为什么选择我们服务与实力并列，解决您后顾之忧 7x24小时无忧服务业内*质的售后服务、7x24小时及时响应确保您运营无忧 高品质按时交付不随意拖延开发工期，保证质量按时交付开发成品 完善的售后服务以服务客户为己任，全方位跟进项目需求，实际解答您的疑惑

阿波罗平台深耕跨境服务领域

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。

西安科技大学应急通信创新团队从2012年开始就对电梯无线应急系统着手开始研究，目前此项目技术已经成熟并在全国开始推广应用。该成果2013年5月25日经西安市科技局科技成果与技术市场鉴定为国内先进。成果将在西安、渭南、汉中、内蒙、山西等地中取得良好的应用。

Ø 随着多媒体技术和网络技术的不断发展，涌现出视频广播、视频会议、手机电视、网络电视等视频广播应用。温家宝总理在今年“两会”做的工作报告中指出“要积极推进三网融合取得实质性进展”。然而，分布式网络中的视频信息容易被非法用户窃取、篡改、伪造，破坏数据的机密性、真实性和完整性，损害了视频提供者和接受者的利益。因此，本系统在保证视频信息的质量（如清晰度和色彩）同时，保证了视频在网络中传输的安全性。

RFID安全门禁系统       RFID安全门禁系统主要用于检测任何未经借阅离开图书馆的书籍、光盘等，自动识别图书和其他流通资料的借阅情况。对没有办理借阅和其他流通资料进行报警，可搭配流量统计分析系统使用。 更多资讯及相关产品讯息可点击登录信昇达官网www.xisenda.com进一步了解。

成果描述：本实用新型公开了物联网智能燃气表信息安全管理模块,存储有燃气表身份标识的flash存储模块；用于对燃气表进气腔室的压力进行采集的压力传感器；用于对燃气表输出的流量进行采集的流量传感器；用于对接收和输出的信息进行杀毒和进行验证,并在输出信息未通过身份验证时禁止信息上传的安全检测模块；用于燃气表受外界冲击时,对燃气表的震动信息进行上传的振动传感器；以及用于信息安全管理模块与远程抄表终端进行通信的通信模块；flash存储模块、压力传感器、流量传感器、安全检测模块和振动传感器均与控制模块连接,所述通信模块与所述安全检测模块连接。市场前景分析：本实用新型公开了物联网智能燃气表信息安全管理模块,存储有燃气表身份标识的flash存储模块；用于对燃气表进气腔室的压力进行采集的压力传感器；用于对燃气表输出的流量进行采集的流量传感器；用于对接收和输出的信息进行杀毒和进行验证,并在输出信息未通过身份验证时禁止信息上传的安全检测模块；用于燃气表受外界冲击时,对燃气表的震动信息进行上传的振动传感器；以及用于信息安全管理模块与远程抄表终端进行通信的通信模块；flash存储模块、压力传感器、流量传感器、安全检测模块和振动传感器均与控制模块连接,所述通信模块与所述安全检测模块连接。与同类成果相比的优势分析：国内领先

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。

本发明公开了一种分布式智能化药品安全管理系统,包括上位机 终端和智能柜体终端，上位机终端中安装有实验室信息管理系统，所 述上位机终端与指纹阅读器、POS 微型打印机相连并进行通讯；所述 智能柜体终端包括柜体和智能控制终端，智能控制终端与液晶显示屏 液晶显示器相连，用于显示药品清单信息、药品使用信息、柜子使用 情况；柜体安装有多个小柜体并成阵列式分布；所述上位机终端与智 能控制终端通过 TCP/IP 协议相连，相互认证