸识别、手势识别、邮箱远程异常提醒等功能的智能家居系统。该系统通过摄像头对图像进行人脸识别判断，通过简单邮件传输协议（Simple Mail Transfer Protocol,SMTP）实现远程异常提醒功能。在此基础上，增加手势识别功能，实现多功能的智能家居应用。实验结果表明，所设计系统的人脸识别准确率达98%以上，手势识别准确率达90%以上，具有广阔的应用前景。     

基于AMESim的轮式装载机工作装置建模与仿真研究

通过对某款国产轮式装载机工作装置结构与作业过程的分析,利用仿真软件AMESim建立相应的机液耦合模型并进行动态仿真,得出装载机典型作业过程中系统压力、流量等参数的变化情况。在此基础上设计了新工作装置负载敏感液压系统,并对该负载敏感系统进行仿真研究。研究表明:与原系统相比,负载敏感系统能够更好地适应装载机复杂工况需求,具有良好的节能效果和操作特性。此外该研究方法对于类似机液耦合机构的设计、分析与优化具有一定的参考价值。     

交轴电流计算与电容储能反馈的双三相永磁同步发电机系统稳压控制

双三相永磁同步发电机（DTP-PMSG）具有容错率高、低压大功率等特点，适用于受输出电压、空间体积限制的高端装备领域。常规的母线电压控制方法在负载快速变化时，存在电压恢复时间长、电压波动大的缺点。该文提出基于交轴电流计算与电容储能反馈相结合的稳压控制策略。建立脉冲宽度调制（PWM）整流器能量和功率交换数学模型，推导交轴电流内环给定的计算表达式，设计电压外环并分析物理意义。该方法既能缩短电压恢复时间，又可以降低电压波动幅值。仿真和实验结果验证了所提控制策略的可行性和有效性。     

新型直线伺服驱动加载实验教学平台

为引导学生掌握直线伺服驱动系统的运行特性，提出了新型直线伺服驱动加载实验教学平台，解决了传统直线伺服实验教学平台中加载难、测试精度低、动态性能差的弊端。基于该实验教学平台，开展了永磁直线伺服电机静态推力、动态推力、加速度以及突变负载的实验研究。该实验教学平台的研制，不仅丰富了电机类、电力拖动类课程的教学实验工作，又激发学生的学习兴趣，提升创新能力。     

高转矩性能多相组永磁电机及其关键技术综述

多相组永磁电机具有转矩密度高、转矩脉动小、容错能力强的优点，在航空航天、舰船推进等高转矩性能应用场合得到广泛的关注。首先，该文探讨多相组永磁电机的绕组拓扑特点，分析其转矩性能提升机理，归纳转矩性能最优的相移角设计规律。其次，总结了近年来国内外学者在多相组永磁电机领域已开展的工作，重点围绕槽极配比、拓扑结构、相组间联结方式等关键技术进行介绍。然后，基于电流谐波注入和永磁体谐波注削技术，进一步阐述了提高多相组永磁电机转矩性能的方法。针对多相组永磁电机高可靠设计技术，从短路电流抑制、相间独立性提高、绕组余度提升的层面进行了整理和归纳。最后，对高转矩性能多相组永磁电机进行总结与展望。     

蓝宝石超精密抛光表面的热修复机理研究

通过化学机械抛光获得的超精密蓝宝石表面存在一定厚度的表面损伤层，直接制约蓝宝石元件性能的提升。为降低蓝宝石表层损伤层，研究了蓝宝石超精密抛光表面的热修复工艺。对超精密加工后蓝宝石进行热修复处理，分析了热修复对不同晶面蓝宝石表面微观形貌的影响规律。结合蓝宝石各个晶面原子排布规律，蓝宝石C面的晶层间距最大，相比其他晶面，C面蓝宝石的超精密抛光表面更易形成台阶结构；热修复后，A面、R面蓝宝石微观表面都呈现出有序分布的台阶状结构，M面蓝宝石表面形成薄片状微观结构；在热场作用下，蓝宝石表面原子发生移动，形成台阶状形貌；纳米压痕结果表明热修复后各个晶面蓝宝石的硬度和弹性模量都有一定程度增加；通过聚焦离子束定向提取热修复前后的R面蓝宝石表层纳米厚度的薄片，并在透射显微镜下观测其高分辨原子衍射图像，证实了热修复工艺使表层原子排布由非晶态向晶体有序化转变，同时表面微观形貌也出现了规律性特征，从而使加工表面晶格完整性提升。研究结果表明热修复能有效用于蓝宝石表层质量的提升。     

深度子领域自适应网络电机滚动轴承跨工况故障诊断

针对实际生产中旋转机械工况变化引起状态监测数据分布差异及获取待诊断样本标签困难问题，提出多尺度子领域自适应模型（MSDAM）的跨工况下滚动轴承故障诊断方法。首先，以原始振动信号作为输入，无需信号预处理及人工特征参数提取；其次，搭建多尺度卷积神经网络将已知标签样本和待诊断样本特征迁移到同一子空间，捕获具有细粒度信息的多尺度公共特征；然后，以不同的故障类型来划分相关子域，并通过局部最大均值距离（LMMD）来完成子域的适配，有效削弱不同工况同类故障特征的分布差异；最后，在三个数据集的多个迁移任务上进行试验验证。结果证明，所提MSDAM的跨工况故障诊断性能优于关注全局领域适配的迁移学习方法。