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XM-627椎管內(nèi)部脊髓神經(jīng)模型 （腦脊髓與周圍神經(jīng)解剖模型） ? XM-627椎管內(nèi)部脊髓神經(jīng)模型（腦脊髓與周圍神經(jīng)解剖模型）顯示自然位置的腦、脊髓、脊神經(jīng)與椎管的形態(tài)、結(jié)構(gòu)、位置關(guān)系。椎管由游離椎骨的椎孔和骶骨的骶管連成，上接枕骨大孔與顱腔相通，下達(dá)骶管裂孔而終。其內(nèi)容有脊髓、脊髓被膜、 脊神經(jīng)根、血管及少量結(jié)締組織等，脊神經(jīng)共31對(duì)，連接在脊髓上的神經(jīng)，分布在軀干、腹側(cè)面和四肢的肌肉中，主管頸部以下的感覺和運(yùn)動(dòng)。 尺寸：73×25×16cm 材質(zhì)：PVC材料

XM-632頭、面、頸部解剖和頸外動(dòng)脈配布模型 ? XM-632頭、面、頸部解剖和頸外動(dòng)脈配布模型主要顯示表情肌、咀嚼肌、頸部肌群、胸部、背部部分肌肉及頸外動(dòng)脈的分布。 尺寸：自然大，38×25×45cm 材質(zhì)：PVC材料

產(chǎn)品詳細(xì)介紹  SDY-MAF01現(xiàn)代化礦井通風(fēng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)綜合模型裝置 該裝置是一個(gè)典型的技術(shù)含量高的現(xiàn)代化礦井通風(fēng)系統(tǒng)的縮影，可直觀顯示出全礦整體通風(fēng)系統(tǒng)、通風(fēng)設(shè)備、通風(fēng)設(shè)施、隔爆設(shè)施、煤層注水系統(tǒng)、綜合防塵系統(tǒng)。并通過(guò)聲光電系統(tǒng)顯示出礦井安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)況。傳感器監(jiān)測(cè)瓦斯?jié)舛取⒀鯕鉂舛?、風(fēng)速、一氧化碳、負(fù)壓等參數(shù)。利用反風(fēng)措施通風(fēng)時(shí)，礦井反風(fēng)系統(tǒng)運(yùn)作實(shí)況等。     主要結(jié)構(gòu)：     主井、副井、刀把式井底車場(chǎng)，水平運(yùn)輸大巷、運(yùn)輸上山、軌道上山、專用回風(fēng)上山，一個(gè)普通綜采工作面（上、下巷），三個(gè)掘進(jìn)工作面，一條運(yùn)輸大巷，一條回風(fēng)大巷。 本系列產(chǎn)品還提供：     SDY-MAC01現(xiàn)代化礦井開采設(shè)計(jì)綜合模型（A型）     SDY-MAC02現(xiàn)代化礦井開采綜合仿真模型（B型）     SDY-MAC04綜采開采生產(chǎn)系統(tǒng)及演示裝置     SDY-MAC05綜采工作面及頂板管理安全演示裝置     SDY-MAC06綜放開采生產(chǎn)系統(tǒng)及安全演示裝置     SDY-MAC07普采工作面生產(chǎn)系統(tǒng)及安全演示裝置     SDY-MAC08炮采工作面生產(chǎn)系統(tǒng)及安全演示裝置     SDY-MAC09回采工作面初次放頂及周期來(lái)壓演示裝置     SDY-MAC10巷、巖巷、半煤巖巷掘進(jìn)裝藥、聯(lián)線、模型（A型）     SDY-MAC11巷、巖巷、半煤巖巷掘進(jìn)裝藥、聯(lián)線、模型（B型）     SDY-MAC12礦井開拓方式立體模型（A型）     SDY-MAC13礦井開拓方式立體模型（B型）     SDY-MAC14井底車場(chǎng)巷道布置模型     SDY-MAC15走向長(zhǎng)壁采煤法采區(qū)巷道布置模型（A型）     SDY-MAC16走向長(zhǎng)壁采煤法采區(qū)巷道布置模型（B型）     SDY-MAC17傾斜長(zhǎng)壁采煤法巷道布置模型（A型）     SDY-MAC18傾斜長(zhǎng)壁采煤法巷道布置模型（B型）     SDY-MAC19探放水模型     SDY-MAC21各種地質(zhì)構(gòu)造立體模型及巖石標(biāo)本、巖層產(chǎn)狀模型     SDY-MAC22煤礦井下支護(hù)實(shí)驗(yàn)演習(xí)裝置     SDY-MAF02現(xiàn)代化礦井通風(fēng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)綜合模型裝置（B型）     