本学位论文的主要创新点如下：　　 1.针对内径为500 mm-1000mm的大孔径管道，设计了基于激光位移传感器的非接触在线检测机器人系统，该系统所具有的可变性结构使其能够根据不同规格的被测管道内径尺寸，自动调整本体结构，因此应用范围广泛。同时可以解决大型制造加工系统的管道内评估及修复等问题，在快速数据采集的基础上能进行管道或匣内的模型重建，是一种新型的逆向工程装备。已经进入产业化阶段。　　 2.在高精度测量系统中，解决微振动导致的检测精度损失一直是具有挑战性的课题。为此本文提出了一种自适应振动主动控制算法，以大孔径管道检测机器人系统为应用背景，搭建了基于压电元件的微振动控制平台，建立了系统的振动动态ARMA模型。对该模型进行了振动主动控制仿真研究，结果证明了算法的有效性，为检测装备在噪声环境下保证检测精度提供了一种有效的解决方案。　　 3.将多种群粒子群优化算法应用在圆度误差评定中，解决了大孔径管道圆度误差在线评定的问题，仿真结果证明了其具有快速的收敛性，适用于现场检测。　　 在一些诸如造船、飞机制造和内燃机车制造等大型加工背景下，有许多对大孔径管道精确测量的需求，如在造船过程中，作为关键的部件之一，艉轴套的内部表面加工精度要求很高，为了和艉轴匹配准确，对艉轴套圆度评估及内径测量提出了很高的要求。目前所采用的传统手工测量模式仅能依靠内径千分尺获得局部的直径信息，很难依据这些有限的数据去分析巨大轴套内部表面品质及任意截面的直径。为了解决这类大孔径管道内部精确检测的问题，管道内径尺寸有关的理论及技术问题，最终成果集中体现在所推出的通用型大孔径管道检测机器人系统中。该研究做出的学术贡献如下：　　 1.在查阅和掌握大量孔径内径检测相关文献和资料的基础上，深入细致地分析了各种检测方法和机构的特点，并结合大孔径管道检测需求，通过综合对比分析，设计了大孔径管道检测机器人本体结构。　　 2.开发了一套大孔径管道在线检测软件，用户能够方便地使用智能软件系统对管道实行在线检测，得到孔径内部直径、圆度等信息。　　 3.深入地研究了基于小波的信号去噪问题，通过对实际检测信号的分析，设计了基于小波软、硬阈值折衷方法的信号去噪算法。　　 4.结合工程背景，深入地研究了粒子群优化算法的原理，提出了多种群粒子群优化算法的圆度误差评定模型，通过实例证明，该方法具有较快的收敛速度，适合实时在线圆度误差评定。　　 5.设计了基于压电陶瓷的激光测头微振动补偿系统，建立了系统的振动动态模型，将自适应振动控制引入到管道检测机器人的控制中，通过仿真证明了所提出方法的有效性，为检测装备在噪声环境下保证检测精度提供了一种有效的解决方案。