科研领域及方向        热能与动力工程 / 先进控制策略在热工过程自动控制方面的应用研究项目概况    本项目主要针对众多热电联产机组在实施自动控制时所存在的问题，采用先进的智能优化控制理论，研究能较好地解决热、电负荷优化控制问题的先进控制系统，具体包括：热电联产机组热电负荷协调优化控制；锅炉母管蒸汽压力的优化控制；机组主汽温度的优化控制等。主要特点 传统控制和现代控制在提高热工对象的控制品质上已作了大量的努力，但对于一些复杂对象的控制效果仍欠佳。本项目对人工免疫系统这一新的智能理论进行了研究，并与传统的PID控制、模糊控制、预测控制等方法相结合，将新的思想与传统及成熟的控制理论有机结合，应用于解决实际复杂热工过程的优化控制，以期取得良好控制效果。技术指标     着眼于热电厂母管制机组实现热、电负荷整体优化控制需要解决的的一些关键问题，针对现有控制系统的不足，研究更为有效的基于免疫算法、多Agent技术和预测控制方法等的智能优化控制系统。市场前景本项目研究成果对改善中小电厂锅炉燃烧自动控制的现状，提高其锅炉自动投入率和经济效益，以及节约能源都具有重要意义。此外，还将有力地促进人工免疫技术的发展及其在热工过程控制中的应用，并为类似分布式复杂系统的控制提供借鉴。

石油修井小修作业主要工作是起下油管及油管的上卸扣，而上卸扣所用的设备叫油管钳，俗称“拧扣机”。目前的作业设备存在的主要问题是： 1）由于偶尔发生井喷、断尾绳等事故，导致打伤人、咬断手指等安全事故；  2）长时间推拉油管钳、搬运卡瓦、接送甩出的油管等，劳动强度大； 3）需要有经验的操作工在井口操作，不易对缺口。 本课题所研究的智能化修井作业装置由自动化油管钳、固定卡瓦、机械手、液控系统、机架等部分组成。固定卡瓦固定在井口防喷器上；自动化油管钳安装在机架上，可以自由前进、后退移动；油管钳及背钳由液压马达驱动，所有的夹紧、移动、旋扣等工作均由气动、液压驱动。整套装置在搬家时放在车辆上（随车吊），到达井场后只需要将夹紧机构和机架（含油管钳）安装在井口防喷器上，连接油管即可。适用于所有井口的修井作业。该装置目前已经获得多项专利，达到国际先进水平，具有如下优点： 1）人工在井口操作的安全问题； 2）自动上卸扣，对缺口问题； 3）人工搬运卡瓦的高体力劳动强度问题； 4）人工接送、扶正油管、对中丝扣问题； 5）降低劳动强度、操作安全，节省劳动力，降低成本； 6）实现井口环保修井作业。

该成果主要研究了大倾角 “ 三软 ” 易燃厚煤层综放面自燃规律、基于指标气体的预测预报技术、大倾角 “ 三软 ” 易燃厚煤层综放面综合防灭火技术。并制定宝鸡秦源煤业有限公司火灾事故应急救援预案、火区综合治理技术。项目于 2008 年由陕西省科学技术厅组织的鉴定，鉴定委员会一致同意通过技术鉴定。认为该项目在大倾角 “ 三软 ” 易燃厚煤层综放面防灭火技术研究方面达到国际先进水平。

该成果 2016 年获中国机械工业科学技术一等奖。所研发的水泵水力模型通过工程应用，形成了具有完全自主知识产权的特大型水泵设计、制造、安装、运行关键技术，提升了特大型水泵装备水平。特大型水泵在我国的调水工程和排水工程中发挥着重大的作用。鉴定意见认为综合技术指标达到国际先进水平。

本项目针对我国优势传统白酒技术水平提升，运用现代生物技术和风味化学技术，通过风味物提取、分馏等样品预处理技术集成创新，结合 GC-MS 技术，建立了复杂基质中极微量化合物定性与定量技术体系；通过 GC-O 定性、GC-MS 确认、风味重组等关键技术研究，建立了我国白酒中特征风味化合物研究的共性关键技术平台；通过白酒分子微生态分析、微生物定量分析与代谢物检测等关键技术问题的研究，建立了我国白酒中风味导向微生物关键技术平台。 创新要点 建立白酒中极微量成分定性定量和 GC-O/GC-MS 研究特征风味物质的技术；风味定向，开发一批白酒中重要风味物质产生微生物。 

