本发明公开了一种工业过程故障诊断方法，包括如下步骤：采集工业过程的历史正常数据；利用工业过程的历史正常数据计算检测统计量；采集待检测的工业过程数据；当检测到工业过程故障时，利用相对重构贡献方法提取特征量；根据特征量计算故障模式下的条件概率密度函数和正常模式下的条件概率密度函数；根据先验概率和条件概率密度函数计算后验概率；采用最小风险贝叶斯决策理论对当前时刻样本进行故障变量识别；根据诊断后的结果更新下一时刻样本的

本发明公开了一种数控铣床加工过程状态信息评价装置,由评价装置 MCU 将机床上的加工状态数据采集阵列装置、信息存储设备、数控系统等装置连接成为半闭环控制回路。加工状态数据采集阵列采集数控机床加工过程中的主轴电流、进给电流、振动、加工温度等状态数据，并能够智能识别刀具磨损、破损、工件毛坯的材料缺陷等异常状态。通讯单元能够使加工状态信息采集阵列与评价装置 MCU 实现实时连接。评价装置 MCU 按照一定的算法对采集得到的加工状态参数进行检验分析，生成检验报告，并指导信息存储设备更新最优参数记录；同时评价

针对有机溶剂回收中具有的成分复杂、组分多等特征，项目开发了萃取-共沸精馏、萃取-反应-催化精馏等系列集成工艺技术。利用开发的分子设计方法设计出环境友好的分离溶剂，为工业生产提供更优的选择。同时开发的集成分离工艺技术，可有效提高有机溶剂的分离效率，降低分离能耗。项目获国家授权发明专利6项。

日前，清华大学生命学院葛亮课题组在《细胞》（Cell）期刊上在线发表题为“蛋白跨膜转运调节非经典蛋白分泌”（A translocation pathway for vesicle-mediated unconventional protein secretion）的研究论文，首次报道了非经典分泌过程中的蛋白跨膜转位机制。 蛋白质的分泌是细胞间信息传递的重要方式。分泌蛋白通常具有N端信号肽序列以指导新生多肽链进入内质网（endoplasmic reticulum，ER）被加工、修饰，之后被运输到高尔基体(Golgi apparatus)经过进一步的加工，最终抵达细胞质膜并被释放到细胞外，这一过程被称为经典分泌途径。近年来的研究发现，许多分泌蛋白不具有典型的信号肽序列，其分泌不依赖于ER-Golgi途径，这类分泌途径被称为非经典分泌（unconventional protein secretion, UPS）途径。直接跨质膜转位（I型）与细胞内囊泡结构介导的分泌（III型）是最主要的两种UPS途径。III型UPS中，蛋白首先进入一个囊泡载体（例如autophagosome, endosome等），然后通过膜泡运输系统被运送到细胞外。由于这类蛋白缺少信号肽，一个需要解决的关键问题就是这类UPS蛋白是如何进入囊泡载体中的。  图1. TMED10介导的蛋白质非经典分泌途径工作模型 在这项研究中，研究人员鉴定出一个膜蛋白TMED10可能形成一个蛋白通道介导UPS蛋白进入囊泡结构。细胞实验发现，TMED10能够调控大量非经典分泌蛋白的分泌，包括炎症因子IL-1家族成员，galectin1和galectin3，以及小分子伴侣蛋白HSP5B。CLP诱导的败血性休克（Cecal Ligation and Puncture (CLP)-induced septic shock）小鼠模型中，TMED10髓系敲除的小鼠分泌更少的IL-1β, 进而导致更低的炎症反应与更高的存活率。进一步的研究发现，TMED10的C末端区域与分泌蛋白的一个motif的相互作用对蛋白的选择性转运与分泌非常重要。体外脂质体实验证明，TMED10直接介导UPS蛋白进入脂质体，并且这一过程依赖于蛋白质的去折叠。在细胞中，TMED10定位于ERGIC（ER-Golgi intermediate compartment）并且能够指导分泌蛋白进入这一膜性细胞器中。此外，研究还发现货物蛋白与TMED10的结合会诱导TMED10寡聚化形成蛋白通道从而介导蛋白的转位。基于这些实验数据与之前的研究成果(Zhang et al., 2015)，作者提出如图所示的TMED10介导的蛋白质非经典分泌途径（TMED10-channeled UPS , THU)工作模型（图1）。UPS蛋白在胞质分子伴侣HSP90A的帮助下去折叠并被运送到ERGIC，结合TMED10诱导其发生寡聚化形成蛋白通道，在腔内分子伴侣HSP90B1的帮助下转位进入ERGIC，之后可能通过ERGIC形成运输小泡，直接运送到细胞质膜，或进入分泌型自噬体或分泌型自噬溶酶体/MVB，分泌型自噬体又可以直接和质膜融合或首先与溶酶体融合，最终将蛋白释放到细胞外。 生命学院研究员葛亮为本文的通讯作者，实验室张敏老师与生命学院博士生刘磊为本文共同第一作者。本研究受到基金委和科技部的经费资助。 文章链接： https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.03.031

