该项目以基于信息融合的故障诊断技术为背景，研究传感器故障诊断相对于一般故障诊断的特殊性及其已有的各种方法的内在联系，建立能够融合主要诊断方法、具有广泛适应性的诊断框架体系。主要研究内容包括：故障诊断的对象由单个传感器变为传感器系统；故障诊断的技术由单一方法转变为适应传感器不同过程的相应方法共同作用；为传感器故障的在线检测与信号恢复提供一致的方法；对可能的故障传感器，利用正常工作的传感器信息，恢复其性能。

1、实现水电机组运行状态远程在线监测 2、实现设备状态预警软件系统一体化集成 3、实现基于证据驱动的设备状态预警

一、项目简介 “中国制造2025”与《福建省实施<中国制造2025>行动计划》促使智能制造成为生产制造企业的主旋律,而工业机器人作为智能制造的重要柔性制造单元，2015年中国机器人市场累积销售68459台。然而，工业机器人结构复杂，工作环境恶劣，保养和维护对生产企业技术人员的能力提出了极高的要求。一旦工业机器人故障得不到及时维修，将直接影响正常生产。因此，开发工业机器人故障诊断与预测系统对工业机器人的推广和应用将起到重要作用。 二、前期研究基础 与泉州市微柏工业机器人研究院有限公司建立合作关系，采用企业与高校共同投资模式，建立“嘉庚学院—微柏工业机器人创新实验室”，实验室现有师生近百人，为高校师生提供研发环境，为企业进行技术难题攻关并培育人才。与微柏签署了为期3年的技术服务合同（2014.12-2017.12，微柏工业机器人技术支持服务，150万元）。 得到厦门大学中央高校业务费资助“基于大数据的工业机器人故障诊断与预测方法研究，2016.1-2018.12，35万元”。 四、合作企业 泉州市微柏工业机器人研究院有限公司是福建省工业机器人研发龙头企业，从事工业机器人相关技术研发及产业化十余年，专注研发六关节与四关节自由度串并联机械手等，自主研发数十种应用在冲压、喷涂、焊接、激光加工等生产作业领域的专业机器人。自主研发了高精度RV减速机检测台，工业机器人零点矫正与运动精度检测装置，焊接机器人防碰撞测试装置等工业机器人核心部件与整机检测系统，获得国家发明专利5项，国家实用新型专利30项。作为福建省科技小巨人企业、福建省科技型企业泉州市智能制造示范企业等，承担了省部级科技项目10余项。

本发明公开了一种基于区域分割和曲面拟合的室内定位方法， 包括：在给定目标区域中设置 M 个信号源和 N 个参考点，保证每个参 考点能够接受来自至少一个信号源的信号强度，同时记录每个参考点 的二维坐标信息，对于每个参考点进行信号强度采样，然后对样本取 均值，得到第 i 个参考点的指纹，将给定目标区域划分为 K 个区域， 并根据每个区域内的参考点的指纹，建立相应的区域指纹，并存到指 纹数据库，在每个区域内，针对每一个信号源，利用该区域内参考点 的指纹，建立一个曲面拟合函数来表示该信号源在该区域内的信号强 度分布。本发明能够解决现有指纹定位技术中，定位性能受参考点粒 度的制约，定位结果只能从有限个参考点中提取，导致定位精度有限 的问题。

本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。

提出了基于远程脑的服务机器人控制体系和结构；将远程脑服务机器人技术应用于传染病隔离病房，避免医护人员与患者的交叉感染；应用蚁群算法实现了机器人行进过程中的路径规划；识别脑电信号中的电位模式，提取相应的α波特征参数作为实现大脑与外界交流和控制的接口命令；研制了利用α波阻断特性控制外部服务机器人运行的脑机接口系统，实现了脑电信号对服务机器人的实时控制。 成果应用领域: 康复、医疗、社区服务等领域。 预期效益：在抗击“非典”或将来可能发生的高传染性流行性疾病等方面，具有突出的社会效益和明显的经济效益。

本发明提出一种基于HybridUML和定理证明的CPS自适应性验证方法，本发明步骤包括：首先利用HybridUML视图对CPS建模；然后将HybridUML规约转换为定理证明器KeYmaera的输入-量化混合程序QHP；结合生成的QHP，以量化微分动态逻辑QdL公式的形式对待验证的属性进行规约，然后利用KeYmaera进行自动验证。

本技术成果提供了一种实用价值大、反映营销深层规律的、准确预测电量的基于对热点事件进行关联 挖掘的电量预测方法，包括以下步骤：1.分析数据，建立模型；2.挖掘热点事件；3.运用关联规则挖掘事 件之间的联系进行电量预测

本发明公开了一种基于二次规划的功率型储能调频责任划分方法，该方法根据调频电源的基本信息及其实时状态信息，利用二次规划优化调频电源的输出功率，实现对区域误差信号的精确跟踪。同时，对于客观因素(如调频功率不足)造成跟踪失败时，利用线性规划方法实现跟踪误差的最小化。本发明充分利用储能装置的快速反应能力，对系统的二次调频信号进行最大程度的精确跟踪，提高了电网的调频能力。此外，该方法还能将电池储能的电荷状态维持在设定值附近，保证其剩余可充放电能力，增加其使用寿命；同时也有效减少了传统电机在调频过程中因为频繁爬坡造成的设备损耗。