提出了一种基于增强型游标效应增敏的高灵敏度光纤温度传感器，该传感器由对温度均敏感的法布里-珀罗干涉计（Fabry-Perot Interferometer，FPI）与萨格奈克干涉计（Sagnac Interferometer，SI）级联构成。FPI为聚二甲基硅氧烷（PDMS）填充空芯光纤（HCF）形成的PDMS腔，SI由单模光纤环内熔接一段熊猫光纤而成。FPI和SI具有相反的温度响应，随温度的升高，FPI的干涉谱逐渐红移，而SI的干涉谱逐渐蓝移，从而产生增强型游标效应，其温度灵敏度远大于单个FPI或单个SI，且放大倍率明显高于普通游标效应。实验结果表明：36~39 ℃温度范围内，该传感器温度灵敏度达到了-57.85 nm/℃，分别为单个FPI和SI灵敏度的44.8倍和30.8倍，分别为普通游标效应放大倍率的2.56倍和1.66倍。该传感器具有灵敏度高、稳定性能好、制备成本低等优点，具有非常好的应用前景。

光子晶体光纤利用周期性的空气孔结构实现导光，具有空间辐射不敏感的特性。在光子晶体光纤空间应用中，存在与保偏尾纤熔接损耗大、熔接强度低的问题。本文对光子晶体光纤与保偏光纤熔接工艺进行研究。首先分析了光子晶体光纤和保偏光纤熔接损耗的产生机理，结合有限元仿真获得了熔接损耗与熔接功率和熔接时间的关系，并通过熔接实验对计算结果进行了验证。在此基础上，重点关注了熔接功率和时间对熔接强度的影响，通过实验获得了最优的熔接功率和熔接时间。最后，通过提升光纤端面质量、偏移加热位置、优化熔接参数等方法进一步提升了熔接点质量，实现了低熔接损耗与高熔接强度的平衡。利用优化后的熔接参数开展了光子晶体光纤与保偏光纤熔接实验，实验结果表明，平均熔接损耗达到0.82 dB水平，均低于1 dB，平均熔接强度139 kpsi，均大于100 kpsi，满足宇航空间应用的光纤低损耗、高可靠的熔接需求。

利用经纬仪进行速度实时求解，一直是测控领域难题，为了提高经纬仪求解速度的实时性及高精度，激光测距光电经纬仪，在反复实验中，提出了一种最佳一致逼近多项式速度求解方法，即保证了速度实时性又保证了速度的精度。首先，利用单站经纬仪加激光测距获得目标空间位置，对激光测距信息采用改进的最小二乘法进行拟合滤波；然后根据求解速度模型，计算速度初值；在采用多项式逼近速度真值时，采用常规的表达形式会产生很大的计算误差，为了减少计算误差，多项式采用三次切比雪夫多项式组合的方式获得最佳一致逼近多项式计算速度函数；最佳一致逼近多项式速度函数使用三次有限差分方法识别速度野值，获得实时、高精度的目标速度值。激光测距经纬仪测速的指标包括实时性（延时<100 ms）和精度（误差<1 m/s）两个指标，把加载在无人机上的较高精度GPS的测速值作为比对值，采用多种算法计算目标速度，实验结果表明：高斯函数方法速度实时性好，但测量速度精度>1.5 m/s；卡尔曼方法求速度精度很好，但是因为用了大量的历史数据，速度值滞后；本文最佳一致逼近多项式法计算得到的速度，实时性好，延时50 ms；速度精度均方差为0.8 m/s，满足设备的指标要求。

