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? ? 為配合大中專院校、汽校、駕培中心、汽車駕駛員和汽車修理技工培訓(xùn)教學(xué)使用。通過汽車專業(yè)課程的教學(xué)和本模型的演示，可清楚地了解汽車內(nèi)部各部件的機(jī)械結(jié)構(gòu)與性能，便于學(xué)員較快地掌握汽車駕駛和修理技術(shù)。 ????天雄公司生產(chǎn)的汽車教學(xué)模型，外殼采用進(jìn)口透明有機(jī)玻璃一次壓鑄成型，演示部分采用光電組合，主要部位用金屬材料加固，具有透明直觀、運(yùn)轉(zhuǎn)自如、牢固度強(qiáng)、工藝精致、重量輕、運(yùn)輸拆裝方便，教師教學(xué)時(shí)能得心應(yīng)手，使教學(xué)達(dá)到事半功倍的效果 ? 帕薩特（B5）型轎車透明可駛整車教學(xué)模型 ? ? 一、結(jié)構(gòu)： ???? 帕薩特B5轎車規(guī)格分別為3600×1400×1150mm。包括前擋板和車燈、散熱器、發(fā)動(dòng)機(jī)整體總成、變速器總成、前橋及轉(zhuǎn)向系總成、后橋、車輪、后擋板和車燈、ABS制動(dòng)系總成等。它們的規(guī)格分別為發(fā)動(dòng)機(jī)總成為550×530×580mm,自動(dòng)變速器為470×350×380mm，后橋?qū)挒?40mm，輪大450mm。驅(qū)動(dòng)方式：變速直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)。發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)、自動(dòng)變速器各檔位自動(dòng)換檔方式，發(fā)動(dòng)機(jī)切換進(jìn)氣和ABS制動(dòng)均有順反直流電機(jī)替液壓自動(dòng)控制。控制系統(tǒng)見各電路圖（天雄公司內(nèi)部資料，安裝時(shí)向用戶提供）。 二、使用說明： ???? 演示時(shí)插上220V電源（選擋手柄處檔位指示燈亮），打開點(diǎn)火開關(guān)，發(fā)動(dòng)機(jī)開始慢速運(yùn)轉(zhuǎn)。選檔閥共分七檔（即手選一檔、手選二檔、手選三檔、前駛驅(qū)檔、空檔、倒檔和停車檔），需要演示何檔位時(shí)，把手柄撥在其檔位上（指示燈亮），采下油門踏板，發(fā)動(dòng)機(jī)加快速度。選檔閥在倒檔、空檔和停車檔上時(shí)，車速表指示為0，手選一、手選二、手選三和前驅(qū)檔上時(shí)，車速表分高和低演示，并且顯示在何種范圍內(nèi)變速器開始自動(dòng)換檔。節(jié)氣門開的越大發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速越快，變速器檔位越高車速表指示越高（模型沒有真正車速，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速代表車速）。儀表板右面特地裝上變速器檔位顯示，表示在何檔上工作。放松油門，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速減慢，變速器隨之降檔。當(dāng)采下制動(dòng)踏板制動(dòng)時(shí)，變速器自動(dòng)回空檔，車輪制動(dòng)器上的液壓缸活塞來回自由活動(dòng)，表示ABS剎車過程。前后車燈演示時(shí)打開車燈開關(guān)即可演示其亮與否，冷卻器風(fēng)扇用開關(guān)打開演示。 三、性能與用途： ???? 此模型主要作用功能為演示它本身各部分的組成和工作原理： ???? 1、發(fā)動(dòng)機(jī)部分：演示從表面上看出自列四缸、五氣門、電噴發(fā)動(dòng)機(jī)外型和內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，一缸五氣門的排列、工作循環(huán)、點(diǎn)火進(jìn)氣和噴油之間相互關(guān)系和工作原理，切換進(jìn)氣過程和組成部件。 ???? 2、離合器部分：演示它既有機(jī)械式單片摩擦離合器，還有液力變矩器。二者相互關(guān)系是：發(fā)動(dòng)機(jī)在低速時(shí)，油液的壓力低，不能推動(dòng)摩擦片壓盤和發(fā)動(dòng)機(jī)飛輪結(jié)合，發(fā)動(dòng)機(jī)輸入的動(dòng)力只能通過液力變矩器傳遞給變速器；發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速加快時(shí)，油液壓力隨著升高，推動(dòng)摩擦片壓盤和飛輪緊密結(jié)合，動(dòng)力通過摩擦力機(jī)械式傳遞給變速器。 ???? 3、自動(dòng)變速器：演示自動(dòng)變速器由選檔手柄控制七種檔位。 ???? A、空擋時(shí)：變速器中的三個(gè)離合器和二個(gè)制動(dòng)器都處于分離狀態(tài)，沒有動(dòng)力輸出。 ???? B、停車檔時(shí)：停車檔三個(gè)離合器和三個(gè)制動(dòng)器都處于空擋狀態(tài)，選檔手柄機(jī)械式地把駐車齒輪撥叉壓入駐車齒輪凹部，車輪不能自行轉(zhuǎn)動(dòng)。 ???? C、倒車檔時(shí)：變速器中倒檔離合器和倒檔制動(dòng)器結(jié)合，使車倒行。 ??? ?D、前駛區(qū)：共分四檔，既前駛區(qū)一、二、三、四檔。 ??? ?①前駛區(qū)一檔時(shí)：1-3檔離合器結(jié)合，動(dòng)力輸入到小太陽輪上，帶動(dòng)內(nèi)行星輪反轉(zhuǎn)和外星輪順轉(zhuǎn)。 ???? ②前駛區(qū)二檔時(shí)：1-3檔離合器結(jié)合，2-4制動(dòng)器結(jié)合，動(dòng)力輸入到小太陽輪上，帶動(dòng)內(nèi)外星輪轉(zhuǎn)動(dòng)，傳遞到齒圈上。 ??? ?③前駛區(qū)三檔時(shí)：1-3離合器結(jié)合，3-4檔離合器結(jié)合，此時(shí)小太陽輪和行星架鎖止在一起和變矩器或離合器輸入的轉(zhuǎn)速相同。速比為1：1。 ???? ④前駛區(qū)四檔時(shí)：3-4檔離合器結(jié)合，2-4制動(dòng)器結(jié)合，此時(shí)的動(dòng)力由行星架以1：1傳遞給齒圈，且大太陽輪鎖上，外行星齒輪在大太陽輪上差速轉(zhuǎn)動(dòng)也帶動(dòng)齒圈差速轉(zhuǎn)動(dòng)，小太陽輪在其中自由轉(zhuǎn)動(dòng)。 ????? E、手選三檔：手選三檔在變速器中的工作原理和前駛區(qū)三檔一樣，只不過在選檔閥限制下，不論車速高低都不能進(jìn)入四檔。 ????? F、手選二檔：手選二檔工作原理和前駛二檔一樣，同樣在選檔閥的限制下不能升入三檔和四檔。 ???? G、手選一檔：手選一檔在前駛區(qū)一檔上，另加倒檔制動(dòng)器制動(dòng)，目的是使汽車在行駛中負(fù)荷小時(shí)超速行使，以發(fā)動(dòng)機(jī)的負(fù)載作為制動(dòng)作用限制在一檔時(shí)行駛，其工作原理和傳遞線路與一檔一樣。 ???? 4、液壓動(dòng)力轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)演示：由方向盤、傳動(dòng)軸、轉(zhuǎn)向閥、油缸、活塞、轉(zhuǎn)向泵和儲油罐等組成。 ???? 5、ABS防抱死制動(dòng)系統(tǒng)演示：由制動(dòng)踏板、真空助力器、剎車總泵、儲液罐、ABS控制元件和車輪分泵、車輪傳感器等組成。 ???? 6、儀表的演示：能表示出發(fā)動(dòng)機(jī)在低速時(shí)和高速時(shí)的轉(zhuǎn)速，發(fā)動(dòng)機(jī)在什么轉(zhuǎn)速時(shí)換檔和各檔車速變化過程。 ???? 7、其它： ???? A、檔位指示和選檔手柄指示。 ???? B、發(fā)動(dòng)機(jī)上變速器上及車輪上的傳感器僅作示意作用，說明了它們在什么位置所起什么作用。 四、安裝方法和次序： ???? 共分八個(gè)步驟進(jìn)行，具體由天雄公司專業(yè)安裝技術(shù)人員負(fù)責(zé)安裝。 五、注意事項(xiàng)： ??? 1、小心輕放。 ??? 2、勿用力拉壓擰。 ??? 3、不能安放在潮濕或陽光暴曬處。 ??? 4、勿用硬物碰撞或帶砂物質(zhì)磨擦。 ??? 5、演示時(shí)出現(xiàn)異樣立即停用。 ??? 6、注意插實(shí)電器插頭。 ??? 7、演示完畢注意切斷電源。 六、常見故障和排除： ??? 1、機(jī)械部分故障：碰傷、拆斷、螺絲松動(dòng)或脫膠掉落等情況。處理方法：擰緊螺絲，用膠粘或更換另部件。 ??? 2、電器部分故障：元件損壞、接頭松動(dòng)、保險(xiǎn)絲損壞或插頭未插實(shí)等情況。處理方法：詳見電路圖，或來電021-63541966技術(shù)詢問。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹  SDY-MAF01現(xiàn)代化礦井通風(fēng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)綜合模型裝置 該裝置是一個(gè)典型的技術(shù)含量高的現(xiàn)代化礦井通風(fēng)系統(tǒng)的縮影，可直觀顯示出全礦整體通風(fēng)系統(tǒng)、通風(fēng)設(shè)備、通風(fēng)設(shè)施、隔爆設(shè)施、煤層注水系統(tǒng)、綜合防塵系統(tǒng)。并通過聲光電系統(tǒng)顯示出礦井安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)況。傳感器監(jiān)測瓦斯?jié)舛取⒀鯕鉂舛取L(fēng)速、一氧化碳、負(fù)壓等參數(shù)。利用反風(fēng)措施通風(fēng)時(shí)，礦井反風(fēng)系統(tǒng)運(yùn)作實(shí)況等。     主要結(jié)構(gòu)：     主井、副井、刀把式井底車場，水平運(yùn)輸大巷、運(yùn)輸上山、軌道上山、專用回風(fēng)上山，一個(gè)普通綜采工作面（上、下巷），三個(gè)掘進(jìn)工作面，一條運(yùn)輸大巷，一條回風(fēng)大巷。 