本发明提供了一种基于矢量控制的感应电机控制方法，依据额定 磁 场 电 流 确 定 理 想 磁 场 电 流 最 小 值 <imgfile=""DDA0001295859730000011.GIF"" wi=""145"" he=""70"" />依据感 应 电 机 实 际 转 速 确 定 实 际 磁 场 电 流 最 小 值 <imgfile=""DDA0001295859730000012.GIF"" wi=""156"" he

成果简介电动汽车直流充电机控制器设计， 应用于电动汽车的电池充电。 包括控制模式与控制策略的设计与实现。 技术特点： 大功率， 大电流， 高电压， 智能快速充电。 节能与环保。 采用 ARM 控制器， 触摸屏操作与显示， 与上位机及电池管理系统 BMS 通信， 进行管理与显示等。 可按照要求采用不同方式设置输入与控制， 可以计费结算。 创新点： 充电机智能控制。 该产品应用于新能源与电动汽车领域。直流充电机的大功率直流模块将电网三相交流电转换为直流电能， 经过整机（包括直

随着工业生产水平和管理水平的不断提高，计算机在生产和管理过程中的应用也日益广泛。应用计算机实现火力发电机组运行参数及状态的在线检测、过程参数控制；实时诊断设备、以至系统运行存在的缺陷；分析参数的变化趋势；及时发现或预报异常运行情况并提供事故处理信息。这是提高机组自动化水平，指导运行人员合理操作，提高机组运行的安全性、经济性及发电机组的综合管理水平，提高发电

项目简介车用电机驱动系统是新能源汽车、农业大棚作业车的关键技术之一。受车辆空间限 制和使用环境限制，车用电机驱动系统比普通电机驱动系统要求更高。车用电机驱动系 统要求满足高功率密度(1.2kW/kg)、高效(全速范围的高效率)、高可靠性(环境温度 105 度)的要求。课题组使用母线支撑膜电容、叠层母排和 IGBT 设计研发了电动汽车用高功 率密度集成电机控制器。 车用高功率密度集成电机控制器采用全数字控制，主要由直流母线支撑电容、直流 叠层母排、IGBT、IGBT 驱动电路和控制电路组

本发明公开了一种超声电机驱动的旋转式高速开关阀，包括阀体、上阀芯、阀板和下阀芯；上阀芯和下阀芯均固定在阀体内；阀板设置在阀体内，位于上阀芯和下阀芯之间，能够旋转；阀体具有进油口、回油口和出油口；上阀芯具有至少一个进油通道；下阀芯具有至少一个出油通道；阀板具有至少一个打开通道和至少一个关闭通道；进油通道的进油端与进油口相通；出油通道的出油端与出油口相通；打开通道的进油端与进油通道的出油端相对应，且出油端与出油通道的进油端相对应；关闭通道的进油端与进油通道的出油端相对应，出油端与回油口相对应。本发明无磁滞效应，可使用在磁敏感的场合，兼顾大流量、高压、高频响场合，同时结构简单，寿命长。

蓄电池是目前煤矿蓄电池电机车运行的能源来源，其本身的安全可靠决定了蓄电池机车的安全可靠运行，蓄电池电机车司机在驾驶机车时，若能实时通过显示屏观察蓄电池的容量和剩余使用时间，则可以有效指导司机对蓄电池机车的计划使用，能及时更换容量不足电池，防止电池过放电，同时也能防止蓄电池机车半路抛锚事故的发生，提高生产效率与生产水平。 本成果通过实时检测运行过程中蓄电池的开路电压及放电电流，同时根据蓄电池的放电曲线，能对蓄电池容量及剩余使用时间进行预测。 1、能够实时测量蓄电池的电压，电压范围 0～250V； 2、根据蓄电池的实时电压预测蓄电池的剩余容量； 3、能够根据蓄电池容量与带载情况，预测蓄电池的使用时间； 4、根据蓄电池机车的平均速度，预算蓄电池的行驶理程； 5、当蓄电池容量下降至正常容量的 20%时，实现语音提示； 6、所有的检测预测信息通过液晶屏实时显示。

已有样品/n本发明公开了一种混合动力汽车锂离子电池变频脉冲充电方法。通过交流阻抗法测得电池的频谱得到电池充电的初始频率，再通过确定最优频率的算法作进一步的精确跟踪，从而得出最有频率。本发明的充电方法解决了在充电一致性和脉冲周期难以确定的情况下难以对锂离子电池组进行快速充电的难题，不仅可以缩短充电时间，还可以达到去极化的目的，有效的延长电池组的使用寿命。

本发明公开了一种三相永磁同步电动机相序检测和转子初始位置定位系统及方法,该系统包括永磁同步电动机,控制器,逆变器和位置传感器,逆变器对应永磁同步电动机的连接相序为abc或acb,控制器基于电压矢量控制技术控制转子的转动并先后给定该定子两个固定相位的电压矢量以驱动该转子先后转至对应的位置,通过位置传感器获得转子转至的两个绝对位置角度,由控制器计算该两个绝对位置角度差来判断永磁同步电动机的连接相序,及通过给定的电压矢量设定该转子的初始位置角,并将初始位置角和电机相序信息存入eeprom.控制器在每次上电时,可以选择从eeprom或者调用检测初始角和相序子函数获得初始位置角和相序信息,该系统简单,检测方法简单可靠,准确.

本发明公开了一种环形索承网格结构的无支架施工方法，即上部网格分单元吊装至先施工的索网上拼装。环形索承网格结构主要包括柱子、外环梁、上部网格、径向索、环向索和支撑杆。先采用斜向牵引的方法提升结构的径向索和环向索至高空，然后在结构索网下方安装工装配重索和反力架装置并张拉工装配重索，形成支撑索网；再分单元吊装上部网格至支撑索网上，同时通过反力架装置调节工装配重索使控制节点处于设计标高；最后卸除工装配重索和反力架装置，结构成型。该施工方法省去了支架的施工费用，可双向、实时、精确调整施工过程中控制节点的标高，无需主动张拉拉索，有利于看台保护，实现索承网格结构的绿色装配化施工。

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。