SDY-MAF04瓦斯（煤塵）爆炸實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAF05煤塵爆炸實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAF06礦井環(huán)境安全監(jiān)測(cè)控實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAF07現(xiàn)代化礦井通風(fēng)系統(tǒng)與安全實(shí)訓(xùn)裝置     SDY-MAF09礦井災(zāi)變、風(fēng)流逆轉(zhuǎn)實(shí)訓(xùn)裝置     SDY-MAF10掘進(jìn)與通風(fēng)工作面生產(chǎn)安全演示裝置     SDY-MAF13雙風(fēng)機(jī)、雙電源、自動(dòng)切換、三專二閉鎖演示裝置     SDY-MAF14礦井避災(zāi)路線演示裝置     SDY-MAF15礦井避災(zāi)路線演示板     SDY-MAF16預(yù)防瓦斯突出安全措施模型     SDY-MAF17井下各種風(fēng)門演示裝置     SDY-MAF18煤與瓦斯突出實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAF19軸流式通風(fēng)機(jī)     SDY-MAF20離心式通風(fēng)機(jī)     SDY-MAY01立井提升與保護(hù)實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAY02斜井提升與保護(hù)實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAY03膠帶輸送機(jī)及安全保護(hù)實(shí)訓(xùn)演示裝置     SDY-MAY04各類型可彎曲刮板運(yùn)輸機(jī)電動(dòng)模型

產(chǎn)品詳細(xì)介紹KAF-100型高級(jí)組合式基礎(chǔ)護(hù)理人訓(xùn)練模型     理、化、生實(shí)驗(yàn)室設(shè)備 TW-2300A型物理實(shí)驗(yàn)室設(shè)備（多功能標(biāo)準(zhǔn)型） TW-2200A型物理實(shí)驗(yàn)室成套設(shè)備（多功能最新 TW-2100B型物理實(shí)驗(yàn)室設(shè)備（標(biāo)準(zhǔn)型） TW-2000型物理實(shí)驗(yàn)室設(shè)備（多功能豪華型） TW-3700A型化學(xué)實(shí)驗(yàn)室及通風(fēng)裝置成套設(shè)備 TW-3600型化學(xué)實(shí)驗(yàn)室及通風(fēng)裝置成套設(shè)備 TW-3500A型化學(xué)實(shí)驗(yàn)室及通風(fēng)裝置成套設(shè)備 TW-3300A型化學(xué)實(shí)驗(yàn)室及通風(fēng)裝置成套設(shè)備 TW-3200型化學(xué)實(shí)驗(yàn)室及通風(fēng)裝置成套設(shè)備（隱 TW-202A型化學(xué)實(shí)驗(yàn)室成套設(shè)備（標(biāo)準(zhǔn)型） TW-201B型化學(xué)實(shí)驗(yàn)室成套設(shè)備（普通型） TW-ZBS型準(zhǔn)備室系列配套設(shè)備 生物實(shí)驗(yàn)室成套設(shè)備 中學(xué)勞技教育綜合實(shí)驗(yàn)室   大中專院校實(shí)驗(yàn)室成套設(shè)備 鉗工實(shí)驗(yàn)室成套設(shè)備 校園教學(xué)觀摩監(jiān)考安保系統(tǒng) 投影儀、視頻展臺(tái) TW-125模擬電路實(shí)驗(yàn)箱 家用電器多功能實(shí)驗(yàn)室設(shè)備單元線路板配置 2003系列家用電器示教板 2002CE數(shù)字語(yǔ)言學(xué)習(xí)系統(tǒng) 工程制圖實(shí)驗(yàn)室成套設(shè)備 FDTW-8600多媒體語(yǔ)數(shù)字型言學(xué)習(xí)系統(tǒng) 多媒體智能型語(yǔ)言學(xué)習(xí)系統(tǒng)連接圖 TW-ⅢA 型檢測(cè)與轉(zhuǎn)換技術(shù)實(shí)驗(yàn)臺(tái)（箱） TW-1型教學(xué)數(shù)控機(jī)械手   汽車駕駛模擬器 簡(jiǎn)易汽車駕駛模擬器 汽車結(jié)構(gòu)工作原理及故障演示臺(tái) 汽車彩色教學(xué)掛圖、VCD片 東風(fēng)、解放汽車全自動(dòng)程序控制電教板 桑塔鈉2000型電動(dòng)程控電教板 汽車仿真電路學(xué)生實(shí)習(xí)臺(tái) 東風(fēng)EQ1091、解放CA1091汽車教學(xué)模型 上海大眾桑塔納、帕薩特轎車教學(xué)模型 第八代TW豪華型駕駛模擬器 柴油車、越野車教學(xué)模型 TW紅外汽車駕駛電子倒樁儀 帕薩特轎車整臺(tái)透明汽車（141型） 斯太爾整臺(tái)透明汽車模型 機(jī)械陳列柜、財(cái)會(huì)模擬 財(cái)會(huì)模擬實(shí)驗(yàn)室設(shè)備 2005型 機(jī)械綜合陳列室設(shè)備 2005型《機(jī)械零件》示教陳列柜 2005型CD解說(shuō)、聲控同步、電腦控制機(jī)械綜合 2005型《機(jī)械基礎(chǔ)》示教陳列柜 2005型CD解說(shuō)《模具》示教陳列柜 2005型《減速器》CD解說(shuō).