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本發(fā)明屬于海流能發(fā)電領(lǐng)域，具體涉及一種低速直驅(qū)液壓型海流發(fā)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(lián)且與定量液壓泵出口相連的變量液壓泵和變量液壓馬達(dá)、發(fā)電機(jī)；定量液壓泵的入口、變量液壓泵的入口和變量液壓馬達(dá)的出口均連接油箱；變量液壓泵和變量液壓馬達(dá)的主軸剛性連接；變量液壓馬達(dá)主軸另一端與發(fā)電機(jī)主軸相連；控制方法，步驟包括：1、通過葉輪將海流能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能；2、通過定量液壓泵將機(jī)械能轉(zhuǎn)換為液壓能，并且通過調(diào)整變量液壓泵排量大小調(diào)整液壓系統(tǒng)壓力，進(jìn)而調(diào)整葉輪捕獲功率大小；3、通過變量液壓馬達(dá)將液壓能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能；S4、將得到的機(jī)械能通過發(fā)電機(jī)將機(jī)械能轉(zhuǎn)換為電能。

本實(shí)用新型涉及的是一種高振強(qiáng)振動(dòng)機(jī)械的智能變頻超前控制系統(tǒng)，特別是一種高振強(qiáng)振動(dòng)機(jī)械的基 于智能變頻的超前控制系統(tǒng)，屬于振動(dòng)利用工程技術(shù)領(lǐng)域。由上位機(jī)、PLC、變頻器、振動(dòng)機(jī)、傳感器構(gòu)成 閉環(huán)控制系統(tǒng)，上位機(jī)主要作編程設(shè)計(jì)及與PLC的通訊，實(shí)現(xiàn)程序下載和上存，同時(shí)可對(duì)PLC程序運(yùn)行實(shí)時(shí) 監(jiān)控；PLC作為核心控制器，一方面與上位機(jī)交互，可實(shí)現(xiàn)編程調(diào)整；另一方面通過智能變頻超前控制軟件， 實(shí)施對(duì)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(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)相連接；通過智能變 頻控制使振動(dòng)機(jī)的頻率按照控制值變化，達(dá)到對(duì)振動(dòng)機(jī)高振強(qiáng)、瞬態(tài)超高振強(qiáng)及其作用時(shí)間的有效控制,以確保振動(dòng)機(jī)的正常運(yùn)行。 

