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項目的背景及目的 橋式吊車是一種十分常見的裝配運輸工具，在港口、倉庫、建筑工地等場所得到了廣泛的應用，當前，對于橋式吊車主要還是通過有經驗的工人來進行操縱的，存在著培訓周期長，勞動強度大，工作效率低，安全性不高等缺點。為此，設計一套操作方便的吊車自動控制系統，可以提高吊車系統的工作效率與安全性能, 并將工作人員從當前這種艱苦的工作環境中解放出來。 技術原理與工藝流程1）橋式吊車自動控制系統設計 橋式吊車自動控制系統主要包括三個部分：吊車控制單元，工作空間監控單元，和操作單元。控制單元是整個系統的核心部分，它主要負責吊車的作業控制。該單元接收來自操作員的命令，還接收來自工作環境監測單元的環境信息，從而實現自動避障或緊急制動。監測單元主要由多個CCD攝像頭和圖像處理器構成，主要包括兩方面功能：將采集到的環境圖像實時地傳輸到操作單元；對環境信息進行處理，得到障礙位置信息傳輸給控制單元以實現自動避障。操作單元是橋式吊車自動控制系統的人機接口。 2）橋式吊車實驗平臺 橋式吊車實驗平臺主要由機械主體，驅動裝置，測量裝置和控制系統四部分組成。機械主體是指橋式吊車的機械部分。驅動部分根據控制量來為機械部分提供相應的力/力矩，從而實現對負載的安全、平穩運送。控制系統的控制命令是跟據吊車系統的動力學模型以及實時狀態反饋來在線計算的，而實時狀態的反饋則通過測量部分（主要包括編碼器等傳感元件）來完成。 主要技術性能指標? 橋式吊車自動控制系統橋式吊車實驗平臺主要技術指標：l  負載定位精度：5mm。l  負載擺角抑制：-10度~10度。l  具有負載緊急制動能力。l  友好的人機界面。?  橋式吊車實驗平臺主要技術指標：l  外形尺寸：2m×1.2m×0.5m。l  控制周期：<1ms。l  控制方式：力控制。    技術水平及用途 本項目得到天津市自然科學基金項目支持，應用行業  1.運輸 2.工業 3.建設。本項目的應用可以提高橋式吊車系統的工作效率與安全性能, 既可將工作人員從艱苦的工作環境中解放出來，又可以增加橋式吊車在危險、極端環境下的作業能力。此外，本項目所設計開發的橋式吊車實驗平臺，也可以用于各大高校研究所進行非線性欠驅動系統教學、科研的平臺。 應用前景分析及效益預測本項目的研究成果，可以有效地提高橋式吊車系統的裝運效率，減小系統操作復雜度，降低勞動強度，增加系統的安全可靠性。從而將科學技術轉化為生產力，創造出良好的經濟效益。同時，隨著素質教育的進一步深化，各大高校正不斷地尋求良好的實驗平臺以提高學生的動手能力和學習興趣，橋式吊車作為一種典型的欠驅動非線性系統是一個很好的研究對像，因此，項目組所設計開發的橋式吊車實驗平臺在教學、科研上也有廣闊的應用前景。

本發明屬于海流能發電領域，具體涉及一種低速直驅液壓型海流發電裝置及，包括葉輪、與葉輪主軸相連的定量液壓泵、與定量液壓泵并聯且與定量液壓泵出口相連的變量液壓泵和變量液壓馬達、發電機；定量液壓泵的入口、變量液壓泵的入口和變量液壓馬達的出口均連接油箱；變量液壓泵和變量液壓馬達的主軸剛性連接；變量液壓馬達主軸另一端與發電機主軸相連；控制方法，步驟包括：1、通過葉輪將海流能轉換為機械能；2、通過定量液壓泵將機械能轉換為液壓能，并且通過調整變量液壓泵排量大小調整液壓系統壓力，進而調整葉輪捕獲功率大小；3、通過變量液壓馬達將液壓能轉換為機械能；S4、將得到的機械能通過發電機將機械能轉換為電能。

