本发明公开了改进Crypten‑MFCC的非侵入式负荷监测方法，针对非侵入式负荷监测NILM信号的频域特性，采用线性滤波器组替代Mel滤波器，动态调整对数能量基准并优化离散余弦变换DCT系数提取，融合差分特征与时域统计量，提高状态识别精度；结合Crypten框架对支持向量机SVM模型进行加密训练，基于安全多方计算协议实现多方数据协同建模，通过加密梯度共享完成参数更新，确保数据与模型隐私。进一步引入二进制秘密共享技术降低加密计算复杂度，结合交叉验证动态优化参数，实现高效实时分类。该方法在保障数据隐私的同时，提升监测精度与效率，适用于智能电网、家居等场景的设备监测与管理。

主井提升电机的主轴装置及天轮作为主要承载部件，其运行状况正常与否直接影响生产的效率和安全，关系到整个系统的稳定和安全。通过对煤矿立井提升承载部件的动态载荷结构的动态参数进行实时系统地监测，包括对主井提升机电机的主轴装置及天轮的振动监测、主井供电系统的高压开关柜、主接触器以及变压器的触头的温度监测从而保证煤矿的安全生产，避免由提升系统的故障造成的直接或间接的经济损失进行的保护措施。

由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

海嘉船舶综合信息系统（简称“海嘉PMS管理系统”）是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社（CCS）型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点，坚持“以人为本”的管理理念，全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理；通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高；PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审（如RightShip检查）机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。 PMS型式认可证书 核心功能

海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。

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。

本发明涉及一种基于 MEMS 系统的高灵敏度高分辨率的微型温度传感器及监测方法，包括两组 V 型弯曲梁组件，其中每组 V 型弯曲梁组件包括若干上下叠放的 V 型梁，所述每组 V 型弯曲梁组件的所 有 V 型梁同中心，且同时固定在一个固定块上；两组 V 型弯曲梁组件通过连接杆与固定在一个杠杆的 一端，所述杠杆另一端设有压电陶瓷，压电陶瓷的上下断面分别是接电的上电极和下电极。本发明可以 感应极其微小的温度变化并且将之转换为较大的电信号输出，能够显著

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 田洪源 电气信息学院/自动化 2020/2024 202031070296 车斐 电气信息学院/自动化 2020/2024 202031070286 蒋佳芯 临床医学院/临床医学 2020/2025 20200619330221 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 青小渠 电气信息学院 副教授 控制科学与工程 刘强 电气信息学院 讲师 控制工程 四、项目简介 冰粉，是源于四川的著名甜品小吃，具有品质嫩滑、清爽可口等特点，近年来在西南地区甚受欢迎，市场发展潜力巨大。但传统冰粉行业的制作方式及营销模式均较为原始，难以满足当下数字化经济的发展需求。随着自动化、无人化概念不断融入人们的生活中，智能化餐饮设备的市场需求不断提升，尤其在“后疫情时代”，智能化无人售卖在多个环节减少了人与人的接触，这种购买方式不仅代表着未来的趋势，巨大而传统的冰粉市场也需要相关智能设备的赋能来提高竞争力。 在冰粉行业领域，智能无人化的冰粉制作售卖机器，相较于传统冰粉，在制作成本、店面成本及人工成本等诸多方面均有明显优势。如今冰粉的多样性发展，已经不仅仅在夏季受欢迎，甚至在冬季也有一定的市场份额，尤其在商超、景点等人流量大的场景，需求量明显增长，使得我国冰粉市场呈现高增长态势，经川内实地考察，目前成都的冰粉店数量较少，仍难以满足消费者需求，尤其需要低成本无人化的智慧无人冰粉制作售卖机器填补市场空白。 本团队（志向先驱者）是一个以智慧无人冰粉设备为主要研究领域，以自主研发的全自动冰粉机为核心产品，通过物联网实现门店开放、设备交互、资源共享。致力于国内无人化智慧冰粉行业探索及其智能设备研发的科技团队。 团队所研发的全自动冰粉机设备集各种自动化技术研发，通过基于互联网的远程监控管理系统，集冰粉自动制作、打包和手机下单售卖等多项功能，实现无人化经营，具有占地小、功能多、适应性广、成本低等特点，为当今快节奏的生活方式提供有效的购买冰粉解决方案。团队（公司）通过远程的管理中心，监控机器的运行情况。同时设备可作为广告载体，根据大数据分析，为消费者带来优质服务的同时为合作商家产生传媒效益。项目设备组成的智能无人小型冰粉“门店”适用于景点、商超等多种场所，可实现长期自动化运营。 团队成员包含“双一流”高校自动化、机械设计、食品质量与安全等多领域专业人才，兼具软硬件开发及学习能力，热爱创新制造和设计新型运营模式，成员多有大量商业实践经历，具有敏感的创新意识和丰富的市场经验。项目初代样机已处于试用阶段，累计申请各类国家专利十余项，作为西南石油大学开放实验重点项目、国家级大学生创新创业训练计划成功结项，同时与多家公司已达成意向合作关系。 团队自成立之初，就立下助力本土传统行业智能化转型发展的崇高目标，秉承“自主研发，专利先行，多方合作”的发展理念，坚持“以才为本，校企协作，软硬兼施”的战略方针，力图从成都起源，将川渝的特色冰粉推向全国，助力传统冰粉行业的智能化升级，服务更多市场和消费者。