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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。    

"該成果獲2017年度國家技術發明獎二等獎（通用項目）。(1)創立了快速道路交通安全狀態辨識事故風險預警方法體系。 (2)提出了事故前兆的快速道路交通安全分析與多目標優化設計方法。 (3)研發了基于速度引導的快速道路交通安全主動調控技術。 建立了快速道路交通事故前兆特征的表征與識別方法，系統解析了交通事故風險形成機理及演變規率，提出了快速道路交通安全狀態類歸與主動辨識技術，構造了快速邊路交通審故風險主動預警技術。提出了事故前兆特征的快速道路交通安全分析技術，研制了事故前兆特征的交通事故風險分析與優化設計軟件，研發了快速邊路出入交通沖突仿真快速提取技術，提出了綜合考慮效率、安全、環境和能耗的快速道路典型節點交通設計多目標協同優化技術。某于交通安全影響系數構建了常用車速管控設施綜合優化技術，提出了不利天氣條件下快速道路限速值優化設計技術，構建了面向安全增強、效率提升和多目標協同優化的可變限速控制和系統搭建技術。 "

本發明公開了一種帶可控風門的多風扇冷卻模塊及控制方法，包括散熱器、安裝框架、減震支架、可控風門、導風罩、電子風扇和控制器ECU。車輛高溫季節低熱負荷運行工況時，通過調節可控風門的開度，可使得多風扇冷卻模塊的冷卻效率明顯提高，本發明實施案例中提高幅度為6.5％～17.7％。車輛在低溫季節運行時，調節可控氣門的開度，避免車輛被過度冷卻，進而避免車輛耗油過高。

成果介紹火電機組深度調峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調節下限從原來的50[[[[%]]]]Pe下調至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態特性具有快速變化的特征，常規控制策略難于有效控制。本項成果采用多模型智能預測控制技術，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調峰的多模型智能預測控制系統，實現了在低負荷或超低負荷工況下的平穩控制。市場前景本項成果已成功應用于華能丹東、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）臨界機組的深度調峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調到15[[[[%]]]]Pe，并實現了機組”干態/濕態”的一鍵轉換控制，達到了國內外最先進的深調水平。目前，在國內已完成的機組深度調峰改造中，大部分均采用了本深調優化控制技術，得到了廣大用戶的一致好評。

本發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、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，包括動觸點、第一靜觸點和第二靜觸點；低壓端電流表設于超級電容與低壓端繼電器的動觸點之間，高壓端電流表設于電機與高壓端繼電器的動觸點之間；各設備分別通過信號線連接至PWM控制器。本發明可直接用于現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、增加節能效果、延長其續駛里程。

一種基于保持型仿人 PID 的系統控制方法 獲取偏差信號后，對偏差信號進行 保持型仿人 PID 控制運算，再輸出對執行器進行控制的控制信號 ， 控制執行器且通過執行器對 被控對象的被控變量進行調整 ， 用測量裝置實時檢測被控變量。本發明設計合理、構思巧妙、實現方便且適用范圍廣、控制效果好，運用保持型仿人 PID 控制方法的控制系統調節時間短、超調量小且抗干擾能力強。該技術與 2012.2 獲得國家發明專利授權，授權專利號： 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、商用或工業用途筑結構物中的振動問題，振動類型可以是由地震和風等環境荷載誘發的結構振動，也可以是由電機和旋轉機械等工業設備引起的建筑物振動反應。科研項目“多高層建筑地震反應的消能與控制”系國家重點科技項目（攻關）計劃專題，課題編號 101-9914006-3，由國家計委下達。本項目是在日本、美國和新西蘭等地震多發國家近十年來廣泛關注的技術，隨著經濟的發展在我國也備受重視。其基本思想是使被設計的建筑物在使用期間符合基于三個水準即“小震不壞，中震可修，大震不倒”的抗震設防目標的要求，實質是強調滿足生命安全和損壞控制這樣兩個設計目標，但是解決的手段依靠的是包括消能減震技術在內結構控制技術。本項目的研究內容以被動控制技術為主，開發了包括擠壓型鉛合金阻尼器和彎剪型鉛合金阻尼器在內的各種工程實用的阻尼器。項目研究成果 2007 年獲華夏建設科學技術一等獎（建設部，獲獎年度為 2006 年），其中的彎剪型鉛合金阻尼器獲國家發明專利。

本發明提供一種高比例風光儲接入配電網多模式自適應控制方法，所述方法包括：獲取光伏輸出有功功率Ppv、風機發電輸出功率Pwd、負載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv、光伏輸出頻率Fpv；根據光伏輸出有功功率Ppv、風機發電輸出功率Pwd、負載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv和光伏輸出頻率Fpv按照預設條件自適應地選擇恒定功率跟蹤控制模式、電網電壓頻率輔助控制模式、主動離并網控制模式和儲能輔助并網控制模式中的一種對電網進行控制。本發明提供的高比例風光儲接入配電網多模式自適應控制方法，通過根據電網的不同運行狀態，選擇相應的控制模式，使電網出現故障時能夠平滑的切換控制模式，避免了停機，使操作電網時更加平穩，提高了電網的可靠性和安全性。