1057799式磁電編碼器及其抗干擾秉銘DFS60B-BDCC02500軸承的摩擦力矩是一項評估和影響軸承質量的關鍵參數,因此研制對軸承的摩擦力矩進行快捷、準確測量的機電一體化儀器具有重要意義。綜合考量,基于平衡測量法研制的儀器在剛度、精度、制造難度、生產成本上具有優勢。本課題基于平衡測量法,針對中小型軸承的摩擦力矩測量設計測量儀。規劃了儀器的性能參數和功能需求,基于平衡測量法的原理,設計了測量儀的機電一體化系統的總體方案。設計了儀器中的軸承摩擦力矩測試裝置方案、力矩傳感器位置調整方案。對比分析了三種力矩傳感器方案,確定了儀器中采用的光電式力矩傳感器的方案,設計了儀器采用的控制系統方案。設計了光電式力矩傳感器的方案,研究了力矩傳感器的主要性能指標線性度。設計了力矩傳感器的結構,確定了光柵與光源的參數,對彈性軸的變形進行了靜力學仿真,并完成了傳感器內部電路的設計。分析了力矩傳感器軸端徑向力、彎矩對測量力矩精度的影響,對完成的光電式力矩傳感器的線性度、溫漂進行了試驗研究。詳細設計了測量儀中的摩擦力矩測試裝置、力矩傳感器位置調整裝置、儀器機架,通過有限元軟件對機架進行了靜力學仿真,驗證了儀器機架剛度設計的合理性。開發了儀器的人機用戶界面,設計了儀器的嵌入式控制程序。集成了儀器的機電系統,完成了機電一體化產品,并分析了儀器的性能參數。過GPS進行定位的技術已經較為完善,但在室內環境里,由于建筑物的遮擋和室內環境復雜等原因,GPS定位精度較差,往往通過移動機器人自身攜帶的傳感器獲取位置信息。但由于每種傳感器的特性不同,適用的場景也不同,單純的依靠一種傳感器進行定位,難以適應各種復雜環境,無法保證定位的精度。基于多傳感器融合的定位方法通過對多種傳感器數據進行融合,增強了系統的穩定性,提高了定位的精度,因此,基于多傳感器融合的定位方法具有重要的研究價值。本文針對室內環境中的移動小車定位問題進行了研究,主要的研究內容如下:1、首先,搭建了輪式移動小車實驗平臺。該平臺的主體選用四輪差分驅動小車,以STM32F407作為其核心控制器。同時,移動小車配有許多模塊。包含有光電編碼器、超聲波、激光雷達和無線通訊等模塊。其次,完成了下位機軟件和上位機軟件的編寫。后,實現了下位機和上位機的無線數據傳輸以及移動小車的基本控制和定位功能。2、提出了一種基于移動小車速度信息的快速定位算法。首先,建立真實位置和圖像中位置之間的關系,基于該關系,可以直接從畸變圖像中獲得移動小車的位置。然后,利用速度信息來定位小車在圖像中的位置,從而縮短了搜索時間。3、基于擴展卡爾曼濾波器和無跡卡爾曼濾波器,提出了光電編碼器和激光雷達數據融合定位的方法。首先,建立了移動小車的運動模型,然后建立了光電編碼器和激光雷達的測量模型。分別基于擴展卡爾曼濾波器和無跡卡爾曼濾波器,提出了基于多傳感器的定位方法。后,通過實驗對算法進行了驗證人機對話系統不斷地深入人們的生活。在人機對話系統的管道方法中,槽填充任務起著至關重要的作用,它直接決定機器是否能準確理解用戶意圖。而在槽填充任務中,有兩個具有挑戰性的問題,一是自動語音識別錯誤造成的錯誤傳播問題,二是領域數據量少且標注困難造成的模型遷移困難問題。這兩個問題都將直接影響槽填充任務的精度,進而影響人機對話系統的效果,因此本文主要針對上述兩個問題展開研究。