半導(dǎo)體納米線是一種獨(dú)特的準(zhǔn)一維納米材料。它不僅是電荷的最小載體，也是構(gòu)建新的復(fù)雜體系和新概念納米器件的基元。在該領(lǐng)域中，新現(xiàn)象和新概念層出不窮，推動(dòng)著材料、物理、化學(xué)等交叉學(xué)科的發(fā)展，并將對(duì)未來電子、光電子、通訊等產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重大影響。在這一當(dāng)今最前沿的研究領(lǐng)域中，國際上尤其是發(fā)達(dá)國家集中了最精銳的研發(fā)力量，以期望在納米器件的實(shí)用化方面有所突破，在未來高科技爭(zhēng)奪戰(zhàn)中，保持領(lǐng)先并居于主導(dǎo)地位。在納米研究領(lǐng)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(fā)展規(guī)劃綱要》中也已經(jīng)把納米科技作為基礎(chǔ)研究重大研究計(jì)劃，列入重點(diǎn)支持范圍。其中一維功能納米材料的控制合成、性能調(diào)控及應(yīng)用研究是目前納米材料研究的世界熱點(diǎn)。 張躍教授承擔(dān)了973、863、重大國際合作、自然科學(xué)基金杰出青年基金和面上項(xiàng)目等各類納米研究方向的課題，通過創(chuàng)新合成方法、優(yōu)化合成工藝，實(shí)現(xiàn)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(duì)納米材料的形貌、結(jié)構(gòu)進(jìn)行了表征，并對(duì)其生長機(jī)理、力學(xué)性能以及光致發(fā)光、場(chǎng)發(fā)射、導(dǎo)電性等物理性能進(jìn)行了系統(tǒng)和深入的研究，特別是在碳納米管及ZnO納米陣列的實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域取得了重要突破，其代表性成果包括： 1.改進(jìn)了ZnO和摻雜ZnO一維納米材料的制備方法。采用化學(xué)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(jié)構(gòu)的納米材料，實(shí)現(xiàn)了一維ZnO納米材料較低溫度條件下形態(tài)和尺度控制生長，產(chǎn)物品質(zhì)純凈、產(chǎn)率高、質(zhì)量好，易于工業(yè)化生產(chǎn)。制備方法受到國際同行的高度評(píng)價(jià)，認(rèn)為是半導(dǎo)體制造領(lǐng)域中氧化物納米結(jié)構(gòu)集成方法的重大進(jìn)步，不僅對(duì)從事納米材料研究的科學(xué)家，而且對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)意義重大。有關(guān)雙晶ZnO納米帶的論文發(fā)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(nèi)。 2.提出了一維氧化鋅納米材料新的生長機(jī)理。首次合成四針狀納米氧化鋅材料并揭示了該結(jié)構(gòu)的八面體孿晶核生長的理論模型，該研究結(jié)果的論文發(fā)表在Chemical Physics Letters (2002,358:83-86)上，被他引更是達(dá)到了130 余次。首次發(fā)現(xiàn)和論證了一維氧化鋅納米結(jié)構(gòu)中的螺旋位錯(cuò)誘導(dǎo)晶體生長機(jī)理，觀察到了一維氧化鋅納米材料存在的大量螺旋位錯(cuò)、周期性的位錯(cuò)及生長臺(tái)階，發(fā)現(xiàn)生長是沿著位錯(cuò)進(jìn)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(xué)行為。利用TEM對(duì)單根納米線加載交變電壓使其發(fā)生共振，原位測(cè)量其本征共振頻率，通過計(jì)算得出氧化鋅納米線的彎曲模量。氧化鋅納米線可以構(gòu)建納米懸臂梁和納米諧振器，通過氧化鋅納米線構(gòu)建的納米秤，測(cè)量了黏附在納米線自由端的納米顆粒質(zhì)量。該研究論文發(fā)表在英國物理協(xié)會(huì)的期刊J. Phys.: Condens. Matter( 2006, 18 (15), L179-L184)上，被評(píng)為該期刊2006年度的頂級(jí)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(zhǔn)一維納米材料，并提出了四針狀ZnS納米結(jié)構(gòu)的生長機(jī)理，指出其生長過程由立方相形核和六方相孿晶生長機(jī)制共同控制。同時(shí)率先報(bào)道了ZnS四針狀納米材料的光致發(fā)光性能，發(fā)光波長相對(duì)其它ZnS 納米材料發(fā)生藍(lán)移4.8~32.8nm。該研究論文發(fā)表在國際著名期刊Nanotechnology (18 (2007) 475603)上，在發(fā)表后的第一個(gè)季度內(nèi)，下載量就超過250次，成為該期刊排名前10％的熱點(diǎn)文章。 5.碳納米管及ZnO納米陣列的實(shí)際應(yīng)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(qiáng)流脈沖發(fā)射性能，其中碳納米管陰極的發(fā)射電流密度高達(dá)344 A/cm2，ZnO陰極的發(fā)射電流密度達(dá)到123A/cm2。系列研究成果發(fā)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(yīng)加速器上已經(jīng)得到成功應(yīng)用，陰極的發(fā)射電流強(qiáng)度及發(fā)射電子的均勻性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于現(xiàn)有的陰極性能指標(biāo)。 張躍教授有關(guān)納米材料的研究成果獲教育部高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)（自然科學(xué)獎(jiǎng)）二等獎(jiǎng)1項(xiàng)（2006-052），完成專著1部，另合作出版專著1部，發(fā)表論文80 余篇（其中SCI 40余篇、EI 近20 篇），重要成果發(fā)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(bào)12項(xiàng)發(fā)明專利（已授權(quán)5項(xiàng)）。發(fā)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(fā)明公開了一種帶電流內(nèi)環(huán)的電力彈簧功率解耦控制方法，所述電力彈簧系統(tǒng)包含一個(gè)雙向直流電源vdc、一個(gè)單相電壓源型逆變器模塊、一個(gè)LC低通濾波器；旁路開關(guān)S控制電力彈簧的投切。電力彈簧通過濾波電容C與非關(guān)鍵負(fù)載串聯(lián)再與關(guān)鍵負(fù)載并聯(lián)后經(jīng)線路阻抗Z1與電網(wǎng)vG相連構(gòu)成電力彈簧的實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)。本發(fā)明針對(duì)因新能源發(fā)電的間歇性和不穩(wěn)定性引起的微電網(wǎng)電壓和功率波動(dòng)問題，提出一種帶電流內(nèi)環(huán)的電力彈簧功率解耦控制方法，一方面能夠?qū)⑿履茉窗l(fā)電功率的波動(dòng)轉(zhuǎn)移到電力彈簧裝置以及非關(guān)鍵負(fù)載上，從而保證關(guān)鍵負(fù)載電壓和功率的穩(wěn)定；另一方面，電流內(nèi)環(huán)的加入使得電網(wǎng)電流波形更趨于正弦，同時(shí)系統(tǒng)可以獲得更加良好的動(dòng)態(tài)性能。

