系统研究了换热器衬环、高压组合电器壳体等管件高性能柔性制造工艺原理及工装夹具装置；发展了装夹板式换热器压板后成形无缝金属衬环的工艺方法，以及同时成形装夹板式换热器压板后同时塑性成形两端法兰的柔性整体成形制造方法；构建了高压组合电器壳体支管及法兰一体化塑性成形工艺方法，以及工艺路径及工具头结构的优化确定方法。 

机器人打印3D工作站六轴关节机器人，数字化焊接电源，推拉丝焊枪与防碰撞装置、3D离线编程软件、铣削减材系统、移动式煌接除尘器、3D柔性连接平台、控制系统、防碰撞焊枪、移动烟尘净化器、安全围栏等组成一套智能3D增材制作机器人打印工作站，可广泛用于有色金属的3D成型打印及工艺试验。满足教学需求，方便实际应用的高配置型机器人3D接工作站。本工作站按照企业应用要求:标准模快化设计，通过学习机器人工作站结构，配置选型、控制原理，PLC控制原理与编程，以及系统之间的通讯、3D打印工艺分析、工艺评定，工装设计原则、机器人外部轴的添加与联动。安全防护、1/0通讯、程序数据、程序编写、硬件连接、通讯方式设定。掌握机器人编程操作、M参数设定、工装设计基础、变位机选型与通讯。适合中高职、本科院校自动化、焊接及材料成型类相关专业《金属3D打印技术》、《工业机器人与控制技术》、《焊接自动化技术》《自动化技术》《金属3D打印技术》等课程的实训教学，提供机器人的编程、维护、焊接工艺的编制、工作站的项目设计及项目管理全方位实训与工艺试验论证。使用KRL结构模式设置可快速编写打印程序。将零件的三维模型输入到计算机3D打印制造软件中，由软件通过几何层面的分析，确定增材制造的策略，数模分层切片，多种加工策略，包括增材和减材制造的交善时机，并生成多种加策路和加工代码。

一、所属类别 基础、教学科研类实验设备类；实习实训设备及配套等。 二、相关专利技术 CN202010106007.7    履带车底盘、全地形履带车及全地形行走方法 CN202011613628.0    机器人运动控制方法、装置、控制器及存储介质 CN202111261356.7    双足机器人的运动轨迹规划方法、装置、设备及介质 CN202110232263.5    开关机的控制电路及方法 CN202110232355.3    机器人动作模仿方法、装置、设备及存储介质 CN202011501534.4    一种舵机的补偿控制方法及舵机补偿电路 CN202110574796.1    机器人的偏差信息确定方法、装置、处理设备及介质 CN202011644180.9    机器人抗扰动控制方法、装置、电子设备及存储介质 CN202110311455.5    双足机器人控制方法、装置以及双足机器人 CN202011611800.9    质心轨迹的获取方法、装置、机器人及存储介质 三、基本情况 （一）应用对象 应用于机械类、自动化类、电子信息类、计算机类等相关专业人才培养，适用场景包括实验实训、教学科研及竞赛等，方案以人才培养为目标和课程建设为核心，基于机器人载体，提升人工智能与机器人技术教学科研水平。 （二）核心优势 核心产品为双足人形机器人，该系列机器人获得“小型双足人形机器人步态算法”创新纪录，“高韧性强扭矩复合材料舵机”打破国外技术封锁，核心零部件实现国产化。 其中Aelos小型双足机器人载STM32、Raspberry Pi-4B双运算系统，支持二次深度开发，支持多语言开发环境，满足高校对于编程开发、人工智能应用学习等需求，助力高校在机器人系统结构、步态规划、运动控制、算法开发、场景应用等方面的实践学习。 Aelos小型双足机器人 Roban中型双足机器人基于ROS应用平台，搭载深度摄像头，嵌入V-SLAM视觉算法，可以通过导航技术进行建图，实现自主路径规划和步态规划，涉及运动控制、计算机视觉、图像处理、运动规划等多领域课程，能够较好地满足相关专业实验实训、研究开发、参加竞赛等需求。 Roban中型双足机器人 （三）商业模式 公司与高校在复合型人才培养、专业建设、课程建设、科研合作、师资培训、实训室搭建等方面开展深入合作，相关产品被用于各类学校的实际教学、实践、实训。推广路径通过各类研讨会、展会、大赛和专业渠道商进行拓展。 四、推广情况 （一）应用案例 1.清华大学 与清华大学电子系合作共建《智能机器人设计实践》专业限选课，基于人形机器人载体，学习机器人结构原理，图像识别，路径规划，AI芯片等内容。合作入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 2.哈尔滨工业大学 与哈工大开展人才联合培养全面合作，双方在开发校企联合课程、共建联合实验室、共建校外实习实践基地、共同筹办BOTEC智能机器人技术挑战赛等方面进行合作，并入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 3.南方科技大学 与南科大机器人研究院共建的机器人联合研究中心，在机器人关键核心技术攻关、专业课程建设、人才联合培养等领域开展合作。双方共建的基地被广东省教育厅认定为广东省联合培养研究生示范基地。 （二）应用成效 解决了高校人工智能机器人方向的实验实训、教学科研、参加竞赛等需求，有助于打造高水平、专业化的实践科研条件。年均支撑高校开展教学科研项目不少于1项，科技竞赛不少于2项，协助申报产学合作协同育人项目等。 （三）推广计划 高校新增人工智能等新专业成为热门，传统工科专业也面临课程改革要求，因此，通过开展智能机器人设备的应用与实践，推动相关专业人才的培养与发展，已是大势所趋。推广模式包括课程案例展示、以赛促教、举办研讨会等。

