本文介绍一种特殊物联网系统，这种系统同时也是实时系统。我们称之为“实时物联网系统”。实时物联网系统需满足系统延迟、时钟同步、截止时间等时间约束。系统中越接近物理世界的部分，其时间限制越严格。基于物联网参考体系结构（ISO/IEC 30141）建立实时物联网概念模型，并引入“边缘子系统”概念。感知控制域是边缘子系统的基础。边缘子系统通常需满足硬实时约束。该模型包含4种视图，即时间视图、计算视图、通信视图和控制视图。每个视图从不同角度介绍时间参数如何影响实时物联网系统。

在过去几年，一些智能制造概念相继被提出，如云制造、工业4.0以及工业互联网。它们共同目的之一是通过构建汇聚资源的平台，实现跨企业资源协同优化配置。在所有这些概念中，一个完整制造系统包括分布式物理制造系统和一个包含从物理制造系统映射的虚拟制造系统平台。我们称这样的制造系统为平台型智能制造系统。因此，一个平台型智能制造系统可看作一个规模巨大的信息物理系统，其中信息部分是平台而物理部分是相应物理制造系统。对一个平台型智能制造系统而言，一个重要问题是如何实现汇聚资源的优化调度。多智能体技术为该问题的解决提供了一种有效方法。本文提出一个面向平台型智能制造系统调度的多智能体架构，包括平台层次的调度多智能体系统和企业层次的调度多智能体系统。提出平台型智能制造系统调度的流程、特征和需求。基于上述架构，提出一个面向平台型智能制造系统的调度模型。通过案例，验证了所提架构和模型的有效性。

提出一种基于信息物理系统和先进人工智能技术的认知维护（CM）框架。CM系统架构集成了智能深度学习方法和智能决策技术，可服务于尖端设备的专业维护人员。该系统将为实时在线维护任务提供技术解决方案，避免因设备故障导致的停机，确保设备和制造资产的持续健康运行。CM实现框架由信息物理系统、物联网、数据挖掘和服务互联网4个模块组成。在数据挖掘模块中，采用深度学习方法实现故障诊断和预测。在实例分析中，以尖端机床侧隙误差为例。利用一个深度置信网络预测机床侧隙误差，预测机床可能发生的故障，实现机床的CM策略。通过案例分析，探讨了在尖端设备上实施CM的意义，并验证了CM实施框架。最后总结了CM系统在制造企业的一些应用经验。

恒流电能传输因其对短路故障有较高鲁棒性，被认为是海底观测网的理想选择。我们计划在中国东海建造一套恒流海底观测网系统。研究了用于科学实验的恒流海底观测网系统，并深入研究其电源系统及散热系统。恒流电源系统与传统恒压电源系统有很大不同，其电源转换技术具有一定挑战性。在电源转换系统中采用功率补偿电路，消耗多余功率，为用户提供恒定的48 V输出。提出一种过压保护以及对接线盒实时监视和控制的电源管理系统。考虑到电能系统工作在水下密封环境中，设计了一种新型接线盒散热结构，延长接线盒使用寿命。仿真和实验结果表明，该系统在长期工作中有较高效率和稳定性。

提出一种面向微纳卫星的自主汽化管理液氨推进系统。相比常规冷气或液化气推进系统，提出多路平行筛孔式汽化装置和对应汽化控制方法。所提方案有效解决了液氨高汽化潜热和不易完全汽化的问题，从而发挥液氨推进剂高贮存密度和高比冲性能优势。此外，重点分析自主汽化管理液氨推进系统的工作流程及其涉及的物理化学过程和数学模型。综合考虑推力表现和能源效率，提出最优系统推力控制策略。地面测试表明，自主汽化管理液氨推进系统总重1.8 kg（包含0.34 kg液氨推进剂），比冲达到100 s，系统功耗在10 W以下。自主汽化管理液氨推进系统具有高比冲、低功耗、可实现性强、推力输出均一稳定等特点，适合微纳卫星在轨应用。

