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本項目主要創(chuàng)新有： 針對火電廠生產(chǎn)運行對網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)安全性的要求，首次提出并實現(xiàn)了三級可靠性、二級安全性發(fā)電廠網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；開發(fā)了“基于單向物理鏈路的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸隔離裝置”，解決了火電廠監(jiān)控信息網(wǎng)絡(luò)的安全性問題。 提出了DCS＋SIS＋MIS的火電廠廠級運行監(jiān)控及生產(chǎn)管理的新模式，已成為我國火電廠設(shè)計的典型配置方式；開發(fā)了成套應(yīng)用功能軟件，推動了火電廠自動化信息化技術(shù)的跨越。 提出了熱力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性分析的小擾動理論；改進(jìn)了汽輪機(jī)變工況經(jīng)典理論中的弗留格爾公式；采用熱力系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)矩陣分析法和順序擾動解除法，提高了熱力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)分析的準(zhǔn)確性。 提出了回路級優(yōu)化控制的魯棒控制器設(shè)計方法、機(jī)組級優(yōu)化控制的模糊多模型協(xié)調(diào)控制方法和廠級優(yōu)化控制的多約束負(fù)荷優(yōu)化分配方法，實現(xiàn)了全廠的整體優(yōu)化控制。 提出了基于統(tǒng)計模型的設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測與劣化分析理論方法，實現(xiàn)了設(shè)備的故障預(yù)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(shè)備缺陷管理方法，實現(xiàn)了設(shè)備缺陷處理流程的自動化。 有效地利用火電機(jī)組運行實時、歷史數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘、信息重構(gòu)等軟測量技術(shù)，解決風(fēng)量、煙氣含氧量等參數(shù)難以測量的問題，用于機(jī)組運行性能在線診斷及優(yōu)化控制。 本項目屬自主研發(fā)，并擁有自主知識產(chǎn)權(quán)。經(jīng)中國電機(jī)工程學(xué)會組織鑒定后，實現(xiàn)了科研成果的產(chǎn)業(yè)化。本系統(tǒng)極大促進(jìn)了電力企業(yè)信息化、現(xiàn)代化建設(shè)，顯著提升了發(fā)電企業(yè)核心競爭力。

本項目以選礦過程增產(chǎn)、節(jié)能、降耗和減少污染為目標(biāo)，實現(xiàn)了三項工藝控制技術(shù)創(chuàng)新，構(gòu)建了一個信息化網(wǎng)絡(luò)控制平臺，主要內(nèi)容如下：1）首次實現(xiàn)了基于在線粒度檢測的球磨機(jī)粒度閉環(huán)控制。采用多變量解耦控制結(jié)合專家控制的方法，使磨礦粒度穩(wěn)定在±2%范圍內(nèi)。而傳統(tǒng)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(dá)±10%，顯著提高了粒度控制效果。2）通過自尋優(yōu)算法，實現(xiàn)磨機(jī)負(fù)荷的最佳控制。自系統(tǒng)2001年投入運行起，經(jīng)過不斷調(diào)整，3年中設(shè)備臺時產(chǎn)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(shù)和變頻技術(shù)，實現(xiàn)了高壓大功率破碎機(jī)負(fù)荷優(yōu)化，及多段破碎負(fù)荷平衡控制。平均節(jié)能7%以上，降低備件消耗6%以上。4）構(gòu)建了一個信息化網(wǎng)絡(luò)控制平臺，實現(xiàn)了跨多個生產(chǎn)車間、跨不同系列集散控制系統(tǒng)、跨多期自動化工程的網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的信息集成。

