采用两套相同尺寸的曲柄摇杆机构，将连杆上的相应点与输出推杆钣接，曲柄的回转可带动推杆近似平动，以此推动固定导杆上的工件向前移动。 特点：用于机械原理教学。 主要技术参数如下： ①行程：150mm； ②减速电机：功率P=185W，电压220V，输出转速24rpm； ③间歇送料：24次/min； ④外形尺寸：长x 宽x 高=1250㎜x 500㎜x 450㎜； ⑤实验台重量：90kg;

齿数相同的两齿轮相互啮合，分别驱动两压力辊转动，压力辊径向施加作用力，以使板材在两压力辊之间输出，压力辊既要能够转动，又要能径向浮动，这两个运动相互独立（即解耦），在齿轮与压力辊之间连接双向万向节，利用双万向节的工作特性实现压力辊的转动与径向浮动的运动解耦。 特点：用于机械原理教学。 主要技术参数如下： ①输送辊子：直径80mm，长度180mm； ②减速电机：功率80W，电压220V，输出转速23.5rpm； ③外形尺寸：长x 宽x 高=1000㎜x 750㎜x 320㎜； ④重量：80kg；

两齿轮相互啮合，驱动凸轮转动，凸轮驱动平底推杆上下往复运动，通过花键使推杆转动，即推杆在凸轮的作用下可沿轴向移动，又可以在齿轮的作用下转动，这两个运动互不干扰，相互独立（解耦）。 特点：用于机械原理教学。 主要技术参数如下： ①中心距：180mm； ②顶升盘直径：160mm； ③减速电机：功率80W，电压220V，输出转速23.5rpm； ④外形尺寸：长x 宽x 高=650㎜x 450㎜x 550㎜；； ⑤实验台重量：50kg;

