【机器人智能技术论文】人工智能机器人论文

随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。下面是我整理的机器人智能技术论文，希望你能从中得到感悟!

　机器人智能技术论文篇一

刍议智能机器人及其关键技术

摘 要文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。

关键词智能机器人;信息融合;智能控制

一、机器人的定义

自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的 *** 作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。

二、智能机器人关键技术

　　随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术：

(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。

(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和 *** 作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。

(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。

(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。

(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，JJBuckley等人论证了模糊系统的逼近特性，EHMamdan首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度 *** 作臂的控制。

(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程 *** 作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程 *** 作技术是一个重要的研究方向。

三、总结与展望

机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。

参 考 文 献

[1]孙华，陈俊风，吴林多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J]传感器技术2003，22(9)：1～4

[2]王灏，毛宗源机器人的智能控制方法[M]北京：国防工业出版社，2002

[3]金周英关于我国智能机器人发展的几点思考[J]机器人技术与应用2001(4)：5～7

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美国大学电气工程学科在机构名称上有的学校称电气工程系，有的称为电气工程与信息科学系，有的称为电气工程与计算机科学系等等。该学科（系）在科研、教学及学术组织形式上与国内电气工程学科有较大不同。美国主要大学电气工程学科的教学与科研领域简要归纳为11个方向：它们是通讯与网络，计算机科学与工程，信号处理，系统控制，电子学与集成电路，光子学与光学，电力，电磁学，微结构（Microstructure），材料与装置，生物工程。为了节省篇幅和突出重点，下面仅仅介绍各学术方向中的主要内容。

美国的EE内部具有很强的交叉学科性。而国内将EE类学科拆成一个个小的方向而导致的很尴尬的处境，这种尴尬处境不是仅仅体现在学科门类的划分上，更主要的体现在大陆EE类申请者在申请北美院校时候不能很好的把握自己的方向这个问题上。传统的国内教授则认为EE应该是以system为主要核心，主要原因就在于没有那么多科研的经费投到device，material层面去研究，认为这些方面的研究不能直接产生经济效益；而system曾面的研究得到的回报比较迅速。当然这样的观点国内这几年也有所改观，主要原因恐怕是因为VLSI特别火红吧，大家都去搞IC。而美国的EE的faculty认为EE应该是以device为核心，向上向下分别延伸，称为system， material 或者换句话说：EE就应该是以物理层面为主要的，虽然传统国内理解的Communication，Signal Processing 等方面前几年比较热，这只是因为他们的应用市场、产业前景非常好，但这并不是EE的主流。

那回过头来，我们申请中会有什么问题呢？最大的问题就是只注重经典的国内的学科研究范畴，而忽略了国外的学科设置情况。总结一下，如果你一打开国外大学EECS的网站一眼看去似乎研究的方向都在做器件甚至材料方面比较基础的研究，感觉是在搞物理，那就对了，EE本来就应该是以这些方面为主。当然我不是说system层面的没有，只是没有像国内这样多的教授去研究而已。

1、通讯与网络

通讯与网络是目前很热门的学科方向之一，主要包括无线网络与光网络，移动网络，量子与光通讯，信息理论，网络安全，网络协议与体系结构，交互式通讯， INTERNET运行性能建模与分析，分布式高速缓存系统，开放式可编程网络，路由算法，多点传送协议，网络电话学，带宽高效调制与编码系统，网络中的差错控制理论及应用，多维信息与通讯理论，快速传送连接，服务质量评价，网络仿真工具，网络分析，神经网络；信息的特征提取、传送、存储及各种介质下的信息网络化问题，包括大气、空间、光钎、电缆等介质等。本方向与信号处理，计算机，控制与光学等广泛交叉。

