火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50%Pe下调至30%Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。 本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。 本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15%Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。

本发明公开了一种基于变结构的高压直流输电多通道附加阻尼控制方法。其特点在于通过具有高运算效率和抗扰能力的TLS-ESPRIT算法辨识出次同步和低频振荡频率、阻尼，以及系统降阶模型，结合变结构控制原理，设计含虚拟状态变量的附加控制器，最后引入状态观测器，消除虚拟状态变量，实现输出反馈形式的HVDC变结构控制器，然后采用变结构控制理论设计多通道直流附加阻尼控制器，降低振荡模式间的相互影响，能够同时抑制次同步和低频振荡。该方法高效易行，而且变结构控制理论对于实际电网的复杂多变工况具有较强的抗扰性，同时该控制器利用多通道结构，解决了多控制器间的协调控制问题，提出了一套具有很强操作性的实际大电网的控制器设计方法。

本发明公开了一种网络化多电机同步控制系统及方法，该系统包括基于 SOPC 的多轴同步控制模块、PLC 控制器、上位机、人机界面、现场 IO 设备、脉冲采集模块和伺服电机驱动模块；通过脉冲采集模块采集主令电机编码器输出的编码脉冲信号经过磁耦隔离处理后发送到多轴同步控制模块，多轴同步控制模块对接收到的脉冲信号进行周期性的计数采样，同时也接收来自上位机和人机界面传来的控制命令，最终将控制命令转化为 PWM 控制信号，经过伺

基于标准工控机及CODESYS编程平台的运动控制开发实训系统，配置了1台工业级平板电脑（工业PC显控一体机）、1个CODESYS RTE全功能的软件授权许可、3套EtherCAT总线型伺服驱动器及同步伺服电机和EtherCAT总线型的16入16出远程I/O模块。 此实训系统展示了CODESYS实现多轴运动控制的技术优势以及对外部I/O（本地和远程）的良好扩展功能。 多轴运动控制Demo完全支持工程师们使用CODESYS软件三种不同的运动控制编程模式：基于主从轴跟随模式的电子凸轮、基于三轴龙门结构的CNC联动插补、Delta机械手跟随圆盘和传送带运动的实时快速抓取功能，以及可以通过外部按钮信号完成运动的启停和复位操作。

本发明公开了一种可重复利用柔性无机电致发光器件，从下至上依次包括印有图文信息的塑料薄膜 层、不干胶层、透明电极层、发光层、绝缘层、背电极层；不干胶层通过滚涂方式粘附在透明电极层上； 透明电极层、发光层、绝缘层与背电极层通过丝网印刷方式紧密贴合在一起，塑料薄膜层与不干胶层可 反复剥离与粘结地贴合在一起。本发明所制得的柔性无机电致发光器件作为薄型灯箱的光源，可以通过 塑料薄膜层的反复剥离与粘结达到重复使用的目的，使图文内容的更换更加方便容易，同时节

本发明公开了一种可重复利用柔性有机电致发光器件，从下至上依次包括印有图文信息的塑料薄膜 层、不干胶层、阳极层、空穴传输层、发光层、电子传输层和阴极层；所述的不干胶层通过滚涂方式粘 附在阳极层上；所述阳极层、空穴传输层、发光层、电子传输层和阴极层通过真空蒸镀方式紧密贴合在 一起，所述的塑料薄膜层与不干胶层可反复剥离与粘结地贴合在一起。本发明所制得的柔性有机电致发 光器件作为薄型灯箱的光源，可以通过塑料薄膜层的反复剥离与粘结达到重复使用的目的，使图

本发明属于计算机数据存储技术领域，公开了一种海量存储系 统中基于关联特性的重复视频检测方法与系统，该方法利用位置灵敏 哈希函数将重复视频或近似视频映射到索引表的同一个集合中，从而 可以在查询时直接定位到相应集合进行查找，不需要遍历，极大地缩 小了查询范围，提高了重复视频检测方法的查询速度。在集合内部， 使用 Cuckoo-Hashing 机制在整个索引表中进行扁平寻址，合理解决集 合内的哈希冲突，使得索引表在整体上维

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

一种多形式机械振动阻尼器，包括扭转振动减振安装法兰、四脚卡盘、上箱体、扇形活塞、直线振动减振安装杆和下箱体；所述扇形活塞安装在上箱体和下箱体中，所述上箱体与下箱体固定连接；所述扭转振动减振安装法兰安装在四脚卡盘上；所述直线振动减振安装杆经下箱体安装在扇形活塞中；所述四脚卡盘安装在扇形活塞中，并穿过直线振动减振安装杆。本发明实现集直线振动和扭转振动两种振动形式的减振作用，具有结构简单、吸能效率高、应用范围广、灵活性强，安装方便等优点。市场预测：本专利能广泛应用于被动减振领域，结构简单，成本低，市场前景好。