本发明公开了一种运动健身计划管理系统，包括：用户信息管理模块：负责管理用户信息；健身计划制定模块：根据用户信息以及用户的运动趋势和潜在需求，智能推荐或允许用户自定义健身计划；锻炼日志记录模块：负责记录用户每次锻炼信息，支持图片/视频上传，利用AI图像识别技术自动识别用户的运动类型和强度，扩展用户信息；进度追踪与分析模块：通过图表展示用户的健身进度，定期生成健身报告；饮食建议与健康提示模块：根据用户的健身目标和身体状况以及AI辅助数据收集与分析模块的预测结果，提供饮食建议和食谱；AI辅助数据收集与分析模块：通过AI预测与补全技术，预测用户的运动趋势和潜在需求，基于这些预测结果，补全用户信息。

本发明公开了一种新型建筑节能墙体，主要涉及建筑领域。包括主砌块，主砌块为开口朝向远离房屋主体方向的Ｕ型结构的主砌块，主砌块的两侧壁上对称设限位槽，两个限位槽之间设与限位槽相适应的工字型支撑板，支撑板的两端分别位于限位槽内，支撑板与主砌块的底壁之间设空气隔离板，主砌块的靠近主砌块的开口处的两侧壁上均设缺口槽，两个缺口槽上沿主砌块的轴心方向均设限位口，两个限位口之间设与主砌块相适应的副砌块，副砌块为开口朝向主砌块的Ｕ型副砌块，副砌块的两端能伸入限位口内。本发明有益效果：节约建筑材料的同时，能够将空气分离成不流动的几个部分，利用空气的隔热性能，来提高墙体的保温效果，达到节约能源的目的。

本发明属于柔性膜卷绕输送相关设备领域，并公开了一种柔性膜张力检测辊，它包括水平联接成一体的总张力检测组件和张力分布检测组件；所述总张力检测组件呈底座的形式，并且它的底座芯轴沿着周向方向设置有多个应变式传感器，用于对柔性膜输送过程中总张力的实时检测；所述张力分布检测组件呈辊筒的形式，由模块化的多个辊单元首尾连接而成，其中各个辊单元之间通过结构设计来实现磁性相连和依次供电，并且它的辊筒的轴向和周向分布有柔性传感器，由此执行各个辊单元独立对应区域的张力分布检测。通过本发明，能够以结构紧凑、便于操控的方式同时实现对柔性膜卷绕输送过程中总张力和张力分布的同步高精度测量，并具备适应性和可靠性强等优点。

本发明属于无人船领域，并公开了一种双控自主无人船，包括船体及共同安装在所述船体上的整流器、电控板、第一螺旋推进机构、第二螺旋推进机构、遥控器接收机、第二螺旋推进机构、微控制器、GPS接收机、惯性导航系统、无线数传电台、固态继电器和GPS传感器；固态继电器用于控制电控板与遥控器接收机接通或控制电控板与微控制器接通，从而实现遥控器控制无人船的航行和上位机控制无人船的双控航行。本发明可通过上位机与微控制器通信，并通过微控制器来控制螺旋推进机构的运动，实现自主航行，而且也可以通过遥控器来控制螺旋推进机构的运动，具有船载自主航行控制和遥控器遥控两种控制模式。

本发明提供一种水下遥控通信网络，包括水上网络和水下网络，水上的每个控制器与水上的两个交换机形成若干独立的第一环网，水下的每个控制器与水下的两个交换机形成若干独立的第一环网，水上、水下的交换机和水上、水下的光端机形成第二环网，整个网络由第二环网和建立在第二环网上的若干并列的第一环网组成多网交叉的网络结构，网络中的所有控制设备、网络链路均设有备份，网络冗余程度和容错性很高，第二环网上可任意扩展第一环网，网络可扩展性强，并有利于形成可靠性高的分布式控制系统，整个网络结构清晰、设计合理、成本低廉，特别适用于水下遥控装备信号传输。