2、计算机科学与工程

计算机科学与工程涉及领域较宽广，包括计算机图形学，计算机视觉技术，口语系统，医学机器人，医学视觉，移动机器人学，应用人工智能，有生物灵感的机器人及其模型。医疗决策系统，计算机辅助自动化，计算机体系结构，网络与移动系统，并行与分布式 *** 作系统，编程方法学，可编程系统研究，超级计算技术，复杂性理论，计算与生物学，密码学与信息安全，分布式系统理论，先进网络体系结构，并行我器与运行时间系统；并行输入输出与磁盘结构，并行系统、分布式数据库和交易系统，在线分析处理与数据开采中的性能分析。

3、信号处理

信号处理技术是现代电气电子工程的基础。包括声音与语言信号处理，图象与视频信号处理，生物医学成像与可视化，成像阵列与阵列信号处理，自适应与随时间变化的信号处理，信号处理理论，大规模集成电路（VLSI）体系结构，实时软件，统计信号处理，非线性信号处理与非线性系统标识，滤波器库与小波变换理论，无序信号处理，分形与形态信号处理。

4、系统控制

系统控制包括鲁棒与最优控制，鲁棒多变量控制系统，大规模动态系统，多变量系统的标识，制造系统，最小最大控制与动态游戏，用于控制与信号处理的自适应系统，随机系统，线性与非线性评估的设计，随机与自适应控制等等。

5、电子学与集成电路

本领域包括微电子学与微机械学，纳电子学（Nanoelectronics），超导电路，电路仿真与装置建模，集成电路（IC）设计，大规模集成电路中的信号处理，易于制造的集成电路设计，集成电路设计方法学，A/D与D/A转换器，数字与模拟电路，数字无线系统，RF电路，高电子迁移三极管，雪崩光电管，声控电荷传输装置，封装技术，材料生长及其特征化

化。

6、光子学与光学

在美国大学，光子学与光学属于电气电子系的关键方向之一。本方向包括光电子学装置，超快电子学，非线性光学，微光子学，三维视觉，光通讯，软X　光与远紫外线光学，光印刷学，光数据处理，光通讯，光计算，光数据存储，光系统设计与全息摄影，体全息摄影研究，复合光数字数据处理，图象处理与材料光学特性研究。

7、电力技术

此方面主要包括电气材料学与半导体学，电力电子及装置，电机，电动车辆，电力系统动态及稳定性，电力系统经济性运行，实时控制，电能转换，高电压工程等。

8、电磁学

本方面包括卫星通讯，微波电子学，遥感，射电天文学，雷达天线，电磁波理论及应用，无线电与光系统，光学与量子电子学，短波激光，光信息处理，超导电子学，微波磁学，电磁场与生物媒介的相互作用，微波与毫米波电路，微波数字电路设计，用于地球遥感的卫星成像处理，子毫米波大气成像辐射线测定（Submillimeter－Wave Atmospheric Imaging Radiometry），矢量有限元，材料电气特性测量方法，金属零 件缺陷定位。

9、微结构Microstructure

作为微电子学革命的发源学科，固体电子学技术现在又产生了另一个新的重要的技术领域--微机电系统Micro－Electro－Mechanical Systems MEMS。MEMS是一个极端多学科交叉的领域，对许多工程与科学领域有重大影响，尤其是电气工程，机械工程，生物工程等等。最近的研究表明微加工（Micromaching）为推动化学工程、材料工程、生物学、物理化学的前沿发展提供了强大的工具。MEMS的最基础方面是微制备技术的加工知识，制造微小结构的方法。正是MEMS技术使我们能够制造超声微喷流（Microjet）和微米尺度电机，能在一硅晶片上制造纳米尺度扫描隧道显微镜 nanoscale scanning tunneling microscopes，能制作用于测量精细胞活性的微迷宫。