聲控同步.電腦控制 2005型《鉗工工藝學(xué)》陳列柜 2005型《車工工藝學(xué)》陳列柜 2005型《公差配合》陳列柜 2005型《金屬切削刀具》示教陳列柜 2005型《機(jī)械制圖》示教陳列柜面套設(shè)備 2005型《機(jī)床夾具設(shè)計(jì)》陳列柜 2005型CD解說(shuō)、聲控同步、電腦控制《機(jī)械原理》示教陳列柜   電子、電工、電拖實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)考核設(shè)備 高級(jí)電工、電拖實(shí)訓(xùn)考核裝置 中級(jí)電工、電拖實(shí)訓(xùn)考核裝置 初級(jí)電工、電拖實(shí)訓(xùn)考核裝置 KGDZ-6400型電子學(xué)綜合實(shí)驗(yàn)裝置 KGDZ-6200型電子學(xué)綜合實(shí)驗(yàn)裝置 KGDZ-6100型電子學(xué)綜合實(shí)驗(yàn)裝置 GK06工業(yè)自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)考核裝置 2006變頻調(diào)速實(shí)驗(yàn)裝置 TW-730型高級(jí)電工試驗(yàn)臺(tái) TW-730型高級(jí)模電、數(shù)電實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-730型高級(jí)電工、模電、數(shù)電實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-730型高級(jí)電工、模電、數(shù)電、電力拖動(dòng)試驗(yàn)臺(tái) TW-730型高級(jí)電工、模電、數(shù)電、電力拖動(dòng)（帶自流電機(jī) TW-318型通用智能型電子實(shí)驗(yàn)室成套設(shè)備 TW-318型通用智能型電工實(shí)驗(yàn)室成套設(shè)備 TW-318型B 通用電力拖動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-318型通用智能型電工、電子實(shí)驗(yàn)室成套設(shè)備 TW-318型通用電工、電子、自動(dòng)控制綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-318型通用智能型電工、電子、電拖實(shí)驗(yàn)室成套設(shè)備（ TW-318型通用智能型電工、電子、電力拖動(dòng)實(shí)驗(yàn)室成套設(shè) TW-318型通用電工、電子、高頻電路綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-318型立式通用電工、電子實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-318型立式通用電工、電子、電拖實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-528型 電工實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-528型模電、數(shù)電實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-528型電工、模電、數(shù)電實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-528型模電、數(shù)電、高頻電路綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-528型電工、模電、數(shù)電、電氣控制實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-528型模電、數(shù)電、自動(dòng)控制綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-