为了解决在超声相控阵系统设计中，接收波形合成需要将各阵列阵元接收到的信号进行相干叠加的问题，提出了一种能够实现1ns延迟分辨率的数字接收波形合成设计．该设计采用锁相环（PLL）的相移技术首先产生6个周期为6ns、相位差为1ns的时钟信号．根据焦点的不同，6个时钟信号被选择作为异步采样时钟．采样数据同步后进行叠加，得到数字超声合成波形．波形合成硬件除A／D转换器外都集成在FPGA芯片内部．FPGA芯片在接收波形中的应用使得编程灵活和体积减小，得到了非常低廉的设计．完成了该设计的仿真实验并给出了实验数据．实验结果表明：该设计能够稳定和精确的实现1ns分辨率的接收波形合成．

为了提高测角系统的精度,建立了基于离线数据辨识的误差补偿模型.根据实际测量得到的测角系统在一个机械周期内（0°-360°）的全零位误差数据和多个检测周期内的细分误差数据,提出了一种基于FFT分析结果与误差机理模型相结合的建模方法,利用测角系统的误差与感应同步器自身误差之间具有强相关性的特点,用离线数据辨识的误差模型对在线数据进行实时补偿.仿真结果表明,建立的零位误差和细分误差补偿模型将测角系统的全误差从±15″减小至±2.″与传统的误差模型比较,该模型适用性广,有较高的补偿精度.

针对钢管漏磁检测设备检测时信号信噪比较低的问题,根据实际的漏磁检测设备规格参数,采用有限元仿真方法进行励磁优化设计,获得最佳的信噪比.通过加装磁路的措施来消除端部检测时的信号畸变现象,分析了磁路闭合状态对漏磁信号幅度和各个分量的影响.并通过对Hall探头加装导磁铁板的方法,提高探头检测灵敏度.仿真数据同实验结果基本吻合,有效地提高了漏磁检测设备的性能.

针对传统超精密定位系统存在位移灵敏度、系统频响及重复定位精度难以兼顾的问题,设计并研制了一种具有纳米分辨力的二维超精密定位系统.系统集成平行四连杆结构双柔性二维工作台无间隙传动、双极性可伸缩压电陶瓷微位移驱动和纳米精度电容位移监测等先进技术,在微处理器控制下可实现纳米量级的定位.为改善传统PID控制方法存在的精度低、实时性差等缺陷,提出了一种结合定位过程中各阶段系统不同响应特性的比例、积分和微分(PID)参数自适应控制算法.结果表明平行四连杆结构能有效地消除运动方向间的交叉耦合,确保了工作台在运动方向上的直线度;在30μm行程内,单轴位移分辨力优于1 nm,重复定位精度优于10 nm,最大行程时响应时间＜1 s.

为了能够利用ZYGO数字干涉仪检测大口径深度高次非球面,提出了一种新的波前补偿方法,即透镜补偿与计算全息相结合.通过设计实例表明,对于相对孔径为11.08的大口径深度高次非球面,利用简单的2片式透镜补偿器、并与计算全息的-1级衍射波相结合,系统的波前残余误差的均方根(RMS)值可以控制在0.01λ以内.结果表明,该检测方法具有通用性强,测量精度高等特点,较好的克服了以往各种检测方法的局限性.

针对大口径离轴光学非球面反射镜的特殊工艺性，在合理设计零补偿器结构形式的基础上，综合考虑零补偿器各组件的误差参量做进一步优化．利用零补偿器实施非球面元件面形干涉检测过程中，着重分析调整误差对检验精度的影响，建立误差标定模型．以一块二次离轴非球面反射镜为实例进行了计算机模拟分析，得到对应不同调整误差的干涉图样，可以为快速地调整补偿器与被检元件之间相互位置提供参考，有助于获得指导加工的真实面形结果．

介绍了一套为亚微米级超精密金刚石车床在线测量而研制的双坐标频激光干涉位置测量系统。在此测量系统中以双频激光干涉测量仪作为测长仪器。本测量系统中还包含了数据采集系统、快速数据通讯系统和空气参数误差补偿系统，为提高该激光测量系统的精度还采用了激光的稳频措施，由于该测量系统具有很高的测量精度和较高的测量频响，它完全能满足所研制的亚微米级超微密金刚石在线位置测量的要求。

从现代制造技术的发展和特点出发，分析了当今坐标测量设计和使用中存在的一些问题，提出了发展虚拟坐标测量机的必要性。文章给出了虚拟坐标测量机的定义，并描述了其主要特征，揭示了其作为在计算机环境下构造的用坐标测量机快速设计和运行过程三维仿真的现代工程软件的内涵。

为研究含球关节间隙对空间连杆机构动态性能的影响,建立含间隙的球关节运动学模型,基于拉格朗日乘子法,建立含球关节间隙的RSSR空间机构动力学模型,仿真分析了关节接触力模型、曲柄输入转速、间隙尺寸等因素对机构的动态性能的影响.仿真结果表明：不同的关节接触力模型,对仿真结果影响较大;球头与球窝的碰撞接触点主要分布在间隙球的两个局部区域;间隙尺寸对机构摇杆输出角加速度波动以及球关节接触力影响最大,间隙尺寸的大小与摇杆角加速度、关节接触力大小的变化呈现非线性正相关的趋势.

为提高液压四足机器人的控制性能和足端轨迹跟踪效果,将自适应模糊PID算法用于机器人腿关节控制,并对PID参数进行实时增量调节.建立阀控非对称缸系统的数学模型,分析其伸出和缩回运动时由非线性、参数时变等因素导致的控制问题,利用AMESim-Simulink联合仿真模型对算法的控制效果进行了仿真,并在单腿试验平台上进行了实物样机测试.结果表明：自适应模糊PID算法的控制效果在减小调节时间、抑制干扰等方面相比常规PID有较大改善.该控制算法提高了机器人的动态跟踪性能,易于工程应用,有利于机器人的运动控制.