基于Arnold动力学系统，提出一种压缩变换方法进行特殊任务下的移动机器人全覆盖路径规划。首先，将Arnold系统中的z变量与机器人运动学方程结合，构造混沌机器人。其次，利用混沌机器人中能够产生较高覆盖率的初始值构造候选集。然后，根据设计的收缩变换方法将轨迹收缩到机器人当前位置，形成连续全覆盖轨迹，以执行特殊任务。与传统方法相比，该算法不需要对给定工作场所的边界进行避障，具有较高覆盖率，且产生的覆盖轨迹混沌特性基本不变，使机器人能够以全覆盖、随机或不可预测的规划路径完成特殊任务。

足迹作为刑事侦查的重要证据，能反映地面形貌受细小颗粒分布的影响产生的变化。现有非接触式光学检测方法通过测量足迹与地面光强对比度辨别足迹。引入掠入射照明模式能够增强二者对比度。本文使用普通商用彩色相机对不同类型地面的足迹进行偏振成像。结果表明，在相机镜头前和光源前端放置线偏振片，能有效提高足迹成像对比度，其中水平线偏振对对比度提升效果最为明显。通过相机3个颜色通道检测偏振图像光谱特征，实验结果表明蓝色通道下获得最大对比度。掠入射偏振光成像能有效增强足迹与地面对比度，为刑事侦查中提取足迹提供有力支撑。

虽然最近求解非凸问题的研究十分热门，尤其在机器学习需要可解释性模型情况下，凸优化仍然重要。求解凸问题可得到全局最优解，故而最终模型可用数学方法解释。通常为防止过度拟合，凸问题被重新描述为一个正则风险最小化问题。无论目标函数是否可微，割平面法是求解凸问题最佳方法之一。然而，割平面法及其变体无法充分应对大规模密集型数据，因为这些算法每次迭代都需访问整个数据集，大大增加了计算负担和内存成本。为解决这一问题，提出一种新的小批量割平面法。该算法通过对小批量采样数据进行计算，得到估计切割平面用于迭代，使其能处理大规模数据。此外，小批量割平面法使用“sink”算子检测和调整噪声估计以保证收敛性。在大量实际数据集上的数值实验证明了小批量割平面法有效性，收敛速度优于正则风险最小化的bundle法和普遍使用的随机梯度下降法。

为实时检测缺陷记录的录入错误，提出一种基于知识图谱技术的电力设备缺陷记录错误识别方法。针对电力缺陷文本特点，通过优化构建知识图谱的一般流程，提出利用现有电力设备缺陷记录语料构建电力设备缺陷知识图谱的方法。然后，基于所构建的知识图谱，针对电力设备缺陷记录的各种错误类型，提出利用图搜索识别缺陷记录错误。最后，对比所提方法和机器学习方法在缺陷记录错误识别上的查准率、查全率、F1分数、准确率和效率，并分析影响各种方法错误识别效果的因素。比较结果表明，所提方法在缺陷记录错误识别效果上有明显优势，识别效率满足实时性要求。

基于密码学的量子点元胞自动机（QCA）是纳米技术领域新范例，在整体性能上优于传统互补金属氧化物半导体（CMOS）技术。为保障纳米通信的数据安全，提出一种基于量子元胞自动机的安全通信系统。利用设计的电路对输入数据加密，通过纳米路由器和数据路径选择器将其传到输出通道，然后将数据解密，恢复其原始形式。实验结果和理论推导证明了电路的准确性。此外，分析了电路功耗和复杂性。

正交频分复用（OFDM）是第4代移动通信系统的基本传输技术，在频率选择性衰弱信道环境下具有非常高的传输能力。然而，非恒定包络信号引起的高峰均比（PAPR）是OFDM系统主要缺点之一。OFDM的高峰值信号通过非线性放大器时失真，导致误码率下降。很多关于抑制PAPR的研究都以增加带宽或减少吞吐量为代价，以弥补抑制峰均比所需开销。本文提出一种基于非线性缩放技术的抑制峰均比方法，有效缩放峰值高于非线性放大器阈值的信号，并通过调频技术将缩放时隙位置和缩放比例信息结合在OFDM信号，减少传输所需附加带宽。仿真结果表明，与传统方法相比，所提方法具有更低峰均比，且误码率性能更佳。