        LG-IRB01型工业机器人基础创新实训台是专门针对工业机器人领域的一套实训实验教学系统，按照模块化结构进行设计，主要由ABB IRB120型六关节工业机器人、视觉系统、PLC模块、电气控制系统等组成，可进行工业机器人相关技术开发、维护维修、示教等方面专项实训教学，能够完成关键设备的特性和参数设置、工业机器人手动控制及基本参数设置、工业机器人IO通信及PLC信息交互、工业机器人单轴运动与线性运动控制、工业机器人工具TCP参数标定、工业机器人工件坐标系参数标定及多坐标系切换、基于关键点的轨迹编程、模拟码垛工艺应用编程、工业机器人与PLC的通讯与联调、触摸屏控制应用等实训任务。 一、工业机器人参数要求 1、工业机器人本体： ABB IBR120/3六自由度工业机器人本体；最大负载≥3 kg； 最大臂展半径≥580mm； 轴数：≥6轴；位置重复精度：≦0.01mm； 防护等级： ≥IP30； 轴运动范围： （1）1轴：≥±165°  （2）2轴：≥±110° （3）3轴：≥+70°至 -110° （4）4轴：≥±160° （5）5轴：≥±120° （6）6轴：≥±400° 机器人本体重量：≤25kg； 最大噪音：≤70dB(A)。 2、工业机器人控制器： （1）紧凑型工业机器人控制柜，与配套的工业机器人本体配套； （2）控制硬件：多处理器系统大容量闪存、 UPS 备份电源（≥20S）； （3）控制软件：软件出厂预装； （4）额定功率：≥3KVA(变压器容量)； （5）电源输入：200V/230V 50-60Hz （6）尺寸：710*449*442mm （7）重量：30kg （8）防护等级：IP20 3.FlexPendant示教器 （1）重量：1kg （2）支持：彩色触摸屏、操纵杆，紧急停、支持惯用左/右手切换，支持U盘、热插拔、恢复程序，支持USB储存器，带时间标记登录，支持远程服务。 二、实训台及相关配件： （1）整个平台为立式结构，主要框架和工作面采用工业铝型材搭建，电器柜可以安装工控机、IO口扩展板电磁阀安装位置、变频器安装位置、PLC安装位置，电气接线部分为抽屉式结构，便于接线，预留扩展区域，便于设备的扩展。工作平台为可以灵活安装各功能模块的导槽式或矩阵螺丝孔式。尺寸：≥2100mm×1200mm×900mm；材料：铝合金+钢板；平台面板为多用途可扩展设 计方式，扩展灵活；采用气动夹具：最大负载能力：≥3kg；最大抓取范围：≥15cm×15cm；最高抓取精度：≥1mm；带安装机架。 （2）触摸屏：≥7英寸；液晶显示屏分辨率：≥800×480；组态：嵌入式组态；提供与PLC通讯相配套的端口线和工控机连接的端口线。 （3）物料：尺寸：≥50mm×30mm×15mm；材料：金属材质；数量：≥10个。 （4）PLC：集成≥16路输入和≥16路输出IO口；内置≥64K大容量的RAM存储；内置高速处理≥0.065μS/基本指令；控制规模：≥32 I/O点；内置独立≥3轴100kHz定位功能：提供相关电气连接线与附属器件。 （5）气源气路：采用无油静音气泵或集中气源供气；配有调压过滤器、气路等气动元件；排气压力：≥0.7Mpa；流量：≥20L/min；噪音量：≤70dB。 三、主要功能板块： 1、分拣搬运： 配备圆形、三角形、方形等物料模板；机器人可精准完成各种形状物料分拣搬运；可扩充配置视觉组件，选配视觉条件下可完成全自动分拣（含颜色、位置、坐标、角度等识别）； 2、码垛：码垛是模拟工业场合的自动搬运码垛功能设计，可以自动记录码垛位置和高度，具有重复精度高，自动计算旋转角度等功能；工业机器人工具盘上安装了气动吸盘；包含一个输送带，采用步进电机驱动；电机速度可以进行调节；可以实现将模拟物料送到输送带上进行定向传送；具有传感器能够检测模拟物料是否到达指定位置。 3、运动轨迹模块：TCP练习区主要作为工业机器人的基础学习环节，能动态直观的体现出TCP示教的重要性和示教的精度，能够自由更换示教尖端；可实现TCP标定练习，提供TCP标定用锥形教学块；可实现基本轨迹编程练习，提供三角形、方形教学轨迹；可实现复杂轨迹编程练习，提供曲线教学轨迹； 4、流水线模块：流水线应用场景与工厂实际物流情况相似，可进行机器人点位示教编程与调试，可根据学习内容不同而设置不同挑选形式，可根据工件不同采用不同的夹取夹具。 5、立体仓库：存储自动装配工件；仓位数量：≥3列3层9个；仓位承重：≥2Kg；仓位尺寸：≥100mm×70mm×80mm；外形尺寸：≥350mm×180mm×450mm；工件种类：≥3种9个；工件模块包括自动装配母件、子件等。 6、视觉智能检测线：主要是配合工业机器人做智能检测工件角度缺陷及自动对位等以及工业机器人视觉学习开发使用；工业相机，要求如下：像素：≥130W像素； 分辨率：≥1280×960； 像素尺寸：≥3.75μm× 3.75μm； 光谱：彩色； 支持自定义AOI，降低分辨率、f≥16mm F1.4：12毫米工业镜头，百万像素相机； 配套同轴光源，光源大小≥80mm×80mm；准环形光源，直径≥70mm，照射角度≥90度，带模拟控制器；配套同轴光源及光源控制器：发光窗口≥50mm*50mm含调光控制电源；机器视觉兼视觉开发环境。 7、快换单元：由4种夹具组成，配合机器人使用作搬运、涂胶、焊接、码垛等用途。配置快换公头1个、快换母头4个、搬运夹具2套、涂胶夹具1套、焊接工具1套、电磁阀3个，并标准固定机构，移动式底板。 8、工业机器人末端安装电磁吸盘，可匹配多种夹具。同时至少配备4种工装夹具，夹具有专门的工具架安放，每个夹具的负重至少在3kg以上。按照实训项目的要求可分别配合工业机器人完成物料夹取、轨迹模拟、打磨抛光、写字绘图等工作。 9、云智能实验室安全管理系统 本平台将无线传输、信息处理等物联网技术应用用于自动化远程控制。设备端运行状态、数据参数等上传至云平台。物联网系统的传感层、传输层和应用层关联掌握数据与分析数据。 （1）电压、电流等模拟量数据显示。 （2）输入开关监控，输出开关等数字量控制。 （3）远程控制启停状态，给定输出电压值的。 （4）显示输入输出电压值的历史数据 （5）可按照日期、日间进行查询历史数进行查询。 （6）报警信号为PLC主机模拟量采集数值或者开关量可以自由设定，如当模拟量输入超过设定电压时产生（7）报警，通过物联网自动化应用软件将报警信号上传到云平台，通过云平台向设置的终端推送报警信号，（8）每台设备可对应多个终端设备。 （9）通过手机端可以实现远程控制PLC的输出及监视PLC的输入状态变化。 （10）数据显示画面：画面显示输入电压数值，输出电压监控，开关状态输入，开关控制输出，以及云端连接二维码。 （11）联网设置界面：设置现场数据连接云平台后台数据库管理。 需提供云智能实验室安全管理系统软件著作权证书原件备查，并现场演示1-3项功能视频。 10、实验室智能电源管理系统 实训室总体智能电源管理系统由主电路、控制电路、检测保护电路、显示电路、语音报警电路等组成，整个实验室配置一套管理系统。投标时现场演示以下10.1-10.4项功能视频。

大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧，经过至少两次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才达到了现今大气O2水平（21%）。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。