528型模電、數(shù)電、微機(jī)接口、微機(jī)應(yīng)用綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-528型模電、數(shù)電、通信原理教學(xué)實(shí)驗(yàn)裝置綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-528型模電、數(shù)電、單片機(jī)實(shí)驗(yàn)開發(fā)系統(tǒng)綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-528型立式電工、模電、數(shù)電、電氣控制（帶直流電機(jī) TW-528型立式電工、模電、數(shù)電、電氣控制試驗(yàn)臺(tái) TW-528型立式電工、模電、數(shù)電試驗(yàn)臺(tái) TW-528型立式電工試驗(yàn)臺(tái)   數(shù)控編程、仿真車床、銑床 TW-2006A型 機(jī)電一體化《數(shù)控編程實(shí)驗(yàn)室》 TW-2005型（多媒體）機(jī)電一體化數(shù)控實(shí)驗(yàn)室設(shè)備 TW-2003型機(jī)電一體化數(shù)控編程實(shí)驗(yàn)室 透明電機(jī) 變壓器模型 透明機(jī)床 數(shù)控銑床 數(shù)控車床   制冷制熱綜合實(shí)驗(yàn)、家庭影院 2003智能型（DVD十三合一、十二合一）家庭視聽影院綜合 TW-99KGA1（DVD十一合一、十合一）智能型家庭視聽影院 TW-99FA型（DVD十一合一）家庭視聽影院綜合實(shí)驗(yàn)室設(shè)備 TW-99KGB2（VCD十合一、九合一）智能型家庭視聽影院綜 TW-99FB2型（DVD十合一）家庭視聽影院綜合實(shí)驗(yàn)室設(shè)備（ 2003A7型變頻空調(diào)制冷制熱綜合實(shí)驗(yàn)設(shè)備（第八代） 2003B6型制冷制熱綜合實(shí)驗(yàn)室設(shè)備（第七代） 2003型仿真中央空調(diào)微機(jī)控制實(shí)驗(yàn)室設(shè)備（帶微機(jī)接口） 2003型仿真中央空調(diào)實(shí)驗(yàn)室設(shè)備 中央空調(diào)實(shí)驗(yàn)室設(shè)備（帶微機(jī)接口）   液壓傳動(dòng)、PLC、單片機(jī) TW2000系列傳感器與檢測(cè)技術(shù)實(shí)驗(yàn)臺(tái) BP06A變頻器、單片機(jī)實(shí)驗(yàn)考核裝置 PLCBP06A變頻器、PLC實(shí)驗(yàn)考核裝置 2006氣壓傳動(dòng)實(shí)驗(yàn)演示裝置 TW-105 計(jì)算機(jī)組成原理、微機(jī)接口及應(yīng)用綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-1010 單片機(jī)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng) TW-PLC2 可編程控制實(shí)驗(yàn)裝置 TW-PLC2 可編程控制實(shí)驗(yàn)裝置及單片機(jī)綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-PLC3 可編程控制、微機(jī)接口及微機(jī)應(yīng)用綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái) 液壓PLC控制實(shí)驗(yàn)臺(tái) 氣動(dòng)PLC控制實(shí)驗(yàn)室設(shè)備 氣動(dòng)液壓PLC綜合控制實(shí)驗(yàn)臺(tái) TW-2000型透明仿真教學(xué)電梯 TW-200B型透明仿真雙聯(lián)教學(xué)電梯 網(wǎng)絡(luò)型（PLC）可編程實(shí)驗(yàn)裝置（組態(tài)工控） 網(wǎng)絡(luò)型可編程、單片機(jī)開發(fā)、EPROM 編程綜合實(shí)驗(yàn)裝置（ 透明液壓傳動(dòng)透明模型 透明電梯教學(xué)模型   醫(yī)學(xué)模型 人體氣管插管訓(xùn)練模型 KAR-CPR500大屏幕液晶彩顯高級(jí)全自動(dòng)電腦心肺復(fù)蘇模擬 KAR-CPR400型液晶顯示高級(jí)全自動(dòng)電腦心肺復(fù)蘇模擬人 KAR-CPR300高級(jí)全自動(dòng)電腦心肺復(fù)蘇模擬人 KAR-CPR200高級(jí)半身心肺復(fù)蘇訓(xùn)練模擬人 KAR-CPR4高級(jí)全自動(dòng)電腦心肺復(fù)蘇模擬人 