针对钢铁工业 CO 2 排放量大的问题以及少（无）烟尘、深度脱磷、脱氮、控氧的绿色洁净炼钢的发展方向，2004 年研发团队提出将 CO 2 作为资源循环应用于炼钢过程，同时利用 CO 2 的高温特性解决现有冶金工艺存在的问题。 经过根据十余年的研究发现，CO 2 是弱氧化性气体，在炼钢温度下与碳、硅、锰等元素可发生氧化反应，并伴随吸热或微放热效应，具有以下冶金功能： （1）利用 CO 2 参与炼钢反应的吸热效应，可将 2700-3000℃的顶吹氧气射流高温火点区降低至铁的沸点（2750℃）以下，减少了铁的蒸发量； （2）转炉炼钢前期硅、锰等元素的氧化使熔池迅速升温，难以满足低温高效脱磷的热力学条件，可通过喷吹 CO 2 控制熔池升温速率，延长低温脱磷时间，解决了长期困扰炼钢的脱磷不稳定、深脱磷难等问题； （3）与纯氧喷吹相比，CO 2 与钢中各元素反应均生成 CO，能够强化熔池搅拌，改善渣钢反应动力学条件，减少终点钢液过氧化，生产低氮/低磷/低氧钢种； （4）利用炼钢底吹 CO 2 的冷却效应，发明了 CO 2 控制“蘑菇头”生长与消除的动态平衡方法，可有效延长炼钢底吹元件寿命。在充分掌握 CO 2 高温弱氧化、强搅拌及冷却效应等冶金反应特性的基础上，研发团队提出在炼钢生产中采用 CO 2 代替部分顶吹 O 2 、底吹 CO 2 代替全部 N 2 /Ar进行 CO 2 -O 2 混合喷吹炼钢的工艺流程（见附件 1 工艺路线图），发明了具有自主知识产权的炼钢喷吹 CO 2 降尘、高效脱磷、脱氮/控氧及长寿底吹等系列技术，并完成了工业示范应用。

本发明公开了一种光纤连接器用氧化锆陶瓷套管的制备方法: (1)原料:采用含3mol%三氧化二钇的国产氧化锆粉料。 (2)造粒:采用喷雾造粒技术,对含有三氧化二钇的二次粒子平均粒径1.0～3.0μm的氧化锆粉体进行处理,达到比表面积12～35m2/g。 (3)成型:采用弹性模具震动装料法,装料后采用等静压成型,成型压力为60～200MPa。 (4)烧成:利用硅钼棒电炉烧成,烧成温度1380～1480℃,烧成周期48～50小时。 本发明提供一种能够保证壁厚仅为0.6mm氧化锆陶瓷套管毛坯的圆度、同心度以及粉体成型制成素坯时具有足够高的精度,采用廉价的国产氧化锆粉体为原料,制备符合光纤连接器技术要求的氧化锆陶瓷套管。

筛 选 得 到 一 株 具 有 良 好 过 氧 化 氢 酶 生 产 性 能 的 菌 株 嗜 热 子 囊 菌 Thermoascus aurantiacus WSH03-01,经优化摇瓶发酵产酶水平达到优化前的 10 倍。确定了添加乙醇优化过氧化氢酶的发酵工艺并放大。最终在 1500L 罐中发酵120 小时，产酶达到 3650U/mL。T. aurantiacus WSH03-01 所产过氧化氢酶的热稳定性较好。最适在工业化应用试验中，利用过氧化氢酶处理漂白棉织物后的残余过氧化氢，处理效果达到了传统高温大量漂洗的前处理水平，处理过程中节水近 1/2,节能 1/3，废水排放量减少 50%左右，减轻了污水处理的负担。在 1500L罐中发酵 120 小时，产酶达到 3650U/mL。 

本发明公开了一种环形索承网格结构的无支架施工方法，即上部网格分单元吊装至先施工的索网上拼装。环形索承网格结构主要包括柱子、外环梁、上部网格、径向索、环向索和支撑杆。先采用斜向牵引的方法提升结构的径向索和环向索至高空，然后在结构索网下方安装工装配重索和反力架装置并张拉工装配重索，形成支撑索网；再分单元吊装上部网格至支撑索网上，同时通过反力架装置调节工装配重索使控制节点处于设计标高；最后卸除工装配重索和反力架装置，结构成型。该施工方法省去了支架的施工费用，可双向、实时、精确调整施工过程中控制节点的标高，无需主动张拉拉索，有利于看台保护，实现索承网格结构的绿色装配化施工。

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。    

本发明属于钙钛矿结构环境协调性压电陶瓷领域，特别涉及一种铌酸钾钠-锆钛酸铋钠系无铅压电陶瓷，该无铅压电陶瓷由通式(1-x)(KuNav)NbO3-xBi0.5Na0.5Zr1-yTiyO3表示，式中，0＜x≤0.05, ?0≤y≤0.3，0.40≤u≤0.55，0.45≤v≤0.60，且u+?v=1。本发明提供的无铅压电陶瓷具有较高的压电性能，所用原料价格低廉，节约成本，有利于促进实用化进程，在工业生产中应用。

开关磁阻电机驱动系统（ Switched Reluctance Driver ，简称 SRD ）是一种新型交流驱动系统，具有结构简单、坚固，易于调速，控制灵活，可靠性高、容错性强等特点，兼有异步电动机变频调速系统和直流电动机调速系统的优点。位置闭环控制是开关磁阻电机的基本特征之一，但位置传感器的存在使结构简单的优点逊色不少，同时也增加了成本、降低了系统可靠性，探索实用的无位置检测器方案，成为众多科研人员十分关注的课题。本课题组以此为出发点，通过对 SRM 的结构、运行原理、以及数学模型的研究分析得出可以在转子凸极与定子凸极相对区域、转子凸极与定子槽相对区域提高检测精度满足检测要求的匀速检测方法。结合 ANFIS （自适应模糊神经网络）智能检测方法和匀速检测方法，可为电机控制提供实时可靠的角度位置信号，实现 SRD 开关磁阻电机调速系统的正常运行。该研究成果已获得中国发明专利 1 项（已授权）， EI 收录文章 1 篇。