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一種基于單片機人機交互模塊的飛鋸機控制系統(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(diào)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(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(yōu)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(jīng)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(tǒng)，可以提高吊車系統(tǒng)的工作效率與安全性能, 并將工作人員從當前這種艱苦的工作環(huán)境中解放出來。

本項目主要創(chuàng)新有： 針對火電廠生產(chǎn)運行對網(wǎng)絡信息系統(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)絡結(jié)構(gòu)；開發(fā)了“基于單向物理鏈路的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸隔離裝置”，解決了火電廠監(jiān)控信息網(wǎng)絡的安全性問題。 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計的典型配置方式；開發(fā)了成套應用功能軟件，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)濟性分析的小擾動理論；改進了汽輪機變工況經(jīng)典理論中的弗留格爾公式；采用熱力系統(tǒng)拓撲結(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)濟分析的準確性。 提出了回路級優(yōu)化控制的魯棒控制器設計方法、機組級優(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)計模型的設備狀態(tài)在線監(jiān)測與劣化分析理論方法，實現(xiàn)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(xiàn)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(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘、信息重構(gòu)等軟測量技術(shù)，解決風量、煙氣含氧量等參數(shù)難以測量的問題，用于機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)中國電機工程學會組織鑒定后，實現(xiàn)了科研成果的產(chǎn)業(yè)化。本系統(tǒng)極大促進了電力企業(yè)信息化、現(xiàn)代化建設，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，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±10%，顯著提高了粒度控制效果。2）通過自尋優(yōu)算法，實現(xiàn)磨機負荷的最佳控制。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負荷優(yōu)化，及多段破碎負荷平衡控制。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)絡化系統(tǒng)的信息集成。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發(fā)展，機器人手/臂除了工業(yè)生產(chǎn)，也越來越多用于服務人類的其它各個領(lǐng)域，這必然會使機器人承擔比工業(yè)中更加多樣的操作任務，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(fā)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(chǎn)生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現(xiàn)帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術(shù)，也是促進機器人智能化發(fā)展的一個重要驅(qū)動。可以預見，未來的視覺系統(tǒng)將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術(shù)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(huán)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(lǐng)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(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用。然而，現(xiàn)階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環(huán)境、模型參數(shù)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(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（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰(zhàn)，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(jié)構(gòu)環(huán)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(xiàn)實意義。 在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下使機器人像人一樣協(xié)調(diào)自適應操作是當今機器人研究領(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(xié)調(diào)操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優(yōu)化，將隨機動態(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)機器人在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)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(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：針對機器人無標定全局穩(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(ENN)的全局穩(wěn)定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網(wǎng)絡輔助爾曼濾波狀態(tài)估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統(tǒng)的魯棒性。同時，立足機器人發(fā)展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統(tǒng)，在無結(jié)構(gòu)環(huán)境下實現(xiàn)了機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(fā)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(shù)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(xiàn)網(wǎng)絡權(quán)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(jié)合旨在提高深度網(wǎng)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(yè)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(jié)果表明, 設計的多模特征深度學習依據(jù)人的抓取習慣, 實現(xiàn)最優(yōu)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(jié)的模型參數(shù)未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節(jié)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(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，例如點特征的標記、提取與匹配過程復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，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、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、機臺升級與技術(shù)改造、工程配電與軟件優(yōu)化、專用機控制系統(tǒng)開發(fā)、多軸機的設計與開發(fā)、機臺精度檢測與校正優(yōu)化服務等。公司是國際知名生產(chǎn)制造企業(yè)——富士康的產(chǎn)品供應商和技術(shù)服務商。    

"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(yōu)化設計方法。 (3)研發(fā)了基于速度引導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)解析了交通事故風險形成機理及演變規(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險主動預警技術(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險分析與優(yōu)化設計軟件，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)點交通設計多目標協(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)化設計技術(shù)，構(gòu)建了面向安全增強、效率提升和多目標協(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(jié)低熱負荷運行工況時，通過調(diào)節(jié)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(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，進而避免車輛耗油過高。

成果介紹火電機組深度調(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組的負荷調(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：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態(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測控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調(diào)峰的多模型智能預測控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了在低負荷或超低負荷工況下的平穩(wěn)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(diào)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(diào)到15[[[[%]]]]Pe，并實現(xiàn)了機組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達到了國內(nèi)外最先進的深調(diào)水平。目前，在國內(nèi)已完成的機組深度調(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、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(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，對偏差信號進行 保持型仿人 PID 控制運算，再輸出對執(zhí)行器進行控制的控制信號 ， 控制執(zhí)行器且通過執(zhí)行器對 被控對象的被控變量進行調(diào)整 ， 用測量裝置實時檢測被控變量。本發(fā)明設計合理、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。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