针对我国高品质粉末冶金铁基材料制备技术较薄弱的问题，在高品质铁基粉末和高性能铁基制品制备技术方面取得了突破。以 LAP100.29 水雾化铁粉作为高密度低合金粉末基粉，添加母合金粉末、增塑剂经塑化处理后，再添加专用润滑剂和石墨进行混合。首先将水雾化铁粉及合金粉末进行粒度搭配，提高堆积密度；然后通过粉末结化处理，提高混合粉末的流动性、合金成分均匀性；接着通过粉末塑化处理，改善铁粉颗粒整体塑性，从而获得了具有高压缩性的专用高密度成形粉末（图 7）。合批粉末的松比为 3.2～3.4g/cm3，流动性≤30s/50g，压缩性≥7.6g/cm3，粉末显微组织如图 2 所示。在混粉阶段，设计制作了 5 吨/h 专用连续式混合装置（如图 6 所示），通过软化处理的复合粉末及粘结剂、石墨等的定量供给和高效混合，合批制成高密度专用粉末，从而实现粘结化粉末的连续、稳定的批量化生产。

随着高炉冶炼强度的提高和优质炼焦煤资源的紧缺加剧，以热性质为重点的焦炭质量优化制备技术得到冶金界越来越重视。从炼焦煤性质、配煤原理、配煤技术、焦炭分子和微晶结构、焦炭热性质控制因素、焦炭炉外处理技术及降低焦炭制备成本等方面持续研究焦炭优化生产理论和技术，提出了焦炭微结构与热性质的定向控制的集成技术。 利用现代分析仪器XRD/XPS/SEM/TEM/ROMAN/AFM等全面系统的研究焦炭的碳微晶结构、气孔结构，以及矿物质的化学组成等，提出了表征焦炭碳微晶的微晶化度、表征气孔性质的气孔粗糙度、表征矿物质对焦炭化学反应催化作用的催化指数等参数，揭示了控制焦炭热性质的本征因素是焦炭微晶化度－气孔结构参数－催化指数。 将冶金焦炭作为多孔脆性材料，运用材料力学及其破碎断裂有关理论，研究了焦炭在加热过程中的形貌变化、高温热膨胀性能、高温弹性模量、高温抗拉抗折强度等，提出了焦炭热性质的新概念。 在全面系统的研究了炼焦煤性质和配伍性、配煤炼焦过程机理及其与焦炭热性质关系的基础上，提出了“碳合金”配煤新概念和初步实现焦炭微晶结构定向控制，建立了基于碳合金配煤理论的焦炭冷热强度预测模型，扩大了炼焦煤源，使大型高炉用焦炭配煤中不粘煤配比最高可达到20％，可产生巨大的经济和社会效益。 针对优质炼焦煤源日益紧缺的状况，提出了进一步提高焦炭热性质的炉外处理技术设想，并在实验室内详细研究了基于化学催化理论的负催化技术、化学气相热解沉积理论的表面处理技术等对提高焦炭热性质的作用，表明合适的炉外处理技术可以大幅度提高焦炭热性质。

