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基于液压油缸动载控制的控制系统及算法
项目背景:目前以液压作为驱动的伺服控制系统的高精 度、高频率动态控制技术基本被 MTS、MOOG、Delta 等国外 设备商垄断,这些伺服控制器适用性强、性能指标高和资源 配置灵活,能实现多参数同时控制和补偿,特别在系统的非 线性修正、控制特性的改善以及控制状态的转换方面具有较 大的优势,尤其是在控制算法上有很大的优势。国内目前无 论是高性能动态控制器还是与之适配的控制算法,与国外相 比起步较晚,在这方面的研究相对落后,与国外伺服控制系 统的水平还有较大差距。国内虽然有研究,但没有形成自己 的产品,为满足国内各科研、生产需要,提供一流水平的静 动载控制设备,实现电液伺服系统实时运动控制,需要寻求 到具有国际一流水平的高性能控制器及配套动态控制的算 法。 所需技术需求简要描述:1.电液伺服控制器硬件设计。 选择合适的硬件,以 DSP、FPGA 为核心的电液伺服控制器, 达到单多轴运动控制,特别是高速高精度的运动控制。2.伺 服控制软件设计。在硬件完成的基础上,编写系统的各个功 能模块、编写底层驱动软件及相关调试、及通讯接口很方式, 完成控制器位置控制的应用程序编制,并完成控制器位置控 制的应用程序编制调试。研究出配套的动态控制算法(加速 度、速度前馈控制、自适应 PID 等),配置合适的动态控制 算法,最终形成具有完全自主知识产权的控制系统。3.控制器硬件应能保证长时间可靠运行,闭环控制频率不低于 10kHz,多路 24 位以上 AD,可采集 mv、V、mA、数字脉冲、 格雷码、二进制等多种模拟量、数字量信号,多路 16 位以 上 DA,可输出 V、mA、数字脉冲等多种模拟量、数字量信号; 动载可满足 10~100Hz 动态波形的控制需求,控制精度不低 于 0.5%F.S。  对技术提供方的要求:1.具有成功的液压油缸动载控制 实施案例,承担过国家重点研发计划项目。2.熟悉液压油缸 的结构设计,熟悉液压油缸控制系统及算法的设计。3.具有 工学博士学位或高级工程师职称,合作方需为国内一流 211 大学,技术方案成熟可靠稳定有创新思维,不涉及知识产权 侵犯。 
青岛扬亚机械电子有限公司 2021-09-10
基于遗传算法的越库车辆调度方法、系统及介质
本申请公开了一种基于遗传算法的越库车辆调度方法、系统及介质,包括以下步骤:通过对不同类型生鲜品的衰减率进行建模,建立不同类型生鲜品匹配的衰减率模型;基于衰减率模型分析生鲜品在转运过程中因环境变化或时间推移所产生的新鲜度损失信息;基于新鲜度损失信息构建目标函数,根据目标函数设置约束条件;基于目标函数与约束条件建立车辆调度模型,输出多个车辆调度方案;基于遗传算法输出最优解,得到匹配的车辆调度方案;通过分析不同产品间衰减差异的损耗,并根据遗传算法精准的选择最优车辆调度方案,能够有效减少生鲜品在转运过程中的新鲜度损失,提升物流效率,减少流通损耗,从而满足消费者对生鲜品新鲜度的高要求。
上海理工大学 2021-01-12
维坤智能科技(上海)有限公司
维坤智能科技(上海)有限公司 2025-12-18
珠海康拓智能技术有限公司
珠海康拓智能技术有限公司 2025-06-09
全身针灸智能实训教学系统
一、全身模拟人 *1、全身针灸模拟人设有≥300个穴位传感器(穴位应包括常见病针灸处方中的十四经穴和奇穴)。穴位点以LED灯光的形式呈现,软件端可控制穴位灯光的开启与关闭。 *2、全身模拟人:点穴模拟人模拟一成年男性,身高170CM,模拟人为整体结构(非四肢拼接而成),四肢均可自由活动。 3、针灸模拟人全身均为真实柔软的仿真皮肤、仿真实皮下与肌肉组织、手感真实触有弹性仿真皮肤有非常好的柔韧性。同一位置针刺多次不会出现明显孔位,表面形状、触摸手感均与人体无异,非常的真实。 *4、仿真模拟人体内有完整的全身骨骼仿真结构、四肢骨骼可活动,有良好的弯曲的功能。体内有完整的骨骼仿真结构,真实的展示各部位骨性标志。全身各部位关节为金属构件连接,灵活、牢固可任意摆放各种点穴取穴体位。 5、体表解剖标志明显,有明确的脊柱骨凸点、肋骨凸点、乳头、肚脐等定位特征点,并可进行点穴定位。 