本发明公开了一种基于力/力矩传感器的三维力反馈手柄回复力控制结构及方法，结构包括底板、两侧固定架、三角板筋、Y轴电机、X轴电机、内框、三维力传感器、拉伸弹簧、Z轴电机、配重机构、扭转弹簧、力矩传感器和手柄把手；方法为：三维力传感器和力矩传感器对力反馈手柄三个方向上的回复力实时检测；将用户当前期望的回复力值与当前手柄各自由度回复力输出差值作为PID控制器的输入；在调节过程中，利用各个环节对当前的手柄的回复力输出迅速调整；若当前手柄各自由度回复力输出值与用户当前期望的回复力值一致时，将实现当前手柄各自由度回复力稳定跟踪输入。本发明结构简单，采用PID调节方式实时稳定控制手柄的回复力大小。

成果与项目的背景： 目前，国内计量要求传感器的标定时间有效期为半年至一年，大型结构物称重系统涉及大量的千斤顶和重量传感器，工况恶劣复杂，在多次使用过程中会出现不同程度的磨损，千斤顶的内壁摩擦力和内腔泄露情况均会发生变化，国际上没有千斤顶的内壁摩擦力和内腔泄露完善的测量方法；同时重量传感器在使用过程中也会出现多种因素影响，其精度不能得到保证。需要一种装置对千斤顶和重量传感器随时进行标定。 技术原理： 千斤顶的内壁摩擦力和内腔泄露参数校验装置工作原理为，油泵出口开始工作，由计算机控制称重系统液压箱内部的两位两通电磁阀，使溢流阀分别独立工作，溢流阀的溢流压力根据用户的要求设定。当油泵压力稳定后，停泵，标准传感器压力信号数据减去压力传感器信号与千斤顶内腔面积乘积为千斤顶内腔摩擦力；标准传感器压力信号数据变化值为千斤顶内腔泄露参数。通过对不同的溢流阀的溢流情况交替控制，每次只有一个溢流阀工作，由于溢流阀的溢流设置不同，一次连接可以得到多个不同压力下的数据。重量传感器校验装置工作原理为，油泵出口开始工作，由计算机控制称重系统压力箱内部的两位两通电磁阀使溢流阀分别独立工作，溢流阀的溢流压力根据用户的要求设定。当油泵压力稳定后，停泵，标准重量传感器压力信号数据为千斤顶实际受力值，如果重量传感器与标准重量传感器的数据有偏差，偏差值为重量传感器误差，每次只有一个溢流阀工作，由于溢流阀的溢流设置不同，一次连接可以得到多个不同压力下的数据。 应用前景分析及效益预测： 该技术克服了现有技术的不足，提供一种大型结构物体称重系统的千斤顶和重量传感器的校验装置，可以快速、便捷地进行千斤顶内壁摩擦力、千斤顶的内腔泄露特性和对重量传感器进行校验。本装置包括油泵、千斤顶、连接在所述的油泵出、回油口和千斤顶进、出油口之间的其上装有压力传感器的千斤顶下腔油管、上腔油管，一个液压箱内设置有其上分别装有两位两通电磁阀的至少四个控制管路，所述的每一控制管路的入口分别与所述的千斤顶下腔油管相连通并且其出口分别与相应的其上分别装有一个溢流阀的溢流管的入口相连通，所述的每一溢流管的出口与所述的千斤顶上腔油管相连通，所述的千斤顶、一个称重重量传感器、一个标准重量传感器从上至下依次设置在一个支架内，一个现场巡检仪分别通过电磁阀控制电缆、传感器电缆与所述的每一两位两通电磁阀、标准重量传感器、压力传感器相连或者分别与所述的每一两位两通电磁阀、标准重量传感器、称重重量传感器相连，所述的现场巡检仪通过信号网络电缆读取所述的每一传感器的输出信号并将其进行模数转换后传递给一个计算机，所述的计算机读取并存储所述的现场巡检仪传输的数据信号并通过所述的现场巡检仪将开关控制信号传输给所述的每一两位两通电磁阀。该装置可以快速、便捷地进行千斤顶内壁摩擦力、千斤顶的内腔泄露特性和对重量传感器进行校验。 应用领域： 海洋石油生产的超大型机电装备，涉及大型结构物建造过程的称重技术、连续顶升、移位、装船及海上安装技术 技术转化条件（包括：原理、设备、厂房面积的要求及投资规模）：具体面谈。

产品详细介绍 l 作不受供电极性影响 l 线性电压输出或模拟催化燃烧电桥输出 l 工作电压范围3.0V-5.0V l 工作电流典型值为80mA l 最新的MEMS探测器技术 l 量程：从0-5000ppmCO2到0-10%VolCO2 l 全金属结构，绝缘外壳 l 体积小 l 灵活的电路访问设置 l 用户可以通过硬件连接进行标定 l 宽温度工作范围 l 快速响应