本文的研究內容包括如何改進槽填充任務的模型結構、如何在不改變語音識別系統的前提下改善由語音識別錯誤造成的錯誤傳播問題以及如何利用大數據集領域的信息提升小數據集領域在槽填充任務中的效果。首先,本文提出了在槽填充任務的層次解碼模型中同時融入字信息和詞信息的字詞混合編碼模型,并在模型中使用了預訓練的詞向量。在本文使用的CATSLU數據集上,各個領域在驗證集上的F值和聯合準確率均獲得提升,F值平均提升了7.34%,聯合準確率平均提升了8.75%。其次,本文在基于字詞混合編碼的層次解碼模型的基礎上構建了使用遷移學習方法進行語音識別錯誤自適應的網絡結構。通過概率分布適配和特征增強法,將人工轉錄文本中的信息融入了模型中,減小了機器自動識別的數據和人工轉錄數據的特征分布之間的大均值差異,降低了由語音識別錯誤造成的槽錯誤率,提升了槽填充任務的魯棒性。在CATSLU數據集的map領域和music領域中,F值可分別提升1.67%和2.05%,聯合準確率可分別提升1.74%和4.72%。后,本文在基于字詞混合編碼的層次解碼模型中,通過多領域共享模型和參數、特征增強以及用目標領域數據微調模型中部分參數的方法進行了領域適應,在模型中成功融入了大數據集領域的有效信息,提升了小數據集領域在槽填充任務中的效果。1057799式磁電編碼器及其抗干擾秉銘DFS60B-BDCC02500處理技術的快速發展,聊天機器人受到了很多關注,并逐漸成為了學術界和工業界的研究熱點。聊天機器人不斷發展進步,應用范圍不斷擴大,人們對它也有了更高的要求,希望聊天機器人在關注對話內容和對話任務的同時,也可以與人進行更深入的情感交流。這就要求聊天機器人可以理解人的情緒,并作出合乎常情的情感表達。其中,情緒理解作為合理情感表達的基礎,在聊天機器人中就具有十分重要的研究意義。本文主要圍繞聊天機器人中的情緒識別問題展開研究。不同于文本情感分析中句子級的情緒識別,對話中的話語并不是孤立的,因此對話中的情緒識別需要更多地考慮對話中的要素,并探索這些要素對情緒識別的作用。本文主要考慮了對話中的三種不同要素,并設計了三種有針對性的對話情緒識別方法,探究引入這些要素對情緒識別性能的實際影響,本文主要的研究內容包括:（1）針對對話中存在的上下文內容信息,本文主要提出一種基于層次化網絡的對話情緒識別技術,通過話語和上下文兩級編碼器對對話進行端到端的層次化建模,以實現對上下文內容信息的有效利用,達到提升情緒識別性能的目的。（2）針對對話中存在的上下文情緒信息,本文主要提出一種基于迭代增強機制的對話情緒識別技術,將需要輸入情緒信息的一次預測,改為無需輸入情緒信息的多輪迭代預測,既實現了在訓練階段對已有上下文情緒信息的有效利用,又解決了在測試階段無法使用上下文情緒信息的問題,終達到提升情緒識別性能的目的。（3）針對對話中存在的說話人信息,本文主要提出一種基于混合注意力機制的對話情緒識別技術,在雙人對話中通過使用受掩碼矩陣控制的自注意力機制,對多種說話人情緒相關性進行建模,以實現對說話人信息的有效利用,和對情緒識別性能的有效提升。本文嘗試在對話情緒識別中考慮三種不同的對話要素,并設計了三種有針對性的方法對其加以利用,在兩個公開數據集上對提出的方法進行評估。實驗結果表明,本文提出的三種對話情緒識別方法都使情緒識別效果獲得了不同程度的提升,證明了本文提出方法的有效性和考慮三種對話要素的積極作用。