高效利用大型燃煤火电机组的灵活深度调峰优越性促进更大规模可再生能源电力消纳对构建我国新型电力系统具有重要积极影响。准确掌握燃煤机组频繁变化的调峰过程动态特性是设计高性能协调控制方案的前提条件。因此，本成果推出面向燃煤机组实际发电过程的智能抗扰控制关键技术及其控制器参数在线优化机制。 创新点 随着频繁大范围调峰已成为大型火电机组的常态化运行趋势，本成果设计了一种兼顾机组发电成本及碳排放量的全工况智能抗扰控制策略。通过有机融合误差自抗扰控制器与快速鸽群优化器，机组实现了对电网负荷指令的迅速响应。

本申请实施例提供一种用于空心板梁内腔作业的智能维修装置，涉及桥梁维修技术领域。启动支撑腿控制器，通过可折叠支撑腿将履带式轮组顶紧于空心板梁内腔底板之中，通过轮组控制系统驱动主动轮，主动轮带动从动轮转动，通过主动轮和从动轮带动履带运动，履带的运动可以使得本维修装置在空心板梁的内腔运动，便于对空心板梁内腔进行高效且便捷的打磨处理操作；通过可伸缩连接件调整打磨组件刷头连接杆以适应内腔空间尺寸；启动打磨组件圆盘，打磨组件圆盘上分布八个可伸缩的打磨刷子，通过打磨组件圆盘的转动可以实现对空心板梁的内腔进行全面细致的打磨操作，打磨产生的粉末等建筑垃圾通过打磨刷子中间的管道经由打磨组件圆盘内部进入废料收集箱；检测评估圆盘圆周方向布设系列高清摄像头，通过采集内腔打磨后的效果图片，输入到评估系统进行自动评估打磨后的粗糙度，以满足腔内注浆维修要求。该装置可以极大提高打磨作业的质量和效率，从而保证空心板梁内腔与注浆维修材料具有可靠的粘结性，提高空心板梁的抗剪承载力。

上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领导下的未来光学国际实验室宣布，首次利用机器学习反求设计（machine-learninginversedesign）实现了三维矢量全息（Three-dimensionalvectorialholography）的新概念。 据介绍，这项发明是光学全息技术领域的一次重大突破，其提供的基于机器学习的反求设计可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。 相关研究成果于4月18日凌晨发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》（Science）刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。 光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。 在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。一直以来，精确产生任意三维矢量光场是一个世界性难题，因其需要十分复杂的反求设计，超出了人类知识和经验的边界。 顾敏院士指导的科研人员利用机器学习反求设计率先实现了三维矢量全息，可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。 “通过机器学习的人工智能新科技，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去，”顾敏院士说，“这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。” 文章第一作者任浩然博士（目前在德国慕尼黑大学从事洪堡博士后研究）说：“机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。我们研究证明训练后的人工神经网络可有效地、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。” 这项发明还为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏院士说：“这项发明作为光学全息技术领域的一项重大突破，不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。” 该项工作得到了墨尔本皇家理工大学（RMIT）人工智能纳米光子学实验室以及计算机科学系的大力支持。

项目是国家科技攻关计划“先进控制与优化软件及综合自动化软件平台产业化关键技术”子课题，项目在PCS层（过程控制层）与实时信息集成系统的基础上，实时智能监测与故障诊断专家系统充分利用网络技术、计算机技术、控制技术、通讯技术以及人工智能技术将分散的PCS层信息进行集成，实现信息管理的智能化。系统实现从已有的PCS层通讯网络获得数据，进行高一层次的综合和处理，进行安全监督、故障诊断和预报，而不改变使用人员已经熟悉的操作程序和规则，因而可达到更好的安全监控与管理的效果。