一、項目簡介 隨著科技進(jìn)步和社會需求的發(fā)展，機(jī)器人手/臂除了工業(yè)生產(chǎn)，也越來越多用于服務(wù)人類的其它各個領(lǐng)域，這必然會使機(jī)器人承擔(dān)比工業(yè)中更加多樣的操作任務(wù)，面臨更加多變的工作環(huán)境。因此，國內(nèi)外對非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下、具備自主操作能力的機(jī)器人的研究十分重視。當(dāng)前，具備視覺感知能力的機(jī)器人已被公認(rèn)為機(jī)器人發(fā)展的主流趨勢，將視覺與機(jī)器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產(chǎn)生的視覺伺服控制方法為機(jī)器人自主操作能力的實現(xiàn)帶來了新的思路，代表了機(jī)器人的先進(jìn)控制技術(shù)，也是促進(jìn)機(jī)器人智能化發(fā)展的一個重要驅(qū)動。可以預(yù)見，未來的視覺系統(tǒng)將會成為機(jī)器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術(shù)在機(jī)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(huán)境信息對機(jī)器人運動進(jìn)行實時反饋控制，涉及機(jī)器人機(jī)械幾何設(shè)計、運動學(xué)和動力學(xué)、自動控制理論、計算機(jī)視覺圖像處理和攝像機(jī)標(biāo)定等,是智能機(jī)器人領(lǐng)域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機(jī)器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機(jī)器人手術(shù)、水果采摘、工業(yè)裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應(yīng)用。然而，現(xiàn)階段可實際應(yīng)用的方案主要面向特定的標(biāo)定環(huán)境、模型參數(shù)已知，機(jī)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(dāng)面向未來的剛-柔-軟體共融機(jī)器人時，其柔型結(jié)構(gòu)造成的運動模型及參數(shù)的變化與不確定性，必然使現(xiàn)有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標(biāo)幾何模型，手眼標(biāo)定模型，機(jī)器人運動模型）、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應(yīng)操作對機(jī)器人提出了新挑戰(zhàn)，是機(jī)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(jié)構(gòu)環(huán)境下、無模型的機(jī)器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。 在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下使機(jī)器人像人一樣協(xié)調(diào)自適應(yīng)操作是當(dāng)今機(jī)器人研究領(lǐng)域的一項尚未實現(xiàn)但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下實現(xiàn)機(jī)器人柔性操作，就當(dāng)前研究依靠單一的控制器設(shè)計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協(xié)調(diào)操作是自適應(yīng)學(xué)習(xí)過程，涉及智能進(jìn)化和行為優(yōu)化，將隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃理論，結(jié)合約束規(guī)則與最優(yōu)化控制，探索一種變參手眼關(guān)系，實現(xiàn)機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下的自適應(yīng)操作。 二、前期研究基礎(chǔ) 研究團(tuán)隊一直致力于機(jī)器人視覺反饋控制的研究。在基礎(chǔ)理論研究上，針對無標(biāo)定視覺伺服控制方案與設(shè)計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎(chǔ)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(jīng)著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩(wěn)定性控制方面做了充分的探索工作：針對機(jī)器人無標(biāo)定全局穩(wěn)定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ENN)的全局穩(wěn)定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)輔助爾曼濾波狀態(tài)估計的無標(biāo)定視覺伺服方法，提高伺服系統(tǒng)的魯棒性。同時，立足機(jī)器人發(fā)展前沿，建立了多模特征深度學(xué)習(xí)抓取系統(tǒng)，在無結(jié)構(gòu)環(huán)境下實現(xiàn)了機(jī)器人智能抓取與定位。 已發(fā)表的與項目相關(guān)的主要論文有： [1] 仲訓(xùn)杲,徐敏,仲訓(xùn)昱,彭俠夫.基于多模特征深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人抓取判別方法.自動化學(xué)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(xùn)杲,徐敏, 仲訓(xùn)昱, 彭俠夫. 基于雅可比預(yù)測的機(jī)器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發(fā)表, 2018. [11] 仲訓(xùn)杲,徐敏, 仲訓(xùn)昱, 彭俠夫. 基于圖像的機(jī)器人非標(biāo)定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 已錄用, 2018. 三、應(yīng)用技術(shù)成果 （一）基于多模特征深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人抓取判別 研究了多模特征深度學(xué)習(xí)及其在機(jī)器人智能抓取判別中的應(yīng)用，該方法針對智能機(jī)器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學(xué)習(xí)與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓(xùn)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(xiàn)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí); 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達(dá), 兩種手段相結(jié)合旨在提高深度網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機(jī)與 6 自由度工業(yè)機(jī)器人組建測試平臺, 對不同類別目標(biāo)進(jìn)行在線對比實驗. 結(jié)果表明, 設(shè)計的多模特征深度學(xué)習(xí)依據(jù)人的抓取習(xí)慣, 實現(xiàn)最優(yōu)抓取判別, 并且機(jī)器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標(biāo)具備良好的抓取判別能力. （二）無標(biāo)定視覺伺服解決方案及其機(jī)器人操作應(yīng)用 研究了無標(biāo)定視覺伺服方法及其在機(jī)械臂任務(wù)操作中的應(yīng)用。首先提出視覺伺服目標(biāo)：假設(shè)機(jī)器人或者攝像節(jié)的模型參數(shù)未知或者部分未知，視覺伺服的目標(biāo)是使用攝像節(jié)作為傳感器，引導(dǎo)機(jī)械臂運動，使當(dāng)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(wù)。 手眼協(xié)調(diào)關(guān)系描述。關(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣定量描述了機(jī)械臂關(guān)節(jié)變化引起圖像特征變化，它是關(guān)節(jié)-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(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統(tǒng)的狀態(tài)，建立輔助系統(tǒng)的狀態(tài)方程；攝像機(jī)提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統(tǒng)的觀測方程。根據(jù)Kalman濾波器理論，我們設(shè)計了對關(guān)節(jié)圖像雅克比的在線實時估計算法。 構(gòu)建基于圖像矩的目標(biāo)函數(shù)。為了避免傳統(tǒng)的基于點特征的缺陷，例如點特征的標(biāo)記、提取與匹配過程復(fù)雜且通用性較差問題。構(gòu)建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務(wù)，來提高視覺伺服系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。 四、合作企業(yè) 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發(fā)、技術(shù)服務(wù)、加工技術(shù)整合為一體的高新技術(shù)企業(yè)。目前公司的經(jīng)營范圍涉及CNC軟件開發(fā)及數(shù)控系統(tǒng)銷售、CNC控制零件銷售及專業(yè)維修；工藝優(yōu)化、機(jī)臺升級與技術(shù)改造、工程配電與軟件優(yōu)化、專用機(jī)控制系統(tǒng)開發(fā)、多軸機(jī)的設(shè)計與開發(fā)、機(jī)臺精度檢測與校正優(yōu)化服務(wù)等。公司是國際知名生產(chǎn)制造企業(yè)——富士康的產(chǎn)品供應(yīng)商和技術(shù)服務(wù)商。    