10、材料与装置

电气电子材料及其装置是美欧大学电气学科中的重要学科方向之一。这一学科包括光电子装置仿真，纳结构电子学，半导体与微电子学，磁性材料、介电材料与光材料及其装置，固态物理及其应用，小型机械结构及其激励器，微机械与纳机械装置 （Micromechanical and Nanomechanical Devices），物理、化学和生物传感器，装置物理学及其特征化，设备建模与仿真，纳制备（Nanofabrication）与新装置，微细加工（Microfabrication），超导电子学。

11、生物工程

生物、生命科学是21世纪的最活跃学科之一，利用电气电子技术进行生物生命研究是美欧大学电气学科的特点之一。本方面包括生物仪器，生物传感器，计算神经网络，生物医学超声学，微机电系统（MEMS），神经系统中信号的传递与编码，高能粒子与生命物质的相互作用，高能粒子束与高能X光在治疗肿瘤中的临床应用，医学成像，生物图象处理，磁共振成像，发射型计算机断层摄影术（PET　和SPET），超声成像，超声成像的三维重建，心脏成像的特征提取， PET/SPET成像中衰减校正，神经微电子界面，血管内的成像，聋瞎病人感官辅助系统，盲人阅读机，自动语言识别等。

　美国EE专业TOP30院校EE专业对成绩的基本要求：

　GPA： 35—40。

　GRE：是必须的提供的，最低1200。

　TOEFL：最低100。

　上面所列出的仅仅是一个学校对美国电气工程专业申请者的最低和最基本的要求。学生的各项成绩达到这个标准只是一个基础要求。

　在EE专业TOP30这个档次的学校里，对学生的要求非常严格，如UIUC(伊利诺伊大学厄本那-香槟分校)，这个EE专业全美排名Top10的学校，他们在网页上明确写出了对于GRE成绩的要求：Their average GRE percentile ranks were Quantitative (88%), Analytical (626%), and Verbal (736%)。可见他们虽然并不要求总分，但是他们对每一项成绩都有具体的要求。当然，对与学习工科的学生，Quantitative成绩非常重要，也比较容易打到这个水平，但是，对于Verbal尤其是Analytical Writing 来讲，很多学习理工科的学生都是达不到这个成绩的，也给申请这个学校的学生带来一定的影响。美国大学对中国学生的录取实际上跟其他国家是不同的。中国学 生真正的竞争对手就是自己身边的人。有些就是自己的同学、朋友等。

　然而对于中国学生来讲，考试一直是中国学生的强项，很多名校或非名校的美国电气工程专业申请者考试成绩都达到了这个分数线，但是他们却得不到录取。所以在申请EE专业学校的时候更重要的还是看申请者的整体实力。被这些学校录取的学生各项成绩很多都达到了平均TOEFL100、GRE1400、GPA38。

　　最重要的决定因素：

　无论申请EE专业TOP1~TOP150中的哪所学校，申请人的研究背景都是最关键的因素，有些科目的考试成绩是没有太大影响的。比如TOEFL成绩低的，如果研究背景很好一样是可以被学校录取的，最多就是收到一个有条件录取，到了学校先读一段时间的语言培训课程。美国教授最看中的还是申请人的研究背景和工作经验，他们更希望找一个过来就可以直接干活的人。所以哪位学生接触和参与过的项目多，教学方式和实验器材更先进，跟美国更接轨，就更容易受到美国院校的青睐。

　　如果要申请美国电气工程专业TOP30以前的学校，有一个非常出色的成绩则是必须的，但是它们同样不是取决于你是否被录取的关键。拥有很好的研究背景才是打开这些学校大门关键的因素。这些学校录取的中国学生一般都是中国本领域非常强的学校毕业的学生，而且各项成绩非常好，研究经历非常丰富，有多篇论文发表，很多人都是有多年实际工作经验的。因此没有这样好的研究经历背景，得到这些学校的录取是非常难的。

　另外，对于家庭条件还算不错而自身研究情况又不大好的学生，大可以选择申请自费美国电气工程专业Master，这样录取的机会就会大大增加了。但是前提是你也必须拥有一个非常漂亮的成绩。不然大概没有人能帮你完成你的名校梦想了。

