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。

该成果提出了变压器局部放电检测的系统的、全面的外部干扰排除方法；提出了变压器局部放电超宽带天线阵列定位新技术；提出了变压器内部局部放电缺陷严重程度的特征参数，进而提出了局部放电缺陷的类型和严重程度的诊断方法，并且设计并实现了相应的自动诊断软件。 研究成果通过了实验室试验验证，并在上海市电力检修公司和福建省十余座变电站得到应用。该成果抗干扰技术的在线检测结果的准确性与过去相比提高了3倍，准确率提高到95%；定位技术误差一般不超过30cm；总体运算时间在秒级，Y型优化阵列准确定位区域比现有的矩形阵列大18倍。 该成果在局部放电缺陷严重程度的诊断方法和预警预测方法方面填补了国内外空白，对放电类型的严重程度识别的准确度达到了93.3%以上。授权发明专利3项，发表SCI、EI论文14篇，并获得2012年福建省科学技术奖三等奖。

本成果属于能源领域里电气工程高电压与绝缘技术学科。在973计划、国家 自然科学基金和重庆市重点攻关课题等共同资助下，开展了SF6气体绝缘装备特 高频局部放电（PD）定量监测（检测）方法与技术研究，解决了最能反映设备内部绝 缘故障特征与程度的PD信号传感、提取、定位和标定等关键科学技术难题，建 立了相应的绝缘故障专家诊断系统，研发的SF6气体绝缘装备绝缘状态在线监测 装置得到广泛应用。其核心发明点为： 1. 发明了特高频PD信号传感技术：创新了特高频传感器展频的附加阻抗匹 配网络、多层屏蔽谐振、非中心点馈电以及复合结构等关键技术，发明了强电磁 环境下采集微弱PD信号的微带与横电磁波喇叭超宽频带特高频复合传感器，检 测频带达到超宽范围（在驻波比为2、增益不小于3dB时，相对带宽为25. 6%）,且 中心频率在500MHz~ 1GHz内可选，并可调节多频谐振点的相对位置以形成抑制 窄带干扰频段的阻带，解决了特高频PD信号监测中的首要技术难题。 2. 发明了抑制强电磁复合干扰方法与技术：率先提出复小波（包）变换需用 复阈值的科学思想，给出了选取复阈值的原则与方法，构建出用于抑制强电磁干 扰的最优复合信息WTRIn序列，发明了用复小波（包）变换抑制强电磁复合干扰的 算法与技术，解决了强电磁环境下监测（检测）PD信号需要抑制白噪声、电晕脉 冲、随机混频窄带及其复合干扰的技术难题，同时建立了抑制干扰效果的综合定 3. 发爵了基于传感器阵列的泰勒遗传PD源定位方法与技术：创新了非平稳 脉冲信号多样本能量相关提取信号时间差的方法和全局搜索PD源最大概率位置 的遗传算法，提出了双曲面定位方程的泰勒优化方法，发明了利用阵列传感器多 样本冗余检测数据融合并逐次修正定位结果的逼近技术，使定位时间差求取误差 为皮秒级，距离误差在厘米级。 4. 发明了特高频PD定量监测（检测）的标定原理与技术：创立了用波形参量 时频域等效定量监测（检测）PD量的标定方法，揭示了PD波形参量与PD量之间 的内在关联，获取了不同影响因素下标定PD量大小的校正实验曲线及解析表达 式，发明了可方便用于实验室和现场监测（检测）的人工注入特高频标准校正波形 与实测PD波形时频域等效定量标定PD量的关键技术。 成果授权发明专利18项、实用新型专利6项及软件著作权1项，发表论文 237篇（SCI收录49篇、EI收录185篇），被国内外同行正面引用2344次。科学 院程时杰、工程院李立涅和杨士中院士等多名同行专家对成果给出高度评价.成果获2013年重庆市科技进步一等奖、2009年重庆市自然科学二等奖。

该成果提出了变压器局部放电检测的系统的、全面的外部干扰排除方法；提出了变压器局部放电超宽带天线阵列定位新技术；提出了变压器内部局部放电缺陷严重程度的特征参数，进而提出了局部放电缺陷的类型和严重程度的诊断方法，并且设计并实现了相应的自动诊断软件。 研究成果通过了实验室试验验证，并在上海市电力检修公司和福建省十余座变电站得到应用。该成果抗干扰技术的在线检测结果的准确性与过去相比提高了3倍，准确率提高到95%；定位技术误差一般不超过30cm；总体运算时间在秒级，Y型优化阵列准确定位区域比现有的矩形阵列大18倍。 该成果在局部放电缺陷严重程度的诊断方法和预警预测方法方面填补了国内外空白，对放电类型的严重程度识别的准确度达到了93.3%以上。

