成果简介：本项研究的应用领域为板带热轧，重点是热轧中厚板领域。板厚 控制、板形控制、轧制节奏控制、轧制温度控制及轧制规程自动生成与自动 修正等是热轧板带特别是热轧中厚板轧制过程中的关键技术和重要科学问 题。本研究运用的重要理论基础和技术包括现代控制理论、最优控制理论、 系统辨识理论和计算机控制与优化技术等。将上述理论与热轧液压自动厚度 控制(HAGC)系统研究与应用，轧制过程建模、仿真与优化控制研究，热轧规 程动态设定与自学习研究紧密结合

1.项目背景 化学反应器与精馏装置是石化生产过程中使用最为广泛的设备，也是最主要的耗能单元，反应器与精馏塔运行的好坏直接关系到石油化工企业的经济效益。反应与分离强化过程通常由多个单元耦合联接而成，其不仅涉及反应与分离能力的协同机制、多单元组合与系统整体运行效能的关系，而且强化过程具有强非线性、大滞后和多变量耦合特性，以及经济、环境与安全等不确定性因素的干扰，都对强化过程的平稳操作、协同调控与分级优化带来诸多的挑战。 采用反应与精馏强化技术，通过传质与传热的强化、物质流与能量流相互耦合，使强化过程具有大幅度提高反应转化率或选择性，降低生产能耗和污染物排放等优越性。然而这种集成优势只有在反应能力与分离能力动态协同作用条件下才能被充分发挥，而且强化过程具有多稳态、强非线性和多变量强耦合特性，这些都对强化过程的自动控制与优化理论提出了新的挑战。 采用传统控制模式，当系统受到干扰时，很容易引起反应与分离能力动态失调和工况发生大范围波动与偏移，造成产品质量不合格和能耗增加等控制难题。因此，在传统控制模式的基础上，探索反应与精馏强化过程的动态协同调控方法与动态优化理论，对解决集成装置的平稳操作与自动控制难题，切实提高系统运行品质，有效降低装置生产能耗和污染物排放方面具有重要意义 2.项目技术原理 南京工业大学绿色化工研究所，经过多年研究发明了不同工况反应与蒸馏集成技术，可根据不同体系的特殊要求，实现不同工况反应与精馏的最佳匹配，解决了反应与蒸馏操作条件必须一致等问题。本项目在对强化过程机理模型、经济稳态优化和动态特性分析的前期研究基础上，研究反应能力与精馏能力的动态协同调控新方法和强化过程的分级优化理论，提出反应与精馏强化过程一体化设计思想，对传统多单元生产过程具有很好的借鉴作用。项目针对反应与精馏过程自动控制系统设计与性能优化调节方面主要开展以下技术： （1）反应与精馏强化过程多变量自动控制方案的设计与性能分析 在对反应与精馏过程机理建模、经济稳态优化设计和动态特性分析基础上，采用稳态增益矩阵和奇异值分析方法，合理选择过程被控变量和操作变量配对模式，运用传统控制策略设计反应精馏强化过程多变量自动控制方案，采用ASPEN PLUS流程模拟软件和ASPEN DYNAMIC模块进行控制方案的动态模拟测试，并根据实际工艺扰动情况，通过在动态流程模拟系统上分别加入不同幅度和方向的多种扰动和改变系统设定值，评价传统控制模式闭环系统性能，在此基础上，改进自动控制方案设计，确保设计的自动控制方案在实际应用中能够维持平稳有效运行。 （2）生产负荷自动调节和优化技术原理 反应与精馏过程的生产负荷经常随着市场需求的变化进行调整，负荷的变化将可能引起系统工况的波动，产品质量下降，能耗增加等问题，甚至造成系统不稳定而被迫停机。本项目采用设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制与传统控制相融合方法，实现反应与分离能力动态协同调控；本项目在多变量基础控制系统上，在关键控制回路增加设定值智能调节模块和多变量协调预测控制模块，分别采用设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制（Error tolerant DMC）与传统控制相融合方法，实现反应能力与分离能力动态协同调控，使系统获得了良好的跟踪性能和鲁棒性。解决传统控制模式下扰动引起反应与分离动态失调，导致产品质量不合格、能耗和污染物排放增加等控制问题。在多变量协调预测控制模块设计中，对于反应器出口成分和产品质量等不可在线测量的关键变量，采用机理模型和经验模型建立产品成分软测量模型，实现对产品成分、反应转化率等不可测被控变量的在线估计。 （3）反应与精馏强化过程的系统性能优化技术 在经济稳态优化设计前期研究基础上，开展多目标多约束动态优化与多变量跟踪控制相结合的分级优化理论研究。在上层多目标多约束的动态优化设计中，是以能耗和操作成本最小为优化目标，以质量、尾气/废液排放和过程动态模型等为约束条件，采用多目标优化算法对强化过程的关键操作参数进行动态优化计算，给出工况最优调节方案。根据多目标动态优化给出的关键参数设定值最优调节方案，采用设定值多步长滚动优化给出多变量预测控制的参考轨迹，通过多变量协调预测控制和基础控制回路的跟踪调节，使系统输出快速跟踪设定值的最佳操作值，实现工况优化与平滑调节，确保系统维持高品质运行特性，从源头降低工况大范围波动和事故发生的概率。 3.关键技术路线 项目针对反应与精馏过程，融合了化学工程理论、自动控制理论、智能学习算法与计算机模拟技术，采取理论研究、模拟实验和工业应用相结合的技术路线，如下图所示。项目分别开展反应精馏过程的多变量基础控制系统设计、反应与分离能力动态协同调控新方法、强化过程分级优化理论研究，并将项目成果融合，开展不同工况反应与精馏强化过程的一体化工程设计，研制一套流程模拟综合实验平台，进行模拟验证和工程应用研究。 4.项目技术特色和创新性 （1）针对反应与精馏强化过程，在传统控制模式下扰动引起反应与分离动态失调和工况偏移，导致集成优势难以充分发挥工程问题，项目提出将设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制、多目标多约束动态优化与传统基础控制相融合的动态协同调控新方法与分级优化理论，在反应与分离动态协同作用下实现工况的优化与平滑调节，确保系统维持高品质运行特性。 （2）项目沿着学科交叉与融合方向，将化学工程理论、自动控制理论、智能学习算法与计算机模拟技术相结合，提出不同工况反应与精馏强化过程流程模拟、控制系统设计与集成优化理论相结合的一体化工程设计思想，并在常压反应与减压精馏集成的甲苯氯化反应精馏工业装置上进行工程应用研究，解决装置自动控制与平稳操作等实际控制问题，发挥强化过程高转化率/高选择性、低能耗的集成优势。