针对我国高品质粉末冶金铁基材料制备技术较薄弱的问题，在高品质铁基粉末和高性能铁基制品制备技术方面取得了突破。以 LAP100.29 水雾化铁粉作为高密度低合金粉末基粉，添加母合金粉末、增塑剂经塑化处理后，再添加专用润滑剂和石墨进行混合。首先将水雾化铁粉及合金粉末进行粒度搭配，提高堆积密度；然后通过粉末结化处理，提高混合粉末的流动性、合金成分均匀性；接着通过粉末塑化处理，改善铁粉颗粒整体塑性，从而获得了具有高压缩性的专用高密度成形粉末（图 7）。合批粉末的松比为 3.2～3.4g/cm3，流动性≤30s/50g，压缩性≥7.6g/cm3，粉末显微组织如图 2 所示。在混粉阶段，设计制作了 5 吨/h 专用连续式混合装置（如图 6 所示），通过软化处理的复合粉末及粘结剂、石墨等的定量供给和高效混合，合批制成高密度专用粉末，从而实现粘结化粉末的连续、稳定的批量化生产。图 1 连续式混粉装置图 2 水雾化铁粉和预处理后粉末显微组织基于粉体塑性特性和改性原理，通过优化粉体粒度组成、改善粉体塑性变形能力，再结合高密度成形技术制备出高密度铁基制品。首先将水雾化铁粉及合金粉末进行粒度搭配，提高堆积密度；然后通过粉末结化处理，提高混合粉末的流动性、合金成分均匀性；接着通过粉末塑化处理，改善铁粉颗粒整体塑性，从而获得了具有高压缩性的专用高密度成形粉末。在混粉阶段，设计制作了连续式混合装置，通过软化处理的复合粉末及粘结剂、石墨等的定量供给和高效混合，实现粉末的连续、稳定的批量化生产。压制过程中，采用多模板多缸联动和计算机自动精确控制技术，提高压坯密度均匀性; 通过模壁润滑，降低粉末颗粒与模壁之间的外摩擦力，提高了压坯密度及其均匀性。采用高密度成形技术制备出密度为 7.5~7.55g/cm3 的高密度铁基制品，其抗拉强度、延伸率和疲劳强度都比普通铁基材料显著提高，具有综合力学性能优异，尺寸精度高，使用寿命长等优点，如图 8 所示。开发的高密度粉末冶金同步器系列及链轮系列等产品，已经通过了吉利集团、湖州求精、德尔福等公司的供货评审，目前已形成批量供货，项目期内实现产值 860 万元，利税 120 万元，如图 2 所示。建立了年产 5000 吨高密度铁基制品生产线，如图 4 所示。图 3 高密度铁基制品的拉伸曲线和疲劳性能图 4 典型的高密度铁基制品利用 δ 相烧结制备出接近全致密(>99.9％)的铁基软磁零件。利用加 P 液相烧结，大幅度降低了烧结温度，缩短烧结时间。在 1200C 烧结 2 小时，Fe-0.8％P 的相对密度可以达到为 98.5％。制备的铁基软磁材料的烧结致密度≥96%；磁导率（μm）≥6000，饱和磁感应强度≥1.6T，矫顽力≤110A/m。图 9 是烧结温度对高密度样品最大磁导率和矫顽力的影响规律。随着烧结温度的升高，高密度纯铁样品的磁导率提高，同时矫顽力下降；当烧结温度达到 1450°C 时，样品的磁性能有显著提高，如图 10 所示。升高温度可以进一步提高材料的致密度，并促经晶粒的长大完善，进而提高材料的磁性能，如图 11 所示。采用 HIP 和后续热处理工艺，制备出全致密的铁基软磁材料，能够进一步提高材料的磁性能。

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成果简介在钢铁企业规模快速发展的同时， 大量备件的消耗给资源、 能源造成巨大浪费， 而市场竞争的日趋激烈又给降低生产成本带来巨大压力。 经验证明， 应用表面技术在实现备件长寿化方面显现出卓越的功效。 超音速喷涂产品涂层具有硬度高、 涂层孔隙率小、 涂层结合强度高、 涂层无分层现象以及涂层表面粗糙度低等优点， 代表着当前表面技术应用方面国际先进水平。 该项目的投建， 将可对冷轧生产线镀锌池内的沉没辊和稳定辊， 连退炉中的高中低温段炉辊， 张力辊、 纠偏辊、 转向辊等各种工艺辊以及板坯连铸

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。