智能水硬度在线监测与控制系统是针对供暖、制冷等行业研发的一种自动化水质在线监测与控制产品。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 1、智能水硬度在线监测与控制系统是针对供暖、制冷等行业研发的一种自动化水质在线监测与控制产品，可以实现对锅炉软化水、供暖软化水等待检测样本的自动定时取样、检测试剂滴定、基于溶液颜色的数据分析与处理、以及数据上传和存储，从而实现对水质硬度参数的自动化在线监测，并对硬度超标的水进行软化处理从而实现对水硬度的自动控制。 2、针对供暖、制冷等行业研发的一种自动化水质在线监测与控制产品，替代传统的人工取样检测，完全自动化、智能化。已在热力集团等单位进行了多轮实际测试和应用。

基于HDFS的在线论文管理平台主要用于管理研究生和本科生毕业论文，学生在线提交论文，老师通过本系统下载论文。系统通过邮件将相关修改意见和答辩信息反馈给学生，所有版本论文和评审意见需存储归档。

在化工、食品处理、电力等生产过程中广泛遇到粉体气力输送问题，过程中粉体的速度、浓度、粒度等关键参数对于实现过程优化控制，提高生产效率具有重要意义。本装置主要用于粉体气力输送过程中对粉体的速度、浓度、粒度等关键参数进行在线监测。 装置结构简洁，主要由一体式超声波探针、信号发射接收仪、粉体参数监测程序和计算机组成。其工作原理是：超声波穿过颗粒物介质时，其声波幅值、传播速度等物性参数会发生变化，且变化量的大小与颗粒物密度、颗粒物粒径、浓度等参数直接相关。从颗粒动力学角度建立能够准确描述两相离散系中声波动的数学模型，将声衰减计算归集为高阶线性方程组的求解。进而能够利用测量得到的声衰减量或声速度谱等信息反演计算得出两相离散体系中颗粒相的粒度、浓度、速度等参数。

FSY－3型腐蚀在线监测仪’应用现代腐蚀电化学理论，采用了高集成度的电子技术，性能可靠。并具有美观的小型外观、液晶屏显示、操作、安装和携带方便等特点的腐蚀速率测试仪器。它可测量液体对金属的腐蚀速率，尤其适合测试水对金属的腐蚀速率，用来评价缓蚀剂的功效和预测金属设备在水中的使用寿命是非常有用的。该仪器具有自动连续测量、记录数据、绘制腐蚀曲线和与计算机之间实现实时通信等功能，在计算机上可以完成打印报表和曲线等。因此可广泛运用于金属腐蚀控制研究和工业循环水系统现场腐蚀监测。

臭氧协同紫外（UV/O3）的高级氧化消解技术是一种高效的新型水处理工艺，运用光、电、水产生高活性的羟基自由基对水样进行氧化消解，使水样中难以降解的有机污染物中的大分子氧化成容易降解的低毒性或无毒性的小分子物质。该氧化消解技术需要的反应条件十分温和，而且氧化消解效率远高于传统的重铬酸钾氧化消解方法，反应过程无二次污染产生，是一种极具发展潜力和竞争力的绿色氧化消解技术。 本装置根据 COD 是“以化学方法测量水样中有机物被强氧化剂氧化时所消耗之氧的相当量”的定义，在 UV/O3进行水样消解的过程中，利用多传感器检测消解过程的参数，建立还原物降解特征信息检测模型，实现 COD 的在线监测。其主要特点在于： （1）该装置反应条件温和，在常温常压下操作，消解效率高于重铬酸钾法，且绿色环保无污染。 （2）真正实现 COD 的免化学试剂在线检测，完全避免了毒性铬盐、汞盐的二次污染，克服了消耗银盐产生的高费用等缺点。 （3）可以针对复杂水质实现自适应检测，包括地表水、工业污水或生活污水等，无需更换氧化剂或调整任何装置参数。检测结果不受水样的物化性质影响。 