针对炼铁高炉、炼钢转炉、连铸中间包、钢水包、鱼雷罐车等高温冶金容器及加热炉、高温管道等热力系统设备的共同结构和负荷特点，综合利用计算机仿真和现代电测及激光测试分析技术，开展其在生产过程中的热行为、变形行为及强度行为的内部机理和外在表现的基础理论研究，形成了金属——耐材高温复合结构热——机械耦合行为的根系方法和设计理论，并成功地应用于300吨钢包裂纹生成分析及改制设计，转炉延寿技术及工艺确定、高炉下降煤管的塌落事故评估和治理以及转炉等高温结构的设计和行为控制等方面。其中300吨钢包裂纹生成分析及改制研究工作明确了原有进口大型钢包裂纹的生成机理以及改制研究工作明确了原有进口大型钢包裂纹的生成机理及防治方法，并首次奖圆弧底和整体小耳轴应用于大型钢包，使新钢包的各处应力分布较为均匀，应力水平降低，最大应力较原有钢包下降约40%，各种最大应力均避开了焊缝位置，焊缝和水口附近的应力水平下降了60～70%。其结果使钢包的机械强度指标较原有钢包有了很大改进，特别使焊缝和水口附近改善明显。在提高钢包使用寿命、降低包重、减少维修费用等方面取得了令人满意的效果，并彻底替代了原有进口钢包，取得了巨大的经济和社会效益，该项成果现已在宝钢全面推广。

（专利号：ZL 201510007741.7） 简介：本发明公开了一种线锯绕制电极电解‑机械微细切割加工方法，属于特种加工技术领域。该方法利用两股截面为圆形的电镀金刚石线锯相互扭绞在一起制作成电极；该电极利用其凹凸结构以及高速自旋特性能有效地改善间隙内流场状态，使新的电化学反应离子及时补充到加工区；利用电镀金刚石线锯刮除电解产物和电解作用产生的钝化膜，能够大幅提高加工质量、加工效率；利用绞合线形成的很多凹槽，加工过程中磨损的金刚石颗粒进入凹槽中，这样在凹槽部分储存着很多磨粒，可以提供更多的人造金刚石用于磨削，从而改善了排屑性能，提高了磨削性能、切削效率和切削质量。

项目简介 化工设备及化工设备是在高温、高压及腐蚀环境下工作的机械设备，其零部件的安全可靠工作是整个生产装置的安全运行的基本保障。化工机械零部件的脆性破坏，对化工装置的安全生产危害性极大。它无先兆、容易引起重大事故。我们采用数值分析方法，对化工设备常用零部件的受力情况进行分析计算，运用金相分析及扫描电镜等手段对零部件断口的组织特征及微观形貌进行分析；采用化学分析方法及微区能谱分析方法对断口物质成分进行分析；采用断裂力学分析方法根据断口的形成过程对零部件的破坏进行断裂力学参量分析。应用情况 运用以上方法及手段，对武汉石油化工厂聚丙烯装置活化剂管道连接螺栓的突然破坏、原油加热装置热电偶管的突然破坏及催化装置浮头式换热器小浮头连接螺栓的突然破坏进行了失效分析，找出了导致零部件发生脆性突然破坏的原因，为采取有效措施防止此类破坏提供了参考依据，为整套装置的安全运行起到了一定的保障作用。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

提出了复杂摩擦学，动力学系统的系统工程新思想，并用于旋转机械的轴承――转子系统摩擦学、动力学设计，这与传统的摩擦学分别对各摩擦副独立的进行设计有较大区别。在理论分析及计算软件方面：在研究所历年工作的基础上进行全面整理、扩充，使其界面友好，并适用于系统设计。把用于个别目的的单个程序集成起来，嵌入了优化和某些简化的非线性分析环节，集成规模在国内处于领先地位；开发了迷宫密封气流激振计算程序，并用于实际机组计算，这种运算在国内处于领先地位；在实验研究方面：改进了轴承及转子试验台结构的测

本项成果是为解决大型机械设备运行过程中的变工况非平稳和不确定性问题的基础理论和应用技术研究，提供了普通适用于大型机械设备变工况非平稳在线和离线动态分析与监测诊断的关键技术和装置。广泛应用于电力、冶金、石化、炼油、矿山、建材、纺织、印染、军工、机械、交通等工矿企业。成功地将小波理论、时频分析、分形方法、模糊聚类和神经网络有机地结合起来形成实用化的新技术。研究