成果简介将传统意义上的对于每台高炉风机的防灌渣系统整合为一大的群控系统。 实现高炉企业的恒风压变风量控制系统， 克服了单台高炉风机运行可靠性差、 效率低的不足， 提高了高风机系统运行的可靠性， 降低了高炉灌渣的可能， 尤其是变频器的使用， 提高了系统运行的效率， 节省了大量的能量。成熟程度和所需建设条件控制器设计技术成熟、 可靠， 处于小试阶段。技术指标能够满足多台风机运用场合， 使用于 DCS 控制、 FCS 控制或网络控制。

成果简介胶带机是工业生产尤其是钢铁企业原料厂的关键设备， 数量众多， 分布分散，工作连续性强， 加上露天作业， 环境恶劣， 人员很难监控维护到位， 时常发生胶带机驱动设备突发失效导致中断作业故障。 另一方面， 胶带机运输的原料中时常会混入坚硬异物， 甚至是条状或不规则金属异物， 极易卡在料斗处， 导致胶带纵向撕裂。 发生一次胶带撕裂事故， 就是十数万元甚至几十万元的直接经济损失。同时， 由于场地分散， 管理人员很难准确掌控料流的位置， 无法准确控制放料和倒料时间， 导致混

本实用新型涉及一种气道湿化管固定防痰片，包括与气管套管配合使用的主体，所述主体包括中间设置有贯通孔的防痰部和沿着所述防痰部圆周上设置的固定部，所述主体上设置有由所述贯通孔指向所述固定部的用于安放固定湿化管的管体固定件。本实用新型不仅可以对湿化管进行固定，而且可以有效吸收患者痰液咳出的痰液和湿化液，防止其对切口造成感染和污染纱布，降低患者反吸造成污染的概率，减少护理工作量，大大提高了气管切开的护理效率。

本发明公开了一种粘弹性?防屈曲支撑复合阻尼器，由内向外依次包括设置在中心处的钢板、套设在钢板外的环形内钢筒以及套设在环形内钢筒外的环形外钢筒，环形内钢筒与环形外钢筒之间填充有粘弹性材料层，环形内钢筒、粘弹性材料层和环形外钢筒通过高温高压硫化方式连接；还包括相对设置的上锚固板和下锚固板；其中，钢板由上端部、屈服段和下端部组成，上端部沿水平向对称设有两个凹槽Ｉ，上锚固板固定嵌入在凹槽Ｉ中，下端部沿水平向对称设有两个凹槽ＩＩ，下锚固板嵌入凹槽ＩＩ中，下锚固板在凹槽ＩＩ中相对凹槽ＩＩ上下滑动，环形外钢筒与下

该项目提出多病因系统防控的科学构思和总体目标，针对猪病防控中存在基础研究薄弱、防控技术与产品缺乏等重大科技问题，围绕猪流感（SI）、猪细小病毒病（PPV）、猪圆环病毒病（PCV2）、猪链球菌病（SS）、副猪嗜血杆菌病（HPS）、猪萎缩性鼻炎（AR）和猪痢疾（SD）等重大猪病，重点开展新型疫苗和诊断制剂等防控技术研发，最终形成产品及防控技术的集成创新，实现产业化、高效转化及推广应用。形成了45项新产品。获8项新兽药注册证书。疫苗系列创新产品为解决临床上重大猪病危害，多病因共感染提供了健康养殖综合防控工具，疫苗在临床上应用免疫保护效率为80——100%，安全性为100%。通过与养殖场建立系统的临床诊断、抗体检测，实施合理免疫方案及技术规范，结合疾病特点提出猪场个性化的解决方案，有效地降低了发病率和死亡率。 猪链球菌病、猪流感等疫病的检测试剂盒在全国推广使用，得到一致好评。诊断制剂用于猪病的检测监测、抗体水平评估，为猪病的诊断、控制、净化奠定了坚实的基础。 转化条件：需建立该产品的GMP生产线。 成果完成时间：2017年12月

产品详细介绍可定制多种规格尺寸厚度一、产品介绍：产品名称：防静电抗疲劳地垫产品性能:采用工艺，精心制作而成，以满足现代人工作舒适的要求。   1、防静电或不防静电可选。   2、柔韧、反弹力强、清洁方便、易于移动。   3、表面为柳叶纹防滑设计，使用方便。   4、可耐酸碱溶剂，弱酸弱碱。二、产品规格：厚度：20mm 宽度和长度可选 三层合一定制色彩：黑色黄边棉层: 耐撕耐压回弹快执行标准GB/T 17794-2008三、静电值：   表面电阻测试仪检测为10的9次方欧姆。底部为10的3-5次方欧姆。四、保质期：16个月。正常8个小时连续作业踩踏。适用于需长时间站立的防静电工作场所，起到有效缓冲脚部压力、缓解疲劳的作用。五、注意事项： 避免使用易挥发性液体在表面清洗，如酒精、苯类、香蕉水等溶剂。⒈ 产品表面严禁接触强酸碱性溶剂或易挥发性溶剂，此举可能导致产品表面变色，褪色和电阻值衰退。不能用高温铁器和锋利物器在表面接触和划伤。因为产品中间为棉层，连续12-24小时作业会有所下陷或有所损耗。地址：深圳市宝安西乡黄麻布第二工业区第5栋四楼电话：0755-29165652传真：0755-27490894邮箱：957182835@qq.com  

气动摩擦离合制动器主要用于锻压设备、印刷机械、纺织机械、造纸机械 等传动系统的接合、分离与制动，尤其适用于与高速数控机械配套。如高速数 控压力机，由于速度快，惯性大，离合器必需具备瞬间离合，快速制动的性能。

一种基于虚实力融合的遥操作机器人力觉临场感实现方法可广泛用于各类机器人的力控制，以及各种工程机械装备的力控制。

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。