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。

成果介绍传统解决方案光源、光谱仪、共焦光路等各自独立，体积大、装配繁琐；All-in-one 高集成一体化光谱共聚焦传感器方案;光源光路、共聚焦光路和光谱分析光路一体化集成；控制电路、信号处理分析电路一体化集成；测量结果显示输出一体化集成；高可靠、高精度、低装配要求、低空间占用；紧凑型光路及关键配件（如物镜等）自主设计方案；三维扫描系统及配套面型重构算法、特征提取算法；后期将开发更先进的线光源激发共聚焦测量系统。技术创新点及参数非接触测量，完美避免工件表面划伤；广泛适用于各种材料表面测量（不透明/透明/半透明、液体等）；待测工件颜色不敏感；极高的位置变化测量精度以及高的表面扫描分辨率；点成像方式，不存在通常3D扫描仪的遮挡效应；可实现大表面倾角处的位置测量；可实现多层工件（透明/半透明）各界面处的形貌扫描；无激光光源安全问题。

本发明公开了一种平面度误差测量装置其包括激光器、柔性铰 链、静光栅、动光栅、测量头、压缩弹簧、底板以及光电探测器，测 量头固定在柔性铰链的第一端部处并伸出，动光栅设置在柔性铰链的 第一端部内，压缩弹簧一端与底板连接且另一端与柔性铰链的第一端部连接，压缩弹簧位于测量头的下方，柔性铰链的第二端部与底板固 定，静光栅固定在底板上，其与动光栅平行相对且相邻设置，激光器 也设置在底板上，光电探测器设置在静光栅出光端。本发明还提供一 种二维扫描工作台。

本发明公开了一种传输线和漏波天线复用器件及其波束扫描方法，所述器件包括介质基板，分别位于介质基板上下表面的金属条带和金属地板，以及通过过孔连接金属地板和金属条带的周期性交替排列的电容和变容二极管。金属条带包括两端的渐变微带线结构和中间的人工表面等离激元结构。当变容二极管的容值与固定电容的容值一致时，该器件的表面阻抗一致，实现传输线的功能；当变容二极管的容值与固定电容的容值不一致时，该器件的表面阻抗得到周期性调制，实现漏波天线辐射功能。采用电压作为调节手段，随着电压的改变能够实现波束定频扫描； 该器件制造简单、操作方便、容易集成，只需要一步光刻过程，不仅节省造价，而且避免了多层结构引发的加工误差。

产品详细介绍 1.扫描模式：手持精细扫描，手持快速扫描 ★2.尺寸精度：手持精细扫描模式：±0.05mm，各方向误差≤0.3mm/m；手持快速扫描模式：±0.1mm，各方向误差≤0.3mm/m； 3.扫描速度：线扫描模式：1,000,000点/秒；面扫描模式：1,500,000点/秒； ★4.可变分辨率：≥0.2mm，扫描时分辨率可以通过系统软件在扫描后根据需要调整，无须通过更换硬件镜头来实现 5.单幅扫描范围：135*100mm——225*170mm 6.工作中心距离：400mm 7.景深：200mm ★8.光源：三色LED（非激光，不污染环境及危害人身健康） ★9.拼接模式：标志点拼接，特征拼接，手动拼接，混合拼接 10. 输出数据是否可直接打印： 无须借助第三方软件，软件自带修补孔，标志点修补，平滑，锐化，缩放，简化，数据编辑等功能，直接输出融合后的完整STL模型，直接进行3D打印 11.移动终端实时显示功能：在扫描过程中，借助移动终端设备，可实现扫描状态在计算机与移动终端的同步分屏显示，实时监测扫描进程，更便利地观察扫描实况。 12.数据输出格式：STL，ASC，OBJ，PLY，3MF 13.系统支持： Win7,Win8,Win10,64bit  14.电脑要求：显卡：NVIDIA GTX1060及以上，显存：>4G，处理器：I7及以上，内存：16G及以上 15.扫描头含数据线重量：≤1.13kg ★16.素材支持：配备一个3d素材库，素材库数量须大于2万个，素材涵盖人物、卡通、教育、建筑、时尚、玩具、动物、植物、家居、工具、动漫游戏等类别，素材拥有25个以上特色专题，每个专题包含至少5个以上同类别优质素材。素材库包含网站及APP，APP同步支持安卓及IOS下载，素材库系统须取得电脑终端与iphone移动终端及Android移动终端《计算机软件著作权登记证书》。 2. 提供生产厂商对本项目的原厂项目授权委托书及售后服务承诺书原件。（须加盖生产厂商单位公章） 3. 投标单位配备的3D模型库需提供《软件著作权登记证书》。（复印件并加盖软件供应商单位公章）

产品详细介绍

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。

        我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。         研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持