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TIG填絲機器人焊接工作站是智能焊接技術中TIG焊接應用型實訓工作站。工作站采用數字化逆變TIG焊接電源、智能焊接機器人專用機器人TIG脈動填絲機、機器人TIG焊槍、柔性焊接工作臺、焊接任務包、教學資源等組成。設備可進行TIG工藝論證、工藝調試、以及TIG機器人使用技巧。根據教學要求，開發不同的實訓學習模塊和應用模塊，即可滿足智能程接技術相關學習，也能滿足企業測試打樣及工藝論證。 TIG填絲機器人焊接工作站按照全功能化、全模塊化、全信息化、近工業化的智能焊接機器人系統搭建，主要用智能焊接技術、TIG焊接工藝、工業機器人基礎培訓、應用培訓、技能訓練、技能競賽等適合中職、高職、應用型本科院校相關專業課程的實訓教學適合社培機構技能人才培養培訓。

該設備是一套由六自由度工業機器人，柔性砂帶機、料臺，卡抓、快換裝置及安全防護系統組成，可適用干有色金屬、塑料制品的自動化打磨、拋光。 本工作站按照企業應用標準模塊化設計，通過學習拋光機器人工作站結構，配置選型，控制原理、以及系統之間的通訊、打磨工藝分析、打磨拋光工裝設計原則、安全防護、I/O通訊、程序數據、程序編寫、硬件連接、通訊方式設定。掌握機器人編程操作、打磨拋光應用、工裝設計基礎以及拋光工作站的解決方案實施、產品打樣與工藝驗證。

實現設備的集中控制，實時全方位的監視用戶設備與系統的運行情況和關鍵參數信息數據，保障設備與系統穩定運行。提供生產流程監控，關鍵參數數據監測，數據報表，異常事件報警和記錄等功能，并支持多平臺、多終端數據訪問。并對重要數據進行預測維護。實現程序的遠程監測調試，實現數據手機推送。

產品特點 1. 工業級機柜式機箱設計，機箱采用鋼結構，有較高的防磁、防塵、防沖擊的能力。 2. 15英寸LED液晶顯示屏，內置五線工業加固觸摸屏，簡單易用的觸摸屏操控。 3. 工業級專用主板設計，雙核兩線程超低功耗的嵌入式工業級處理器，處理速度更快，運作性能更強，可以長時期不斷電穩定工作。 4. 內置大容量128G SSD固態硬盤，具有抗震動、抗摔、讀寫速度快、功耗低等特點。 5. 內置6組工業異步傳輸接口，內置4組通用串行總線，最高480M傳輸速率。 6. 具有一路短路觸發開機運行接口，用于定時驅動開機運行，實現無人值守功能。 7. 支持DHCP，兼容路由器、交換機、網橋網關、Modem、Internet、2G、3G、4G、組播、單播等任意網絡結構。

本發明屬于復合材料領域，并公開了一種 C/C-SiC 復合材料零 件的制備方法及其產品，包括以下步驟：(a)利用溶劑蒸發法制備碳纖 維/酚醛樹脂復合粉末；(b)依據零件的三維模型，將碳纖維復合粉末采 用 3D 打印工藝成形出該零件的初始形坯；(c)對初始形坯進行第一次 增密處理得到 C/C 多孔體；(d)對上述 C/C 多孔體進行熔融滲硅反應、 高溫除硅工藝和第二次增密處理，得到最終的 C/C-SiC 零件。通過本

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發展，機器人手/臂除了工業生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環境。因此，國內外對非結構自然環境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環境、模型參數已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數的變化與不確定性，必然使現有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現實意義。 在非結構自然環境下使機器人像人一樣協調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環境下實現機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優化，將隨機動態規劃理論，結合約束規則與最優化控制，探索一種變參手眼關系，實現機器人在非結構自然環境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統的魯棒性。同時，立足機器人發展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統，在無結構環境下實現了機器人智能抓取與定位。 已發表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,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] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現最優抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節的模型參數未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協調關系描述。關節圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節變化引起圖像特征變化，它是關節-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統的狀態，建立輔助系統的狀態方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數。為了避免傳統的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統的穩定性和可靠性。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。    

成果介紹火電機組深度調峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調節下限從原來的50[[[[%]]]]Pe下調至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態特性具有快速變化的特征，常規控制策略難于有效控制。本項成果采用多模型智能預測控制技術，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調峰的多模型智能預測控制系統，實現了在低負荷或超低負荷工況下的平穩控制。市場前景本項成果已成功應用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調到15[[[[%]]]]Pe，并實現了機組”干態/濕態”的一鍵轉換控制，達到了國內外最先進的深調水平。目前，在國內已完成的機組深度調峰改造中，大部分均采用了本深調優化控制技術，得到了廣大用戶的一致好評。

火電機組深度調峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調節下限從原來的50%Pe下調至30%Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態特性具有快速變化的特征，常規控制策略難于有效控制。 本項成果采用多模型智能預測控制技術，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調峰的多模型智能預測控制系統，實現了在低負荷或超低負荷工況下的平穩控制。 本項成果已成功應用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調到15%Pe，并實現了機組”干態/濕態”的一鍵轉換控制，達到了國內外最先進的深調水平。目前，在國內已完成的機組深度調峰改造中，大部分均采用了本深調優化控制技術，得到了廣大用戶的一致好評。

火電機組深度調峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調節下限從原來的50%Pe下調至30%Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態特性具有快速變化的特征，常規控制策略難于有效控制。 本項成果采用多模型智能預測控制技術，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調峰的多模型智能預測控制系統，實現了在低負荷或超低負荷工況下的平穩控制。 本項成果已成功應用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調到15%Pe，并實現了機組”干態/濕態”的一鍵轉換控制，達到了國內外最先進的深調水平。目前，在國內已完成的機組深度調峰改造中，大部分均采用了本深調優化控制技術，得到了廣大用戶的一致好評。

本發明公開了一種直線感應電機多步長模型預測控制方法，包 括如下步驟：(1)采集直線感應電機的狀態變量及角速度；(2)求解無約 束條件下的電機輸入電壓矢量最優值；(3)判定最優值是否滿足電壓約 束條件，若滿足，則進入步驟(5)，否則進入步驟(4)；(4)以滿足電壓約 束條件為目標更新最優值；(5)判定最優值是否滿足電流約束條件，若 滿足，則進入步驟(7)，否則進入步驟(6)；(6)以滿足電流約束條件為目標更新最優值；(7)根據電機輸入電壓矢量最優值計算三相橋臂的占空 比，將其送給逆變器調制電機工作狀態