一種基于單片機(jī)人機(jī)交互模塊的飛鋸機(jī)控制系統(tǒng)，它包括第一編碼器、 第二編碼器、可編程控制器PLC 和調(diào)速控制器，還包括人機(jī)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(hào)，第 一編碼器 的輸出端與PLC的信號(hào)輸入端相連，PLC的信號(hào)端與HMI的控制信號(hào)端 相連，PLC的脈寬調(diào)制信號(hào) 輸出端與雙極性模擬量輸出模塊的信號(hào)輸入端 相連，雙極性模擬量輸出模塊的輸出端與調(diào)速控制器的輸入 端相連，調(diào)速 控制器的輸出端控制飛鋸機(jī)的電機(jī)速度，飛鋸機(jī)的電機(jī)與第二編碼器的相 連，第二編碼器的反饋信號(hào)輸出與PLC的反饋信號(hào)輸入端相連。本實(shí)用新 型具有可靠性高、成本低的優(yōu)點(diǎn)。

橋式吊車是一種十分常見的裝配運(yùn)輸工具，在港口、倉庫、建筑工地等場(chǎng)所得到了廣泛的應(yīng)用，當(dāng)前，對(duì)于橋式吊車主要還是通過有經(jīng)驗(yàn)的工人來進(jìn)行操縱的，存在著培訓(xùn)周期長，勞動(dòng)強(qiáng)度大，工作效率低，安全性不高等缺點(diǎn)。為此，設(shè)計(jì)一套操作方便的吊車自動(dòng)控制系統(tǒng)，可以提高吊車系統(tǒng)的工作效率與安全性能, 并將工作人員從當(dāng)前這種艱苦的工作環(huán)境中解放出來。

本項(xiàng)目主要?jiǎng)?chuàng)新有： 針對(duì)火電廠生產(chǎn)運(yùn)行對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)安全性的要求，首次提出并實(shí)現(xiàn)了三級(jí)可靠性、二級(jí)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(jí)運(yùn)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(jì)的典型配置方式；開發(fā)了成套應(yīng)用功能軟件，推動(dòng)了火電廠自動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(jí)優(yōu)化控制的魯棒控制器設(shè)計(jì)方法、機(jī)組級(jí)優(yōu)化控制的模糊多模型協(xié)調(diào)控制方法和廠級(jí)優(yōu)化控制的多約束負(fù)荷優(yōu)化分配方法，實(shí)現(xiàn)了全廠的整體優(yōu)化控制。 提出了基于統(tǒng)計(jì)模型的設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)與劣化分析理論方法，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的故障預(yù)警和運(yùn)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(shí)現(xiàn)了設(shè)備缺陷處理流程的自動(dòng)化。 有效地利用火電機(jī)組運(yùn)行實(shí)時(shí)、歷史數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘、信息重構(gòu)等軟測(cè)量技術(shù)，解決風(fēng)量、煙氣含氧量等參數(shù)難以測(cè)量的問題，用于機(jī)組運(yùn)行性能在線診斷及優(yōu)化控制。 本項(xiàng)目屬自主研發(fā)，并擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。經(jīng)中國電機(jī)工程學(xué)會(huì)組織鑒定后，實(shí)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(jìng)爭(zhēng)力。

本項(xiàng)目以選礦過程增產(chǎn)、節(jié)能、降耗和減少污染為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了三項(xiàng)工藝控制技術(shù)創(chuàng)新，構(gòu)建了一個(gè)信息化網(wǎng)絡(luò)控制平臺(tái)，主要內(nèi)容如下：1）首次實(shí)現(xiàn)了基于在線粒度檢測(cè)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(dòng)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(shí)現(xiàn)磨機(jī)負(fù)荷的最佳控制。自系統(tǒng)2001年投入運(yùn)行起，經(jīng)過不斷調(diào)整，3年中設(shè)備臺(tái)時(shí)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(shí)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(gè)信息化網(wǎng)絡(luò)控制平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了跨多個(gè)生產(chǎn)車間、跨不同系列集散控制系統(tǒng)、跨多期自動(dòng)化工程的網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的信息集成。

一、項(xiàng)目簡(jiǎn)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(duì)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(shì)，將視覺與機(jī)器人操作相融合，是對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(shí)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(duì)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(cè)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(duì)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(cè)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(cè)試平臺(tái), 對(duì)不同類別目標(biāo)進(jìn)行在線對(duì)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(duì)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(cè)量值，建立輔助系統(tǒng)的觀測(cè)方程。根據(jù)Kalman濾波器理論，我們?cè)O(shè)計(jì)了對(duì)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(tái)升級(jí)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(tái)精度檢測(cè)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(jiǎng)二等獎(jiǎng)（通用項(xiàng)目）。(1)創(chuàng)立了快速道路交通安全狀態(tài)辨識(shí)事故風(fēng)險(xiǎn)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(jì)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(dòng)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(shí)別方法，系統(tǒng)解析了交通事故風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)辨識(shí)技術(shù)，構(gòu)造了快速邊路交通審故風(fēng)險(xiǎn)主動(dòng)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(xiǎn)分析與優(yōu)化設(shè)計(jì)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(diǎn)交通設(shè)計(jì)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(jì)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)。 "