本實用新型涉及的是一種高振強振動機械的智能變頻超前控制系統，特別是一種高振強振動機械的基 于智能變頻的超前控制系統，屬于振動利用工程技術領域。由上位機、PLC、變頻器、振動機、傳感器構成 閉環控制系統，上位機主要作編程設計及與PLC的通訊，實現程序下載和上存，同時可對PLC程序運行實時 監控；PLC作為核心控制器，一方面與上位機交互，可實現編程調整；另一方面通過智能變頻超前控制軟件， 實施對變頻器的變頻輸出控制；變頻器一端與PLC相連接，另一端與振動機的驅動電機相連接；通過智能變 頻控制使振動機的頻率按照控制值變化，達到對振動機高振強、瞬態超高振強及其作用時間的有效控制,以確保振動機的正常運行。 

半導體納米線是一種獨特的準一維納米材料。它不僅是電荷的最小載體，也是構建新的復雜體系和新概念納米器件的基元。在該領域中，新現象和新概念層出不窮，推動著材料、物理、化學等交叉學科的發展，并將對未來電子、光電子、通訊等產業產生重大影響。在這一當今最前沿的研究領域中，國際上尤其是發達國家集中了最精銳的研發力量，以期望在納米器件的實用化方面有所突破，在未來高科技爭奪戰中，保持領先并居于主導地位。在納米研究領域，美國政府僅在2005年就投入10億美元，而日本在同一年的投入約12億美元。 我國的《國家中長期科技發展規劃綱要》中也已經把納米科技作為基礎研究重大研究計劃，列入重點支持范圍。其中一維功能納米材料的控制合成、性能調控及應用研究是目前納米材料研究的世界熱點。 張躍教授承擔了973、863、重大國際合作、自然科學基金杰出青年基金和面上項目等各類納米研究方向的課題，通過創新合成方法、優化合成工藝，實現了多種形貌的一維功能納米材料的可控制備，利用等多種手段對納米材料的形貌、結構進行了表征，并對其生長機理、力學性能以及光致發光、場發射、導電性等物理性能進行了系統和深入的研究，特別是在碳納米管及ZnO納米陣列的實際應用領域取得了重要突破，其代表性成果包括： 1.改進了ZnO和摻雜ZnO一維納米材料的制備方法。采用化學氣相沉積法，在較低溫條件下，通過不同工藝成功制備了純ZnO及In、Mn、Sn等摻雜ZnO納米棒、納米線、納米帶、納米電纜、納米陣列、四針狀納米棒、納米梳、納米盤等多種形貌結構的納米材料，實現了一維ZnO納米材料較低溫度條件下形態和尺度控制生長，產物品質純凈、產率高、質量好，易于工業化生產。制備方法受到國際同行的高度評價，認為是半導體制造領域中氧化物納米結構集成方法的重大進步，不僅對從事納米材料研究的科學家，而且對半導體產業意義重大。有關雙晶ZnO納米帶的論文發表在國際知名期刊Chemical Physics Letters (2003，375：96-101)上，論文被引用60余次，位列該期刊2003至2007年被引用前50名之內。 2.提出了一維氧化鋅納米材料新的生長機理。首次合成四針狀納米氧化鋅材料并揭示了該結構的八面體孿晶核生長的理論模型，該研究結果的論文發表在Chemical Physics Letters (2002,358:83-86)上，被他引更是達到了130 余次。首次發現和論證了一維氧化鋅納米結構中的螺旋位錯誘導晶體生長機理，觀察到了一維氧化鋅納米材料存在的大量螺旋位錯、周期性的位錯及生長臺階，發現生長是沿著位錯進行，且與其伯格斯矢量的方向一致。 3.原位研究單根ZnO和In-ZnO納米線的力學行為。利用TEM對單根納米線加載交變電壓使其發生共振，原位測量其本征共振頻率，通過計算得出氧化鋅納米線的彎曲模量。氧化鋅納米線可以構建納米懸臂梁和納米諧振器，通過氧化鋅納米線構建的納米秤，測量了黏附在納米線自由端的納米顆粒質量。該研究論文發表在英國物理協會的期刊J. Phys.: Condens. Matter( 2006, 18 (15), L179-L184)上，被評為該期刊2006年度的頂級論文(Top paper)，位列其中第九名，是該年度該期刊22篇Top papers研究論文中唯一由中國研究人員完成的成果。 4.合成了多種ZnS準一維納米材料，并提出了四針狀ZnS納米結構的生長機理，指出其生長過程由立方相形核和六方相孿晶生長機制共同控制。同時率先報道了ZnS四針狀納米材料的光致發光性能，發光波長相對其它ZnS 納米材料發生藍移4.8~32.8nm。該研究論文發表在國際著名期刊Nanotechnology (18 (2007) 475603)上，在發表后的第一個季度內，下載量就超過250次，成為該期刊排名前10％的熱點文章。 5.碳納米管及ZnO納米陣列的實際應用取得了重要突破。采用涂敷和CVD兩種方法成功制備了多種大面積碳納米管陰極，采用水熱合成法制備了大面積一維納米ZnO陣列陰極。首次研究了納米陰極的強流脈沖發射性能，其中碳納米管陰極的發射電流密度高達344 A/cm2，ZnO陰極的發射電流密度達到123A/cm2。系列研究成果發表在Carbon、Appl. Phys. Lett.等國際著名期刊上。研制的多種納米陰極在線性感應加速器上已經得到成功應用，陰極的發射電流強度及發射電子的均勻性遠遠高于現有的陰極性能指標。 張躍教授有關納米材料的研究成果獲教育部高等學校科學技術獎（自然科學獎）二等獎1項（2006-052），完成專著1部，另合作出版專著1部，發表論文80 余篇（其中SCI 40余篇、EI 近20 篇），重要成果發表在Appl. Phys. Lett.、Carbon、Advan. Funct. Mater.、 J. Physical Chemistry C、Chemical Physics Letters、J. Phys.: Condens. Matter、J. Physics D: Applied Physics、J. Nanosci. Nanotech.等國際知名期刊上，申報12項發明專利（已授權5項）。發表研究論文中的4 篇代表性論文，已被引用300余次，單篇他引超過130次。

