本项目以污水处理厂存在能源消耗高，二次污染等问题，针对污水体量庞大，复杂多变量，多相体系的数据信息滞后，强耦合，非线性等问题，采取学科交叉方式与物理学院、智能学院合作开发新型水质传感器，开发信息处理系统，多变量耦合神经网络系统，深度学习和算法，构建污水处理智能控制关键技术，仪器和设备。为污水厂的智能节能减排创造提供技术支持。

四足机器人具有良好的运动灵活性和环境适应性,是机器人研究领域的热点。随着研究的深入和对机器人运动性能需求的提高,四足机器人研究领域分化出以高速运动为目标的研究分支。生物学研究显示,跳跃步态是四足动物典型的高速对称步态,且多种动物在高速速度中存在脊柱大幅地参与运动,而相应的脊柱型四足机器人的理论及运动控制研究却鲜见报道。当前研究大多孤立了脊柱环节,鲜有整机的建模研究以及运动控制方法研究。在该方向的研究势必推动仿生工程和机器人运动控制等方面的发展,此外,以其高速运动的特点,在军事侦察、救震救灾和未来生活等领域也将具有广阔的应用前景。首先,本文以分析猎豹的运动特性入手,建立了脊柱型四足机器人七杆模型,以及构建了ASLIP动力学模型,使用拉格朗日方程推导了其跳跃运动的动力学方程;迭代运算动力学微分方程,使用庞加莱映射方法搜索了机器人七杆模型基于ASLIP跳跃运动的不动点,结果显示不动点在固定能量层级下呈区域性分布;不动点的对比结果显示基于ASLIP模型的运动比基于SLIP模型的运动能适应更高的稳态运动速度,并作了触地力、脊柱角和稳定性等特性分析。为脊柱型四足机器人跳跃运动提供了动力学模型和理论基础。然后,根据机器人模型各关节主动力作用于控制量的广义力计算结果,研究了前向速度、弹跳高度、机身俯仰角

项目成果/简介:本项目以污水处理厂存在能源消耗高，二次污染等问题，针对污水体量庞大，复杂多变量，多相体系的数据信息滞后，强耦合，非线性等问题，采取学科交叉方式与物理学院、智能学院合作开发新型水质传感器，开发信息处理系统，多变量耦合神经网络系统，深度学习和算法，构建污水处理智能控制关键技术，仪器和设备。为污水厂的智能节能减排创造提供技术支持。应用范围:该技术主要应用于给水处理系统和污水处理系统的智能控制。效益分析:项目的研究已经进行了多年， 2017 年投资 1500 万元在南开大学津南校区建立了 1000 吨/日污水处理厂， 为传感器的应用和示范创造十分有利的条件。

项目成果/简介:四足机器人具有良好的运动灵活性和环境适应性,是机器人研究领域的热点。随着研究的深入和对机器人运动性能需求的提高,四足机器人研究领域分化出以高速运动为目标的研究分支。生物学研究显示,跳跃步态是四足动物典型的高速对称步态,且多种动物在高速速度中存在脊柱大幅地参与运动,而相应的脊柱型四足机器人的理论及运动控制研究却鲜见报道。当前研究大多孤立了脊柱环节,鲜有整机的建模研究以及运动控制方法研究。在

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

本发明公开了一种双控制器同步轮廓控制方法，包括:将给定 的图形轮廓加载到第一控制器和第二控制器里;第一控制器按照给定 图形轮廓进行运动轨迹控制，将轨迹位置点进行基于行程的编码，并 将包含上述基于行程编码信息的同步控制信号发送给第二控制器;第 二控制器接受同步控制信号并解析得到轨迹位置点，从而与第一控制 器达到同步，根据轨迹位置点处的图形轮廓控制光斑形状。该方法可 以应用于裂纹控制法的玻璃激光切割加工中，使得数控系统控制器(第 一控制器)与可变光斑控制器(第二控制器)基于图形轮廓同步。该双控 制器同步

本发明公开了一种电机驱动控制系统，该系统包括直流-直流变 换器控制部以及逆变器控制部，逆变器控制部包括顺序相连的速度控 制器、电流控制器以及逆变器 PWM，逆变器控制部还包括开关频率计 算模块，开关频率计算模块计算出开关频率信息传输于逆变器 PWM， 逆变器 PWM 输出 PWM 信号用于控制逆变器，直流-直流变换器部包 括顺序相连的直流电压计算模块及直流电压控制器。按照本发明实现 的电机驱动控制系统，低速下开关损耗为传统系统的 1/4，而系统的其 他功率损耗基本维持不变，相加之后，系统总损耗能减小