1. 痛点问题 工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，但是这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，通常的数字水印采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。此外，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。 2. 解决方案 工业物联网数据是工业大数据规模迅速扩张的主要来源。各类物联网传感器以极高的频率采集其所在设备的工作状态数据，通常为一系列包含数据产生时间戳（Timestamp）和采集数据（Data）形式为(Timestamp, Data) 的元组序列，称为时间序列。工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。 数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，包括但不限于：数据加密、用户权限划分等等。但是，这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。此外，数字水印通常采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。 本项目针对常见的水印失效场景进行了分析，提出了能够有效提示水印鲁棒性的技术，更好的确保数据安全的管理能力。 3.合作需求 在全国范围内工业互联网/工业大数据相关领域寻求应用场景，希望能与能源/装备制造行业的大中型企业开展这方面的合作研究和落地实施；并针对上述企业开展包括二次开发在内的各类实际应用，助力企业降本增效、转型升级。

产品详细介绍 机械臂运动算法STEAM主题课程 项目背景 随着工业 4.0 科技革命的到来，工业机器人已成为工业化程度的重要标志。机械臂是最为典型也是最早出现的工业机器人，它可以代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，提高生产效率的同时避免人身事故的发生。机械臂课程的学习可以培养学生将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 在本项目中，学生可借助机械臂运动算法套件与人工智能与编程教学系统，了解关节机械臂和伸缩机械臂的原理及特点，搭建不同类型机械臂并通过编程实现智能控制。 课程性质 这是一门以项目式教学开展的跨学科课程，以基于建构主义理论的 5E 教学模式作为指导，结合了 中小学信息技术课程标准与编程教学特色。 课程目标 1.知识与技能 ⚫  了解机械臂的类型及其在现实生活中的应用。 ⚫  掌握关节机械臂和伸缩机械臂的结构特点，设计并制作相应模型。 ⚫  学习图形化编程或 C++代码编程的基础知识，使模型完成实际任务。 ⚫  掌握机械臂运动算法的设计、编写及调试。 2.过程与方法 ⚫  通过观察、查阅相关资料等活动，培养对信息的有效性、客观性做出判断的意识，发展分析概括能力。 ⚫  通过机械臂模型的搭建和编程，发展编程思维和工程思维能力。 ⚫  在完成模型设计和算法设计过程中，提高分析问题和解决问题能力，养成自学能力。 3.情感态度与价值观 ⚫  了解机械臂在日常生活中的实际应用，萌发将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 ⚫  养成实事求是，尊重自然规律的科学态度。 ⚫  关注科学技术对社会发展、自然环境及人类生活的影响。

