项目概况 NGR01 型多关节教学工业两用型机器人由五个自由度(腰、肩、肘、摆腕、旋腕)和一 个电动手指组成。每个关节均采用步进电动机(教学型)或交流伺服电动机(工业型)通过谐波 齿轮减速器和齿形带驱动，整个机构采用铝材加工而成。电气控制系统采用三级计算机结构 的多 CPU 并行工作方式，既可以通过控制器上的薄膜按键现场手动示教独立运行，也能通过 上位机虚拟现实仿真软件运行于自动方式，还设计有智能型遥控器接口。该产品是江苏省高 校自然科学研究基金项目成果，已经通过省级鉴定和验收，现制造出样机，拥有自主知识产 权(实用新型专利“ZL200620125163.3：五自由度多关节机器人智能遥控器”和软件著作权 “2008SR03425：NGR01 型多关节工业机器人控制与虚拟仿真软件”)。  

项目经过10年科研攻关，开展了节能高效的微小/紧凑型化工机械的设计和制造关键技术研究，主要创新成果有： 1、建立了微小/紧凑型化学机械系统的强度设计理论，包括多因素协同作用的钎焊工艺优化方法、高温蠕变和疲劳强度设立理论。 2、发明了微试样力学性能测试装置，用于测试微米厚度钎焊接头力学性能参数，为结构完整性评价提供基本参数。 3、发明了微小/紧凑型换热器和反应器，耐腐蚀、耐高温和高压，可拆卸维修，集传热、传质、化学反应于一体，结构微小、紧凑，降低了空间消耗。

本项目突破了电磁超材料存在的不可调谐、带宽窄、设计可靠性低等关键技术，开发出可调谐型射频微波电磁材料结构设计、电磁特性仿真与控制、材料制造与性能测试等工艺与方法，研制出系列射频/微波频段调谐型电磁超材料、基于超材料的射频滤波器/双工器/三工器/天线、超高频射频识别标签/读写器等产品，进行了规模化示范应用与验证，其性能指标达到市场同类产品国内领先水平；获得授权发明专利32项、实用新型专利27项，发表论文150余篇（其中SCI论文60余篇）。

能源与环境密切相关，是社会经济发展的重要战略保障。我国是世界上最大的能源生产消费国，环境污染、温室效应和化石能源短缺三大问题亟待解决。发展先进的供能系统是缓解能源与环境问题、落实我国节能减排战略的重大需求，与能源结构清洁化转型息息相关。太阳能燃气联合循环（ISCC）基于“温度对口，梯度利用”原则，是一种先进可靠的供能系统。ISCC系统中太阳能作为辅助热源加热给水，实现了能源互补，克服了单独太阳能热发电系统负荷变动大、需要大规模蓄热装置的缺陷，大大提升了太阳能的利用效率，减少了污染物排放。 创新点 为了增加变负荷下太阳能集热器出口蒸汽产量，提出从过热蒸汽管道或汽轮机中抽汽加热太阳能集热器进口水的方法，以达到最佳的蒸汽产量，提升联合循环的能量利用率且成本低。根据太阳辐射的强弱和排烟温度自动调整进入太阳能集热器的进水比例和过热蒸汽管道或汽轮机的抽汽量，保证太阳能集热器进口水温度达到其设计接近点温差对应的温度值，实现对能量的梯级互补和综合利用，提高太阳能联合循环系统的运行效率。 市场前景 中国“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”。根据国家能源局统计，截至2021年底，全国风电装机容量约3.3亿千瓦，太阳能发电装机容量约3.1亿千瓦。到2030年，风电和太阳能发电的总装机容量将达到12亿千瓦以上，且风电与太阳能发电的装机容量占比还要提高。但风电和太阳能发电严重受限于天气、季节、风力等自然气象条件。 太阳能与化石能源互补利用有利于加快构建清洁低碳、安全高效的能源体系。然而燃煤电站灵活调峰能力尚且不足，现阶段燃气蒸汽联合循环系统以燃气轮机实现化石能向热能的转换，响应速度远快于燃煤锅炉。且集成太阳能集热器构建ISCC系统实现能源互补的技术比较成熟，作为太阳能利用的可靠方式受到了广泛关注。 本团队成果适用于槽式太阳能集热器与燃气蒸汽联合循环集成，可优化机组变负荷与太阳能辐射波动过程中的能量匹配规律，低成本实现多热源梯级利用，允许系统集成更大太阳能面积促进可再生能源利用，逐步推进双碳目标。 获奖情况 2021年12月大学生创新创业训练计划项目：基于温控的复杂热力系统优化北京市优秀。