本發明公開了一種帶電流內環的電力彈簧功率解耦控制方法，所述電力彈簧系統包含一個雙向直流電源vdc、一個單相電壓源型逆變器模塊、一個LC低通濾波器；旁路開關S控制電力彈簧的投切。電力彈簧通過濾波電容C與非關鍵負載串聯再與關鍵負載并聯后經線路阻抗Z1與電網vG相連構成電力彈簧的實際應用系統。本發明針對因新能源發電的間歇性和不穩定性引起的微電網電壓和功率波動問題，提出一種帶電流內環的電力彈簧功率解耦控制方法，一方面能夠將新能源發電功率的波動轉移到電力彈簧裝置以及非關鍵負載上，從而保證關鍵負載電壓和功率的穩定；另一方面，電流內環的加入使得電網電流波形更趨于正弦，同時系統可以獲得更加良好的動態性能。

一種基于單片機人機交互模塊的飛鋸機控制系統，它包括第一編碼器、 第二編碼器、可編程控制器PLC 和調速控制器，還包括人機交互模塊HMI 和雙極性模擬量輸出模塊，所述的第一編碼器采集速度信號，第 一編碼器 的輸出端與PLC的信號輸入端相連，PLC的信號端與HMI的控制信號端 相連，PLC的脈寬調制信號 輸出端與雙極性模擬量輸出模塊的信號輸入端 相連，雙極性模擬量輸出模塊的輸出端與調速控制器的輸入 端相連，調速 控制器的輸出端控制飛鋸機的電機速度，飛鋸機的電機與第二編碼器的相 連，第二編碼器的反饋信號輸出與PLC的反饋信號輸入端相連。本實用新 型具有可靠性高、成本低的優點。