院校推荐

1、Stanford

Stanford对学生的英语要求还是挺严格的，毕竟学生英语水平的高低会直接影响到学生在学校的学习和与老师、同学间的学术交流。所以学校特别强调申请的学生的英语口语和写作一定要好。学校还为一些英语稍弱的国际学生提供一个为期6个星期的英语培训课程，另外对于母语非英语的学生学校每个学期都会进行一次英语测试来检查学生的英语水平，根据这个考试的结果来决定学生是否有必要参加一些英语培训课程。而获得助教奖学金的硕士生和有助教任务的博士生必须参加英语口语测试，学校也会根据这个测试结果来相应地向这些学生提供英语培训，所以要申请Stanford EE的同学一定要学好英语了，要不去到学校那边花大半时间在英语学习上就不是那么好了。Stanford不仅要求TOEFL成绩，还要TSE (Test of Spoken English)。而TOEFL要求申请master的要达到575以上，而申请phd的要600以上。

两份详尽的学习情况资料是必须要提交的，里面包括你所读的课程内容，你的表现情况，还要把你所在学校的等级以及你在年级里面的排名也写进去。

个人陈述必须说明你申请这个program的理由，你为入读这个program所做的准备，你的相关的专业背景和你的未来的发展目标等等，所以要申请Stanford EE的必须在个人陈述的内容上下功夫，毕竟理工科还是比较看重申请人的一个研究背景的，所以不要花时间在写作的风格上或是表现手法上了。

申请Stanford的学生必须准备好3封推荐信，至少一封是来至你大学时候的导师，我建议最好是论文的导师，因为导师对自己的研究能力和专业水平比较的理解。而其余两封如果你是学生我建议找教专业课和教英语的老师，这样就能很好的证明了你的理工科和英语水平。

Stanford对于申请graduate的学生还要求一个GRE成绩，而2006年Stanford EE录取的学生的平均成绩是：Average GRE verbal: 573；Average GRE quantitative: 781；Average GRE analytical: 737，学校是比较注重学生的数学计算还有分析能力。

2、MIT

MIT的EE课程是叫Electrical Engineering and Computer Science,所以是EECS电子工程与计算机科学。这个系隶属于工程学院，是工程学院最大的一个系。

MIT的EECS对于申请人的TOEFL成绩是有一个严格要求的，TOEFL成绩要在600以上。而不需要申请人提供GRE成绩。

3、UC Berkeley

UCB的EECS对于申请者的学术背景有一定的要求，虽然学校没有要求一定要有EE方面专业背景的学生才可以申请UCB的EEC

S，但是数学、 *** 作系统、数据结构、线性代数等一些理工科的课程还是必须的。所以本科是理工科的学生其实都可以尝试着去申请UCB的EECS。

在个人陈述方面，UCB偏向于学生能够具体的描述出自己对EECS的兴趣以及学习的动力，这表明学校看重的是学生的一个potential,而非一些硬性条件，例如专业背景、研究经验等等。而且学校还要求申请人在个人陈述当中要说明为什么UCB会是你一个好的选择，这就需要申请人对学校和专业有一个比较透彻的了解，所以千篇一律的PS显然对于UCB是行不通的。

UCB还有一篇叫personal history statement的essay。这篇论文主要是阐述你选择这个专业方向的动机，也就是影响你选择这个专业的一些因素，例如教育背景，家庭背景等等，其实申请人要说明的问题就是“何时，何因对EECS这个专业方向产生兴趣”。

在推荐信方面，学校要求的是3封推荐信，推荐信并不是寄得越多越好的，三封好的推荐信要比4封甚至更多的推荐信强，所以学校不建议学生寄3封以上的推荐信。而且建议推荐信里面的内容可以具体到一些事例，例如导师和你一起研究的项目等等。

