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本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

该系统采用冶金规范体系，充分满足客户个性化需求，并且以合同为主线，将一贯制质量管理理念贯穿于系统之中。通过量化管理及可视化输出提高企业管理效能，而多维度的成本分析模块为企业经营决策提供良好的数据支撑。该系统的应用可以有效提高产品质量，缩短物流周期和产品生产周期，降低库存及生产成本，提高用户的满意度，大大提高企业综合竞争力。1）产销协同管理。基于企业内统一规范的资源定义、以及产品规范定义，进行资源优化，在客户订货时对订单进行评审（含个性化需求、交货期等），并实现快速的交期应答，提高产销之间协同性，为企业实现高水平按期交货，提高服务水平；2）一体计划管理。一体化生产计划功能综合平衡铸、轧之间生产计划，形成满足订单需求、生产约束、设备约束、能源约束等的生产批量计划。批量计划以天为单位，考虑生产过程批量约束条件、工艺约束条件等；3）一体化质量管理。以冶金技术规范体系为纽带，将企业的销、产、运、存货等业务过程紧密衔接起来，并为现场管理与控制提供统一、规范生产技术指令、检验规范；同时与 QMS 相配合，形成信息丰富的制造过程质量目标、控制、实绩数据，为企业工艺/技术质量人员进一步分析质量提供信息支持，形成完整的企业质量管控 PDCA 循环；4）全程订单跟踪。订单追踪是生产管理系统的核心功能，其本质是对每一个合同的各工序在库量、封锁量、计划量、通过量、充当量、转入量、转出量、改判量等进行实时跟踪，计算合同工序欠量。根据合同工序欠量，可以确定合同状态，掌握合同进程，预测合同交货期和进行合同拖期报警。

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。

数据是企业的重要资源，数据质量则是体现其价值的关键。大多数企业已建立的众多的基础专业数据库、信息资源管理系统，并完成的数据仓库建设，但是对数据与信息的质量、新数据是否上来以及上来及时性等缺乏有效的监控手段；同时，已有信息资源往往被分散的保存着，其管理维护乃至数据库的变更都难以掌控。本系统基于元数据、元结构、元知识模拟专家对于数据与信息资源的管理策略，利用机器学习、自然语言处理以及知识库技术，实现了基础数据资源监控与管理，建立了基础数据资源动态监控与质量巡检系统。系统主要功能包括： 元数据管理 建立和管理包含所有基础数据库结构信息的元数据库，使对各个基础库中的最新数据项和数据项变更历史等有一个全面的掌控；同时也为今后建立在基础库之上的应用和对数据库的维护打下良好的基础。 重要基础数据的采集监控 对各基础数据库中的重要数据是否及时采集入库及基础数据的删除进行定期的监控，并对监控的结果给出相关结论报表，以便及时了解各基础库数据的数据增删情况。 数据质量巡检子系统 定期地对各基础数据库中的重要数据项进行质量检查，监控各数据项中的数据是否满足给定的规则条件，对于不符合条件的数据通过提供的预警机制进行预警。 本技术可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。

成果简介本项目以钢铁联合企业为研究对象， 研究了钢铁产品生命周期评价（LCA）方法， 建立了钢铁产品生命周期评价模型， 开发了钢铁联合企业生命周期评价数据库软件， 为钢铁企业建立了基于 LCA 的环境管理平台。 提出了基于 LCA 的钢铁企业节能减排的方向和途径分析方法， 利用灰色局势决策法和组合赋权的密切值法进行了对方案优选的决策分析和比较， 建立了以环境影响为目标的生产调度规划方法， 初步建立了钢铁企业基于 LCA 的环境决策方法。项目的创新点有：（1） 提出了钢铁企

项目概况 本系统在建立科学的管理制度的基础上，建立一个涵盖备品配件管理各方面的备品配件信息管理系统，从而形成对备品配件成本、质量、使用等高效统一、规范协调的管理和控制系统，形成一个从备品配件管理的实施层、管理层到决策以及各层次对外联系的信息实体，通过信息的高效统一，从而实现备品配件的全过程、全方位的信息控制和管理。 本项目实用性强，拥有广阔的市场前景。 主要特点 将火电厂备品配件管理中一直沿用的粗放型意识管理（凭经验及印象）机制转变为系统管理机制，即按照领用及订货目的分类汇总出备件的库存、使用情况、发生的问题等（反映备件的质量、型号、供货单位是否适用于我公司的生产实际，反映备件的使用频率故障频率）。从而科学地修订定额、降低库存、节约资金、使备件真正用到实处。并且能从生产实际出发，科学地进行物资管理，决策并控制物资的合理使用。技术指标   系统采用模块化研发方式，整个系统包括备件需求情况、备件使用情况、备件废旧管理、备件定额管理、备件综合查询、系统的维护和管理等功能模块，可以实现电厂备品配件全生命周期的管理。市场前景 电厂备品配件管理一直沿用粗放型的管理机制，各车间班组自己管理所辖系统的备件，一方面备品配件易重复采购，造成严重的资金浪费；另一方面，缺少必备的备件，对正常生产构成威胁。 本系统的开发对于改善备品备件采制化设备及条件，强化管理手段，提高企业的经济效益具有非常现实的意义，拥有广阔的市场前景。

针对生产企业定制管理系统软件，从产品订单开始，按照 QS9000/TS16949 质量管理体系的APQP  流程实现产品全程管理。产品项目管理分为整体情况监督、单个产品的分阶段、分科室管理。在产品的生产加工过程中，实时采集生产数据并保存到数据库中，并以看板显示在车间内。实现生产  设备的点检管理，并与 K3 等软件实现无缝对接，将整个企业管理集成于一个软件。

该系统综合应用了自动控制技术、信息技术、现代管理技术、智能化技术等先进技术，与工艺生产技术相融合，实现企业从原材料选择、采购、生产加工到产品出厂全过程的智能化生产及管理，以适应复杂环境下的安全可靠、绿色低碳、经济高效的可持续发展要求，以三个层次专业应用和IT技术相结合，通过数据整合、应用和业务集成，达到商务智能、运营智能、操作智能。包括智能分析、经营预测、数据挖掘，运营优化、预警预报、实时绩效、应急指挥，传感分析、现场总线、先进控制、实时优化、动态模拟、在线仿真等功能。 该系统综合应用了自动控制技