美国Lake Shore 211温度监视器 产品介绍：     Lake Shore公司单通道211型括报警器、继电器、模拟电压或电流输出端口（用户可配置）及一个串口。对于液化的气体储存及温度监测、低温泵控制、低温制冷机、材料科学应用。 产品介绍：     Lake Shore公司单通道211型号温度监控器是一种高精度、高分辨率、结构紧凑的台式温度监控器，具有接口功能，易于使用和集成。与合适的传感器配合使用，211测量温度范围从1.4 K到800 K，对在高真空下和磁性下的温度均可以进行测量。211的标准配置包括报警器、继电器、模拟电压或电流输出端口（用户可配置）及一个串口。对于液化的气体储存及温度监测、低温泵控制、低温制冷机、材料科学应用、以及精度要求比热电偶更高的应用，211都是不错的选择。   主要特点 • 使用合适的传感器，操作温度zui低可以达到1.2K • 单通道传感器输入 •支持二极管和电阻温度传感器 • 0 V to 10 V 或4 mA to 20 mA 标准工业输出 • 大屏5位LED 显示器 • RS-232C串口、报警和继电器 • CE认证 传感器输入读取能力 美国 Lake Shore 211型温度监视器支持二极管温度传感器和电阻型温度传感器。可以通过211的前面板来设置输入传感器的类型。为了确保测量的高精确性和5位的显示分辨率，211在进行温度测量时采用4线法，使用24位的模-数转换器。 美国 Lake Shore 211根据传感器的温度响应曲线，将电压或电阻转换成温度。硅二极管和铂电阻温度传感器的标准温度曲线包含在211的固件中。211中还有一个非易失性存储器，可用来储存一条200个点的用户曲线，此曲线可以通过串口写入到211中。 接口 美国 Lake Shore 211温度监视器带有一个RS-232C串口及其它的接口特性，作为一个独立的监视器，可以很容易集成到其它系统，这是非常有价值的。211的每个功能都可以通过它的串口或前面板进行设置。温度数据通过串口zui多每秒可以读取7次，前面板显示每秒更新2次。高和低的警报功能可以在锁定模式下，用于误差极限检测；也可以在非锁定模式下，与继电器配合使用，执行简单开-关控制功能。模拟输出可以配置为0-10V或者4-20mA。  

基于无线网络的AGV全智能物流系统是通过AGV的组网、物流管理及多信息的融合来达 到行驶路线易于更改、多AGV多路线进行协作的功能，较之以往的物流系统是通过相应的传 感器识别标志物，从而获知行驶的路线，更加自动化与智能化。本系统主要运用的技术有多信 息融合技术、视觉导引技术、无线通讯技术、最短路径规划技术等。 该系统具有的创新性如下： (1) 多信息融合：将非接触式IC卡应用于AGV系统，可以提供必要的导航信息，对视觉信 息的不足进行补充。其作为一种可读写的数字化传感器，可以对小车前方的轨迹进行预报，增 强小车运动的智能性； (2) 预测学习导航模型：本项目中视觉导航所采用的是根据AGV的位置及摄像机视野建立 预测模型，在行驶的情况下以模糊控制的方法来对AGV的运行状态进行控制，并在运行过程 中不断学习，不断地修正模型中的参数，使其更精确地导航。 (3) 多路况的智能识别：可以对特定的路况进行识别，包括弯道，十字，分叉等；可以支 持虚线和实线两种识别方式。 (4) 物流管理调度：上位服务器可以实时地对AGV进行监视和控制，如果AGVS根据某种 需要，要求改变进度表，则可以很方便地重新安排小车路线。 (5) 网络无缝连接优化：本项目中基于传统的无缝链接技术之上，提出一种优化模型可以 改善AGV在网络间隔区域的通信问题。 基于无线网络的AGV全智能物流系统中的AGV额定负载能力为3~4000kg、最大速度：直 线36m/min，转弯25m/min、工作速度：直线30m/min，转弯20m/min、其自动导航精度达到 ±10mm，停车精度达到±5mm。因此本物流系统能够很好的满足日常仓储物流、流水线物料 搬运的要求，且精确性与实用性更高。

上海市第一人民医院（简称上海市一医院）为了时刻监测雷神山驻地舱内患者病情变化，支持雷神山医院的上海医疗队用上了一件由医院心内科，呼吸科和上海交通大学医工交叉联合研发的最新设备——5G无线注射器。5G无线射频和操作界面这款设备体积小，易消毒，能持续采集听诊音，除了听呼吸音，还能使用心音，判断鼻饲胃管位置等，帮助医护人员实时纠正患者病情发展。新冠肺炎防控5G远程会诊平台，将数据实时传输到后方，实现远程会诊。上海市第一人民医院呼吸科主任医师张鹏宇进行无线听诊除了急救时的听诊外，“ 5G无线上行”在日常查房的时也可对患者进行听诊追踪。在查房中，市一医院专家发现有的患者虽然CT影像变化不大，但肺部经过音基本消失，提示患者康复过程中，肺部的功能性变化可能会稍早于器质性变化。在经过充分验证后，此类患者就可以更早地转出ICU，进入普通病房。此外，医疗队还利用无线射频治疗心梗患者，通过心音听诊，纠正心衰引起患者病情缓解，还能判断鼻饲胃管的正确位置，吸收性肺炎等。医院建设的新冠肺炎防控5G远程会诊平台，医疗队还能将数据实时传输到后方指挥中心，后方专家未来，医院还计划通过人工智能深度学习技术，将呼吸音的识别升级为智能自动化，实现对患者的实时监控。自2019年医院成立临床研究院以来，在医用人工智能与医工交叉研发中心的平台上完成了多个前期工作和临床试验，这款产品的原型就来自于医院心内科副主任医师张治与某机构的合作。原文：https://new.qq.com/omn/20200324/20200324A0KTAX00

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。

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。

是一家模数混合式神经网络处理及传感器芯片公司，DVS视觉传感器，数模混合人工智能芯片，创始团队均为瑞士苏黎世联邦理工学院博士，专攻模拟电路及神经网络方向 点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！