本项目核心技术获中国轻工业联合会科学技术进步奖二等奖。 1、项目简介 本项目所指复杂装备主要为复杂动力机械装备及其关键零部件，如汽轮机、压缩机等。 本项目针对复杂装备制造企业技术准备时间长、效率低、制造过程模式自动化程度低、协调能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤岛现象等实际情况，研发了集数字化设计、制造和智能化监控管理为一体的设计制造管理系统。项目重点突破了复杂装备智能化制造过程和工艺参数优化、工艺工装设计自动化、数控机床生产的数字监控管理智能化、基于短距离无线通讯(Zigbee)技术的生产信息双向传输、自适应在线排产优化等关键技术，为研发设计制造集成管理系统提供了技术支撑。 2、创新要点 （1）将开放式装配建模技术应用于产品的研发中，创立了模型的 UML 表达方式、装配体特征、装配配合公差分析和系统的装配层次分析等，完成了产品的结构设计、零件与装配的联动设计、装配仿真分析，并建立了产品及其关键部件的数字样机。开放式装配建模方法更有效地指导产品由整体构思到样机设计的整个过程。 （2）提出了面向数字化预装配的分层干涉检测算法，该方法把干涉检测过程分为粗检测、半精检测、精确检测三层，通过逐层检测，大大加快了干涉检测的速度，提高了检测的精确度，有助于预装配中优化装配序列的快速生成。 （3）基于虚拟产品开发管理技术 VPDM，研究并解决了机械装备虚拟数字样机开发中的数据交叉、耦合和冗余问题； （4）基于工程知识和多视觉特征模型，提出了一种装配优化序列规划方法。利用直接装配关系图表达产品几何信息、设计信息、制造信息和装配信息等，通过产品特性和操作环境的评价因素，构建装配先后关系，从可行装配序列中选择最优装配序列，更好地帮助设计师完成装配设计并做出正确决定。缩短了产品研发时间，保证产品准时投放市场。 3、效益分析 目成果广泛应用于多家装备制造企业，其中 4 家企业利用该技术提高生产效率 20%~30%，按时交货率从 63％左右提高到 90％以上。近三年企业总计新增利润 6.1663 亿元，新增税收 3.3804 亿元，新增销售 28.058 亿元。减少了 80%以上的生产管理人员 4、推广情况（已推广企业） 本项目成果已在无锡透平叶片有限公司、无锡压缩机股份有限公司、江苏南方机电股份有限公司、无锡市安迈工程机械有限公司等生产企业得到成功应用。 授权专利： 1.数控机床刀具的在线管理方法 201010129780.1 2.车间加工设备群加工运行优化的方法 200910031198.9 3.数控机床监控方法 201110430626.2

本项目核心技术获中国轻工业联合会科学技术进步奖二等奖。 1、项目简介 本项目所指复杂装备主要为复杂动力机械装备及其关键零部件，如汽轮机、压缩机等。 本项目针对复杂装备制造企业技术准备时间长、效率低、制造过程模式自动化程度低、协调能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤岛现象等实际情况，研发了集数字化设计、制造和智能化监控管理为一体的设计制造管理系统。项目重点突破了复杂装备智能化制造过程和工艺参数优化、工艺工装设计自动化、数控机床生产的数字监控管理智能化、基于短距离无线通讯(Zigbee)技术的生产信息双向传输、自适应在线排产优化等关键技术，为研发设计制造集成管理系统提供了技术支撑。 2、创新要点 （1）将开放式装配建模技术应用于产品的研发中，创立了模型的 UML 表达方式、装配体特征、装配配合公差分析和系统的装配层次分析等，完成了产品的结构设计、零件与装配的联动设计、装配仿真分析，并建立了产品及其关键部件的数字样机。开放式装配建模方法更有效地指导产品由整体构思到样机设计的整个过程。 （2）提出了面向数字化预装配的分层干涉检测算法，该方法把干涉检测过程分为粗检测、半精检测、精确检测三层，通过逐层检测，大大加快了干涉检测的速度，提高了检测的精确度，有助于预装配中优化装配序列的快速生成。 （3）基于虚拟产品开发管理技术 VPDM，研究并解决了机械装备虚拟数字样机开发中的数据交叉、耦合和冗余问题； （4）基于工程知识和多视觉特征模型，提出了一种装配优化序列规划方法。利用直接装配关系图表达产品几何信息、设计信息、制造信息和装配信息等，通过产品特性和操作环境的评价因素，构建装配先后关系，从可行装配序列中选择最优装配序列，更好地帮助设计师完成装配设计并做出正确决定。缩短了产品研发时间，保证产品准时投放市场。 3、效益分析 目成果广泛应用于多家装备制造企业，其中 4 家企业利用该技术提高生产效率 20%~30%，按时交货率从 63％左右提高到 90％以上。近三年企业总计新增利润 6.1663 亿元，新增税收 3.3804 亿元，新增销售 28.058 亿元。减少了 80%以上的生产管理人员 4、推广情况（已推广企业） 本项目成果已在无锡透平叶片有限公司、无锡压缩机股份有限公司、江苏南方机电股份有限公司、无锡市安迈工程机械有限公司等生产企业得到成功应用。 授权专利： 1.数控机床刀具的在线管理方法 201010129780.1 2.车间加工设备群加工运行优化的方法 200910031198.9 3.数控机床监控方法 201110430626.2 