本系列產(chǎn)品還提供：     SDY-MAC01現(xiàn)代化礦井開采設(shè)計(jì)綜合模型（A型）     SDY-MAC02現(xiàn)代化礦井開采綜合仿真模型（B型）     SDY-MAC04綜采開采生產(chǎn)系統(tǒng)及演示裝置     SDY-MAC05綜采工作面及頂板管理安全演示裝置     SDY-MAC06綜放開采生產(chǎn)系統(tǒng)及安全演示裝置     SDY-MAC07普采工作面生產(chǎn)系統(tǒng)及安全演示裝置     SDY-MAC08炮采工作面生產(chǎn)系統(tǒng)及安全演示裝置     SDY-MAC09回采工作面初次放頂及周期來壓演示裝置     SDY-MAC10巷、巖巷、半煤巖巷掘進(jìn)裝藥、聯(lián)線、模型（A型）     SDY-MAC11巷、巖巷、半煤巖巷掘進(jìn)裝藥、聯(lián)線、模型（B型）     SDY-MAC12礦井開拓方式立體模型（A型）     SDY-MAC13礦井開拓方式立體模型（B型）     SDY-MAC14井底車場巷道布置模型     SDY-MAC15走向長壁采煤法采區(qū)巷道布置模型（A型）     SDY-MAC16走向長壁采煤法采區(qū)巷道布置模型（B型）     SDY-MAC17傾斜長壁采煤法巷道布置模型（A型）     SDY-MAC18傾斜長壁采煤法巷道布置模型（B型）     SDY-MAC19探放水模型     SDY-MAC21各種地質(zhì)構(gòu)造立體模型及巖石標(biāo)本、巖層產(chǎn)狀模型     SDY-MAC22煤礦井下支護(hù)實(shí)驗(yàn)演習(xí)裝置     SDY-MAF02現(xiàn)代化礦井通風(fēng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)綜合模型裝置（B型）     SDY-MAF04瓦斯（煤塵）爆炸實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAF05煤塵爆炸實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAF06礦井環(huán)境安全監(jiān)測控實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAF07現(xiàn)代化礦井通風(fēng)系統(tǒng)與安全實(shí)訓(xùn)裝置     SDY-MAF09礦井災(zāi)變、風(fēng)流逆轉(zhuǎn)實(shí)訓(xùn)裝置     SDY-MAF10掘進(jìn)與通風(fēng)工作面生產(chǎn)安全演示裝置     SDY-MAF13雙風(fēng)機(jī)、雙電源、自動(dòng)切換、三專二閉鎖演示裝置     SDY-MAF14礦井避災(zāi)路線演示裝置     SDY-MAF15礦井避災(zāi)路線演示板     SDY-MAF16預(yù)防瓦斯突出安全措施模型     SDY-MAF17井下各種風(fēng)門演示裝置     SDY-MAF18煤與瓦斯突出實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAF19軸流式通風(fēng)機(jī)     SDY-MAF20離心式通風(fēng)機(jī)     SDY-MAY01立井提升與保護(hù)實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAY02斜井提升與保護(hù)實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAY03膠帶輸送機(jī)及安全保護(hù)實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAY04各類型可彎曲刮板運(yùn)輸機(jī)電動(dòng)模型

XM-S9全功能旋轉(zhuǎn)式皮內(nèi)注射及靜脈穿刺手臂模型 ? XM-S9全功能旋轉(zhuǎn)式皮內(nèi)注射及靜脈穿刺手臂模型的皮膚采用高分子材料、血管采用乳膠材料、手臂骨采用發(fā)泡材料制成，膚質(zhì)仿真度高，皮膚紋理清晰，設(shè)有靜脈血管網(wǎng)。 ? 一、功能特點(diǎn)： ■ 手臂轉(zhuǎn)軸設(shè)計(jì)，方便翻轉(zhuǎn)，八根血管，構(gòu)成了完整的靜脈系統(tǒng)，真實(shí)模仿人體結(jié)構(gòu)。 ■ 可進(jìn)行注射、輸液、抽血等訓(xùn)練。 ■ 可選擇不同類型的穿刺針進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)針有明顯的落空感，正確穿刺有回血產(chǎn)生，如出現(xiàn)滲漏現(xiàn)象，可通過機(jī)械旋轉(zhuǎn)裝置將滲漏處血管旋開后，在原處繼續(xù)穿刺使用，克服了漏液現(xiàn)象，滿足學(xué)員反復(fù)練習(xí)的要求。 ■ 前臂下1/3處配有皮內(nèi)注射練習(xí)的皮墊，該皮墊上備有多處注射點(diǎn)，正確注射時(shí)，可產(chǎn)生逼真的皮丘，通過移動(dòng)皮墊能顯示許多注射點(diǎn)，以滿足大量練習(xí)的需要。 ■ 可反復(fù)進(jìn)行練習(xí)。 ■ 靜脈血管和皮膚可更換，經(jīng)濟(jì)實(shí)用。 ? 二、標(biāo)準(zhǔn)配置： ■ 全功能旋轉(zhuǎn)式皮內(nèi)注射及靜脈穿刺手臂模型：1條 ■ 機(jī)械旋轉(zhuǎn)裝置：1臺 ■ 輸液套裝：1套 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

