铁路运输综合调度指挥管理系统是为了提高企业铁路运输部门现有的运输指挥管理手段、提高调度管理水平和运输效率、改善调度指挥人员工作条件的大型综合性系统。系统根据企业铁路运输的特点，在满足传统需求的同时，融入了现代企业管理理念与方法，将运输作业过程如到发车作业、调车作业、货运作业等有序结合，充分控制车流及车辆作业过程，掌握车辆状态，有效降低车辆停留时间，提高周转率以及机车、线路等设备的使用效率；同时系统实现了数据的电子移交功能，体现了资源共享，保证生产数据的及时、准确、完整、统一。通过本系统，能即时掌握

成果创新点 该系统主要创新点是将电池热管理系统与安全防护系 统一体化，具有散热快、安全高效的优点。 技术成熟度 关键技术研发阶段。 市场前景 新型电池热管理及安全防护系统技术领先，应用前景 较好。核心技术一旦突破、可望大规模地推广应用。 转化计划 计划三年内完成实验室建设，设备安装调试、制备填 补行业空白的样品，两年实现行业领域的应用与推广。以 科

该系统主要创新点是将电池热管理系统与安全防护系统一体化，具有散热快、安全高效的优点。 

基于HDFS的在线论文管理平台主要用于管理研究生和本科生毕业论文，学生在线提交论文，老师通过本系统下载论文。系统通过邮件将相关修改意见和答辩信息反馈给学生，所有版本论文和评审意见需存储归档。

本项目团队依靠在压缩机领域的深厚基础，历时数年，解决了加氢站压缩机多场耦合工作过程、典型故障失效机理等关键科学问题，突破了增压过程无损重构方法、多维信号多向诊断机制等关键技术，研发了加氢站压缩机全生命周期健康管理系统、便携式故障诊断仪等核心产品，攻克了传统监测方法在高压氢环境下无法应用的难题。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 李雪莹 能源与动力工程/动力工程及工程热物理 2020年9月 计泽灏 能源与动力工程/动力工程 2020年9月 任鹏 能源与动力工程/动力工程及工程热物理 2020年9月 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 彭学院 能源与动力工程/压缩机工程系 教授 加氢站压缩机及其关键技术 贾晓晗 能源与动力工程/压缩机工程系 教授 加氢站压缩机及其关键技术 陈立斌 创新创业学院 副院长 四、项目简介 在能源安全和“双碳”战略目标的双重背景下，党中央明确提出，为加快能源清洁化、智能化和电动化转型，“十四五”将推动构建以可再生能源为主体的能源体系，氢能成为当前能源技术创新的热点领域。加氢站作为氢能供应体系的重要组成部分和交通用氢能的关键基础设施。 本项目团队依靠在压缩机领域的深厚基础，历时数年，解决了加氢站压缩机多场耦合工作过程、典型故障失效机理等关键科学问题，突破了增压过程无损重构方法、多维信号多向诊断机制等关键技术，研发了加氢站压缩机全生命周期健康管理系统、便携式故障诊断仪等核心产品，攻克了传统监测方法在高压氢环境下无法应用的难题。不但为加氢站了提供多种增压设备故障诊断与健康管理的解决方案，更大幅度简化了增压设备监测诊断步骤和流程，缩短了人工巡检的时间成本，充分提高加氢站运行效率。 作为“科技冬奥”的重要环节，已经实现国内首套加氢站隔膜压缩机健康管理系统的设计、安装和调试工作，在冬奥会加氢站中完成服役； 便携式故障诊断仪多次在加氢站、压缩机厂、研究所使用，准确诊断故障；往复压缩机全生命周期健康管理系统应用于新疆油田呼图壁储气库（中国最大天然气储气库），完成线上测试。

主要基于在役桥梁数量庞大、病害严重、数据管理混乱、维修决策困难等背景，针对桥梁群服役期间的健康管养问题，建立了基于数字孪生模型的桥梁群数据管理系统。项目展示包括移动端人工检测、无人机图像检测、水下检测、索力监测、桥梁动力特性识别及施工监控等多种实际应用场景，并依据桥梁的设计信息生成与实际桥梁一致的虚拟孪生模型。该模型能够实时集成、更新多源数据信息，及时反应当前桥梁构件、整体状况；并根据桥面交通荷载流量等荷载信息，通过数字孪生模型预测桥梁性能未来演化趋势，由此对实际桥梁管养提供预防性养护措施建议；本技术意在解决实际管养过程中纸质化、平面化的管养方法，优化数据管理混乱现状，并通过数字孪生模型实现桥梁群管养由被动养护向预防性养护转变过程。

1 成果简介社区自助健康管理一体机的主要功能是集自助测量各主要生理指标（包括血压、心电、血糖、体重、身高、体成分、尿常规、温度测量）于一体，同时实现运动能耗数据、个人生活方式、健康档案的采集工作。通过其内嵌的医学模型，实现预警高危慢性疾病，预测健康风险，并可实现与高级医师的远程对接，取得个性化的健康指导。2 效益分析医疗成本日益升高和人们自主管理健康的需求越来越大的趋势决定了这种自助健康管理终端具有很大的市场潜力。虽然国内外对于这种及多种测量于一体的机器不是很缺乏，但是对于取得数据信息的后续整合、分析以及通过医学模型来实现一些健康预警的产品还是非常的少的。本产品配合清华大学居民健康管理云平台，提供更为灵活和全面的健康管理服务，未来市场前景较好。

成果简介：本系统包括温室栽培优化模型动态仿真、专家系统集成与智能控 制算法设计等三部分内容。系统采用了基于知识的智能解决方案，系统的三 个部分紧紧围绕专家知识与智能，不仅构成统一的整体又能分别独立运行。 系统以大量的实验数据和专家经验为基础，采用智能控制方法、智能推理方 法和多媒体技术，能提供病虫害在线预报，为温室环境控制提供最佳环境条件，并能对温室环境和作物生长过程进行仿真和预测。 项目来源：科技部“十五”重点攻关项目“温室环境智能控制关键技

经营管理类人才：会计类本科生毕业生、审计或者法律类本科毕业生、销售部本科毕业生、技术人才：化工类本科及以上毕业生

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。