本发明公开一种基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人及其控制方法，通过姿态传感器分别获取人体手臂的各个姿态信息，并输入至控制器，人体手臂发力通过摇杆作用于六维力传感器上，六维力传感器输入相应信号至控制器，控制器将获取到的姿态参数以及力觉参数，通过建立的意图识别模型解算，并控制康复训练机器人做出相应动作，对康复训练机器人实现控制，以实现微弱主动力下的辅助主动训练。

简介内容文字控制在150-300字，主要说明成果的特点和技术创新点，应用领域（可以包括：主要技术、经济性能指标，成熟程度，应用前景，投资规模，希望的合作方式、获得的荣誉或专利情况等内容）“自来水生产过程控制关键技术研究与自动化、信息化示范工程建设”项目通过对制水生产流程的关键性工艺流程的研究，针对整个工艺流程大时滞、大惯性和非线性的特点，在原有检测和控制设备的基础上，通过建立与实际工艺和设施相应吻合的系统数学模型，改进控制算法，开发臭氧投加，加矾和加氯系统的智能化自动控制系统，并进行大系统整合、优化，实现对自来水厂整个工艺流程的自动控制，进而提高和稳定出厂自来水的水质，并实现节能降耗。该成果已经在南京城北水厂、北河口水厂、苏州相城水厂得到广泛应用。  ①平流池出水实际浊度值与设定浊度值的偏差在95%以上时间内应小于等于±1NTU（目前南京市自来水公司浊度内控标准允差±2NTU ）； ②出厂自来水余氯在95%以上时间内控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自来水公司出厂自来水余氯内控范围为0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均节约矾耗≥8%； ④（相比目前）年均节省氯气投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均节省电耗≥5%； ⑥（相比目前）年均节约反冲洗水量≥10%； ⑦从自来水总公司调度控制中心，可实现对城北水厂一泵房（取原水）、二泵房（输出自来水）远程监视和远程调度。获得4项发明专利授权，5项软件著作权授权 1.基于废水排放比例采样时刻低比例系数的确定方法 专利号：ZL201110280585.3 2.在线采集水质数据有效性的诊断方法             专利号：ZL200910185421.5 3.一种水厂臭氧接触池进水流量的在线测量方法     专利号：ZL200910233689.14.基于RFID 的记忆式废水留样装置                专利号：ZL201120354013.0   ① 平流池出水实际浊度值与设定浊度值的偏差 在 95% 以上时间内应小于等于± 1NTU （目前南京市自来水公司浊度内控标准允差± 2NTU ）； ②出厂自来水余氯在95%以上时间内控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自来水公司出厂自来水余氯内控范围为0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均节约矾耗≥8%； ④（相比目前）年均节省氯气投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均节省电耗≥5%； ⑥（相比目前）年均节约反冲洗水量≥10%； ⑦从自来水总公司调度控制中心，可实现对城北水厂一泵房（取原水）、二泵房（输出自来水）远程监视和远程调度。获得4项发明专利授权，5项软件著作权授权 1.基于废水排放比例采样时刻低比例系数的确定方法 专利号：ZL201110280585.3 2.在线采集水质数据有效性的诊断方法             专利号：ZL200910185421.5 3.一种水厂臭氧接触池进水流量的在线测量方法     专利号：ZL200910233689.14.基于RFID 的记忆式废水留样装置                专利号：ZL201120354013.0

本发明公开了一种三相四开关感应电动机变频调速系统的预测控制方法，包括：A、通过感应电机驱动系统中电流传感器、电压传感器和速度传感器分别测出三相电流、两个直流侧电容电压和电机转速；B、通过测量的直流电容电压计算出四种开关组合(00,01,11,10)对应的电压矢量；C、根据测量的相电流和转速估算感应电机的定子、转子磁链；D、预测四个电压矢量对应定子磁链的绝对值、预测转矩和预测直流电压；E、计算四个电压矢量代价函数：预测