KAF-CPR150高級(jí)嬰兒復(fù)蘇模擬人 KAF-100型高級(jí)組合式基礎(chǔ)護(hù)理人訓(xùn)練模型 新型多功能護(hù)理人實(shí)習(xí)模型   黑板、桌椅 壁掛式數(shù)學(xué)黑板 單塊升降式黑板 單套或雙套升降式教學(xué)黑板 中投影多功能組合黑板 左右推拉及左右上下升降式黑板 新一代軟木移動(dòng)黑板 軟木板 移動(dòng)翻轉(zhuǎn)黑板 弧形黑板 畫線記事性黑板 手提式黑板及教學(xué)棋類 戶外宣傳黑板 兒童寫字板（木制） 側(cè)投影多功能組合黑板 升降課桌椅系列   教學(xué)軟件 機(jī)械類技工學(xué)校教學(xué)掛圖 技工學(xué)校教學(xué)掛圖 建筑類教學(xué)掛圖 職業(yè)高中教材教學(xué)掛圖 高等院校教學(xué)掛圖 中等專業(yè)學(xué)校教學(xué)掛圖 醫(yī)學(xué)教學(xué)投影片  

髂后上棘骨髓穿刺模型外觀形象逼真，體表骨性解剖標(biāo)志清晰，穿刺部位骨骼 為可替換耗材模塊，便于反復(fù)訓(xùn)練，提升操作技能。適用于臨床醫(yī)學(xué)基本技能、執(zhí)業(yè)醫(yī)師實(shí)踐技能考試對(duì)骨髓穿刺術(shù)操作的教學(xué)、訓(xùn)練及考核。

本發(fā)明屬于食品檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種畜禽肉黏彈性無(wú)損檢測(cè)方法，具體涉及一種多要素黏彈模型建立及其黏彈參數(shù)確定的方法。具體步驟為：首先利用畜禽肉黏彈性無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)采集、計(jì)算待測(cè)樣品的應(yīng)變數(shù)據(jù)；然后根據(jù)待測(cè)樣品的變形特征選擇多要素模型，將不同多要素模型與不同數(shù)據(jù)擬合算法結(jié)合，對(duì)應(yīng)變數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，建立若干畜禽肉多要素黏彈模型；最后比較若干畜禽肉多要素黏彈模型的擬合效果，根據(jù)實(shí)際需求，選擇最佳畜禽肉多要素黏彈模型，并計(jì)算黏彈參數(shù)。最終實(shí)現(xiàn)對(duì)畜禽肉黏彈性的無(wú)損、快速檢測(cè)。

本項(xiàng)目提出了將時(shí)間維度與空間維度相結(jié)合的多尺度綜合能源需求分析與預(yù)測(cè)模型，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種面向智慧城市的綜合能源需求分析與預(yù)測(cè)的方法，提升能源供應(yīng)規(guī)劃和營(yíng)銷策略的優(yōu)化與決策支持。

一種基于Bagging?RNN模型的電梯制動(dòng)性能評(píng)價(jià)方法，包括：a)獲取不同制動(dòng)性能的電梯在制動(dòng)過(guò)程中的閘皮溫度序列數(shù)據(jù)，作為樣本集；b）按照比例將樣本集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；c）使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練Bagging?RNN模型，根據(jù)訓(xùn)練誤差修正Bagging?RNN模型參數(shù)；d）使用驗(yàn)證集數(shù)據(jù)驗(yàn)證Bagging?RNN模型的泛化能力，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果進(jìn)一步修正Bagging?RNN模型參數(shù)，將修正后的Bagging?RNN模型作為電梯制動(dòng)性能的評(píng)價(jià)模型；e)將被測(cè)電梯在制動(dòng)過(guò)程中的閘皮溫度序列數(shù)據(jù)作為Bagging?RNN模型的輸入，模型輸出被測(cè)電梯的制動(dòng)性能評(píng)價(jià)結(jié)果。本發(fā)明從電梯制動(dòng)時(shí)電梯閘皮最高溫度變化的生成機(jī)理出發(fā)，獲取不同制動(dòng)性能電梯制動(dòng)過(guò)程中的閘皮溫度序列數(shù)據(jù)，并基于歷史數(shù)據(jù)提出了相應(yīng)的電梯制動(dòng)性能的評(píng)價(jià)方法。

