为了实现超冗余机械臂动力学模型的精确辨识，提出了一种基于迭代优化和神经网络补偿的半参数动力学模型辨识方法。首先，介绍了超冗余机械臂的动力学模型和最小参数集，建立了关节非线性摩擦模型，使用遗传算法优化回归矩阵条件数生成激励轨迹。然后建立了机械臂动力学模型物理可行性约束，基于迭代优化方法设计了两层循环网络对超冗余机械臂的惯性参数和关节摩擦模型进行辨识。最后，利用数据集训练BP神经网络，得到超冗余机械臂半参数动力学模型，并与多种算法进行了比较分析。实验结果表明：相较于传统的最小二乘算法和加权最小二乘算法，通过使用本文提出的辨识算法，关节辨识力矩残差均方根（Root Mean Square, RMS）之和分别提高了32.81%和23.76%，半参数动力学模型相比于全参数动力学模型力矩残差均方根之和提高了23.56%，辨识结果验证了辨识方法的有效性和优越性。

本文将冗余机械臂的轨迹跟踪和避障规划统一为优化问题，提出了一种基于改进灰狼算法的避障跟踪优化器。首先，基于包围盒法对避障空间进行了建模，使用GJK算法计算机械臂与障碍物之间的最小距离。其次，设计了适应度函数，引入避障奖励项对优化器进行主动奖励，使机械臂在跟踪目标轨迹的同时避开障碍物。然后，使用随机分散策略对灰狼算法进行了改进，以增强算法的全局搜索能力，从而更好地求解优化问题。最后，使用九自由度冗余机械臂验证了所提出方法的有效性和优越性。实验结果表明：对于圆形目标轨迹，机械臂的末端跟踪误差为0.21 mm；跟踪过程中，机械臂与障碍物的距离不小于70 mm；相比于经典灰狼算法，改进灰狼算法使跟踪精度提高了13%。本文提出的避障跟踪优化器能以毫米级的精度同时满足冗余机械臂的轨迹跟踪和避障任务；改进的灰狼算法能有效提高经典灰狼算法的收敛精度。

Overview: In many scenes in real life, collecting high-quality images is one of the key factors to achieve high accuracy in object detection, image segmentation, automatic driving, medical surgery, and other works. However, images and videos collected by electronic devices are very vulnerable to various environmental factors, such as poor lighting, resulting in low image brightness, color distortion, more noise, effective details, and texture information loss, which brings many difficulties to subsequent tasks and works. The enhancement of low-illumination images generally restores image clarity by increasing brightness, removing noise, and restoring image color. In recent years, the depth neural network has had a strong nonlinear fitting ability, which has achieved good results in low illumination enhancement, image deblurring, and other fields. However, the existing low illumination image enhancement algorithms will lead to color imbalance when improving image brightness and contrast, and easily ignore the impact of some noises. Based on the above questions, this paper proposes an image enhancement method with parallel mixed attention step-by-step fusion. With the aid of the limited correlation between local features extracted by weighting different multi-scale branches, the local image details under multiple receptive fields can complement each other, and use parallel mixed attention to focus on color information and lighting features at the same time, which effectively improves the detail representation of the network and reduces noises. Finally, shallow feature information is fused in multiple stages. In order to alleviate the model confusion caused by the weakening of color information expression and single-stage feature superposition caused by the increase of network depth. The ablation experiment, module multi-stage experiment, and multiple evaluation indexes are compared with the existing advanced methods on four commonly used datasets, which fully proves that the method proposed in this paper is superior to the comparison methods on multiple evaluation parameters, and can effectively improve the overall brightness of the image, adjust the image color imbalance and remove noises. Combining the follow-up research task of the subject and analyzing the shortcomings of the network, a way to simplify the model and improve the operation speed will be the key direction of the follow-up research task.