1 成果简介 本项目设计了一种低温精细切割粉碎设备，尤其是一种针对纤维性食品的低温精细切割粉碎设备。该设备结合了回转圆盘式粉碎和气流分级技术，其原理是食品颗粒经由螺旋输送机送入粉碎室，利用高速旋转的精细切割转子与固定在粉碎腔内的定子对食品物料进行切割和撞击，充分粉碎后在气流作用下输送到分级区，在分级轮附近粗细粉体在重力、离心力及气流引起的径向力共同作用下，实现粗细颗粒的分级，之后通过旋风分离器收集细粉，再由袋式除尘器捕获气流中的灰尘之后排放干净气体。该设备粉碎的物料适用性广，装置结构紧凑，可以连续性生产，得到的产品颗粒细小且均匀。 2 关键技术 （1）针对比如燕麦等物料，由于油脂含量高，在传统制粉设备中易发生堵塞的问题，设备采用按一定的间隙安装的转子刀片和定子刀片，并且转子刀片可以在圆盘上根据物料的大小进行调整，改变转子与定子刀片之间的间隙，使装置可以适应不同颗粒大小的物料。 （2）针对一些热敏性物料，在制粉过程中可能会由于温度升高引起蛋白质失活变性。因此设备采用水冷进风的方式，能有效地带走粉碎时产生的热量，避免物料升温，因此设备的应用领域更加宽泛。 （3）采用旋风式空气分级机技术，并且与粉碎室一体化设计。空气分级相对于湿法分级，可以有效避免物料中的可溶性物质溶于溶剂中，且没有湿法分级后续的干燥提纯操作，因此具有产品利用率高，能耗低等优点。 3 知识产权及项目获奖情况 用于粉碎谷物的精密切割旋风粉碎设备（201810094872.7）； 用于粉碎谷物的多级压辊式粉碎装置（201810094483.4）。 项目获第九届全国大学生过程装备实践与创新大赛三等奖 4 项目成熟度 本项目已经对低温精细切割粉碎设备进行了整体的结构设计，并且项目已完成分级轮附近的流场模拟仿真研究，并对不同颗粒大小的粉体进行分级研究，取得了不错的成果。之后项目组准备对颗粒的粉碎进行理论和模拟的研究，并对低温精细切割粉碎设备进行实验研究。 5 投资期望及应用情况 低温精细切割粉碎设备加工的超微粉体在化工、食品、制药、涂料、生物工程等领域有着广泛的应用，尤其针对一些热敏性食品物料和易燃性产品效果更加显著，比如纤维性食品经精细切割粉碎后可作为食品添加剂用于乳制品、烘焙食品、肉制品及饮品的加工中，提高食物的营养价值。 

成果简介 本项目设计了一种低温精细切割粉碎设备，尤其是一种针对纤维性食品的低温精细切割粉碎设备。该设备结合了回转圆盘式粉碎和气流分级技术，其原理是食品颗粒经由螺旋输送机送入粉碎室，利用高速旋转的精细切割转子与固定在粉碎腔内的定子对食品物料进行切割和撞击，充分粉碎后在气流作用下输送到分级区，在分级轮附近粗细粉体在重力、离心力及气流引起的径向力共同作用下，实现粗细颗粒的分级，之后通过旋风分离器收集细粉，再由袋式除尘器捕获气流中的灰尘之后排放干净气体。该设备粉碎的物料适用性广，装置结构紧凑，可以连续性生产，得到的产品颗粒细小且均匀。 关键技术 （1）针对比如燕麦等物料，由于油脂含量高，在传统制粉设备中易发生堵塞的问题，设备采用按一定的间隙安装的转子刀片和定子刀片，并且转子刀片可以在圆盘上根据物料的大小进行调整，改变转子与定子刀片之间的间隙，使装置可以适应不同颗粒大小的物料。 （2）针对一些热敏性物料，在制粉过程中可能会由于温度升高引起蛋白质失活变性。因此设备采用水冷进风的方式，能有效地带走粉碎时产生的热量，避免物料升温，因此设备的应用领域更加宽泛。 （3）采用旋风式空气分级机技术，并且与粉碎室一体化设计。空气分级相对于湿法分级，可以有效避免物料中的可溶性物质溶于溶剂中，且没有湿法分级后续的干燥提纯操作，因此具有产品利用率高，能耗低等优点。 知识产权及项目获奖情况 用于粉碎谷物的精密切割旋风粉碎设备（201810094872.7）； 用于粉碎谷物的多级压辊式粉碎装置（201810094483.4）。 项目获第九届全国大学生过程装备实践与创新大赛三等奖 项目成熟度 本项目已经对低温精细切割粉碎设备进行了整体的结构设计，并且项目已完成分级轮附近的流场模拟仿真研究，并对不同颗粒大小的粉体进行分级研究，取得了不错的成果。之后项目组准备对颗粒的粉碎进行理论和模拟的研究，并对低温精细切割粉碎设备进行实验研究。 投资期望及应用情况 低温精细切割粉碎设备加工的超微粉体在化工、食品、制药、涂料、生物工程等领域有着广泛的应用，尤其针对一些热敏性食品物料和易燃性产品效果更加显著，比如纤维性食品经精细切割粉碎后可作为食品添加剂用于乳制品、烘焙食品、肉制品及饮品的加工中，提高食物的营养价值。 

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,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] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

成果介绍火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50[[[[%]]]]Pe下调至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。市场前景本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15[[[[%]]]]Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。