学校对于TOEFL有最低要求，分别是570 on the written test，230 computer-based TOEFL和iBT 68。除了TOEFL，学校还需要申请人提交GRE成绩。2006年UCB录取的学生的平均GRE成绩是Average GRE verbal: 553；Average GRE quantitative: 771；Average GRE analytical: 729，总体来说UCB对于GRE的要求不是很高。

4、California Institute of Technology

CIT的EE系隶属于工程与应用科学学院（Engineering and Applied Science）。CIT的EE系对于申请人的英语水平是有一个严格的要求的。若要申请CIT的EE系你就必须有一个比较好的英语阅读、写作、理解和口语能力。要不然你将会被学校拒之门外。学校是要求提交GRE和TOEFL成绩的，对于英语非母语国家的申请人，学校还要求学校递交TWE （Test of Written English）和TSE （Test of Spoken English）成绩，这样学校可以更好的检验学生的英语水平。而CIT的EE系并没有要求申请人递交GRE Subject的成绩,但学院的其他系，例如生物工程要求物理，应用与计算数学要求数学等，总的来说，CIT的工程与应用科学学院是要求申请人最好要有一定的物理、化学、计算机科学、数学等的背景。另外学校对于一些英语不好的国际学生会提供为期8个星期的学前培训。初次之外学校要求申请者递交成绩单，三封推荐信等。成绩单上要详细说明你所在学校的一个计分方法，因为不同学校有其不同的计分方法。

5、University of Illinois at Urbana-Champaign

UIUC的电子工程是Electrical and Computer Engineering，确切地说是电子与计算机工程。每年都有很多人申请UIUC的ECE program，所以学校为了能够筛选出优秀的candidates不得不将要求提高。学校对于GPA，TOEFL，GRE等成绩都划出了一个最低的分数线。TOEFL至少为590 (242 for CBT, 96 for iBT)；而2005年秋季入学的学生的平均GPA是386(on a scale of 40 = A), 2006年GRE平均分数是Average GRE verbal: 538；Average GRE quantitative: 772；Average GRE analytical: 741。这些数据申请人可作参考，每年被UIUC录取的学生的成绩都在这些分数上下，因此想申请UIUC的EE的学生一定要在考试上面下功夫，要不然连大学的门槛也进不了。学校对于申请人的专业背景要求还是挺严格的，一般来说学校的EE研究生院只接收有电子工程背景的本科生或硕士生，并且本科的只可以申请硕士，而硕士就只能申请博士，可以说UIUC在录取上面没有其他学校那么灵活。

三、2010美国大学电子工程专业排名

1美国麻省理工学院Massachusetts Institute of Technology麻萨诸塞州

2美国斯坦福大学Stanford University加利福尼亚州

2加州大学伯克利分校University of California–Berkeley加利

均匀设计是通过一套精心设计的表来进行试验设计的，对于每一个均匀设计表都有一个使用表，可指导如何从均匀设计表中选用适当的列来安排试验。均匀设计分会还编制了一套软件《均匀设计与统计调优软件包》供试验设计和数据处理、分析使用，非常方便。均匀设计法的试验数据分析要用到回归分析方法，例如线性回归模型、二次回归模型、非线性回归模型，以及各种选择回归变点的方法，也有利用多元样条函数技术、小波理论、人工神经网络模型应用于试验设计和数据分析。具体选择何种模型要根据实际试验的具体性质来确定。利用回归分析得出的模型，即可进行影响因素的重要性分析及新条件试验的结果估算，预报和最优化。

1引言

　　目前我国土木工程事故频繁发生，如桥梁的突然折断、房屋骤然倒塌等，造成了重大的人员伤亡和财产损失，已经引起人们对于重大工程安全性的关心及重视。另外，我国有一大部分桥梁和基础设施都是在20世纪五六十年代建造的，经过这么多年的使用，它们的安全性能如何？是否对人民的生命财产构成威胁？这些都是亟待回答的问题。近些年，地震，洪水、暴风等自然灾害也对这些建筑物和结构造成不同程度的损伤；还有一些人为的爆炸等破坏性行为，如美国世贸大楼倒塌对周围建筑物的影响。这些越来越引起人们的密切关注。