6、具有逼真的口腔(牙齿、舌、悬雍垂等)及气道(会厌、声门、气管等)。 7、模型材料采用了无毒、无害的环保级材料。 8、模拟人与软件之间支持有线与无线两种连接方式。 二、实训功能 *1、软件系统中打开经络或穴位,全身针灸模型人可亮起相应穴位灯。 2、每个穴位都是独立传感器,单个传感器故障不影响整个系统的使用,每个穴位传感器支持单独拆卸更换。 *3、在全身模拟人上针刺某一穴位,软件系统自动播报该穴位点名称,并跳转到相应位置,并以高亮显示,在软件中点亮某一穴位,模拟人上对应的穴位亮起。 4、可在全身模拟人上根据骨性标志、体表标志等不同取穴方式进行真实人体取穴。 *5、实时实训:针对全身的穴位可以分经络进行单独展示,配合全身模拟人进行针刺练习,触发穴位后软件进行实时响应,系统可实时显示该穴位的名称、国际代码、点位、解剖位置、主治、操作等信息,同时播报其穴位名称。 6、穴位提示:可以单独控制单一穴位的灯光提示,方便认穴练习。 7、经络练习:可以点亮一条或多条经络穴位进行相关经络学习。 8、多穴练习:可针对性的点亮多个穴位进行练习,系统给出实时反馈。 9、模型穴位灯光可实现经络的循行走向。 10、支持分层感知功能,在人体模型穴位上进行按压时,软件同步显示按压力度、按压时长及按压感知层次,并实时以视图形式呈现按压力度变化。 11、具备压力反馈功能,可根据穴位,设置不同耐受阈值,在进行按压时以视图形式呈现按压力度变化和按压时长信息。 12、系统具备压力反馈功能,穴位按压时,可调控反馈按压力度大小。 三、软件功能 1、系统包含经络腧穴解剖、点穴训练、综合病例训练、发布点穴考试等功能。 2、穴位认知包含包括十二正经、十二经别、奇经八脉共32条经脉,包含362个经穴,50余个经外奇穴。点击该穴位可直观了解穴位所在位置。针对每条经络及穴位的点位、解剖位置、主治病症、针刺手法均有详细释义,并可以利用虚拟数字人体模型交互操作使用。 3、解剖系统:包含骨骼系统,关节系统,肌肉系统,消化系统,神经系统,动脉系统,静脉系统,淋巴系统,皮肤系统,呼吸系统,泌尿生殖系统,内分泌系统等人体数字虚拟系统,方便理解中医穴位在人体结构中的毗邻关系。在系统中可对数字人体进行拆分、隐藏等多种解剖功能的操作。 4、经络循行:通过三维动效形式展示,可直观了解人体经络循行。 *5、可对数字模型进行放大、缩小、平移、一键初始状态、一键返回主页面,可前、后、左、右、上、下六视图切换三维模型视角,对任意界面进行截图保存等多种操作。 6、系统设有多种背景颜色适配多种场景。 7、语音功能:针对详细注解内容,进行对应的语音讲解。 8、透明功能:可一键透明皮肤、肌肉、骨骼,也可以调节不同层级的透明度,利于学习针灸腧穴对应的内部解剖结构。 *9、身体层级:可以对皮肤、肌肉、骨骼、动脉、静脉、内脏、神经进行隐藏和显示。 10、文字介绍:点击任意腧穴都可以显示其名称、介绍等信息。 11、即触即显:任意点击某个腧穴/某个解剖结构,可以立即显示其名称及对应结构注释。 12、搜索:输入穴位名称、拼音或代码,可在三维人体模型上快速定位到该穴位。 13、歌诀背诵:包含井荥输原经合歌、八会穴歌、络穴歌、郄穴歌、八脉交会穴歌、背腧穴歌等针灸歌诀。 14、腧穴定位体表解剖标志具备20余个重要人体解剖标志位置,可一键显示全部体表解剖标志定位点。 15、骨度分寸:以《灵枢·骨度》里的人体各部的分寸为基础,用于腧穴定位的方法。根据当前学习的穴位,一键获得根据骨度折量定位法得出的位置信息,更方便腧穴认知。 16、对称穴位:不仅可以学习单侧的经络穴位,更方便进行对侧穴位的认知学习。 17、重置或复位:一键恢复三维模型至初始状态。 *18、常见的危险穴位具有特殊标记,详细信息包含针刺异常情况表现及情况处理。 19、支持按部位显示/隐藏虚拟人体模型,可分为全身、头部、躯干部、上肢(左)、上肢(右)、下肢(左)、下肢(右)等多种模型状态。 四、取穴模块 1、取穴训练 1.1、可在模拟人身上进行全部穴位的取穴模拟。支持不少于400(单穴)个穴位的取穴练习。 1.2、系统可随机挑选10个穴位进行训练,操作结束后,系统实时给出评分,成绩单可查看每个穴位的操作过程和分值记录。 