作为一种新型分布式驱动方式，轮毂电机驱动技术颠覆了汽车传动产业，使得轮毂电机驱动成为纯电动汽车领域的一个重要研究方向。与传统集中式驱动汽车相比，轮毂电机分布式驱动电动汽车具有传动效率高、车内空间布置灵活、轴荷分布合理、驱动/制动系统独立可控、底盘结构简化、行驶稳定性强、车辆噪声低、再生制动回收率高等特点。轮毂电机驱动电动汽车能够体现出节能、安全、环保的汽车设计理念，代表着未来电动汽车发展的重要方向。  

一、研发背景 我国是有色及稀散金属资源大国，产量更是在全球具有绝对控制地位。稀散有色金属矿的开发利用给我国带来巨大的经济效益，与此同时也带来了严重的环境重金属污染。稀散有色金属矿经开采、选、冶加工后，会遗留下大量的尾矿、冶炼渣和各种尘泥。从环保和安全上来说，稀散多金属采选冶废弃物是重大的污染源和危险源，控制固体废弃物污染特别是矿业固体废弃物成为中国环境保护领域的重要问题之一。 二、技术内容 （1）新型深部充填减量化技术。开发一种价格低廉、材料来源广泛且固化重金属效果优良的地下采矿胶结充填料，能够降低充填采矿成本，并可以安全处置危险废物；（2）尾矿库微生物原位成矿修复技术。利用微生物（硫酸盐还原菌、寡营养铁还原菌）控制环境中 Fe3+ 浓度、降低环境电位、降低环境中游离镉、锑等重金属离子，实现现役尾矿库的微生物生态修复。（3）五层覆盖强还原原位成矿修复技术。基于矿物学--生物地球化学协同作用，开发已闭库或无主尾矿库的重度污染区的五层（无污染客土层、膨润土密封层、有机质深度还原密封层、含高风险稀散多金属及砷和重金属尾矿生物法控制污染主反应层、原始尾矿层）覆盖强还原稳定成矿修复技术。 三、作用原理 针对我国含稀散多金属硫化矿采选冶废物易引起氧化淋溶、存在溃坝风险和对周边及重大流域构成的严重环境威胁等问题，首先研究采选冶废物处置环境风险评估方法，建立稀散多金属采选冶废物处理处置污染控制技术评估方法；利用冶炼废渣及尾矿库内堆存尾矿，研发新型膏体充填减量化、资源化技术；针对现役尾矿库，利用硫酸盐还原菌及寡营养铁还原菌研发尾矿微生物原位成矿修复技术；针对已闭库及无主尾矿库，基于矿物学--生物地球化学协同作用，研发重度污染区的五层覆盖强还原稳定原位成矿修复技术；组合应用上述技术，在典型稀散多金属采选冶集中区开展技术示范；最终形成“基于风险控制的稀散多金属采选冶废物减量化、资源化处理处置与污染控制方案和环境管理导则”，为我国稀散金属多金属污染防控和环境管理提供技术支撑。

电力变压器是电力系统的核心设备之一，承担着电能传输、变换等重要职能。随着先进传感和信息融合技术的发展，将其应用于电力变压器运行状态的实时监测、评估诊断与在线预警，实现电力变压器的智能化是智能电网建设的重要组成部分。 本成果围绕“基于多信息融合的电力变压器智能化关键技术研究与应用”问题，深入研究了变压器关键状态劣化故障的发生机理与特征信号的传播规律，发明了适用于电力变压器状态信息探测的多种新型传感装置，研制了变压器状态信息监测智能组件（IED）、变压器冷却智能控制单元及充氮灭火等装置，开发了集智能监测与传输、智能评估与诊断、智能决策与调控的变压器智能化监控系统，并进行了推广应用。 授权发明专利11项，实用新型15项；发表SCI/EI论文35篇；本项目可有效实现电力变压器的智能化监控，提高变压器面对未来智能电网复杂工况的应对能力，支撑河北省输变电装备产品升级和产业发展；获2016年河北省科技进步一等奖。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： 　　（1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 　　（2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 　　（3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 　　（4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 　　本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。