产品特征 主机内置人脸识别系统，实时高效识别人脸信息 独有的人脸识别算法，精准识别人脸 人脸识别时间小于1s 内置智能人脸识别抓拍,支持复杂光环境下人脸抓取 人证合一，读取身份证信息，进行人脸实时比对 主机支持有线以太网络和无线WiFi协议  主机支持外接身份证读卡器 主机支持通过韦根接口与人员道闸、门禁主机连接，充当人脸识别读卡器使用 摄像机采用H.265 Main Profile编码,最高分辨率1920*1080 逐行扫描210万像素CMOS传感器,捕捉运动图像无锯齿 码流平滑设置，适应客户不同场景下对图像质量、流畅性的不同要求 支持机器视觉光学宽动态≥120dB,适合逆光环境监控 集成内置补光灯，更好的适应光线不足的环境 支持透雾,3D降噪，强光抑制,电子防抖,并具有多种白平衡模式,适合各种场景需求 支持背光补偿,自动电子快门功能,自动光圈 ,适应不同监控环境 内嵌Web Server，支持通过IE设置参数配置、添加管理名单、设备升级、用户权限管理等

本产品具有远程智能共享，预约与控制，故障报警，车辆位置锁定等功能。通过多元数据融合集成与模块化设计等技术，实现众多智能共享车位锁互联互通，解决城市居民停车难、智慧城市管理等瓶颈问题。本产品的动力源可以采用太阳能、锂电池、线路供电等多样方式。本产品防水，抗低温（-30℃），采用独特的动力缓冲装置，保护智能共享车位锁的动力系统和关键零部件，提高产品性能和使用寿命。