"該成果獲2017年度國家技術(shù)發(fā)明獎二等獎（通用項目）。(1)創(chuàng)立了快速道路交通安全狀態(tài)辨識事故風(fēng)險預(yù)警方法體系。 (2)提出了事故前兆的快速道路交通安全分析與多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計方法。 (3)研發(fā)了基于速度引導(dǎo)的快速道路交通安全主動調(diào)控技術(shù)。 建立了快速道路交通事故前兆特征的表征與識別方法，系統(tǒng)解析了交通事故風(fēng)險形成機(jī)理及演變規(guī)率，提出了快速道路交通安全狀態(tài)類歸與主動辨識技術(shù)，構(gòu)造了快速邊路交通審故風(fēng)險主動預(yù)警技術(shù)。提出了事故前兆特征的快速道路交通安全分析技術(shù)，研制了事故前兆特征的交通事故風(fēng)險分析與優(yōu)化設(shè)計軟件，研發(fā)了快速邊路出入交通沖突仿真快速提取技術(shù)，提出了綜合考慮效率、安全、環(huán)境和能耗的快速道路典型節(jié)點交通設(shè)計多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化技術(shù)。某于交通安全影響系數(shù)構(gòu)建了常用車速管控設(shè)施綜合優(yōu)化技術(shù)，提出了不利天氣條件下快速道路限速值優(yōu)化設(shè)計技術(shù)，構(gòu)建了面向安全增強(qiáng)、效率提升和多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化的可變限速控制和系統(tǒng)搭建技術(shù)。 "

本發(fā)明公開了一種帶可控風(fēng)門的多風(fēng)扇冷卻模塊及控制方法，包括散熱器、安裝框架、減震支架、可控風(fēng)門、導(dǎo)風(fēng)罩、電子風(fēng)扇和控制器ECU。車輛高溫季節(jié)低熱負(fù)荷運行工況時，通過調(diào)節(jié)可控風(fēng)門的開度，可使得多風(fēng)扇冷卻模塊的冷卻效率明顯提高，本發(fā)明實施案例中提高幅度為6.5％～17.7％。車輛在低溫季節(jié)運行時，調(diào)節(jié)可控氣門的開度，避免車輛被過度冷卻，進(jìn)而避免車輛耗油過高。

成果介紹火電機(jī)組深度調(diào)峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調(diào)峰就是在自動控制的情況下將機(jī)組的負(fù)荷調(diào)節(jié)下限從原來的50[[[[%]]]]Pe下調(diào)至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制難點在于：當(dāng)機(jī)組處在低負(fù)荷工況時，機(jī)組被控過程的動態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。本項成果采用多模型智能預(yù)測控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機(jī)組深度調(diào)峰的多模型智能預(yù)測控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了在低負(fù)荷或超低負(fù)荷工況下的平穩(wěn)控制。市場前景本項成果已成功應(yīng)用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當(dāng)途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機(jī)組的深度調(diào)峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機(jī)組的負(fù)荷深調(diào)到15[[[[%]]]]Pe，并實現(xiàn)了機(jī)組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達(dá)到了國內(nèi)外最先進(jìn)的深調(diào)水平。目前，在國內(nèi)已完成的機(jī)組深度調(diào)峰改造中，大部分均采用了本深調(diào)優(yōu)化控制技術(shù)，得到了廣大用戶的一致好評。

