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本发明公开了多传感器协同监测的工业设备状态预警系统及方法，具体涉及协同监测的工业设备状态预警技术领域，包括获取监测区域内各目标设备对应的多传感器节点所采集的监测数据以及多传感器节点在无线组网中的当前转发绑定关系，对监测数据执行关联组织，输出节点关联数据集和当前绑定关系集；对节点关联数据集执行同步异常识别，确定同一异常时段内出现异常波动的异常节点组，并从当前绑定关系集中提取异常节点组对应的共享转发绑定关系，输出待判定异常片段集；通过在识别同一异常时段内异常节点组的基础上，对其共享转发绑定关系执行受控扰动，并依据扰动前后异常形态变化对异常归属进行判定。

本发明提供一种基于多传感融合跨越凹凸地形的四足机器人控制方法，四足机器人融合测距传感器、编码器、压力传感器、惯性测量单元等传感器，对凹凸地形进行感知以及对自身运动状态进行判断从而完成预期的控制动作，跨越凹凸地形。机器人首先根据测距传感器判断当前所处地形，根据地形进行不同的运动控制。当检测到凹陷地形时，结合自身的编码器、惯性测量单元以及足端压力传感器对自身运动状态进行检测，并根据设定条件触发前庭反射与踏空发射，以帮助机器人腿部快速接触地面。当检测到凸起地形时，同样结合以上传感器对自身运动状态进行检测，并根据设定条件触发遇障反射与前后腿协调驱动反射，调节运动姿态，帮助机器人平稳地跨越凸起地形。

本发明提出一种基于多传感器的机器人实时定位和彩色地图融合映射方法，快速采集周边环境信息，并实时构建彩色全局地图。视觉、激光、惯性传感器采集模块通过读取传感器的信息，对激光点云数据进行累加，形成点云扫描帧，然后进行预处理，得到提取后的特征点云，同时对不同传感器采集到的数据进行时间同步。利用采集到的激光和惯性数据实时对机器人进行自定位，同时构建单帧点云地图。利用视觉传感器采集到的RGB信息，对构建的全局点云地图进行纹理和颜色渲染，构建单帧彩色地图。

本发明公开了一种基于多传感器信号分析的故障诊断方法，利用多种传感器采集热泵机组在运行过程的压力、温度、流量等参数，并利用振动传感器采集机组的振动信号，以此来全面掌握空气源热泵机组的设备状态。在此基础上，联合多种智能技术方法，综合运用智能技术各自的优点，扬长避短，对空气源热泵机组进行状态监测、故障诊断与智能预示，能够有效地提高监测诊断系统的敏感性和精确性，降低误诊率和漏诊率。同时，基于MATLAB语言,采用GUI设计方法,设计出了方便使用的信号处理平台。在不用理解系统机理和分析数据的情况下，为一般的操作人员提供准确的诊断决策。

本发明公开了一种适于化工厂的多种融合有毒气体分类方法及巡检机器人，利用巡检机器人在预先铺设的轨道上定点按计划巡检，进行精确测温及多种融合有毒气体分类分析，目标气体分类方法使用ECOC输出纠错编码，将采集到的多种融合有毒气体特征信息样本作为特征向量，输入至训练好的基分类器中分离出目标气体，能够快速确定有毒气体泄漏源，并能够在有毒气体泄漏情况下发出警报。本发明有助于减少化工厂工人日常巡检的精力，节省劳动力成本，提高工作效率和安全性能。

本发明公开了基于多传感识别的固体废物分类控制系统，涉及废物分类技术领域，包括：将混合废物传送至预处理区域，进行振动筛选；接收振动筛选后的混合废物，建立重量模糊识别结果和体积模糊识别结果，将重量模糊识别结果、体积模糊识别结果发送至决策层，设置加速传送带的加速度，进行混合废物传输；当混合废物到达预设区域，进行传输废物的个体识别，建立个体数据集；基于个体数据集进行混合分离评价，基于混合分离评价结果控制气动分拣系统和分类机械臂进行联动分选，并进行分流传送标识，根据分流传送标识完成固体废物分类控制。本发明解决现有技术在进行固体废物分类时，存在分类精度低的技术问题，实现废物的精确识别和分类的技术效果。

本发明公开了一种基于多传感器融合的通风管道场景建模与机器人定位方法，包括双目相机、单线激光雷达、惯性测量单元和对称设置在机器人主体左右两侧的TOF测距传感器；该方法利用TOF测距传感器实时获取管道宽度数据，实现对管道机器人当前所在场景的判断；在视觉特征点稀疏的主管道场景中,通过提取雷达点云线特征和图像消失点实现机器人定位；在管径狭窄的分支管道场景中，通过提取双目相机数据中的ORB特征点进行帧间匹配实现机器人定位；根据机器人在单节管道内的定位结果计算管道长度，以拓扑的方式不断构建具有几何信息的管道地图，进而提高机器人在通风管道环境下的作业能力与工作效率。