作为珍贵的文物和历史文化遗产，古建筑及古树名木受到各级政府的重点保护，定期勘查和分析文物古建筑及古树名木健康状况成为文物保护必不可少的重要环节。对园林古建筑及古树名木进行无损检测可直接为养护管理服务，也可为建立其健康档案提供依据，具有显著的社会和经济效益。 本项目研发成功具有自主知识产权的便携式林木应力波无损检测仪，开发了相应的断层成像软件；提出了结合物联网、应力波、微钻阻力、探地雷达等多种技术于一体的综合无损检测方案。项目组拥有美国产的 TRU 树木雷达探测仪、德国产的 PICUS 三维断层成像检测仪和 Resistgraph 微钻阻力仪、美国产的SOC710VP® 便携式高光谱成像光谱仪等先进林木检测仪器。能够对各种类型的古树名木、进口原木、城市行道树、文物古建筑木结构进行健康监测或质量分级。 该项目成果获得了 2015 年度浙江省科技进步二等奖。2015 年 3 月 17 日，中央电视台科教频道为本项目成果制作了 1 小时的专题节目。 技术指标： （1）基于物联网技术实现文物古建筑、古树名木养护等信息的远程智能监控与管理； （2）利用基于连续波阵面展开及曲线路径跟踪的图像反演算法，提高林木应力波断层成像精度； （3）基于近红外光谱的木材性能退化分析评估方法，准确分析木材的纤维素、木质素含量以及结晶度和聚合度； （4）建立雷达电磁波介电常数与木材含水量、纤维方向角之间的关系模型，准确分析古树名木内部结构及根系分布情况。 效益分析： 我国几百年甚至更久远的古典建筑及古树名木众多，极具保护价值。本项目的研究成果将为园林古建筑及古树名木保护发挥重要作用，提高信息化水平，降低人力成本，并产生良好的社会和经济效益。 应用情况： 本项目研究成果已在北京天安门管委会、浙江省林业厅、杭州天目山国家级自然保护区、无锡市园林局、扬州市园林局、杭州市园文局、杭州灵隐寺、丽水市林业局、湖州市林业局、余杭区林业局、上海建工集团、浙江德升木业有限公司等单位实际应用，成效显著。典型应用案例包括北京天安门朝房检测、北京宋庆龄故居检测、杭州天目山自然保护区古树名木健康检测、扬州瘦西湖公园古树检测、扬州个园及何园景区古树检测、无锡梅园古树检测、杭州城市行道树检测等文物保护项目。 授权专利： 基于单层线性网络的无线传感器网络数据验证方法 CN201010290813.0 基于应力波技术的木材无损检测系统 CN201120310446.6

智能制造（铣削）综合实训平台既可独立实训，也可以接通实物机电设备实现动作控制。本设备集成了智能制造执行系统（MES）、工业机器人控制系统、数控铣削控制系统、可编程控制器（PLC）、触摸屏（HMI）、场景系统、MES系统。通过机器人示教器、数控系统、PLC及电路控制虚拟场景中的设备。利用该设备可综合实训MES系统、工业机器人编程与操作、数控铣床编程与操作、触摸屏编程与控制、工业PLC的交互控制编程与调试。本设备还配备自定义I/O接线仿真功能模块，用户可自定义删除和连接I/O端口的接线设置，从而可以按自定义的I/O接线进行PLC程序编辑，拥有自主搭建场景功能。 该平台面向智能制造专业群可开展《工业机器人技术与应用》、《数控铣削加工实训》、《数控铣床系统参数调试》、《PLC基础应用》、《触摸屏组态控制》、《智能制造单元综合实训》等课程的教学、考核及相应的技能竞赛训练。

    myCobot人工智能套装是集视觉、定位抓取、自动分拣模块为一体的入门级人工智能套装。基于Linux系统，在ROS搭建1：1仿真模型，可通过开发软件实现机械臂的控制，简单易学，能够快速入门学习人工智能基础知识，启发创新思维，领悟开源创意文化。本套装扩展性好，开放性高，可以被用于多种用途。可易用专科院校的实训平台、机器人学科搭建、机器人实验室或个人学习与使用。 产品特性 大视觉识别算法 四种颜色木块、不同形状卡片任意选择，4种ID二维码识别学习二维和三维世界之间的投影关系，图像特征点带你学习图像分割、保存图片特征，深度学习yolov5算法，让你了解神经网络。 6种适配机械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和树莓派版本。 aruco码的检测、跟踪：摄像头精确定位与标定，并进行自动抓取。 颜色及图像识别：应用深度学习算法，用户可以利用机械臂完成定位抓取和自动分拣。   联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

智能机器人创新实验平台是由海天雄研发的以Cortex-A15高性能ARM芯片为上位机来控制机器人行为动作的平台，由上位机系统(ARM芯片)与下位机(51芯片)两大部分组成。该平台可根据不同的实验需求进行独立工作。 上位机（三星公司Cortex-A15的5260 ARM芯片）主要是运行控制机器人的Android应用程序，并且此系统也拥有丰富的外设，可以用来学习Android应用程序的开发以及ARM芯片的学习，可以作为整个嵌入式系统的教学平台使用。 下位机（AT89C51系列的芯片）主要是根据上位机发送的命令控制机器人的动作行为，此系统可以拥有一般51单片机的外设（LED、数码管、蜂鸣器等），可以独立使用，并且拥有大量的传感器，例如：舵机、超声波、直流电机、摄像头等。 智能机器人创新实验平台采用的是上位机控制，通过WiFi路由通道，根据下位机探测的环境因素判断情况回传给上位机以此智能控制。另外，可以在非控制情况下循迹运行。主要由四大块组成：上位机5260平台运行Android程序、WiFi路由模块、单片机与驱动模块以及机器人的感知与控制系统。