磁性复合流体（Magnetic Compound Fluid，MCF）具有优异的抛光性能，然而MCF抛光液中的水分在抛光过程中流失，抛光性能随之降低，这将增加抛光成本并严重影响MCF抛光的工程应用。针对磁性复合流体抛光液在抛光过程中水分流失的问题，探究了抛光过程中MCF水分含量对MCF形貌特征、抛光区域温度、正压力与抛光质量的关系，构建MCF中水分对抛光质量的影响机理。首先，分析了抛光过程中不同水分占比抛光液对抛光性能的影响规律，采用工业相机观察MCF抛光液抛光前后的形貌特征。然后，通过总结抛光过程温升-磁流体状态-抛光作用力-抛光质量的内在联系，构建不同水分含量MCF的抛光机理。最后，通过向MCF抛光液中定量补充水分，有效地缓解了MCF抛光液抛光效果降低的问题。实验结果表明：（1）当MCF抛光液水分占比为45%时初始抛光效果较好，抛光10 min内工件的表面粗糙度由0.410 μm下降到0.007 μm；而使用已持续抛光50 min的MCF加工10 min后工件的表面粗糙度由0.576 μm下降到0.173 μm。MCF随着抛光时间的增加MCF抛光性能大幅下降；（2）随着抛光液中含水量的降低，抛光时磁性颗粒形成的链状结构恢复能力变差，进而影响其抛光性能；（3）在抛光过程中向MCF抛光液补充水分后，抛光结束时工件的表面粗糙度下降率由无添加时的69.97%提高至86.69%，材料去除率由0.95×10⁸ μm³/min提升到1.45×10⁸ μm³/min，抛光正压力由3.7 N提升到4.2 N。当抛光过程中补充水分，使MCF的水含量占比维持在45%左右时，可以保持其长效稳定的抛光能力，有效地延长MCF的使用寿命。

针对现有风致振压电俘能器工作风速范围窄、高风速下振幅过大等问题，提出一种可变形式翼型钝体的风致振压电俘能器，主要由可变形式翼型钝体、悬臂梁以及压电组合梁构成，钝体的弹性翼受风力影响产生形变，从而实现系统振动特性的自我调节，以期提高俘能器的环境适应性。建立了俘能器的COMSOL有限元模型，通过仿真与试验分析了风速对其钝体形状及振动特性的影响，并获得了迎风角和弹性翼厚对俘能器输出性能的影响规律。结果表明：选取迎风角120°和弹性翼厚0.15 mm时俘能器的工作风速范围达到21 m/s，且当风速小于8 m/s时，弹性翼变形较小，系统以驰振为主，输出电压随风速增加而增大；当风速在8~17 m/s时，弹性翼形变量进一步增大，系统由驰振逐渐向涡振转变，输出电压变化较小；当风速在17~25 m/s时，钝体因弹性翼变形过大呈弯弧状，系统以涡振为主，其振幅被有效控制，输出电压随风速增加而减小；存在匹配电阻为250 kΩ时俘能器所产生的最大输出功率为3.78 mW。因此，该风致振压电俘能器在满足结构可靠、起振风速低及风速范围宽条件下同时可输出较大的电能。

快速反射镜（Fast Steering Mirror，FSM）是高精密光学系统中的关键仪器，基于音圈电机（Voice Coil Actuator，VCA）驱动的柔性支撑FSM存在复杂耦合特性，导致系统模型复杂并严重影响系统的控制性能，对于该问题，本文提出了一种基于系统辨识与模型降阶的双轴积分增广滑模控制方法。首先，采用基于脉冲响应的Hankel矩阵系统辨识方法建立VCA-FSM的精确耦合模型；随后，基于平衡实现与平衡截断，在保证模型精度的前提下对所建立的高阶模型进行降阶；其次，基于降阶模型，采用现代控制理论方法设计积分增广滑模控制器，通过设计状态观测器构造滑模切换函数与控制律，并在控制设计中改进符号函数以消除滑模抖振；最后，基于VCA-FSM伺服控制系统实验平台，开展频域与时域性能测试实验。实验结果表明：本文所提控制方法相较于单轴滑模、PID控制方法，系统的闭环跟踪带宽分别提高了约50.3%，251.3%，扰动抑制带宽分别提高了约39.9%，451.9%，阶跃响应调节时间分别缩短了约29.7%，97.7%，螺旋线跟踪精度分别提高了约48.5%，97.8%，且实现了对存在强耦合特性VCA-FSM的解耦控制。本文所提控制方法充分提高了VCA-FSM的控制性能。

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。

针对在低光照环境下拍摄的图像受光照强度的影响而导致图像质量差的问题，本文提出了基于双边滤波的MSR与AutoMSRCR算法融合的低光照图像增强算法。首先，在原始低光照图像的HSV颜色空间中针对V分量使用基于双边滤波MSR算法对亮度通道进行增强，得到保留原有色彩信息的亮度增强图像。然后，将此初始亮度增强图像运用CLAHE算法基于LAB颜色空间进行亮度通道细节增强，得到细节增强的图像。最后，采用AutoMSRCR算法对原始低光照图像进行处理，并与细节增强图像进行加权融合得到最终的增强图像。以UCIQE，AG，SD，IE为评价指标，将经过该算法增强的图像与MSR算法，MSRCR算法，CLAHE算法，改进GAMMA算法等进行比较。结果表明，使用该图像增强算法处理的图像效果最佳，UCIQE达到了0.472 1，AG达到了12.674 2，SD达到了0.263 2，IE达到了7.637 9。增强后的图像色彩信息更加丰富，图像更加清晰，图像对比度更好，图像的边缘纹理信息保留更完整，图像质量更高，本研究为低光照图像增强提供了一种可行方法。