　　对重大工程结构的结构性能进行实时的监测和诊断，及时发现结构的损伤，并评估其安全性，预测结构的性能变化和剩余寿命并做出维护决定，对提高工程结构的运营效率，保障人民生命财产安全有极其重大的意义，已经成为现代工程越来越迫切的要求，也是土木工程学科发展的一个重要领域。结构健康监测系统可以实时采集反结构服役状况的相关数据，采用一定的损伤识别算法判断损伤的位置与程度，及时有效地评估结构的安全性，预测结构的性能变化并对突发事件进行预警，因而可以较全面地把握结构建造与服役全过程的受力与损伤演化规律，土木是保障大型工程结构隐建造和服役安全的有效手段之一。

　　2健康监测系统的基本概念

　　结构健康签测（structuralhealthmonitoring，SHM）是指利用现场的无损传感技术，分析通过包括结构响应在内的结构系统特性，达到检测结构损伤或退化的一些变化。

　　损伤识别：工程结构一般会受到两种损伤，即突然损伤和积累损伤。突然损伤由遭地震、洪水、飓风、爆炸等严重的自然或人为灾害等突发事件引起，而积累损伤则一般是结构在经过长时期使用后缓慢累积的损伤，具有缓慢积累的性质。对于损伤识别的目标，有工程师提出了损伤检测的5个层次：判断结构中是否有损伤产生，损伤定位，识别损伤类型，量化损伤的严重程度，评估结构的剩余寿命。理想的损伤识别方法应该具备的另一重要性能是，能够区分结构建模误差引起的偏差与结构损伤引起的偏差间的区别。

　　安全性评佑：结构安全性评估是基于健康监测和损伤识别的基础上，通过各种可能的、结构允许的测试手段，测试其当前的工作状态，并与其临界失效状态进行比较，评价其安全等级。对予不同的结构，其重要程度不同，安全等级也应该有所差别。安全性评估与可靠性不同，可靠性为一种概率，一种可能性；而安全性评估旨在给出确定的安全等级。

　　3结构健康监测系统组成及其功能分析

　　结构的健康监测是一种实时的在线监测技术。一般健康监测系统包括以下几个部分：

　　(1)传感器子系统。传感器子系统为硬件系统，功能为感知结构的荷载和效应信息，并以电、光、声、热等物理量形式输出。该子系统是健康监测系统最前端和最基础的子系统。

　　(2)数据采集与处理及传输子系统。包括硬件和软件两部分，硬件系统包括数据传输电缆/光缆、数模转换(A/D)卡等；软件系统将数字信号以一定方式存储在计算机中，数据采集通用软件平台有VisualBasic，VC++，Delphi，LabWindows或LabView等。采集的数据经预处理后存储在数据管理子系统中，数据采集子系统是联系传感器子系统与数据管理子系统的桥梁。

　　(3)损伤识别、模型修正和安全评定与安全预警子系统，由损伤识别软件、模型修正软件、结构安全评定软件和预警设备组成。在该系统中，一般首先运行损伤识别软件，一旦识别结构发生损伤，即运行模型修正软件和安全评定软件。若出现异常，则由预警设备发出报警信息。损伤识别软件通常由计算分析软件平台开发，如MATLAB等；模型修正和安全评定软件一般是结构分析软件，如ANSYS和结构分析设计专门软件等。损伤识别是在结构反应信息基础上进行的，结构反应信息由数据采集子系统采集后存储在数据管理子系统中。因此，损伤识别软件运行时，首先能够从数据管理子系统中自动读取结构反应信息数据。损伤识别和模型修正以及安全评定的结果将作为结构的历史档案数据存储在数据管理子系统中。因此，损伤识别和模型修正以及安全评定的结果将能够自动存入数据管理子系统中。