一、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 隨著科技進(jìn)步和社會(huì)需求的發(fā)展，機(jī)器人手/臂除了工業(yè)生產(chǎn)，也越來(lái)越多用于服務(wù)人類的其它各個(gè)領(lǐng)域，這必然會(huì)使機(jī)器人承擔(dān)比工業(yè)中更加多樣的操作任務(wù)，面臨更加多變的工作環(huán)境。因此，國(guó)內(nèi)外對(duì)非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下、具備自主操作能力的機(jī)器人的研究十分重視。當(dāng)前，具備視覺感知能力的機(jī)器人已被公認(rèn)為機(jī)器人發(fā)展的主流趨勢(shì)，將視覺與機(jī)器人操作相融合，是對(duì)人類行為的模擬，由此產(chǎn)生的視覺伺服控制方法為機(jī)器人自主操作能力的實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了新的思路，代表了機(jī)器人的先進(jìn)控制技術(shù)，也是促進(jìn)機(jī)器人智能化發(fā)展的一個(gè)重要驅(qū)動(dòng)?？梢灶A(yù)見，未來(lái)的視覺系統(tǒng)將會(huì)成為機(jī)器人名副其實(shí)的眼睛，視覺伺服技術(shù)在機(jī)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(huán)境信息對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋控制，涉及機(jī)器人機(jī)械幾何設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)、自動(dòng)控制理論、計(jì)算機(jī)視覺圖像處理和攝像機(jī)標(biāo)定等,是智能機(jī)器人領(lǐng)域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機(jī)器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機(jī)器人手術(shù)、水果采摘、工業(yè)裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來(lái)越多的應(yīng)用。然而，現(xiàn)階段可實(shí)際應(yīng)用的方案主要面向特定的標(biāo)定環(huán)境、模型參數(shù)已知，機(jī)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(dāng)面向未來(lái)的剛-柔-軟體共融機(jī)器人時(shí)，其柔型結(jié)構(gòu)造成的運(yùn)動(dòng)模型及參數(shù)的變化與不確定性，必然使現(xiàn)有確定模型的研究方法失效。因此，無(wú)模型（目標(biāo)幾何模型，手眼標(biāo)定模型，機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型）、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應(yīng)操作對(duì)機(jī)器人提出了新挑戰(zhàn)，是機(jī)器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點(diǎn)與前沿問(wèn)題，不斷深入對(duì)非結(jié)構(gòu)環(huán)境下、無(wú)模型的機(jī)器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。 在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下使機(jī)器人像人一樣協(xié)調(diào)自適應(yīng)操作是當(dāng)今機(jī)器人研究領(lǐng)域的一項(xiàng)尚未實(shí)現(xiàn)但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下實(shí)現(xiàn)機(jī)器人柔性操作，就當(dāng)前研究依靠單一的控制器設(shè)計(jì)是困難的。因此，本項(xiàng)目借鑒人的手眼協(xié)調(diào)操作是自適應(yīng)學(xué)習(xí)過(guò)程，涉及智能進(jìn)化和行為優(yōu)化，將隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論，結(jié)合約束規(guī)則與最優(yōu)化控制，探索一種變參手眼關(guān)系，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下的自適應(yīng)操作。 