一、产品概述 (一)组成 柔性系统须有五个分系统构成即：数字化设计分系统、模拟加工制造分系统、检测装配分系统、生产物分流系统和信息管理分系统。它应包含供料检测单元，操作手单元，加工单元，搬运单元，安装单元，图像检测单元，提取单元，分类存储单元，环形输送单元，总控平台等多个单元模块。系统具有可进行小批量多品种柔性加工、无人值守加工生产能力等，采用数字化信息系统管理模式，每一台设备均采用网络型式对外联接，由服务器统一管理生产过程中的各种数字联接任务,具有现代化柔性制造加工系统的特征。 （二）功能 既能完成认知型和综合型实验实训，又能完成开发设计型实验实训，还能实现学生现场动手操作和网络计算机同步观测与分析相结合；对样件具有全程演示及生产能力；系统应具有全自动控制功能，能充分展示现代工业中进行数字化管理生产的各个环节；系统应具有单机独立控制、独立运行功能；系统应具有启停控制、动态作业计划调度、库存资源动态显示、系统故障诊断与处理、工件位置动态显示等等功能。 该系统除能服务于工程训练实践教学环节外，还应能覆盖相关课程，并能进行相关的实践性教学环节，具体如下： 1、可服务的相关课程 机械制造基础、机械工程测试技术、机电传动控制、液压与气压传动、机器人技术与应用、机电一体化系统设计、数控技术、机电系统仿真、CAD/CAM、PLC原理及应用、数字化制造技术、机电设备故障诊断、先进制造技术、多轴数控加工技术、虚拟与仿真技术等，和其它相关课程。 2、教学演示类项目 柔性化加工系统演示、远程控制演示、机电控管一体化技术演示、自动传输系统演示、工件自动装配演示、产品自动仓储系统演示等等。 3、专业综合训练类、设计类等项目 机械制造技术项目综合训练、机床检测综合实验、数字化技术项目综合训练、多轴数控技术项目综合训练、机电控制综合实验、机电一体化系统综合设计、机电一体化系统综合设计、工件传输线应用设计、工件装配项目应用设计、立体仓库应用设计、气压系统应用设计、系统供电方案应用设计、计算机辅助工艺规程设计、数据库应用及开发、总控系统的应用与开发、传感器应用与选择、PLC应用编程设计、PLC网格通讯应用、伺服驱动应用、人机界面编程设计、远程组态系统设计、生产实习、毕业实习、毕业设计等等。 二、技术性能 1、输入电源：三相四线～380V±10% 50Hz 2、工作环境：温度-10℃～+40℃  相对湿度≤85%（25℃） 海拔＜4000m 3、装置容量：＜4.5kVA 4、外形尺寸：7000mm×4500mm×2400mm 5、安全保护：具有漏电保护，安全符合国家标准 三、实训内容 （一）PLC的设计与应用 1、数据传输功能实训 2、定时、计数、移位功能实训 3、比较功能实训 4、步进功能的应用实训 5、跳转功能的应用实训 6、子程序调用功能的应用实训 7、中断控制功能的应用实训 8、变频调速的PWM控制功能的应用实训 9、伺服电机速度位置控制功能的应用实训 10、检测系统的程序设计 11、变频调速环行自动传输系统的程序设计 12、自动储存系统的程序设计 （二）传感器技术及应用 1、光电传感器的特性研究及应用 2、电感传感器的特性研究及应用 3、电磁传感器的特性研究及应用 4、位置传感器的特性研究及应用 （三）气动控制技术 1、电控气动阀的工作原理及应用 2、真空发生器的工作原理及应用 3、气动二联体的工作原理及应用 4、各种气缸的工作原理及应用 （四）运动控制系统 1、伺服电机定位的控制技术 2、直流电机的控制技术 3、交流电机的变频调速技术 4、步进电机的定位控制技术 （五）组态监控及人机界面技术 1、组态监控软件的基本应用 2、组态监控软件通信应用实训 （六）机械结构训练技术 1、同步带传动机构的设计及特性研究 2、直齿轮传动机构的设计及特性研究 3、锥齿轮传动机构的设计及特性研究 4、直线导轨的设计及特性研究 5、滚珠丝杆的特性研究及应用 （七）故障检测技术技能培训 1、程序故障设置的排除训练 2、参数故障设置的排除训练 3、电气接线故障设置的排除训练 4、机械故障设置的排除训练 （八）网络通讯技术和PROFIBUS总线技术 1、网络通讯基础的原理与应用 2、PROFIBUS-DP模块的研究与应用 3、PROFIBUS通讯协议的研究与应用 4、PROFIBUS主站与从站之间的通讯研究 四、系统组成 系统的硬件由上料单元、操作手单元、加工单元、搬运单元、安装单元、图像形状检测单元、6自由度工业机器人单元、分类存储单元九个基本单元站组成 （一）总控平台 总控平台主要由三相电网电压指示、电源控制部分、控制主机、状态指示灯、二位选择开关、启动和停止开关、急停开关、复位开关、10.4英寸工业彩色触摸屏等组成，主要完成监视各分站的工作状态并协调各站运行，完成工业控制网络的集成。 （二）上料单元 上料单元主要由料斗、回转台、螺旋导料机构、直流减速电机、工件滑道、计数电容开关、光电开关等组成。主要完成将工件从回传上料台依次送到检测工位。 （三）操作手单元 由机械手、横臂、回转台、机械手爪、配重块等组成，主要完成对工件的搬运。 （四）加工单元 由旋转工作台、平面推力轴承、直流减速电机、刀具库、升降式加工系统、加工组件、检测组件、转台到位传感器等组成。主要完成物料加工和深度的检测。 （五）搬运单元 由机械手、移动滑台、安装工作台、工业导轨、齿轮齿条、配重块等组成，主要完成对工件的搬运。 （六）安装单元 由料筒、换料机构、推料机构、工业导轨、摇臂等组成，主要完成对两种不同工件的上料及安装。 （七）图像形状检测单元 图像处理单元主要由光源、镜头、CCD照相机、图像处理控制器、显示器、位移传感器等组成。主要检测加工完成后工件外观形状品质是否合格，通过摄像头获取工件的图像，由图像处理器完成工件合格与否的判断并检测加工孔深，将不合格工件剔除。 （八）6自由度工业机器人单元 由6自由度工业机器人、直线移动机构、无杆气缸、工业导轨等组成，主要完成对工件的提取及搬运。 （九）分类存储单元 由步进电机、滚珠丝杆、立体库、推料气缸、电磁阀等组成。主要完成对成品工件分类存储。