为了解决传统深度卷积神经网络在舰船图像细粒度分类中的局限性，本文设计了细粒度遥感舰船开集识别模型。首先，引入了基于注意力机制的STN模块，加在特征提取网络前用来过滤背景信息；然后在STN模块后接一个多尺度的并行的卷积结构，强化网络对不同尺度的局部区域的特征提取能力；接着将提取到的特征分别输入基分支和元嵌入分支，用来增大类间方差和减小类内方差，同时强化模型对尾类小样本的学习；最后对两个分支的分类结果进行决策融合，根据设定的阈值判别已知类和未知类进一步对已知类进行细分。在平衡与不平衡分布的FGSCR-42数据集上进行了4种开放度实验，结果表明：在平衡分布的数据集上4种开放度的平均准确率为90.5%，86.3%，85.7%，85.1%，不平衡分布数据集的平均准确率为90.0%，85.1%，84.3%，84.1%。与当前主流的舰船识别方法相比，本文方法分类具有更高的识别准确率和更好的泛化能力。

常规的尺度不变特征变换（SIFT)图像特征提取方法难以提取多聚焦图像离焦模糊区域的特征，使得图像间存在局部、少量的公共特征，导致多聚焦图像配准精度差，严重影响后续图像融合和三维重建质量。在分析图像离焦模糊区域特征提取不确定性的基础上，提出了一种多聚焦图像离焦模糊区域的SIFT特征提取方法。首先提取多聚焦图像聚焦清晰区域的SIFT特征，再利用光流跟踪提取对应离焦模糊区域的SIFT特征，避免了在离焦模糊区域直接提取SIFT特征的不确定性。实验结果表明：提出的方法在离焦模糊区域具有良好的SIFT特征提取能力和提取精度，能实现多聚焦图像SIFT特征匹配数量显著增长，SIFT特征提取的误差为0.03~0.39 pixels，优于现有方法的0.21~1.71 pixels。降低了离焦模糊区域SIFT特征提取的不确定性，为多聚焦图像精确配准奠定了基础。

针对复杂环境下光伏电池板热斑故障的多尺度目标导致检测困难的问题，提出一种融合知识蒸馏和注意力机制的检测算法。为实现故障特征信息高效提取与保留，设计一种融合高阶空间交互和通道注意力的模块以提升网络对于故障特征信息的表达能力；为增强复杂背景下目标信息表达能力，构建一种结合通道和位置信息的注意力模块来提高网络对于故障位置信息的识别准确率；采用知识蒸馏思想将教师网络的参数迁移至学生网络，在不增加任何复杂度的前提下提升学生网络的检测精度。为进一步精确定位热斑目标，引入Focal-CIoU损失函数加速网络收敛，从而提升检测性能。为验证算法有效性，与8种经典算法进行比较，实验结果表明，本文算法的检测精度最高，精度达84.8%，对于分辨率为640×512的图像检测速度可达142 FPS。

针对实测红外图像数据集构建难度大、测试制作成本高的问题，本文提出了一种非成对训练样本条件下的生成对抗网络VTIGAN，实现不同场景下可见光到红外（Visible-to-Infrared，VTI）的高质量图像转换。VTIGAN在transformer模块基础引入了一个新的生成器学习图像内容映射关系，通过重组目标风格特性实现图像风格转换，同时使用PathGAN作为判别器强化模型的图像细节信息生成能力，最后联合对抗损失、多层对比损失、风格相似性损失、同一性损失四种损失函数对模型训练过程进行约束。将VTIGAN与其他主流算法在可见光-红外数据集上进行了广泛的对比实验，同时使用峰值信噪比、结构相似度和Frechét inception distance 3个评价指标进行定量评估和主观定性评价。实验结果表明，VTIGAN相比于次优的UGATIT算法在PSNR，SSIM和FID三个指标上分别提升了3.1%，2.8%和11.3%，有效实现了非成对训练样本条件下可见光到红外的图像转换，且对于复杂场景的抗干扰能力更强，生成的红外图像清晰度高、细节特征完整、真实感强。