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1、鋁冶煉或自動化專業人才，從事鋁電解智能制造裝備的研發。2、化工專業人才，從事赤泥或鋁電解廢槽襯處理技術的研究。3、材料科學與工程專業人才，從事汽車外覆蓋件用6系合金、汽車底盤結構件用高性能6系合金與鑄造鋁合金制備技術的研究，或從事鋁制易拉罐與CTP版基用鋁板帶材生產工藝的研究。

高效利用大型燃煤火電機組的靈活深度調峰優越性促進更大規?？稍偕茉措娏ο{對構建我國新型電力系統具有重要積極影響。準確掌握燃煤機組頻繁變化的調峰過程動態特性是設計高性能協調控制方案的前提條件。因此，本成果推出面向燃煤機組實際發電過程的智能抗擾控制關鍵技術及其控制器參數在線優化機制。 創新點 隨著頻繁大范圍調峰已成為大型火電機組的常態化運行趨勢，本成果設計了一種兼顧機組發電成本及碳排放量的全工況智能抗擾控制策略。通過有機融合誤差自抗擾控制器與快速鴿群優化器，機組實現了對電網負荷指令的迅速響應。

本技術基于物料多樣性的可調控自適應流態化快速熱解制備生物炭技術，提高轉化效率與速率。發明了多相燃料脈動燃燒循環利用供熱的快速熱解技術。我們研發出移動式集成化快速熱解裝備。該裝置以專項作業車為載體，實現了稻殼等水稻廢棄物的就地回收。技術已實現將碳排放量減少 87%，研究成果總體技術達到了國際先進水平。裝置可實現二氧化碳的長期封存，將水稻廢棄物變廢為寶，循環產出高附加值化學品。

主要技術內容： （1）破傳統噴霧泵生產設備機械結構設計，采用凸軌、凸輪機構，創新性研制了高精度、高效率的噴霧泵電化鋁殼抓口機、噴頭打噴咀機等系列裝配設備，提高了設備的裝配精度和效率。提出集成基于等價輸入干擾估計器與參數智能辨識的智能驅動控制技術，成功解決了微型噴霧泵現場設備層不確定干擾、電機參數的時變性對裝備電機控制性能影響問題，提高了生產裝備控制的精度及可靠性。 （2）集成 RFID 與 WSN，構建微型噴霧泵生產過程信息采集網絡，創新性地引入混沌粒子群優化算法，優化采集網絡節點部署；動態選擇通信節點數目，在獲得最大網絡覆蓋范圍的同時，避免節點間的沖突，降低網絡能耗，保證了生產過程數據采集與傳輸的實時性和可靠性。 （3）創新性提出并實現了微型噴霧泵制造過程多目標資源優化調度技術。建立生產車間多目標資源優化調度模型，提出基于種群年齡模型的動態粒子數微粒群優化算法來求解優化問題，并采用層次分析法進行決策，成功實現了微型噴霧泵生產全流程的精益管控，全面提高了生產質量與資源效率。 （4）創新性研發了一種面向制造全過程的信息集成平臺。將生產過程信息、管理信息等數據高度融合，實現底層物聯網到互聯網的無縫連接；解決了常規DCS、MES、ERP 三層架構存在的數據交換困難、系統龐大、功能定制性差、難以適用于中小型制造業等缺點，為微型噴霧泵制造裝備的自動化和信息化融合提供了解決方案。 行業意義： 項目通過攻克微型噴霧泵生產裝備的自動化與信息化技術融合的關鍵技術，突破國外先進技術的壁壘，形成了自主知識產權與技術體系，項目成果提升了微型噴霧泵加工裝備的自動化、信息化水平，符合國家可持續發展戰略的綠色制造技術，可帶動和促進化妝品、保健品等領域向高檔化的高層次技術方向發展。 獲獎情況：2015 年獲中國輕工業聯合會科學技術進步獎一等獎。 成果的技術指標、創新性與先進性： （1）引入凸輪、凸軌等機構，并結合等價輸入干擾估計器、智能辨識等方法設計控制策略，從機械和控制兩方面進行突破，自動化程度和生產效率高。 （2）集成 RFID 與 WSN，采用混沌粒子群優化算法優化網絡節點，動態選擇通信節點數目，降低網絡能耗，生產過程數據采集與傳輸的實時性和可靠性高。 （3）建立以縮短生產周期、減少機器空轉時間、降低產品次品率為等為目標，采用種群年齡模型的動態粒子數微粒群優化算法求解生產過程優化調度問題，采用層次分析法進行決策，實現微型噴霧泵生產全流程精益管控。 （4）采用完全不同于傳統 DCS、MES、ERP 三層架構的模式，直接面向生產、管理全過程，開發信息集成平臺，自動化和信息化融合度高、適用于中小型制造業。 技術的成熟度：相關技術已經形成產品，在無錫圣馬科技有限公司及其下游企業進行了產業化。 應用情況： 針對微型噴霧泵加工裝備產業當前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、加工效率低、品種適應性差等問題，本項目以提高生產裝備的自動化與信息化水平為目的，在裝備高性能自動化控制、信息的采集與傳輸、優化調度、精益管控、平臺建設等方面已經取得了創新性研究成果，并對成果進行了提煉、集成，從2012 年開始，針對本項目整體技術展開全面推廣，應用于江蘇、廣東等地區的10 多家輕工裝備制造及使用企業。 應用實踐證明了，本項目成果總體技術創新程度高、成熟度高、附加效益顯著，顯著提升了我國塑料裝備在國際市場具有較強的競爭力，有利于提高我國塑料裝備的設計制造智能化水平，推動了我國塑料制造業的國際化發展。 

成果簡介：本系統包括溫室栽培優化模型動態仿真、專家系統集成與智能控 制算法設計等三部分內容。系統采用了基于知識的智能解決方案，系統的三 個部分緊緊圍繞專家知識與智能，不僅構成統一的整體又能分別獨立運行。 系統以大量的實驗數據和專家經驗為基礎，采用智能控制方法、智能推理方 法和多媒體技術，能提供病蟲害在線預報，為溫室環境控制提供最佳環境條件，并能對溫室環境和作物生長過程進行仿真和預測。 項目來源：科技部“十五”重點攻關項目“溫室環境智能控制關鍵技

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