本发明公开了一种适用于 SMD 可扩展智能仓储系统的控制方 法，包括能实现多个 SMD 料盘同时存入、取出的功能；具有 RFID 读 写器及条码扫描双重管理识别系统，实现料盘的识别、扫描、信息录 入；全自动化管理、存取料，库存信息自动化收集，有效降低库存管 理的成本；提供存储量大、密闭性好、存储环境优良的存储空间；扩 展性较强，每单元由多个料盘架组成，每单元都具有扩展接口，以便 扩充仓库规模。通过本发明，能够高效率地实现 SMD 料盘的智能化存 储和管理，极大地节约人力、物力成本。

本项目以选矿过程增产、节能、降耗和减少污染为目标，实现了三项工艺控制技术创新，构建了一个信息化网络控制平台，主要内容如下：1）首次实现了基于在线粒度检测的球磨机粒度闭环控制。采用多变量解耦控制结合专家控制的方法，使磨矿粒度稳定在±2%范围内。而传统的通过控制浓度间接控制粒度的工艺方法，粒度波动范围可达±10%，显著提高了粒度控制效果。2）通过自寻优算法，实现磨机负荷的最佳控制。自系统2001年投入运行起，经过不断调整，3年中设备台时产量每年提高8%以上，吨矿耗电量、耗水量和钢球消耗量共降低8%以上，抛尾量共降低4%以上。3）采用模糊控制技术和变频技术，实现了高压大功率破碎机负荷优化，及多段破碎负荷平衡控制。平均节能7%以上，降低备件消耗6%以上。4）构建了一个信息化网络控制平台，实现了跨多个生产车间、跨不同系列集散控制系统、跨多期自动化工程的网络化系统的信息集成。

"该成果获2017年度国家技术发明奖二等奖（通用项目）。(1)创立了快速道路交通安全状态辨识事故风险预警方法体系。 (2)提出了事故前兆的快速道路交通安全分析与多目标优化设计方法。 (3)研发了基于速度引导的快速道路交通安全主动调控技术。 建立了快速道路交通事故前兆特征的表征与识别方法，系统解析了交通事故风险形成机理及演变规率，提出了快速道路交通安全状态类归与主动辨识技术，构造了快速边路交通审故风险主动预警技术。提出了事故前兆特征的快速道路交通安全分析技术，研制了事故前兆特征的交通事故风险分析与优化设计软件，研发了快速边路出入交通冲突仿真快速提取技术，提出了综合考虑效率、安全、环境和能耗的快速道路典型节点交通设计多目标协同优化技术。某于交通安全影响系数构建了常用车速管控设施综合优化技术，提出了不利天气条件下快速道路限速值优化设计技术，构建了面向安全增强、效率提升和多目标协同优化的可变限速控制和系统搭建技术。 "

本项目科技成果可以有效解决大跨度或多高层民用、商用或工业用途筑结构物中的振动问题，振动类型可以是由地震和风等环境荷载诱发的结构振动，也可以是由电机和旋转机械等工业设备引起的建筑物振动反应。科研项目“多高层建筑地震反应的消能与控制”系国家重点科技项目（攻关）计划专题，课题编号 101-9914006-3，由国家计委下达。本项目是在日本、美国和新西兰等地震多发国家近十年来广泛关注的技术，随着经济的发展在我国也备受重视。其基本思想是使被设计的建筑物在使用期间符合基于三个水准即“小震不坏，中震可修，大震不倒”的抗震设防目标的要求，实质是强调满足生命安全和损坏控制这样两个设计目标，但是解决的手段依靠的是包括消能减震技术在内结构控制技术。本项目的研究内容以被动控制技术为主，开发了包括挤压型铅合金阻尼器和弯剪型铅合金阻尼器在内的各种工程实用的阻尼器。项目研究成果 2007 年获华夏建设科学技术一等奖（建设部，获奖年度为 2006 年），其中的弯剪型铅合金阻尼器获国家发明专利。

