本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

本发明公开了一种滤波器组多载波系统的数据传输方法，属于滤波器组多载波通信领域，利用与导频相邻的多个辅助导频符号抵消导频受到的虚部干扰并且通过编码可以发送额外数据。解决了滤波器组多载波系统中导频符号会受到虚部干扰的技术问题。本发明包括计算导频受到的虚部干扰步骤、计算编码矩阵步骤、设计导频周围的辅助导频符号步骤、发送及接收数据步骤、信道估计及均衡步骤、数据恢复步骤。本发明能够在保证良好信道估计性能的情况下，显著降低用于抵消虚部干扰的能量。

本发明公开了一种基于大数据的智慧变电站实时监控系统及方法，具体涉及电力设备监控技术领域，包括多源采集处理模块、动态拓扑更新模块、设备状态监测模块、故障诊断预测模块、设备寿命预测模块、能效分析优化模块以及远程运维调度模块；本发明能够实现高精度故障检测及隐性关联挖掘，提高变电站异常检测能力，有效优化变电站各电力设备的寿命管理；能够确保维护资源分配合理，提高设备可靠性，提升综合能效，减少碳排放，无需人工干预调整运行模式，提高优化效率，实现变电站智能化运行。

本发明公开了一种用于网络虚拟手术的网络数据传输方法及系统，包括：获得网络虚拟手术的工作在线特征，将工作在线特征输入至预训练后的反向传播神经网络获得四个监测输出特征；根据四个监测输出特征计算获得数据压缩率、预测补偿窗口大小、冗余重传次数以及本地插值平滑因子；按照数据压缩率对网络虚拟手术的工作数据压缩后执行数据传输；在网络虚拟手术的数据传输过程中，基于预测补偿窗口大小的卡尔曼预测器补偿延迟，根据冗余重传次数触发冗余重传对抗丢包，将本地插值平滑因子代入插值滤波器平滑网络抖动；将反向传播神经网络与虚拟手术力反馈系统相结合，实现了对网络化虚拟手术中延迟、抖动和丢包问题的自适应调节。

哈尔滨工程大学动力装置数字化应用软件采购项目 招标项目的潜在投标人应在按本公告第三部分规定方式获取招标文件，并于2022年06月20日 14点00分（北京时间）前递交投标文件。

本城市电网规划辅助决策软件是在地理信息系统平台上开发的，含有城市电力空间负荷预测、变电站规划、高压配电网规划和中压配电网规划等功能模块。该软件根据城市发展规划和电力负荷发展的实际情况，采用了先进的优化算法，规划结果比传统的仅依靠工程师经验进行规划的方案更科学、更符合城市电网依赖地理条件的特点。 该软件功能全面，能够进行城市电网的单阶段规划和多阶段规划，能同时对新城区和老城区进行电网规划，规划的新建变电站选址无需提供预选的变电站站址，并且可以处理已有变电站的扩容问题。 在该软件中，强大的地理信息系统管理着城市电网规划所需的地理信息数据，有效地解决了传统规划方式中路径、空间负荷分布等基础数据不精确的问题，提高了规划方案的准确度，具有输入方便、界面友好、报表美观等优点，能分层显示各类数据（包括不同规划阶段的空间负荷预测数据和规划方案），规划结果能同时以图形和报表给出，大大减轻了规划人员的劳动强度，提高了撰写规划报告的效率，为城市电网规划提供了可靠的决策依据。

本发明公开了一种面向移动通信平台的即时通信软件侧信道测试系统，包括移动通信设备模拟平台、 侧信道信息采集平台、通用 PC 平台和通信功能验证平台；移动通信设备模拟平台与通用 PC 平台的连 接采用通用标准接口，用于接受通用 PC 平台的控制；移动通信设备模拟平台通过网络与通讯功能验证 平台进行信息交互；通用 PC 平台用于控制加密数据的进出和对侧信道信息进行存储；侧信道信息采集 平台的测试引脚与移动通信设备模拟平台相连，用于侧信道信息的捕获；通

1.痛点问题 由于新能源发电易受气候环境影响、出力具有强随机波动性、且缺乏惯量支撑能力，以新能源为主体的新型电力系统供电结构将发生根本性变革，“灵活性匮乏”将成为长期矛盾，亟需汇集各类资源参与调节，增强系统灵活性、适应性。随着分布式电源和多样性负荷的接入配电网，配电网已经成为支撑高比例分布式电源安全并网、提高电网供电可靠性、挖掘新型可调控资源灵活性的关键所在，亟需研究支撑海量分布式电源并网的群控群调的关键技术，研发支撑海量分布式电源并网的群控群调软件，实现分布式资源的自律和输配电网的协调，促进高比例新能源的安全并网和可靠消纳。 2.解决方案 本项技术实现了支撑海量分布式电源并网的群控群调，主要技术要点： 1)利用量测系统采集的信息估算电力系统的实时运行状态，给出各母线的电压和相角，各线路和变压器的潮流，各光伏逆变器有功无功出力。 2)以集群状态估计的结果为基础，计算出当前时刻群内完整的有功、无功潮流分布和电压分布，覆盖变压器、光伏及储能节点和馈线。 3)基于集群控制子站对能源进行主动管理，通过控制区域内的分布式电源及其他可控资源，加以灵活有效的协调控制技术和管理手段，实现对现存资源的高效利用和可再生能源的高度兼容。 4)建立在配电自动化主站及分布式发电集群控制子站基础上的高级管理计算系统，支持在正常运行状态下以经济性为目标，以安全性为约束获得集群的日前重构组态方案，在紧急状态下以运行安全为首要目标，进行实时性的快速集群重构控制。 3.合作需求 寻求应用场景和资源对接，应用场景和业务能覆盖新疆、甘肃、江苏、浙江等新能源大省，并且与新能源领域的大中型企业有合作经验，同时具有一定的技术开发能力、市场推广资源和现场工程实施经验，能与现有团队形成合力，通过信息领域与能源领域的交叉研究，突破支撑海量分布式电源并网的群控群调的软硬件难题。为保障项目实施质量和进度要求，拟合作团队需通过ISO9001质量管理体系认证，且是国家高新技术企业。期望通过合作，全面开展产品和服务的推广销售，力争在一年内形成规模化产值，同时在各个省份组织相应的实施团队，高质量完成项目的交付，并持续做好技术支持和各项售后服务。