PECVD（plasma enhanced chemical vapor deposition）—等离子体化学气相沉积，在化学气相沉积领域具有很好的前景。利用等离子体中大量高能量的电子，提供化学气相沉积过程所需的激活能，相对于其它CVD方法具有显著降低CVD薄膜沉积的温度等优点。包括辉光放电等离子体发生电源、气体质量流量计、真空计、分子泵等多个组成单元。可以在不同气压和气体环境下进行PECVD。 技术特点: 1）自主研发的等离子体发生电源可输出较大范围内幅值、频率可调的放电电压信号；2）可实现100~105 Pa不同气压以及不同气体环境，且通过气体流量精确控制实现在任一气压值稳定气压状态。 3）专用设计的反映腔体结构和水冷放电电极结构，可长时间、稳定地生成PECVD用辉光放电等离子体。腔体内部包含多种可调性测量结构，可以对生成的等离子体和PECVD过程进行多种形式的监测。 4）该装置根据产品化标准进行了多重安全性和人机互动性专门设计，符合产品要求。

针对目前国内外的商业静电枪不能体现真实人体的分布特性的局限，本研究成果根据真实人体－手－金属放电的特性，提出了更符合人体学的静电放电发生器的设计方法，在国际国内都属首创。 本研究成果首先采用带宽为3GHz以上的矢量网络分析仪，测试真实场景的人体放电回路的阻抗特性；然后根据人体阻抗特性的测试结果，采用具有分布特性的等效电路模型进行参数拟合，获取建议模型的参数值；根据建议的电路模型和参数值，构建真实的新型静电发生器，能够体现真实人体的静电放电特性。

Ai视觉检测机器人是一款搭载了六轴工业机械臂、视觉人工智能和工业大模型的高科技设备，充分利用机械臂的多轴灵活运动、重复定位精度高等优势，主要用于复杂外形工业产品的缺陷检测，特别是汽车零配件、新能源、核电领域等高端制造、品控要求高的产品外观检测。

通过“高压线施工安全报警雷达检测系统”项目的实施，研发出了一套能够对高电压施工现场进行安全距离实时监测报警的系统。项目成果将为下一步工业化生产推广应用，为极大地避免高压现场施工机械（或者施工人员）过度靠近带电导线造成接地事故，而成为高压带电设备下施工的必备安全装置奠定坚实的技术基础并提供设计制造依据。 该报警系统能够识别高压线这样的小目标，具有识别能力强、采用雷达系统回波检测测距、测距精度高的特点。 技术指标： ？ 测距范围：1~10米，精度±1.5%（最大量程）； ？ 测试目标：高压线，直径30mm； ？ 测试方位角：20度； ？ 告警：距离达到报警距离（4、6、8米）时，用无线通信方式通知操作室，并以声光方式发出告警信号并同时通知操作员，操作员启动视频监控系统； ？ 供电方式：锂电池； ？ 连续工作时间：不小于4小时。

本发明首先将子块的信道矩阵的所有列向量分别与接收符号向量做相关运算，得到均衡符号。一方面，从均衡符号中取p个最大模平方所对应的子载波为激活子载波候选集；另一方面，对所得的均衡符号进行硬判，获得硬判符号，该符号被视为对应子载波的发送符号。最后，基于激活子载波候选集波构成有效的激活子载波组合集，并通过一定的判决准则从中选择最可能的激活子载波组合和对应的发送符号。本发明的信号检测方法的复杂度不受信号调制阶数的影响，且可以取得近ML的误码性能的信号检测方法。

通过“高压线施工安全报警雷达检测系统”项目的实施，研发出了一套能够对高电压施工现场进行安全距离实时监测报警的系统。项目成果将为下一步工业化生产推广应用，为极大地避免高压现场施工机械（或者施工人员）过度靠近带电导线造成接地事故，而成为高压带电设备下施工的必备安全装置奠定坚实的技术基础并提供设计制造依据。