本项目科技成果可以有效解决大跨度或多高层民用、商用或工业用途筑结构物中的振动问题，振动类型可以是由地震和风等环境荷载诱发的结构振动，也可以是由电机和旋转机械等工业设备引起的建筑物振动反应。 科研项目“多高层建筑地震反应的消能与控制”系国家重点科技项目（攻关）计划专题，课题编号101-9914006-3，由国家计委下达。本项目是在日本、美国和新西兰等地震多发国家近十年来广泛关注的技术，随着经济的发展在我国也备受重视。其基本思想是使被设计的建筑物在使用期间符合基于三个水准即“小震不坏，中震可修，大震不倒”的抗震设防目标的要求，实质是强调满足生命安全和损坏控制这样两个设计目标，但是解决的手段依靠的是包括消能减震技术在内结构控制技术。 本项目的研究内容以被动控制技术为主，开发了包括挤压型铅合金阻尼器和弯剪型铅合金阻尼器在内的各种工程实用的阻尼器。项目研究成果2007年获华夏建设科学技术一等奖（建设部，获奖年度为2006年），其中的弯剪型铅合金阻尼器获国家发明专利。

本课题组开发了用计算机采样的智能型气道稳流试验台，结合运用现代气道结构优化理论和涡流叶片高度可变装置，实现气道参数化设计，对内燃机进气过程进行分析及优化，提高内燃机气缸盖产品性能和质量。开发了性价比高的内燃机工作过程测量分析系统，结合运用内燃机新型燃烧模型与燃烧分析软件对内燃机的燃烧过程进行分析及优化，促进内燃机的设计研制和生产开发，完善内燃机整机性能。在传统柴油机燃烧模型的基础上，建立了基于湍流火焰面分形理论的内燃机现象学准维燃烧模型，应用于一台双燃料发动机。项目荣获中国机械工业科学技术三等奖。

本发明公开了一种激光光源的传输腔室内的温控与净化控制系 统，包括：设置在光路传输通道的模块腔体之前的二级调压阀，用于 调节待进入模块腔体的通道中的气体压力；设置在光路传输通道的气 体净化装置和模块腔体之间的毛细管，用于保证光路传输腔室气压与 外界气压有微正压；以及设置在光路传输通道的模块腔体之后的节流 阀，且每个模块腔体之后对应设置一个所述的节流阀，用于调节各模 块腔室与环境大气压的压差。本发明还公开了相应的温控与净化控制 方法。本发明的装置和方法通过控制腔体与外界的压差恒定，同时通 过加热器和热交

变桨距、大容量是风力机组的发展趋势，国外风机的主力机型向2MW以上发展，机组大多采用三个独立的电控调桨机构，通过三组变速电机和减速箱对桨叶分别进行控制，为了捕获最大风能、平缓风轮力矩波动和消除风力机的不平衡载荷，本项目研究了大型风电机组异步变桨控制系统，异步变桨可以消弱气动不平衡，减小机组振动，提高风能利用率，提高风电电能质量和延长机组寿命。 本项目提出了基于前馈模糊与Fuzzy-PID相结合的统一桨距角给定技术，提出了基于电功率观测叶片应力的独立变桨技术，通过独立变桨直接控制叶片上气动力产生的摆振力矩，不仅直接平缓了风轮力矩的波动，还间接减少了叶片上载荷的波动、轮毂的偏航力矩波动和俯仰力矩波动，大大改善了风力机的功率输出、疲劳、振动、动力稳定性等性能。 以上成果发表在国内外重要期刊上，如Lecture Notes in Electrical Engineering，电机工程学报等，申请授权了多个发明专利和软件著作权。在上述大型风电机组异步变桨控制技术研究的基础上，基于永磁同步电机、全数字驱动器及超级电容架构，本课题组自主开发了风机三个桨叶可以独立高可靠控制的2MW风机机组异步电动变桨系统，已完成实验室测试

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。