冗余旋转惯导系统（Redundant Rotating Inertial Navigation System, RRINS）可以在传统旋转惯导系统的基础上，进一步提高系统的可靠性。针对该类系统高精度初始对准需求，以正四面体冗余旋转惯导系统为例，研究了两位置初始对准方法。首先以每3个陀螺仪和3个加速度计构成一种组合方式，建立每种组合下惯性器件的零偏与冗余配置相关的解析表达式，并设计RRINS两位置转停方案以估计对应惯性器件的零偏，但是在某些特殊的情况下需要增加观测位置；然后将每个惯性器件在不同组合下得到的结果取均值，并利用该均值对相应惯性器件的测量信息做补偿；最后基于补偿后的惯性器件输出进行RRINS的初始对准。数学仿真和实验验证结果表明，该方法在不同两位置方案下均可有效估计出惯性器件的零偏。仿真中陀螺仪的零偏估计误差在4%以内，加速度计的零偏估计误差基本在2%以内，且相比无零偏补偿的情况，初始对准精度提高10倍以上。实验中水平和方位向的初始对准精度都有提高，航向角对准误差最大减小100倍左右。同时，该方法还可以推广到其他配置方案的冗余旋转惯导系统中，对该类惯导系统初始对准精度的提高具有一定借鉴意义。

开展考虑设备启动时间和启动失效的核电厂冷冗余系统故障机理研究，提出一种基于蒙特卡罗数值模拟的可靠性分析方法，建立冷冗余系统失效概率的统计量表达式。以核电厂应急柴油发电机组为例，开展案例分析，获得应急柴油发电机组的失效概率分布曲线及各设备参数的敏感度曲线，并将结果与静态故障树（Static Fault Tree，SFT）、传统动态故障树（Dynamic Fault Tree，DFT）方法进行对比。案例结果分析表明：1）所提方法可以对冷冗余设备的启动时间与启动失效进行建模分析，反映冷冗余系统的真实失效场景与实际运行状态；2）所提方法精确评价系统失效概率、识别不同时间段的高敏感性设备参数、以及分析启动时间对系统失效概率的影响，对冗余系统的优化设计有一定的理论指导意义。

正四面体冗余惯导系统（RINS）具有高可靠性、高精度等特点，而误差标定是实现高精度导航解算的必要手段。当前正四面体RINS的误差标定均需要利用高精度转台实现，不仅标定成本高、标定时间长，而且在外场等硬件条件不足的情况下无法进行全误差参数的标定。针对这一问题，提出了一种无需高精度转台的正四面体RINS全误差参数现场快速标定方法。首先，建立了正四面体RINS的误差模型；然后，根据解析粗对准姿态误差矩阵与正四面体RINS零偏的关系提出了基于六位置的零偏标定方法；之后，设计三位置旋转方案进行陀螺仪的标度因数和安装误差标定；最后，利用零偏标定的六位置方案进行加速度计的标度因数和安装误差标定。仿真及试验结果表明，该方法能有效地标定出所有误差参数，在1 h静基座导航试验中，标定后北向定位精度从61.065 5 km提升至0.476 7 km，东向定位精度从161.202 7 km提升至4.842 2 km。

土地利用/覆被变化(LUCC)问题是全球环境变化关注的热点问题之一。 研究伊洛河流域的土地利用变化对黄河流域生态保护与高质量发展具有重要意义。 基于长期的LandsatTM卫星遥感影像、 R语言弦图可视化模型以及线性模型冗余分析(RDA分析), 对伊洛河流域1990年—2020年30年间的土地利用时空变化特征、 土地覆被的流量、 流向及内在驱动因素进行了分析。 结果表明: (1) 1990年—2020年间, 伊洛河流域的土地变化呈现林地先减小后增加、 耕地先增加后减小、 建设用地整体增加、 水域整体减小的变化趋势; (2) 在数量上, 1990年—2020年每10年间, 耕地和林地的总变化量最大, 建设用地次之, 水域、 草地和未利用土地的变化量很小; (3) 1990年—2000年、 2000年—2010年、 2010年—2020年的土地利用类型相互转换主要以耕地和林地的相互转化为主, 土地利用变化程度呈上升趋势, 在2010年—2020年达到最高; (4) 1990年—2020年间, 林地重心整体向东北方向偏移, 耕地的重心整体向南迁移, 林地和耕地重心的变化与退耕还林政策有关。 建设用地总体围绕洛阳市主城区, 这与社会经济发展和城镇发展方向有关; (5) 在驱动力方面, 经济高速发展和退耕还林政策的实施是推动伊洛河流域土地利用面积变化的主要原因, 其中, 退耕还林政策的实施是林地和耕地面积变化的主要原因。 研究结果可为黄河流域生态保护和可持续发展提供科学依据。