二、前期研究基礎(chǔ) 研究團(tuán)隊(duì)一直致力于機(jī)器人視覺反饋控制的研究。在基礎(chǔ)理論研究上，針對(duì)無(wú)標(biāo)定視覺伺服控制方案與設(shè)計(jì)，均提出了一些新型方法，有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和知識(shí)積累，并不斷跟蹤和深入在無(wú)模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問(wèn)題。目前，已經(jīng)著手在無(wú)模型視覺伺服的可靠性、穩(wěn)定性控制方面做了充分的探索工作：針對(duì)機(jī)器人無(wú)標(biāo)定全局穩(wěn)定操作問(wèn)題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ENN)的全局穩(wěn)定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)輔助爾曼濾波狀態(tài)估計(jì)的無(wú)標(biāo)定視覺伺服方法，提高伺服系統(tǒng)的魯棒性。同時(shí)，立足機(jī)器人發(fā)展前沿，建立了多模特征深度學(xué)習(xí)抓取系統(tǒng)，在無(wú)結(jié)構(gòu)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人智能抓取與定位。 已發(fā)表的與項(xiàng)目相關(guān)的主要論文有： [1] 仲訓(xùn)杲,徐敏,仲訓(xùn)昱,彭俠夫.基于多模特征深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人抓取判別方法.自動(dòng)化學(xué)報(bào),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(xùn)杲,徐敏, 仲訓(xùn)昱, 彭俠夫. 基于雅可比預(yù)測(cè)的機(jī)器人無(wú)模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發(fā)表, 2018. [11] 仲訓(xùn)杲,徐敏, 仲訓(xùn)昱, 彭俠夫. 基于圖像的機(jī)器人非標(biāo)定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 已錄用, 2018. 三、應(yīng)用技術(shù)成果 （一）基于多模特征深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人抓取判別 研究了多模特征深度學(xué)習(xí)及其在機(jī)器人智能抓取判別中的應(yīng)用，該方法針對(duì)智能機(jī)器人抓取判別問(wèn)題, 研究多模特征深度學(xué)習(xí)與融合方法. 該方法將測(cè)試特征分布偏離訓(xùn)練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動(dòng)編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí); 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達(dá), 兩種手段相結(jié)合旨在提高深度網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和抓取判別精確性. 實(shí)驗(yàn)采用深度攝像機(jī)與 6 自由度工業(yè)機(jī)器人組建測(cè)試平臺(tái), 對(duì)不同類別目標(biāo)進(jìn)行在線對(duì)比實(shí)驗(yàn). 結(jié)果表明, 設(shè)計(jì)的多模特征深度學(xué)習(xí)依據(jù)人的抓取習(xí)慣, 實(shí)現(xiàn)最優(yōu)抓取判別, 并且機(jī)器人成功實(shí)施抓取定位, 研究方法對(duì)新目標(biāo)具備良好的抓取判別能力. （二）無(wú)標(biāo)定視覺伺服解決方案及其機(jī)器人操作應(yīng)用 研究了無(wú)標(biāo)定視覺伺服方法及其在機(jī)械臂任務(wù)操作中的應(yīng)用。首先提出視覺伺服目標(biāo)：假設(shè)機(jī)器人或者攝像節(jié)的模型參數(shù)未知或者部分未知，視覺伺服的目標(biāo)是使用攝像節(jié)作為傳感器，引導(dǎo)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)，使當(dāng)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(wù)。 