橋式吊車是一種十分常見的裝配運輸工具，在港口、倉庫、建筑工地等場所得到了廣泛的應用，當前，對于橋式吊車主要還是通過有經驗的工人來進行操縱的，存在著培訓周期長，勞動強度大，工作效率低，安全性不高等缺點。為此，設計一套操作方便的吊車自動控制系統，可以提高吊車系統的工作效率與安全性能, 并將工作人員從當前這種艱苦的工作環境中解放出來。

本項目主要創新有： 針對火電廠生產運行對網絡信息系統安全性的要求，首次提出并實現了三級可靠性、二級安全性發電廠網絡結構；開發了“基于單向物理鏈路的網絡數據傳輸隔離裝置”，解決了火電廠監控信息網絡的安全性問題。 提出了DCS＋SIS＋MIS的火電廠廠級運行監控及生產管理的新模式，已成為我國火電廠設計的典型配置方式；開發了成套應用功能軟件，推動了火電廠自動化信息化技術的跨越。 提出了熱力系統經濟性分析的小擾動理論；改進了汽輪機變工況經典理論中的弗留格爾公式；采用熱力系統拓撲結構矩陣分析法和順序擾動解除法，提高了熱力系統經濟分析的準確性。 提出了回路級優化控制的魯棒控制器設計方法、機組級優化控制的模糊多模型協調控制方法和廠級優化控制的多約束負荷優化分配方法，實現了全廠的整體優化控制。 提出了基于統計模型的設備狀態在線監測與劣化分析理論方法，實現了設備的故障預警和運行故障的在線診斷。提出了基于JIT（Just In Time）模式的火電廠設備缺陷管理方法，實現了設備缺陷處理流程的自動化。 有效地利用火電機組運行實時、歷史數據，采用數據挖掘、信息重構等軟測量技術，解決風量、煙氣含氧量等參數難以測量的問題，用于機組運行性能在線診斷及優化控制。 本項目屬自主研發，并擁有自主知識產權。經中國電機工程學會組織鑒定后，實現了科研成果的產業化。本系統極大促進了電力企業信息化、現代化建設，顯著提升了發電企業核心競爭力。

本項目以選礦過程增產、節能、降耗和減少污染為目標，實現了三項工藝控制技術創新，構建了一個信息化網絡控制平臺，主要內容如下：1）首次實現了基于在線粒度檢測的球磨機粒度閉環控制。采用多變量解耦控制結合專家控制的方法，使磨礦粒度穩定在±2%范圍內。而傳統的通過控制濃度間接控制粒度的工藝方法，粒度波動范圍可達±10%，顯著提高了粒度控制效果。2）通過自尋優算法，實現磨機負荷的最佳控制。自系統2001年投入運行起，經過不斷調整，3年中設備臺時產量每年提高8%以上，噸礦耗電量、耗水量和鋼球消耗量共降低8%以上，拋尾量共降低4%以上。3）采用模糊控制技術和變頻技術，實現了高壓大功率破碎機負荷優化，及多段破碎負荷平衡控制。平均節能7%以上，降低備件消耗6%以上。4）構建了一個信息化網絡控制平臺，實現了跨多個生產車間、跨不同系列集散控制系統、跨多期自動化工程的網絡化系統的信息集成。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發展，機器人手/臂除了工業生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環境。因此，國內外對非結構自然環境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環境、模型參數已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數的變化與不確定性，必然使現有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現實意義。 在非結構自然環境下使機器人像人一樣協調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環境下實現機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優化，將隨機動態規劃理論，結合約束規則與最優化控制，探索一種變參手眼關系，實現機器人在非結構自然環境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統的魯棒性。同時，立足機器人發展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統，在無結構環境下實現了機器人智能抓取與定位。 已發表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現最優抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節的模型參數未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協調關系描述。關節圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節變化引起圖像特征變化，它是關節-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統的狀態，建立輔助系統的狀態方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數。為了避免傳統的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統的穩定性和可靠性。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。