一、产品概述       本设备以工业机器人与机器视觉为核心，将机械、气动、运动控制、变频调速、编码器技术、PLC控制技术有机地进行整合，结构模块化，便于组合，实现对高速传输线上的不同物料进行快速的检测、组装。为了方便实训教学，系统进行了专门的设计，可以完成各类机器人单项训练和综合性项目训练，可完成各类机器人单项训练和综合性项目训练。可以进行六轴机器人示教、定位、抓取、装配等训练，        包含六自由度工业机器人、智能视觉检测系统、PLC控制系统及一套供料、输送、装配、仓储机构，可以实现对高速传输的工件进行分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。该平台各组件均安装在型材桌面上，机械结构、电气控制回路、执行机构相对独立，采用工业标准件设计。通过此平台可以进行机械组装、电气线路设计与接线、PLC编程与调试、智能视觉流程编辑、工业机器人编程与调试应用等多方面训练，适合职业院校、技工学校自动化类相关专业《工业机器人与控制技术》、《自动化技术》等课程的实训教学，适合自动化技术人员进行工程训练及技能比赛。二、技术性能1、输入电源：单相三线～220V±10% 50Hz2、工作环境：温度-10℃～+40℃  相对湿度≤85%（25℃）  海拔＜4000m3、装置容量：＜1.5kVA4、实训平台尺寸：2200mm×1200mm×1500mm5、安全保护：具有漏电保护，安全符合国家标准三、设备结构与组成      该实训平台由ABB IRB120-3型六自由度工业机器人系统、海康智能视觉检测系统、可编程控制器（PLC）系统、四工位供料单元、环形输送单元、工件存储盒供料单元、工件组装单元、仓库单元、废品回收桶、各类工件、型材实训桌、型材电脑桌等组成。 1、工业机器人本体： ABB IBR120/3六自由度工业机器人本体；最大负载≥3 kg； 最大臂展半径≥580mm； 轴数：≥6轴；位置重复精度：≦0.01mm； 防护等级： ≥IP30； 轴运动范围： （1）1轴：≥±165°  （2）2轴：≥±110° （3）3轴：≥+70°至 -110° （4）4轴：≥±160° （5）5轴：≥±120° （6）6轴：≥±400° 机器人本体重量：≤25kg； 最大噪音：≤70dB(A)。 2、工业机器人控制器： （1）紧凑型工业机器人控制柜，与配套的工业机器人本体配套； （2）控制硬件：多处理器系统大容量闪存、 UPS 备份电源（≥20S）； （3）控制软件：软件出厂预装； （4）额定功率：≥3KVA(变压器容量)； （5）电源输入：200V/230V 50-60Hz （6）尺寸：710*449*442mm （7）重量：30kg （8）防护等级：IP20 3.FlexPendant示教器 （1）重量：1kg （2）支持：彩色触摸屏、操纵杆，紧急停、支持惯用左/右手切换，支持U盘、热插拔、恢复程序，支持USB储存器，带时间标记登录，支持远程服务。 4、海康智能视觉检测系统   主要是配合工业机器人做智能检测工件角度缺陷及自动对位等以及工业机器人视觉学习开发使用；工业相机，要求如下：像素：≥130W像素； 分辨率：≥1280×960； 像素尺寸：≥3.75μm× 3.75μm； 光谱：彩色； 支持自定义AOI，降低分辨率、f≥16mm F1.4：12毫米工业镜头，百万像素相机； 配套同轴光源，光源大小≥80mm×80mm；准环形光源，直径≥70mm，照射角度≥90度，带模拟控制器；配套同轴光源及光源控制器：发光窗口≥50mm*50mm含调光控制电源；机器视觉兼视觉开发环境。5、西门子可编程控制器单元     配备西门子S7-1200可编程控制器，自带以太网通讯模块、数字量扩展模块控制机器人、电机、气缸等执行机构动作，处理各单元检测信号，管理工作流程、数据传输等任务。   6、四工位供料单元     由移动井式料库、推料气缸、无杆气缸和光电传感器组成，安装在型材实训桌上，用于将工件库中的工件依次推出到环形输送线。提供不同颜色的标准工件，杂色叠加等不合格工件。多工位的供料设计，使得供料方式多样化，可以进行单一的上料，也可以进行不同颜色的组合上料，以及对上料速 度进行控制，实现上料形式的多样化。7、环形柔性输送单元      包含一套交流调速系统，由三菱D720变频器、三相交流电机、环形板链（传送带）、光纤传感器等组成，安装在型材实训桌上，用于传输工件。8、工件存储盒供料单元      包含一套步进电机推杆、DM556步进驱动、料盒存储槽等组成，安装在型材实训桌上，当一个工件存储盒被取走会自动退出下一个工件存储盒，用于工件存储盒自动供料。9、工件组装单元      由工件存储盒托盘及型材立柱组成，安装在型材实训桌上，用于装配工件。工件盒内设有4个工件槽用于放置工件，机器人可以根据不同配方按照上位机设定颜色进行放置工件。10、仓库单元      由工件存储盒托盘及型材立柱组成，安装在型材实训桌上，机器人用于放置装配完的组件进行堆垛，也可以通过机器人对装配完成的组件进行拆垛。11、废品回收桶      安装在型材实训桌左后侧，用于机器人自动放置被检测出来的无用工件或不合格品。 四、实训项目1. 机器视觉系统的原理、使用和调试2. 六轴工业机器人系统的原理、使用和调试3. 六轴工业机器人坐标系统和机器视觉坐标系统标定及相互转换4. 工业机器人与机器视觉系统综合应用的安装与调试5. 机器视觉系统模板设置、编程与调试6. 通过示教单元手动调试工业机器人7. 通过示教单元设置、修改各控制点坐标8. 通过示教单元编写、修改工业机器人程序9. 机器人追踪坐标整定10. 工业机器人系统的软件二次开发编程  11.智能视觉图像输入编辑与调试12.智能视觉结果给出编辑与调试13.智能视觉颜色比对测量14.智能视觉编号比对测量15.智能视觉尺寸比对测量16.智能视觉角度测量17.智能视觉系统与工业机器人综合应用18.PLC程序编程与调试19.智能视觉系统与工业机器人综合应用

项目简介： 针对设备如何正确理解人类的逻辑和时序知识，并将获得的知识便捷的转换为当前计算机体系的执行代码的问题，设计了用于智能应用的SOC芯片。此芯片由当前通用微处理器和相应的固件构成，固件由操作系统、类似人脑树突学习和推理的新型思维模型和通用通信模块构成，SOC系列芯片可以解决认知人类逻辑、时序思维的问题，具备了一定的认知智能。系列芯片可分无带代码编程的控制芯片，无代码编程的总线与网络通信芯片，低代码编程的运动控制芯片，制造业核心控制设备本质安全芯片等几个系列的芯片。 技术的创造性与先进性、创新要点： 01）、提出了类人思维计算理论方法 02）、有别于冯诺曼和哈弗结构的计算机运行架构  a、传统的计算机程序由程序员完成，新的框架和机制要求计算机 程序由使用者经过简单培训便可完成，改变了目前程开发模 式。  b、应用开发过程可直接认知和理解以人类思维描述的开发目标 几乎无需编写代码，与现有单片机、PLC等开发模式完全不同， 具备了认知人类知识和经验的高等级人工智能功。 c、与现有的开发模式和开发工具相比，对开发人员专业技能要求大大降低，应用开发效率极大提高。 03）、以人类思维的视角而非二进制运算的模式进行计算机数据的处理。 获奖情况： 获2016年山东省科技进步一等奖