1.3、在软件虚拟人体上进行穴位的寻找与确认,实时反馈取穴位置的对错,亦可随时查询所练习腧穴的正确定位,以便即时纠正及再次练习巩固,结束训练后可自动生成训练记录。 1.4、支持以全国针灸推拿临床操作技能大赛的腧穴定位比赛规则随机出题。 2、专项取穴训练 2.1、具备教师指定和自主选择功能。 2.2、教师可以设置题组数目、组题形式,支持系统随机组题和自定义组题。 2.3、教师可自行设置取穴形式,支持一键发布训练穴位。 3、综合病例训练 3.1、包含头面躯体痛、内科、妇儿科、皮外伤科、五官科、急症等多科室的病例针灸治疗内容。 3.2、包含头痛、面痛、腰痛、面肌痉挛、落枕、颈椎病、漏肩风、坐骨神经痛、晕厥、眩晕、中风、高血压病、痹证、胁痛、痴呆、不寐、心悸、水肿等病案诊断、治疗方法。 3.3、每个针灸病例考题作答后系统自动给予正确答案对比。 4、发布取穴考试 4.1、试题类型支持智能针灸全身人身上针刺取穴和系统虚拟人身上取穴,教师可分别设置每个穴位的考核形式。 4.2、考试穴位支持按照设置的常用穴位和非常用穴位自动随机生成,支持按经络、部位等自主选择穴位生成。 五、配置清单 1、全身针灸仿真模拟人一具。 2、65寸落地式触控交互系统一套,配备可移动式支架。 3、可升降按摩床一台。 六、中医针灸数字人系统V1.0 一套
中启新创(郑州)智能科技有限公司 2026-03-04
人工智能应用创新实训平台
人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具,它集科研教学、实验实训和项目实践于一体,提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心,支持本地化编程开发,使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外,平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架,便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源,包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型,为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用,也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台,学生能够在实践中深化理论知识,提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体,并配备了一系列场景化实体组件,包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。
江苏学蠡信息科技有限 公司 2025-07-15
一种基于小波差分算法的电缆故障测距方法
发明专利 “ 一种基于小波差分算法的电缆故障测距方法应用于电力电缆在线故障定位 ” ,证书证号 955827 ,专利号 ZL 2010 1 0235507.7 。该方法用于电力电缆的在线故障测距。
西安科技大学 2021-04-11
一种基于类相似性测量的实时目标跟踪算法
本发明公开了一种基于类相似性测量的实时目标跟踪算法,目标跟踪对实时性要求非常高,在目前 主流的基于检测跟踪的框架下,根据测试样本与目标类和背景类的相似度比较来确定目标在新帧中的目 标位置。本方法首先在当前帧采集目标类和背景类集合,计算出它们的统计特征,并在下一帧采集测试 样本集合。本方法定义了一种计算测试样本与类之间相似度的量化标准,通过找出与目标类相似以及和 背景类不相似的测试样本来确定目标位置。本方法明显提高了跟踪的实时性以及跟踪精度。
武汉大学 2021-04-13
面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法