产品服务:智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。 随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。  项目优势:平台通过集合人脸识别、表情识别、手势识别等接口，综合判断车内人员的脸部特征和行为状态等信息，这些接口可供其他应用服务调用，实现个性化设置、智能推荐等服务，使车辆真正做到 “感知”人、“理解”人、“服务人”。 市场概况:产品的客户群体主要分为私家车主、汽车生产厂商及网约车企业，政府管理部门三大类。向私家车主售卖“智能车载服务平台”设备和服务，收取软件系统费用及维护更新费实现盈利。通过与汽车生产厂商与网约车企业合作，提供新一代车内安全保障系统，收取方案费用及销售提成等方式实现盈利。与政府管理部门合作，通过开发安全监管平台等措施，实现对网约车车辆的全面监控，发现潜在风险，防患于未然。最终通过获取政府经费支持以及科研合作立项等方式实现盈利。

项目的来源于国家863项目，并已经申请专利和软件著作权。 本成果应用人工心理（Artificial Psychology，AP）和人工智能理论，集成多种技术，将人类的情感、意识、智能赋予机器人。 AP人性化机器人具有以下功能：能听会说，唱歌跳舞，知冷知热，回避障碍，认识主人，识别同类，性格成长，能够用肢体动作和面部表情表达机器人自身情感。该系列机器人可以应用于科普场馆，学校实验室，家庭；在科普场馆中能够对场馆进行解说并与观众互动，在学校实验室作为科研平台，在家庭中可以作为一个智能管家。 AP人性化机器人是一个系列产品，现有产品： 1、迎宾机器人 2、高仿人机器人 3、智能爬虫 4、多功能机器人（迷宫、巡线、灭火） 5、火星车 6、机器鱼

项目简介： 本项目针对复杂的实际工业环境，基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理，研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位，然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位，最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数，最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数，代替了低效的传统人工抄表和数据录入，具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术，首先获取指针式仪表表盘图像，然后采用数字图像处理技术提取和识别目标，最后实现指针式仪表示值的自动判读，从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有：电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变，在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析，所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以，根据图像的像素分布特点进行分析，系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断，并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时，及时发现设备问题并通知工作人员，有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标：识别正确率：92.5%；识别速度<3s。 应用范围：项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。

在我国北部地区冬天路面积雪常常对人们交通出行造成阻碍，尤其是某些 弯道、交 叉路口以及坡道等地经常会导致交通事故的发生，为人们生产、生活、 出行带来很多不 便。如今城市道路除雪是市政部门的一个难题，目前主要靠 人工或者传统的扫雪车完成除雪作业。这样的方式不仅效率低，而且需要投 入大量的人力。因此，一款智能扫雪机器人应运而生。本机器人针对非完整 履带式移动机器人进行轨迹控制过程中存在的诸多不确定性，设计引入了滑 模控制算法；通过自适应模糊控制器来调整滑模控制器的增益值而得出在不 同情况下滑模控制增益的优化估计，用来消除滑模控制存在的抖振现象及克 服移动机器人系统存在的参数与非参数不确定性；控制算法使非完整轮式 移动机器人对各种轨迹具有良好的跟踪效果，较普通PID控制算法具有明显 的优越性。

今年夏天，全球多地连续出现高温天气，用电负荷陡增。如何通过用户侧资源与电网供需互动，缓解电网负荷压力成为热点问题，也是一些城市、新能源企业等加速试点虚拟电厂项目的目的所在。

针对远离陆地、供电通信困难的海洋牧场监测需求，设计开发了一套基于海洋浮台的海洋牧场智能监测网系统，也可扩展应用于海洋平台、养殖工船等载体。整个系统由水下自动观测子系统、海气界面观测子系统、能源供应系统、无线通信系统、大数据智能处理系统组成。在监测海域布放的1个海上监测浮台基础上，将能源供应子系统（最大功率600W）和无线通信子系统（最大带宽50M）布放于浮台上，实现观测网设备的供电和双向通信。设备布放于浮台下的海底，可通过数据采集器实现水下自由组网观测，观测距离从几十到上千米。浮台上通过增加无线通信设备与海上作业平台连接，实现数据实时回传至岸基基站。