本成果为先进控制在钢包精炼炉电极控制中的应用。钢包精炼炉先进控制系统包括钢包精炼炉电极对象、数据采集通道、神经网络PFC-PID控制器、电极调节装置，上位机，如图1所示。数据采集通道主要实现信号的采集和转换，采集的信号包括变压器一次侧电压、电流信号，二次侧电压、电流信号；神经网络PFC-PID控制器根据采集和计算的信号，利用控制模型计算出电电极调节器的输入信号输出给电极调节装置；电极调节装置实现信号的转换，控制执行机构实现电极的升降。控制系统采用“恒阻抗”策略，实现了基于神经网络的预测控制（PFD

本发明公开了存储系统中基于溯源信息的文件元数据查询方法。 在系统客户端收集溯源信息，通过分析得到文件相关性信息并传递给 元数据服务器；元数据服务器根据文件之间的关系信息实时维护关系 图；建立基于关联感知的元数据索引树；接收到查询请求后，先在索 引树中查找到种子结果集，然后在关系图中查找，得到初始结果集， 最后对初始结果集根据查询条件进行排序和精简得到最终结果发送给 客户。本发明还提供了相应的文件元数据查询系统。本发明

神舟十二号载人飞船于6月17日从酒泉卫星发射中心发射升空，随后与天和核心舱对接形成组合体，3名航天员进驻核心舱，进行了为期3个月的驻留，开展了一系列空间科学实验和技术试验。神舟十二号载人飞行任务的圆满成功，为后续空间站建造运营奠定了更加坚实的基础。

新能源高占比发展下传统同步机组与风光新能源机组呈现“此消彼长”趋势，电力平衡面临“保供应、促消纳”的两难局面。因此，迫切需要研究面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警关键技术，保障电网安全可靠供电和新能源最大化消纳，助推碳达峰目标顺利实现。 该成果实现了面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警应用的信息融合、智能告警、动态监视、海量数据阅读、超实时仿真和高性能计算、基于人工智能的电网安全稳定分析、虚拟现实、基于图数据库的人-机交互等功能，为新型电力系统电网调度员提供了一个准确及时掌握电网实时运行态势的分析决策工具，实现调度员对调度计划方案的智能互动决策以及电网风险的实时可视化预警。 该技术实现了传统电网调度模式向智能性电网调度模式转换，可广泛应用于电网、电力公司调度及区域控制中心等机构，在实现电力系统安全可靠运行的同时，促进高比例新能源最大化消纳和保障电力可靠供应。同时，该系统不但可应用于实时运行管理，而且还可应用在规划、交易、营销等新型电力系统生产管理的不同领域。该成果已在四川省电力公司、中国南方电网等30余家单位机构投入使用，产生了良好的经济和社会效益。 图1 基于大数据的电网运行行为识别及可视化显示 图2 多源信息融合的电网环境监测可视化

本发明公开了一种电液伺服系统有限时间精确跟踪控制方法及系统，具体为：建立单出杆电液位置伺服系统的数学模型；基于多层前馈神经网络，构建有限时间神经网络扩张状态观测器，对单出杆电液伺服系统受到的匹配以及非匹配未知函数扰动和系统状态进行估计；接着构建面向模型不确定性补偿的单出杆电液伺服系统有限时间精确跟踪控制算法，设计带分数阶的有限时间多层神经网络自适应律；选取神经网络权值参数的初始值及自适应律矩阵以及控制器参数，实现系统模型不确定性的补偿，使系统的输出跟踪期望的控制目标。本发明在有限时间内降低了单出杆电液伺服系统控制器的稳态跟踪误差，提高了模型不确定性补偿能力，提高了单出杆电液伺服系统的跟踪精度和跟踪速度。

ClassIn在线教学系统，首款从教学需求出发设计的在线教学系统: 1、系统支持班课、大直播、一对一答疑等各种班型； 2、支持视频互动与分组教学等丰富的线上教学形态； 3、提供高效实用的教学工具，PBL教学不可或缺的互动电子黑板，全课件云盘轻松调取，课堂板书知识，扫码即可带走，实现数字化教学； 4、完备的教务监课管理功能，便于教学管理老师实时进行巡课，督查； 最大化还原实际课堂的体验，实现高校教学要求的实质等效。

本发明属于食品检测技术领域，涉及一种畜禽肉黏弹性无损检测方法，具体涉及一种多要素黏弹模型建立及其黏弹参数确定的方法。具体步骤为：首先利用畜禽肉黏弹性无损检测系统采集、计算待测样品的应变数据；然后根据待测样品的变形特征选择多要素模型，将不同多要素模型与不同数据拟合算法结合，对应变数据进行数据拟合，建立若干畜禽肉多要素黏弹模型；最后比较若干畜禽肉多要素黏弹模型的拟合效果，根据实际需求，选择最佳畜禽肉多要素黏弹模型，并计算黏弹参数。最终实现对畜禽肉黏弹性的无损、快速检测。

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

一种基于Bagging?RNN模型的电梯制动性能评价方法，包括：a)获取不同制动性能的电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据，作为样本集；b）按照比例将样本集划分为训练集和验证集；c）使用训练集数据训练Bagging?RNN模型，根据训练误差修正Bagging?RNN模型参数；d）使用验证集数据验证Bagging?RNN模型的泛化能力，根据验证结果进一步修正Bagging?RNN模型参数，将修正后的Bagging?RNN模型作为电梯制动性能的评价模型；e)将被测电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据作为Bagging?RNN模型的输入，模型输出被测电梯的制动性能评价结果。本发明从电梯制动时电梯闸皮最高温度变化的生成机理出发，获取不同制动性能电梯制动过程中的闸皮温度序列数据，并基于历史数据提出了相应的电梯制动性能的评价方法。

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。