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基于数据驱动的风电设备状态预警诊断系统研究
成果介绍基于人工智能和大数据技术，对风电机组实时运行状态进行在线监测及评估，对风机异常运行状态和能效劣化趋势进行预警。技术创新点及参数1、风机设备的变量关联分析以及典型状态特征挖掘；2、历史运行数据处理方法研究；3、基于数据驱动的风机状态预警关键技术的研究；市场前景大型风电机组，新能源发电，水火电机组。向大型风电厂推广并运营。
东南大学
2021-04-13
基于Kriging模型的风力机齿轮箱故障诊断方法
成果简介：本发明公开了一种基于Kriging模型的风力机齿轮箱故障诊断方法。本发明具有诊断结果快速准确、非线性拟合效果好、使用灵活、计算量小的优点，能够为实现风力机齿轮箱故障在线诊断奠定基础。市场预测：2015年全国（除台湾地区外）新增安装风电机组16740台，新增装机容量30753MW，同比增长32.6%；累计安装风电机组92981台，累计装机容量145362MW，同比增长26.8%。同时，随着风电机组运营时间累积，
长沙理工大学
2021-01-12
基于大数据分析技术的眼病筛查与辅助诊断研究
北京工业大学
2021-04-14
基于微流控技术的诊断型手性肽核酸芯片制备平台
本成果基于高效微流体芯片、“电子掩膜”（PLC，FPGA和LabVIEW构建）与光掩模相结合及高性能手性miniPEG-γPNA探针搭建诊断型肽核酸芯片制备平台。
设计并应用了高效单体活化装置；“电子掩膜”可降低芯片制备成本，光掩模技术实现对芯片密度的调整；自行制备了miniPEG-γPNA单体，并应用到微流体芯片上；手性探针通过miniPEG修饰提高水溶性，可预组织成右手螺旋结构，与DNA杂交结合特异性更好，稳定性更高，能识别入侵混合序列双链DNA(dsDNA)，实现对靶标的直接检测。
基于微流体混合器的光导向原位合成系统设计示意图和实物图
中南大学
2023-04-21
基于网络的大型机电装备远程运行监视和故障诊断
重点围绕实施大型机电设备预测性的状态检修需要，建立设备状态劣化监测模型，在线评价设备健康状态。采用自动逻辑推理的自主故障诊断方法，结合专家人机交互方式进行观察、推理的人工诊断方式，形成更准确全面的故障原因分析和故障定位。根据状态评价和故障定位结果，自动给出设备维修建议的方法。利用长期积累的设备试验、运行、故障前后的各种状态数据，进行设备状态劣化模型、故障诊断模型的更新和修正方法。基于Internet的远程协作诊断机制，遇到疑难问题时邀请多领域专家进行在线会商。可以用于机电设备、水电机组、风力发电机组
扬州大学
2021-04-14
二进制递归网络的随机多故障条件诊断性分析
项目简介： 随着并行计算系统中处理器数目的快速 增加， 系统
西华大学
2021-04-14
矿用大型机电设备安全运行诊断预警系统研究
煤矿大型设备（如提升绞车、主扇风机、空压机等）承担着矿井的提升运输、通风、压风等任务，是保证矿井安全生产最重要的装备和环节。由于它们分布在点多面广的不同区域，又由于企业对这些设备的运行监控还是停留在简单的人工看表，定时记录的方式上，技术手段非常落后，难以进行科学有效的管理，虽然有的企业有了一些先进的监控系统，但是数据传不上来、数据不准确、数据错误采集等人为原因在更大程度上减弱了监控系统对煤矿企业起到的安全、高效的管理作用，无法有效的预防和遏制煤矿的安全事故。该成果通过实时采集煤矿大型机电设备的实时运行数据，进行数据处理，达到对煤矿大型设备故障安全隐患的提前判识与诊断，并给出预警，杜绝安全事故的发生。