手眼協(xié)調(diào)關(guān)系描述。關(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣定量描述了機(jī)械臂關(guān)節(jié)變化引起圖像特征變化，它是關(guān)節(jié)-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計(jì)器。將關(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣的每一個(gè)元素作為輔助系統(tǒng)的狀態(tài)，建立輔助系統(tǒng)的狀態(tài)方程；攝像機(jī)提取到的圖像特征作為測(cè)量值，建立輔助系統(tǒng)的觀測(cè)方程。根據(jù)Kalman濾波器理論，我們?cè)O(shè)計(jì)了對(duì)關(guān)節(jié)圖像雅克比的在線實(shí)時(shí)估計(jì)算法。 構(gòu)建基于圖像矩的目標(biāo)函數(shù)。為了避免傳統(tǒng)的基于點(diǎn)特征的缺陷，例如點(diǎn)特征的標(biāo)記、提取與匹配過(guò)程復(fù)雜且通用性較差問(wèn)題。構(gòu)建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務(wù)，來(lái)提高視覺伺服系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。 四、合作企業(yè) 廈門萬(wàn)久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發(fā)、技術(shù)服務(wù)、加工技術(shù)整合為一體的高新技術(shù)企業(yè)。目前公司的經(jīng)營(yíng)范圍涉及CNC軟件開發(fā)及數(shù)控系統(tǒng)銷售、CNC控制零件銷售及專業(yè)維修；工藝優(yōu)化、機(jī)臺(tái)升級(jí)與技術(shù)改造、工程配電與軟件優(yōu)化、專用機(jī)控制系統(tǒng)開發(fā)、多軸機(jī)的設(shè)計(jì)與開發(fā)、機(jī)臺(tái)精度檢測(cè)與校正優(yōu)化服務(wù)等。公司是國(guó)際知名生產(chǎn)制造企業(yè)——富士康的產(chǎn)品供應(yīng)商和技術(shù)服務(wù)商。    

成果介紹火電機(jī)組深度調(diào)峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調(diào)峰就是在自動(dòng)控制的情況下將機(jī)組的負(fù)荷調(diào)節(jié)下限從原來(lái)的50[[[[%]]]]Pe下調(diào)至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低?？刂齐y點(diǎn)在于：當(dāng)機(jī)組處在低負(fù)荷工況時(shí)，機(jī)組被控過(guò)程的動(dòng)態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。本項(xiàng)成果采用多模型智能預(yù)測(cè)控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機(jī)組深度調(diào)峰的多模型智能預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了在低負(fù)荷或超低負(fù)荷工況下的平穩(wěn)控制。市場(chǎng)前景本項(xiàng)成果已成功應(yīng)用于華能丹東、華能大連、華能營(yíng)口、華能井岡山、華能大壩、國(guó)投欽州、大唐當(dāng)途、中鋁銀星、國(guó)信射陽(yáng)港、國(guó)華籌光等電廠近30臺(tái)300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機(jī)組的深度調(diào)峰中。特別是，已成功將華能營(yíng)口電廠#4 600MW超超臨界機(jī)組的負(fù)荷深調(diào)到15[[[[%]]]]Pe，并實(shí)現(xiàn)了機(jī)組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達(dá)到了國(guó)內(nèi)外最先進(jìn)的深調(diào)水平。目前，在國(guó)內(nèi)已完成的機(jī)組深度調(diào)峰改造中，大部分均采用了本深調(diào)優(yōu)化控制技術(shù)，得到了廣大用戶的一致好評(píng)。