海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。

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。

健康管理大数据平台的建设，是实现全民健康国家战略的重要组成部分，虽然移动互联的技术和应用突飞猛进，但高效、便利的生物信号采集终端设备尚待有效解决。该研究成果是健康物联网领域的智能终端设备，它基于心率变异性分析的独特算法，通过个体佩戴的可穿戴带式设备采集生物信号，实现对个体健康状况的整体评价，同时生物信号数据的处理分析依托于移动互联网和云端，该项需要医-工结合的技术可助力健康管理大数据平台的建设。

健康管理大数据平台的建设，是实现全民健康国家战略的重要组成部分，虽然移动互联的技术和应用突飞猛进，但高效、便利的生物信号采集终端设备尚待有效解决。该研究成果是健康物联网领域的智能终端设备，它基于心率变异性分析的独特算法，通过个体佩戴的可穿戴带式设备采集生物信号，实现对个体健康状况的整体评价，同时生物信号数据的处理分析依托于移动互联网和云端，该项需要医-工结合的技术可助力健康管理大数据平台的建设。应用范围:可应用于各类人群的健康状况评估及健康管理大数据的采集。效益分析:该技术通过可穿戴式生物信号采集设备，实现对个体健康状况的整体评价。由于信号采集的硬件已非常成熟，该技术的核心部分主要在于信号分析的算法。 其技术优势在于：指标特异性高；生理基础明确；心电信号分析算法独特；是无创的诊断技术；检测条件简便；所需硬件技术成熟、成本低廉；便于健康管理大数据的采集；具有大规模推广的价值。

已有样品/n克氏原螯虾1年双季高效健康养殖技术研究。　　成果简介：选择1龄虾作为繁殖亲本，其亲虾抱卵率、孵化率和苗种成活率都较选择2龄虾要高。采用插网分割技术，将水体分割成若干个小水体，有效扩大克氏原螯虾繁殖的面积，大大地增加了其繁殖数量。采用8月份和9月份分别投放亲虾繁殖和合理捕大留小的培育方法，可获得2季苗种，使苗种产量较原来翻一番以上。采用1年双季商品虾养殖技术，第一季商品虾养殖为4月上旬至6月，第二季商品虾养殖为6月至8月中旬。亩产量达到500kg。　　应用前景：可在长江中下游地区广泛推广应

在国家、省部级科技项目支持下，研发团队历时8年攻克了前述难题， 提出了 2类关键部件特征参数提取方法，形成了 3种状态监测与评估系统新 产品，实现了 3项重大突破与创新：①提出了机、电、热多耦合特征参数和 动态阈值提取方法。研发了电流故障特征的叶轮不平衡状态监测技术，提出 变流器功率模块热应力疲劳特征参数及关键传感器故障观测模型，形成了特 征参数动态阈值确定方法。②研发了关键部件劣化度概率评估及寿命预测技 术。基于数据挖掘手段，提出了机械关键部件劣化状态评估概率分析和实时 寿命预测方法；基于功率模块疲劳失效机理，形成了变流器功率模块平均故 障间隔时间评估体系，研发了多时间尺度累积效应的变流器运行可靠性评估 技术。③研发了风电场整机多层次健康状态评估技术。形成了风电机组多层 次评估指标体系，提出了风电机组监测参数异常识别方法，研发了风电机组整 机健康状态评估技术。

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。

        我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。         研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持