针对煤矿企业的主提升、运输系统、压风系统、抽风系统以及给排水等系统的大型机电 设备，利用与设备对应特定的采集器获取不同的实时数据，通过有线或无线网络技术将这些 数据传输到数据中心服务器汇总、处理分析，将设备实时状态、劣化趋势、数据分析、各种 统计报表等实时地展现在智能终端上（在调度中心），并对设备的运行健康状态进行判识和 诊断，能有效提高机电设备的运行效能，减少煤矿安全事故的发生。
安徽理工大学
2021-04-13
实时智能监测与故障诊断专家系统的研究开发
项目是国家科技攻关计划“先进控制与优化软件及综合自动化软件平台产业化关键技术”子课题，项目在PCS层（过程控制层）与实时信息集成系统的基础上，实时智能监测与故障诊断专家系统充分利用网络技术、计算机技术、控制技术、通讯技术以及人工智能技术将分散的PCS层信息进行集成，实现信息管理的智能化。系统实现从已有的PCS层通讯网络获得数据，进行高一层次的综合和处理，进行安全监督、故障诊断和预报，而不改变使用人员已经熟悉的操作程序和规则，因而可达到更好的安全监控与管理的效果。
南京工业大学
2021-01-12
棒钢生产线在线轮廓与缺陷监测仪
本技术采用发明专利激光锁定成像技术，透过高温火焰监测高温高热目标，用于高温钢棒材轮廓尺寸和表面缺陷在线监测系统。系统采用非接触机器视觉，激光锁定成像和线结构激光轮廓测量技术，使用三台高速工业像机和三台工业激光器，可实现对圆钢和六角钢的轮廓各项尺寸和表面缺陷的同时在线测量。轮廓尺寸可对钢坯的K1、K2、外邦、里邦四个参数的测量；表面缺陷可对：钢坯表面裂纹、刮伤、结疤、折叠等多种缺陷进行检测。 本设备可以对直径为12~55mm的圆钢和对边尺寸在22~35mm的六角钢进行精确检测，轮廓尺寸的检测精度：≤±0.2mm；裂纹的检测精度：能对深度≥0.3mm、宽度≥0.3mm、长度≥5mm的表面裂纹进行精确检测，当监测出钢坯尺寸超标或检测到钢坯表面缺陷时，系统会立即发出警报，以便在棒材从最后生产线流出时，及时将不合格部分切除或挑出，避免产品流入市场，提高产品合格率。本设备已在贵阳特钢生产线上长时间使用。 本设备采用整体水冷系统和高压气罩，可以较好地解决钢坯生产线上高达1000℃度的现场环境温度和浓重的粉尘，以保证图像传感器能在高温、高湿、浓粉尘的环境下，获取真实的棒材轮廓图像和真实钢坯表面图像。同时系统可将连续生产一个月的轮廓尺寸数据和裂纹图像数据进行保存，随时可查看分析生产线上钢坯的生产情况和生产线的运行状况。 设备使用线结构激光轮廓测量技术和激光锁定成像技术，以非接触方式测量钢坯的轮廓和表面裂纹，体现了现代测量技术非接触、快速、全面、抗干扰、计算机数据管理的优点。设备的投入使用通过提高生产钢坯的合格率，降低年生产成本和资源能耗，具有较高的经济效益和社会生态效益。 本设备性能优于意大利、德国和美国同类监测系统，售价150万，远低于国外监测系统。技术国内独家。已申报两项国家发明专利，已获得软件著作权。寻求投资入股，寻求开拓国内外市场公司。
电子科技大学
2021-04-10
棒钢生产线在线轮廓与缺陷监测仪
本技术采用发明专利激光锁定成像技术，透过高温火焰监测高温高热目标，用于高温钢棒材轮廓尺寸和表面缺陷在线监测系统。系统采用非接触机器视觉，激光锁定成像和线结构激光轮廓测量技术，使用三台高速工业像机和三台工业激光器，可实现对圆钢和六角钢的轮廓各项尺寸和表面缺陷的同时在线测量。轮廓尺寸可对钢坯的K1、K2、外邦、里邦四个参数的测量；表面缺陷可对：钢坯表面裂纹、刮伤、结疤、折叠等多种缺陷进行检测。
电子科技大学
2021-04-10