语音信号分类是语音信号处理领域的核心研究方向，广泛应用于语音识别、声纹认证、语音情感分析、智能人机交互等诸多领域。由于语音信号具有非线性、时变性、随机性的复杂特征，传统分类方法难以精准挖掘语音特征与信号类别之间的关联关系，存在分类精度低、抗干扰能力弱、泛化性差等问题。BP神经网络凭借其强大的非线性映射、自适应学习和容错能力，能够有效适配复杂语音特征数据的分类任务。

本研究聚焦于由两个四旋翼飞行器协同驱动的缆绳机器人系统，旨在实现复杂任务（如协作运输、环境探测）中的动态稳定性与精确控制。四旋翼动力学耦合：需协调双飞行器的升力、扭矩与姿态；缆绳悬链线效应：大跨度缆绳的自重下垂与非线性张力分布；刚柔耦合建模：缆绳柔性特性与四旋翼刚体运动的交互；协同控制鲁棒性：通信延迟与外界扰动下的稳定性。

无人水面艇（USV）是一种无需人工直接操控的水面机器人，具备自主/半自主航行能力，通过远程控制或预设程序执行任务。多功能性：适用于海洋勘测、环境监测、搜救、军事防御等场景。持久性：采用锂离子电池或太阳能供电，支持长时任务。安全性：替代有人船执行危险任务（如反海盗、水雷清除）。

针对大规模电动汽车无序充电对配电网稳定运行带来的挑战，传统统计建模方法难以刻画用户行为驱动下充电负荷的强随机性、时序依赖性与多维耦合特征，难以生成贴合实际运行规律的充电场景。为此，本文提出一种基于条件去噪扩散概率模型的电动汽车充电场景生成方法。首先，基于充电起始时刻、充电时长、充电功率、用户出行习惯等多维信息，构建用户个体与场站集群两层级行为特征矩阵，搭建多层级充电场景生成框架；

随着社会的高速发展，精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用，而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响，导致负荷的随机性和波动性较大，并且需要输入的模型参数较多，使用传统的预测方法难以胜任。电力负荷预测是

智能变电站依托 IEC 61850 国际标准实现全站设备数字化通信建模，SCD 作为全站统一系统配置文件，完整存储智能电子设备（IED）模型、过程层通信链路、GOOSE/SV/MMS 数据交互逻辑与数据集构成信息，是变电站调试、配置校验、故障溯源的核心载体。现阶段工程普遍依赖商用组态软件完成 SCD 解析工作，此类软件存在闭源受限、部署繁琐、定制开发成本高、轻量化校核不便等现实短板。

铁木辛柯梁理论充分计入横向剪切变形与截面转动效应，适用于短粗梁、复合材料梁、动力冲击与高频振动等工程场景，其控制方程组为空间、时间耦合的高阶偏微分方程组，传统有限元、有限差分等网格类数值方法存在网格剖分复杂、剪切闭锁、逆问题数据依赖度高、全域连续场重构成本大等固有缺陷。物理信息神经网络（PINNs）以自动微分技术为核心，将结构力学控制方程、边界约束、初始条件转化为可优化损失项，实现无网格全域连续解

随着“双碳”目标和绿电直连政策的推进，利用风电、光伏等新能源生产绿氨成为工业深度脱碳的重要路径。本文针对绿电制氨园区的运行优化与系统影响问题，基于逐时功率平衡、多场景调度优化和源荷储协同思想，选取新能源自发自用比例、总用电量绿电比例、新能源上网比例、吨氨成本、产能利用率和区域净负荷爬坡等指标，建立了逐时能量平衡、离散开停机、连续负荷调节、储能联合调度和多园区渗透率分析模型。针对问题一，建立典型日逐

全覆盖路径规划是机器人、无人机及自动化设备在环境监测、农业喷洒、建筑3D打印等领域的关键技术。传统螺旋规划虽能实现区域遍历，但存在路径冗余、复杂环境适应性差等问题。本文提出一种融合A*算法的螺旋式全覆盖路径规划方法，通过构建分层栅格地图、设计动态启发函数及优化螺旋扩展策略，实现复杂环境下的高效、无遗漏覆盖。实验表明，该方法在路径长度、覆盖率及死点数量等指标上显著优于传统螺旋算法，为动态环境下的全覆

针对移动机器人在结构化障碍作业场景中存在的遍历盲区、轨迹冗余度高、运动转向频繁、环境适应性弱等全域路径规划难题，本文以栅格地图环境建模为基础，构建一套完整的改进A*算法全域覆盖路径规划理论体系。结合机器人实际作业运动特性，对传统A*启发搜索机制进行优化改进，采用双代价适配策略区分预估代价与真实行走代价，搭配八方向邻域扩展机制提升算法避障能力与路径贴合度。