　　(4)数据管理子系统，它的核心为数据库系统。数据库管理结构建造信息、几何信息、监测信息和分析结果等全部数据，它是结构健康鉴测系统的核心，承担着健康监测系统的数据管理功能。

　　4结构健康监测系统在国内外的应用情况

　　在国外，结构健康监测系统已有较多的应用，除应用于大跨桥梁外，已经开始应用到高层复杂建筑的监测。日本的明石海峡大桥为主跨1991m的3跨双铰悬索桥，于1998年4月5日通车，是本州一四国联络线桥。该桥抗震设计要求可以抵抗距震中150km的里氏8．5级地震，抗风设计的设计风速在桥面处为60m/s。明石海峡大桥的建造采用了最新的抗风、抗震设计法，所以不仅必须检验设计时的假定，而且还要检验结构在强风和强震中的一些相关常数。另外需要监控其基本结构特性，即在正常状态中温度和其它条件发生变化时桥梁的行为。为调查这些项目，安装了一套监控系统。在观测中，采用GPS来监测梁和塔的变形。

　　在国内，近几年结构健康监测系统的应用逐渐增多，但由于健康监测系统集成技术复杂，成本昂贵，我国的健康监测系统多应用于大跨桥梁。虎门大桥位于珠江入海口，是连接珠江三角洲东西两翼的交通枢纽工程。虎门大桥全长4606m，主桥是跨径888m的悬索桥，主梁采用扁平闭口流线型截面钢箱梁。由于虎门大桥位于热带风暴多发地区，所以对桥梁的安全问题需要特别考虑和重视。广东虎门大桥有限公司、清华大学土木工程系和广州大地兴科技仪器有限公司研究开发了虎门大桥健康监测系统。该系统主要包括虎门大桥三维位移GPS实时动态监测系统和虎门大桥应变监测数据处理系统。

　　5存在的问题及发展方向

　　本文阐述了土木工程结构健康监测的基本概念、健康监测系统组成和功能、以及目前的研究应用现状，重点讨论了健康监测系统组成中的一些关键问题。就现在结构健康监测及诊断的研究发展水平来看，仍然存在以下几个尚待解决的问题：

　　(1)对结构健康状态的评价缺乏通用有效的损伤量化指标。在基于振动的损伤诊断中，要求测得的损伤状态的信号应与原始的健康状态的信号有明显的差异，能够准确地区分出结构的损伤状态和健康状态。当前存在的一个矛盾是，结构的自振频率可准确测量，但自振频率对局部损伤不敏感；振型(尤其是高阶振型)变化对局部损伤敏感，但却难以精确测量。因此，应该提出一种通用有效的损伤量化指标(或是针对某一类结构比较有效的动力指纹)，把结构的健康状况进行简单的分级量化。

　　(2)由于大型土木工程结构都是复杂非线性系统，而神经网络和遗传算法具有不需要知道系统的精确模型就可进行相应运算的特点，因此在结构的健康监测和诊断方面具有广阔的应用前景。小波分析由于有刻画细节的能力，在数据的处理方面也具有一定的优势。但各个方法均有其缺陷和局限性，综合使用几种方法有时会获得更好的分析效果。

　　(3)传感器的优化布设是土木工程结构健康监测和诊断中的一个重要问题，出于对经济和结构运行状态等因素的考虑，应该做到使用尽量少的传感器获取尽可能多的结构信息。

　　(4)微波等无线通讯技术将是结构健康监测的重要发展方向，无线监测系统可以大大减少结构上信号线的安装数量，节约成本，不必担心信号线的老化对信号采集的影响，具有广阔的应用前景。

　　(5)结构健康监测系统的研究是近年来土木工程领域发展的重点课题，但目前结构健康监测系统的设计与开发还缺乏统一的标准或规程。

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