本發(fā)明涉及汽車能量回收，旨在提供一種汽車制動能量回收裝置及其分段控制方法。該裝置包括超級電容和電機(jī)、低壓端電流表、雙向Buck-Boost變換器、高壓端電流表、PWM控制器、低壓端繼電器和高壓端繼電器；低壓端繼電器和高壓端繼電器均為單刀雙擲開關(guān)，包括動觸點、第一靜觸點和第二靜觸點；低壓端電流表設(shè)于超級電容與低壓端繼電器的動觸點之間，高壓端電流表設(shè)于電機(jī)與高壓端繼電器的動觸點之間；各設(shè)備分別通過信號線連接至PWM控制器。本發(fā)明可直接用于現(xiàn)有電動汽車和油電混合動力汽車上，提高其制動能量回收的效率、增加節(jié)能效果、延長其續(xù)駛里程。

一種基于保持型仿人 PID 的系統(tǒng)控制方法 獲取偏差信號后，對偏差信號進(jìn)行 保持型仿人 PID 控制運算，再輸出對執(zhí)行器進(jìn)行控制的控制信號 ， 控制執(zhí)行器且通過執(zhí)行器對 被控對象的被控變量進(jìn)行調(diào)整 ， 用測量裝置實時檢測被控變量。本發(fā)明設(shè)計合理、構(gòu)思巧妙、實現(xiàn)方便且適用范圍廣、控制效果好，運用保持型仿人 PID 控制方法的控制系統(tǒng)調(diào)節(jié)時間短、超調(diào)量小且抗干擾能力強(qiáng)。該技術(shù)與 2012.2 獲得國家發(fā)明專利授權(quán)，授權(quán)專利號： ZL 201010190132.7

本項目科技成果可以有效解決大跨度或多高層民用、商用或工業(yè)用途筑結(jié)構(gòu)物中的振動問題，振動類型可以是由地震和風(fēng)等環(huán)境荷載誘發(fā)的結(jié)構(gòu)振動，也可以是由電機(jī)和旋轉(zhuǎn)機(jī)械等工業(yè)設(shè)備引起的建筑物振動反應(yīng)。科研項目“多高層建筑地震反應(yīng)的消能與控制”系國家重點科技項目（攻關(guān)）計劃專題，課題編號 101-9914006-3，由國家計委下達(dá)。本項目是在日本、美國和新西蘭等地震多發(fā)國家近十年來廣泛關(guān)注的技術(shù)，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在我國也備受重視。其基本思想是使被設(shè)計的建筑物在使用期間符合基于三個水準(zhǔn)即“小震不壞，中震可修，大震不倒”的抗震設(shè)防目標(biāo)的要求，實質(zhì)是強(qiáng)調(diào)滿足生命安全和損壞控制這樣兩個設(shè)計目標(biāo)，但是解決的手段依靠的是包括消能減震技術(shù)在內(nèi)結(jié)構(gòu)控制技術(shù)。本項目的研究內(nèi)容以被動控制技術(shù)為主，開發(fā)了包括擠壓型鉛合金阻尼器和彎剪型鉛合金阻尼器在內(nèi)的各種工程實用的阻尼器。項目研究成果 2007 年獲華夏建設(shè)科學(xué)技術(shù)一等獎（建設(shè)部，獲獎年度為 2006 年），其中的彎剪型鉛合金阻尼器獲國家發(fā)明專利。

本發(fā)明提供一種高比例風(fēng)光儲接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法，所述方法包括：獲取光伏輸出有功功率Ppv、風(fēng)機(jī)發(fā)電輸出功率Pwd、負(fù)載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv、光伏輸出頻率Fpv；根據(jù)光伏輸出有功功率Ppv、風(fēng)機(jī)發(fā)電輸出功率Pwd、負(fù)載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv和光伏輸出頻率Fpv按照預(yù)設(shè)條件自適應(yīng)地選擇恒定功率跟蹤控制模式、電網(wǎng)電壓頻率輔助控制模式、主動離并網(wǎng)控制模式和儲能輔助并網(wǎng)控制模式中的一種對電網(wǎng)進(jìn)行控制。本發(fā)明提供的高比例風(fēng)光儲接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法，通過根據(jù)電網(wǎng)的不同運行狀態(tài)，選擇相應(yīng)的控制模式，使電網(wǎng)出現(xiàn)故障時能夠平滑的切換控制模式，避免了停機(jī)，使操作電網(wǎng)時更加平穩(wěn)，提高了電網(wǎng)的可靠性和安全性。