髂后上棘骨髓穿刺模型外觀形象逼真，體表骨性解剖標(biāo)志清晰，穿刺部位骨骼 為可替換耗材模塊，便于反復(fù)訓(xùn)練，提升操作技能。適用于臨床醫(yī)學(xué)基本技能、執(zhí)業(yè)醫(yī)師實(shí)踐技能考試對骨髓穿刺術(shù)操作的教學(xué)、訓(xùn)練及考核。

本發(fā)明屬于食品檢測技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種畜禽肉黏彈性無損檢測方法，具體涉及一種多要素黏彈模型建立及其黏彈參數(shù)確定的方法。具體步驟為：首先利用畜禽肉黏彈性無損檢測系統(tǒng)采集、計(jì)算待測樣品的應(yīng)變數(shù)據(jù)；然后根據(jù)待測樣品的變形特征選擇多要素模型，將不同多要素模型與不同數(shù)據(jù)擬合算法結(jié)合，對應(yīng)變數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，建立若干畜禽肉多要素黏彈模型；最后比較若干畜禽肉多要素黏彈模型的擬合效果，根據(jù)實(shí)際需求，選擇最佳畜禽肉多要素黏彈模型，并計(jì)算黏彈參數(shù)。最終實(shí)現(xiàn)對畜禽肉黏彈性的無損、快速檢測。

本項(xiàng)目提出了將時(shí)間維度與空間維度相結(jié)合的多尺度綜合能源需求分析與預(yù)測模型，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種面向智慧城市的綜合能源需求分析與預(yù)測的方法，提升能源供應(yīng)規(guī)劃和營銷策略的優(yōu)化與決策支持。

一種基于Bagging?RNN模型的電梯制動(dòng)性能評價(jià)方法，包括：a)獲取不同制動(dòng)性能的電梯在制動(dòng)過程中的閘皮溫度序列數(shù)據(jù)，作為樣本集；b）按照比例將樣本集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；c）使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練Bagging?RNN模型，根據(jù)訓(xùn)練誤差修正Bagging?RNN模型參數(shù)；d）使用驗(yàn)證集數(shù)據(jù)驗(yàn)證Bagging?RNN模型的泛化能力，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果進(jìn)一步修正Bagging?RNN模型參數(shù)，將修正后的Bagging?RNN模型作為電梯制動(dòng)性能的評價(jià)模型；e)將被測電梯在制動(dòng)過程中的閘皮溫度序列數(shù)據(jù)作為Bagging?RNN模型的輸入，模型輸出被測電梯的制動(dòng)性能評價(jià)結(jié)果。本發(fā)明從電梯制動(dòng)時(shí)電梯閘皮最高溫度變化的生成機(jī)理出發(fā)，獲取不同制動(dòng)性能電梯制動(dòng)過程中的閘皮溫度序列數(shù)據(jù)，并基于歷史數(shù)據(jù)提出了相應(yīng)的電梯制動(dòng)性能的評價(jià)方法。

一、項(xiàng)目簡介 隨著科技進(jìn)步和社會(huì)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(gè)領(lǐng)域，這必然會(huì)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(shí)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(gè)重要驅(qū)動(dòng)。可以預(yù)見，未來的視覺系統(tǒng)將會(huì)成為機(jī)器人名副其實(shí)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(yùn)動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋控制，涉及機(jī)器人機(jī)械幾何設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)、自動(dòng)控制理論、計(jì)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(shí)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(shí)，其柔型結(jié)構(gòu)造成的運(yùn)動(dòng)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(yùn)動(dòng)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(diǎn)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(shí)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(xiàng)尚未實(shí)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(shí)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(jì)是困難的。