本发明涉及煤粉成型技术领域，旨在提供一种用于压制型煤的液压成型装置及其控制方法。该种用于压制型煤的液压成型装置包括液压机主体、液压泵、油箱、计算机、控制装置和油管；液压机主体包括液压缸、工作平台、液压机顶板和支撑立柱；液压泵通过油管和液压缸连接，油箱与液压泵相连，油箱用于存放液压油；计算机上安装有测量控制模块，控制装置包括开关和USB接口。该控制方法能利用液压成型装置将原煤压制成型煤。本发明的液压成型装置，能够完全满足型煤成型的工艺要求，还降低了对粘结剂成型技术的设备要求，并通过计算机的控制软件完成对型煤成型过程进行良好的控制。

本发明公开了一种用于鱼群养殖业的自主追赶鱼群机器鱼及其控制方法。鱼头内部设有相连的排水针管、排水舵机、曲柄滑块和摄像头；排水舵机通过曲柄滑块与排水针管的活塞相连；排水针管对称设置于鱼头内部。所述的鱼头通过连接支架与鱼身相连，鱼身内设有若干个驱动舵机，驱动舵机之间通过级连固定件相连，最靠近鱼尾的驱动舵机通过级连固定件与鱼尾相连；级连固定件上固定有用于支撑蒙皮的蒙皮框架；靠近鱼尾的驱动舵机在靠近鱼头的驱动舵机的驱动下在水平方向转动；所述的摄像头、排水舵机和驱动舵机分别与控制器相连。本款机器鱼通过对于机械结构的改善和合理的运动规划增加游动速度，提高输出效率。

本发明属于海流能发电领域，具体涉及一种低速直驱液压型海流发电装置及，包括叶轮、与叶轮主轴相连的定量液压泵、与定量液压泵并联且与定量液压泵出口相连的变量液压泵和变量液压马达、发电机；定量液压泵的入口、变量液压泵的入口和变量液压马达的出口均连接油箱；变量液压泵和变量液压马达的主轴刚性连接；变量液压马达主轴另一端与发电机主轴相连；控制方法，步骤包括：1、通过叶轮将海流能转换为机械能；2、通过定量液压泵将机械能转换为液压能，并且通过调整变量液压泵排量大小调整液压系统压力，进而调整叶轮捕获功率大小；3、通过变量液压马达将液压能转换为机械能；S4、将得到的机械能通过发电机将机械能转换为电能。

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。    

本发明涉及汽车能量回收，旨在提供一种汽车制动能量回收装置及其分段控制方法。该装置包括超级电容和电机、低压端电流表、双向Buck-Boost变换器、高压端电流表、PWM控制器、低压端继电器和高压端继电器；低压端继电器和高压端继电器均为单刀双掷开关，包括动触点、第一静触点和第二静触点；低压端电流表设于超级电容与低压端继电器的动触点之间，高压端电流表设于电机与高压端继电器的动触点之间；各设备分别通过信号线连接至PWM控制器。本发明可直接用于现有电动汽车和油电混合动力汽车上，提高其制动能量回收的效率、增加节能效果、延长其续驶里程。

该项目在燃煤电站SCR脱硝过程中通过“流场-NOx浓度”分布式监测系统进行实时监测，通过数据获得“动态配氨”策略，有效节氨，并耦合“入口NOx浓度预测”MPC模块的主控制器，实现喷氨总阀超前动作、消除系统迟滞。

简介：本发明属于单相光伏发电领域，公开了一种单相光伏并网发电系统功率解耦电路及其控制方法。该电路包括从左至右依次并联的光伏电源、BOOST升压单元、全桥逆变单元、功率解耦单元、LC滤波单元和电网。该方法步骤为：1）光伏电源的电压经BOOST升压单元进行升压；2）经步骤1）升压后的直流电压通过全桥逆变单元逆变成交流电压；3）功率解耦单元通过控制功率解耦单元中MOSFET开关管Sc1和Sc2的开通关断时序，在电感Lc上产生一个功率向量；步骤4）从步骤3）输出的交流并网电压信号由LC滤波单元滤波后接入电网。本发明的电路及其控制方法实现了以小容量薄膜电容代替大容量电解电容，提高了光伏系统的发电效率和使用寿命，有效降低了发电成本。

本发明的六自由度微振动抑制平台，包括基础平台、负载平台、 完全相同的六套单自由度主被动复合隔振装置以及控制器，每套单自 由度主被动复合隔振装置上下两端分别与负载平台和基础平台连接。 本发明的控制方法，包括计算逻辑轴信号、计算逻辑轴控制信号、计 算物理轴实时控制信号和传递步骤。本发明结构简单，刚度可调，能 够对 X 轴、Y 轴、Z 轴的平动方向及转动方向的六自由度微振动进行 抑制和隔离，能够适合不同的场合，可以有效的衰减不同频段的微振 动，为微振动环境下的精密加

本发明公开了一种多相机系统的取像同步控制设备，包括同步脉冲发生器、第一和第二脉冲可调模块、光束发生器和分光镜组件，其中同步脉冲发生器用于按照所设定的脉冲周期和宽度，对所有相机和第一脉冲可调模块同步发出脉冲信号；第一、第二脉冲可调模块分别用于对脉冲信号执行前沿后移和后沿前移处理，并发送至光束发生器；光束发生器按照脉冲信号发出准直光束或无衍射光束，并经由分光镜分光后同步到达各个相机，由此实现对同一光束的取像同步控制过程。本发明还公开了相应的取像同步控制方法及其应用。通过本发明，能够以结构紧凑、便于操作的

本发明涉及一种有杆泵抽油机抽油控制方法及其系统。该方法通过采集抽油机悬点载荷和位移数据生成地面示功图，由波动方程计算得出地下泵功图；根据泵功图图形特征，应用模糊逻辑进行游动阀漏失等泵工况分析及控制：若有严重故障则停机待检，否则根据分析得出的泵充满程度调整运行参数，若符合“抽”条件则计算或调整停抽时间进行“间抽”控制，否则根据泵充满程度计算新的冲次参数。采用该方法的 ARM 嵌入式抽油控制器，可将泵功图诊断和实时抽油控制结合起来，实现故障保护、停抽、“间抽”或冲次参数调整，可显著提高工作效率。