本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法,包括:利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书,并利用所训练的码书构建多维倒排索引;根据已训练完成的码书,对图像视觉特征进行量化和编码,同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表;利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询,获得查询候选集;利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化,对过滤后的查询结果排序,从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码,提高图像特征的量化效率;利用所生
华中科技大学 2021-04-14
基于增强现实-触觉感知的混合交互接口与人机互补操作算法
1.痛点问题 协作机器人与人类共享工作空间,通过直接(即物理上)或间接地与人类交互共同开展操作任务。相比传统工业机器人,协作机器人有更高的安全性和更易于编程的特点,能够通过人类示教部署于各种不同的任务并灵活地与人类配合。随着传统工业机器人带来的效率提升趋于饱和,能够安全配合人类的协作机器人能够进一步提高制造业的生产效率,带来可观的经济效益。然而,现有的协作机器人存在以下两大痛点问题。 问题一:安全和效率之间的权衡一直是人机交互中未系统解决的开放性问题。当存在人机直接接触时,为了保证人的安全,现有的协作机器人是通过中止正在进行的任务、顺从人的干预以保证安全;然而,不论人是有意地干预(即工人直接抓取机械臂来引导其任务)还是无意地接触机器人,都将造成机器人暂停手头工作;直到人类停止干预,机器人才能继续执行它的任务。虽然这种人机协作方式能够保证机器人与工人合作的安全,但因为机器人需要在不同的工作模式之间切换,其工作效率将会受到影响。 问题二:如何提高人的示教效率为协作机器人的另一大痛点问题。协同机器人多用于能够灵活拆装的生产线,以适应新的任务,因此新任务的编程效率很大程度上决定了工作效率。基于人类示教的编程方式具有自然、本能的优势,能够直接传递人类的操作技巧与经验。其中,将示教轨迹参数化为可以编辑修改、适应不同任务的形式是提高效率的核心问题。该示教轨迹不光应该包含机器人末端的运动数据,而且应该包含同时调整的冗余关节运动数据,从而同时完成末端主任务与关节避障任务,以适应工作环境。现有的示教方式未能结合离线示教与在线介入,因此无法适用于需要同时记录机器人末端和关节的示教任务。 2.解决方案 本项成果基于增强现实-触觉感知技术,开发了混合交互接口与人机互补操作算法,以解决上述痛点问题。 ①对于问题一,本项成果提出了自适应视觉控制与零空间阻尼控制的协作框架:在有限视场、未校正相机、关节奇异的情况下,保证了机器人在整个工作空间内的全局稳定性;在不影响机器人末端任务的前提下,允许人类专家随时、安全地介入以改变机器人关节姿态,以应对环境动态变化或突发事件,从而实现了安全与效率并重的人机协作方式。 ②对于问题二,本项成果构建了增强现实-触觉感知的混合接口,让人类专家可以在任务和冗余联合空间进行双手演示,同时记录机器人末端与机器人关节的数据。示教轨迹基于DMP方法进行参数化,能够根据不同任务所需的末端位置、关节角度、运动速度进行自适应调整,在保证末端任务精度的同时完成关节的避障任务。 技术核心: ①基于增强现实-触觉感知的混合交互接口; ②用于双手示教的机器人轨迹学习方法; ③自适应全局稳定控制算法。 预期产品:用于人机互补协同操作的设备与软件 3.合作需求 1)资金需求:本项成果开发的人机互补协作平台,在硬件与软件研发阶段需要资金投入,需约250-500万元人民币; 2)孵化资源:公司研发所需办公及研发场地、实验室、分析与测试实验室等; 3)团队:协作平台开发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队; 4)生产制造企业合作:提供人机协同操作的场景与需求,开展工厂真实环境的测试与部署; 5)基础研究合作:与协作机器人、增强现实、触觉感知方向的国内外基础研究团队合作,开发新的交互设备与算法。
清华大学 2022-11-02
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