优势 1、为了实现取制样工艺要求，多台机械手可不分地点、不分场合进行自由组合； 2、功能强、解决了制约传统取制样系统的弊端； 3、设备布置简单、灵活性高； 4、安全性好、工作效率高，节省人员； 5、软件编制灵活性好、多样性强，实现友善的人机对话； 6、一次性投入成本低，投入产出比高； 7、减少人为因素的影响，提高样品质量； 8、具有发展潜力，系统改进性强，可随时对应系统的改造。 工艺设备布置 任何工艺中所要求的设备都可以布置在机械手系统中，最大限度的发挥设备潜能，实现设备的最有效利用。可完成粉矿、块矿、球团矿等多种矿种的粒度组成分析，不受粒度组成及水分含量的影响。可制备所需要的各种水分样品及化学分析样品并进行在线分析。可进行在线水分分析、热失重分析、各种化学元素含量分析并及时统计分析检验结果。 简单可靠的熔样系统及原料添加系统是样品制备的必要保证，我们提供的设备充分体现了样品制备过程中所需要的可靠、快捷、安全及正确性。 系统运行与设备维护 由于我们的设备经历了充分的实践检验，通过实际运用，使系统、设备更加适合多种工况的要求，设备布局合理、紧凑，以及集成化、标准化、模块化结构使设备维护维修更加简捷、方便。

1、产品背景 智慧电网（Smart Grid），就是电网的智能化的升级，建立在集成的、高速双向通信4G、5G的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标。中国电力部门对SF6开关设备中，气体的水分含量有着严格的要求，并制定了相关标准如《电力设备预防性试验规程（DL/T596-1996）》、国家标准《六氟化硫电气设备中气体管理和检验导则（GB/T 8905-1996）》以及IEEE 标准《IEEE Guide for Moisture Measurement and Control in SF6 Gas-Insulated Equipment（IEEE Std 1125-1993）》， 《DL/T506-2007（代替DL/T506-1992）六氟化硫电气设备中绝缘气体湿度测量方法》，《DL/T618-1997 气体绝缘金属封闭开关设备现场交接实验规程》等。 2、系统概述 SF6 微水密度在线监测系统，主要应用于变电站内应用SF6 气体绝缘的高压电气设备的在线监测，该SF6 微水密度在线监测系统能够实时在线监测高压电气设备中的SF6 气体密度、微水及温度，并提供SF6 气体泄漏报警与闭锁功能、SF6 气体水分超标报警功能。数据处理服务器自动采集、就地显示，存储监测数据。SF6 微水密度在线监测系统通过网络接入单元接入到局域网，在客户端实现远程在线监视电气设备的SF6 气体密度水分状态，从而实现对SF6 电气设备微水与密度在线检测、监控，满足电力配网自动化和设备状态检修的需要，对提高系统的安全运行和运行管理水平，开展预期诊断和趋势分析，减少无计划停电检修具有现实意义。

北京外研在线数字科技有限公司依托北京外国语大学和外语教学与研究出版社，深度融合优质教学资源与尖端信息技术，打造外语教学在线平台，是外研社数字化转型载体，通过建立内容、软件、硬件和教育培训四轮驱动的商业生态，为高校提供科学、专业、全面的一站式教学支持服务。外研在线通过集教、学、评、研、测为一体的线上共同校园“Unipus”，建设现代化高等外语智慧教育体系，以赋能教育为目标，探索线上线下混合式教育模式，通过教材、课程、平台、工具、培训、场景与云七个方面，形成层层递进的完整闭环，创设多方参与的外语教学新生态。 外研在线基于对国内外外语教育的研究和优质学术资源，以“7U4i”产品体系为引导，将教材、数据、机器学习分析等结合、应用创新，实现精准化、个性化教学，切实赋能施教者、驱动学习者、提效管理者，构建趋于未来教育教学发展、服务国家未来人才培养的新时代高等外语教育。 自成立以来，得益于国家教育信息化趋势、外研社品牌影响力和行业同仁的支持与帮助，已形成完整的产品生态，业务线从内容、软件延伸到硬件和教育培训，已覆盖全国超70%高校、服务1400余万用户。

513云课堂，是由513教育集团斥资为职业教育自主研发的一款在线APP，通过“学习+就业”一站式模式，打造职业人才终身学习平台，助力学员轻松实现职业成长与跃迁。 513云课堂云集行业众多实战名师，目前已经涵盖跨境电商、直播电商、电商美工、数据分析、电商应用开发等多项职业教育课程，通过“网课学习+远程指导”模式轻松助力高校职业教育。 513云课堂采用“学习+就业”一站式线上教育模式，通过智能算法分析学员学习情况，自动匹配匹配相关工作，计算竞争力，规划职场成长路径，助力学员高效求职，高效成长。

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。