主要技术内容： （1）破传统喷雾泵生产设备机械结构设计，采用凸轨、凸轮机构，创新性研制了高精度、高效率的喷雾泵电化铝壳抓口机、喷头打喷咀机等系列装配设备，提高了设备的装配精度和效率。提出集成基于等价输入干扰估计器与参数智能辨识的智能驱动控制技术，成功解决了微型喷雾泵现场设备层不确定干扰、电机参数的时变性对装备电机控制性能影响问题，提高了生产装备控制的精度及可靠性。 （2）集成 RFID 与 WSN，构建微型喷雾泵生产过程信息采集网络，创新性地引入混沌粒子群优化算法，优化采集网络节点部署；动态选择通信节点数目，在获得最大网络覆盖范围的同时，避免节点间的冲突，降低网络能耗，保证了生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性。 （3）创新性提出并实现了微型喷雾泵制造过程多目标资源优化调度技术。建立生产车间多目标资源优化调度模型，提出基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法来求解优化问题，并采用层次分析法进行决策，成功实现了微型喷雾泵生产全流程的精益管控，全面提高了生产质量与资源效率。 （4）创新性研发了一种面向制造全过程的信息集成平台。将生产过程信息、管理信息等数据高度融合，实现底层物联网到互联网的无缝连接；解决了常规DCS、MES、ERP 三层架构存在的数据交换困难、系统庞大、功能定制性差、难以适用于中小型制造业等缺点，为微型喷雾泵制造装备的自动化和信息化融合提供了解决方案。 行业意义： 项目通过攻克微型喷雾泵生产装备的自动化与信息化技术融合的关键技术，突破国外先进技术的壁垒，形成了自主知识产权与技术体系，项目成果提升了微型喷雾泵加工装备的自动化、信息化水平，符合国家可持续发展战略的绿色制造技术，可带动和促进化妆品、保健品等领域向高档化的高层次技术方向发展。 获奖情况：2015 年获中国轻工业联合会科学技术进步奖一等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性： （1）引入凸轮、凸轨等机构，并结合等价输入干扰估计器、智能辨识等方法设计控制策略，从机械和控制两方面进行突破，自动化程度和生产效率高。 （2）集成 RFID 与 WSN，采用混沌粒子群优化算法优化网络节点，动态选择通信节点数目，降低网络能耗，生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性高。 （3）建立以缩短生产周期、减少机器空转时间、降低产品次品率为等为目标，采用种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法求解生产过程优化调度问题，采用层次分析法进行决策，实现微型喷雾泵生产全流程精益管控。 （4）采用完全不同于传统 DCS、MES、ERP 三层架构的模式，直接面向生产、管理全过程，开发信息集成平台，自动化和信息化融合度高、适用于中小型制造业。 技术的成熟度：相关技术已经形成产品，在无锡圣马科技有限公司及其下游企业进行了产业化。 应用情况： 针对微型喷雾泵加工装备产业当前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、加工效率低、品种适应性差等问题，本项目以提高生产装备的自动化与信息化水平为目的，在装备高性能自动化控制、信息的采集与传输、优化调度、精益管控、平台建设等方面已经取得了创新性研究成果，并对成果进行了提炼、集成，从2012 年开始，针对本项目整体技术展开全面推广，应用于江苏、广东等地区的10 多家轻工装备制造及使用企业。 应用实践证明了，本项目成果总体技术创新程度高、成熟度高、附加效益显著，显著提升了我国塑料装备在国际市场具有较强的竞争力，有利于提高我国塑料装备的设计制造智能化水平，推动了我国塑料制造业的国际化发展。 

安徽工业大学认真学习贯彻习近平总书记关于加快建设科技强国、实现高水平科技自立自强等重要讲话精神，面向国家重大战略需求和战略高技术研究，高度重视科技成果转化工作，大力实施提升科技创新水平和支撑服务能力攻坚项目，学校科研创新活力持续激发，科技 创新和服务能力显著增强。

项目成果具有很强的技术先进性和市场推广潜力，受到专家高度评价。

朱立新博士，山东沂南县人，中科院自动化所所博士、美国密歇根州立大学博士后，目前任北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室高级工程师，互联网教育智能技术及应用国家工程实验室学习环境设计与评测实验室联席主任，研究生导师。 曾经在中国科学院、美国密歇根州立大学（MSU），从事芯片研发、VR硬件、物联网等工作，在英特尔公司、美国科胜讯半导体、国内北斗星通公司、武汉梦芯科技公司、爱奇艺VR公司，从事过数字电视芯片、手机芯片、电力线上网芯片、北斗导航芯片及其终端、物联网、教育机器人、VR一体机、人工智能等领域等研发工作。 曾经作为主要技术工程技术研发总监，参与了国内某一线品牌VR一体机芯片评估选型，硬件设计研发，嵌入式软件研发，应用层软件研发，歌尔工厂的生产，产品品牌的线上和线下技术咨询，围绕产品的融资。

朱立新博士，山东沂南县人，中科院自动化所所博士、美国密歇根州立大学博士后，目前任北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室高级工程师，互联网教育智能技术及应用国家工程实验室学习环境设计与评测实验室联席主任，研究生导师。 曾经在中国科学院、美国密歇根州立大学（MSU），从事芯片研发、VR硬件、物联网等工作，在英特尔公司、美国科胜讯半导体、国内北斗星通公司、武汉梦芯科技公司、爱奇艺VR公司，从事过数字电视芯片、手机芯片、电力线上网芯片、北斗导航芯片及其终端、物联网、教育机器人、VR一体机、人工智能等领域等研发工作。 曾经作为主要技术工程技术研发总监，参与了国内某一线品牌VR一体机芯片评估选型，硬件设计研发，嵌入式软件研发，应用层软件研发，歌尔工厂的生产，产品品牌的线上和线下技术咨询，围绕产品的融资。

本发明公开了一种基于最近探索的启发式服务组合方法，包括如下步骤：1、将服务组合问题建模为一个六元组马尔可夫决策过程；2、应用基于Q?learning的启发式学习方法求解六元组马尔可夫决策过程，得到最优策略；3、将最优策略映射为web服务组合的工作流。该方法充分利用学习过程中的学习经验来提高学习速度，学习效率更高。

本项目开发的智能交互服务机器人是基于ROS(Robot Operating system)机器人操作系统开发的，融合室内自主地图创建与导航技术、语音识别技术、人脸识别技术以及机器人系统集成技术。其主要功能有实时的自主导航移动，语音交互，人体跟随，人脸识别，远程通信和动作表演等。本平台结合电网，已开发面向电网行业的迎宾服务机器人，结合医院诊疗，已推出医院远程看护机器人。