本实用新型提供了一种LED紫外耦合等离子体的果蔬气调保鲜库，由果蔬保鲜库、温度湿度传感器、总控、制冷机组、冷风机、等离子体发生装置、LED紫外光源、等离子体发射器、鼓风机、气体输送管路、搁物架、气调装置组成。LED紫外光源设置成阵列式，可进行紫外杀菌处理，等离子体发射器通过功率调节按钮、时间调节按钮、启动按钮实现对气体的等离子处理，结合制冷机组、气调装置等实现对果蔬保鲜库的紫外耦合等离子气调处理。本实用新型气调库结构简单，操作方便，不仅能高效、快速地杀灭微生物，降解乙烯含量，而且能降解果蔬农药残留，诱导果蔬气孔缩小，抑制果蔬的生理代谢，且保持果蔬原有的色、香、味及营养成分，增加果蔬的贮藏期。

课题进展按计划进行，完成了240株检测范围内和检测范围外近缘菌株的收集；对29株军团菌、17株钩端螺旋体和32株克雷伯的靶基因序列破译和序列分析；完成了探针筛选及终型芯片点制；进行了105份模拟样品的检测实验；进行了芯片判读系统Bactarray软件的初步开发；初步建立了芯片生产质量控制体系；课题组额外进行了嗜肺军团菌3，6，13型的O抗原破译，并完成了其序列分析；申请发明专利2项，发表SCI 论文2篇。

本发明公开了一种用于光学散射测量的基于拟合误差插值的库匹配方法，包括：确定样品待测结构参数的变化范围并对其执行离散化处理，将所获得的离散网格点及其对应理论光谱值储存到光谱库中；获得待测样品的测量光谱并计算出离散网格点对应的测量光谱值与理论光谱值之间的拟合误差，然后将其同样储存到光谱库中；为拟合误差设定阈值并执行粗搜索，利用搜索出的拟合误差所对应的离散网格点来构建候选参数集，并对拟合误差执行多维插值处理获得相应的拟合误差插值函数；基于拟合误差插值函数细搜索找出全局最优点，其所对应的参数值即为最终确定的

水是生命得以存在的必要条件，它使我们人类得以繁衍生息，人类的生活、生产、娱乐都离不开水。它同时也是许多病原微生物滋生、传播的场所和载体，这些病原微生物一旦进入人体则将可能使人患病、甚至导致死亡，严重威胁着人类健康。随着社会的发展和生活水平的提高，人们越来越关心自身的健康问题，而各种水体（包括生活饮用水，江河湖泊，游泳场馆等）的安全问题也日益成为人们关注的热点。 因此，为了保护人们的身体健康，对各种水体尤其是饮用水中病原微生物的检测是十分必要和亟需的。本项目旨在建立水体中主要病原微生物特异分子标识库，并以此为基础建立快速检测技术，以实现对包括生活饮用水在内的各种水体中主要病原微生物（致病性细菌和原生动物等）的迅速、准确的检测，为人们的用水安全和水质状况的评估提供依据。 应用价值： 根据我国现行饮用水水质标准及 WHO、USEPA 和欧盟的相关规定，确定芯片的检测范围为 12 种细菌、1 种钩端螺旋体和 2 种原生虫：金黄色葡萄球菌，嗜肺军团菌，粪肠球菌，屎肠球菌，肺炎克雷伯氏菌，铜绿假单胞菌，亲水气单胞，大肠杆菌/志贺氏菌，小肠结肠炎耶尔森氏菌，霍乱弧菌，副溶血弧菌，沙门氏菌，钩端螺旋体，贾第鞭毛虫，隐孢子虫。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。