因此，本項(xiàng)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(dòng)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(shí)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(duì)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(jì)，均提出了一些新型方法，有扎實(shí)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(jì)的無標(biāo)定視覺伺服方法，提高伺服系統(tǒng)的魯棒性。同時(shí)，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(shí)現(xiàn)了機(jī)器人智能抓取與定位。 已發(fā)表的與項(xiàng)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(dòng)化學(xué)報(bào),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(bào)(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(dòng)編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實(shí)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(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn). 結(jié)果表明, 設(shè)計(jì)的多模特征深度學(xué)習(xí)依據(jù)人的抓取習(xí)慣, 實(shí)現(xiàn)最優(yōu)抓取判別, 并且機(jī)器人成功實(shí)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(yùn)動(dòng)，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(jì)器。將關(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣的每一個(gè)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(jì)了對關(guān)節(jié)圖像雅克比的在線實(shí)時(shí)估計(jì)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(diǎn)特征的缺陷，例如點(diǎn)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(jì)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。    

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(dòng)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(diǎn)在于：當(dāng)機(jī)組處在低負(fù)荷工況時(shí)，機(jī)組被控過程的動(dòng)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(xiàng)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(shí)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(xiàng)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(shí)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)明涉及一種基于遙感影像值多元參量定標(biāo)模型的自適應(yīng)成像方法,其步驟包括建立成像系統(tǒng)電子學(xué)參數(shù)與遙感圖像的定量數(shù)學(xué)關(guān)系；獲取遙感成像系統(tǒng)的位置和姿態(tài)參數(shù),并計(jì)算成像區(qū)域獲取成像區(qū)域地物覆蓋類型、地物反射光譜以及成像區(qū)域上空大氣和氣溶膠參數(shù),根據(jù)輻射傳輸方程計(jì)算該成像區(qū)域?qū)?yīng)的入瞳輻亮度；對每一景遙感影像入瞳輻亮度進(jìn)行排序得到最大入瞳輻亮度值,并通過成像系統(tǒng)調(diào)節(jié)成像參數(shù)使其不超過成像系統(tǒng)最大輸出圖像值,然后驅(qū)動(dòng)成像設(shè)備獲取遙感影像。