此成果可广泛应用于城市新涌现的轨道交通上盖建筑，以提高建筑居住或办公环境舒适度，减轻地铁振动带来的潜在健康问题，亦可应用于精密设备，解决三向震振双控技术难题，推动土木建筑等相关产业发展，带来显著的社会效益。 该成果投产使用后，可实现隔震设计阶段上部结构的降度设计，减小结构构件截面，增加商业使用面积或居住面积，显著降低结构工程造价。此外，所需核心元件皆为工艺成熟的工业产品，装置性价比高，相比传统轨道隔振方案，震振双控成本大幅降低，取得巨大经济效益。 当前，在我国推进轨道交通建设的背景下，该成果具有极强市场竞争力，目前已得到多家业主单位与设计单位的密切关注，以及数家震振双控装置厂商的紧密跟踪，具备成果转化的坚实基础条件，具有广阔的应用前景。

本发明公开了一种3D?MIMO多小区下行自适应传输方法，各基站采用均匀平面天线阵，各用户设置一个优先级。初始状态时所有用户优先级设为1，随后每一调度时隙，各小区利用用户优先级和已知统计信道信息选出本小区服务用户集合并计算各用户波束成形向量及发送功率，接着各小区对服务用户利用大尺度衰落因子划分与相邻小区的边缘用户，对各边缘用户与相邻小区进行干扰协调。最后，将此调度时隙内的服务用户优先级设为1，其余用户优先级加1直至达到最高优先级，各小区仅对其服务用户集合中的用户进行预编码传输。本发明具有所需信息量小、计算复杂度低的优点，可灵活设置门限满足不同的用户服务质量，有效提升边缘用户服务质量和用户公平性。

本实用新型公开了一种无线电磁自适应清管器及其定位系统，属于清管器无线电磁自适应定位领域，包括清管器、管道内电磁波发射装置、管道外传感器接收装置，清管器内部安装有管道内电磁波发射装置；所述管道外传感器接收装置包括有传感器，传感器为六个，且六个传感器在三个坐标方向上采用对称结构、均匀分布。可实现清管器的自适应三位定位测量跟踪并且定位的精度较高。

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。    

本发明提出一种基于HybridUML和定理证明的CPS自适应性验证方法，本发明步骤包括：首先利用HybridUML视图对CPS建模；然后将HybridUML规约转换为定理证明器KeYmaera的输入-量化混合程序QHP；结合生成的QHP，以量化微分动态逻辑QdL公式的形式对待验证的属性进行规约，然后利用KeYmaera进行自动验证。

本发明涉及一种基于遥感影像值多元参量定标模型的自适应成像方法,其步骤包括建立成像系统电子学参数与遥感图像的定量数学关系；获取遥感成像系统的位置和姿态参数,并计算成像区域获取成像区域地物覆盖类型、地物反射光谱以及成像区域上空大气和气溶胶参数,根据辐射传输方程计算该成像区域对应的入瞳辐亮度；对每一景遥感影像入瞳辐亮度进行排序得到最大入瞳辐亮度值,并通过成像系统调节成像参数使其不超过成像系统最大输出图像值,然后驱动成像设备获取遥感影像。

本发明提供一种高比例风光储接入配电网多模式自适应控制方法，所述方法包括：获取光伏输出有功功率Ppv、风机发电输出功率Pwd、负载有功功率Pl、光伏输出电压Upv、光伏输出频率Fpv；根据光伏输出有功功率Ppv、风机发电输出功率Pwd、负载有功功率Pl、光伏输出电压Upv和光伏输出频率Fpv按照预设条件自适应地选择恒定功率跟踪控制模式、电网电压频率辅助控制模式、主动离并网控制模式和储能辅助并网控制模式中的一种对电网进行控制。本发明提供的高比例风光储接入配电网多模式自适应控制方法，通过根据电网的不同运行状态，选择相应的控制模式，使电网出现故障时能够平滑的切换控制模式，避免了停机，使操作电网时更加平稳，提高了电网的可靠性和安全性。

本成果属于能源与动力工程技术领域，涉及节能、燃烧、传热学、热力 学、环境保护等等多个相关学科。 成果针对醇基燃料工业燃烧过程中存在积碳堵塞气化管道、燃烧效率 低、燃烧稳定性差、醇基燃料工业燃烧技术及装置不成熟等问题，创新研发了 60-350kW额定功率下负荷大范围变动（25%-120%）醇基燃料引射式自适应配风 燃烧技术： ①  首次开发了醇基燃料引射式自适应配风技术，获得了负荷大范围变动下引 射式自适应配风技术、关键工艺参数，燃烧中能根据热负荷大小自动调节燃烧所 需的配风量，实现燃料完全燃烧； ②  成功首创了低于醇基燃料析碳温度条件下促使其气化的恒温实时预气化 技术，能够在燃烧器的功率调节范围内，实现醇基燃料完全气化，且未见过热积 '③基于自主研发的醇基燃料引射式自适应配风技术、液体燃料无析碳恒温气 化技术，首创了具有自主知识产权的醇基燃料高性能引射式自适应配风燃烧技术, 解决了负荷大范围变化（25%-120%）时的自适应配风、无析碳实时气化、气化管 道堵塞、燃烧效率低、燃烧稳定性差、污染物排放较高等难题，燃烧效率达99. 9% 以上，且完全燃烧后，无粉尘排放，主要污染物排放（CxHy<lppm, C0<lppm, N0x<10ppm）远低于国家标准； ④应用本研究成果提出了适合于中小型燃煤、燃油工业炉的燃烧系统与装置, 并进行了工业应用，可将现有燃煤熔炼炉等中小型工业炉的热效率由25%-30%提 高至80%以上。

本发明公开了一种自走式甘蓝收获机的地面自适应装置、方法及应用。收获台总成装配于动力底盘上，限位地轮架固定于收获台总成上，螺纹调节杆套固定于限位地轮架上，限位地轮与螺纹调节杆连接，螺纹调节杆与螺纹调节杆套、调节手轮相配合；通过转动调节手轮对限位地轮高度进行调整，使收获台总成引拔铲部分紧贴地面并与地面平行，锁紧自锁手柄；泄压状态的液压缸处于活动状态，自走式甘蓝收获机以限位地轮为支撑，自适应地面，进行收获作业。本发明能够实现甘蓝的机械化收获，解决了因作业地面不平整而造成的作业不稳定问题，响应灵敏、改善效果明显、作业稳定，提高了自走式甘蓝收获机的收获效率和稳定性。