成果的背景及主要用途： 作为国家中长期科学技术发展的 11 个重点领域之首的能源领域，发展高效洁净超(超)临界燃煤发电机组是实现节能减排的重要途径，而蒸汽温度和压力的提高使得高温管道等设备的服役环境更加恶劣，特别在最薄弱的焊接接头部位，频繁的早期失效事故引起的机组非计划停运往往造成巨大的经济损失，甚至导致严重的人员伤亡。因此，对设备进行科学准确的评估与预测，避免突发性的早期失效，是保证机组安全运行的关键。 技术原理与工艺流程简介： 该项目在国家自然科学基金委、天津市科委及电力行业的大力支持下，针对超(超)临界机组关键高温设备，探明了耐热钢焊接细晶区 IV 型开裂、焊缝内部埋藏裂纹、插套焊接头振动疲劳开裂等典型早期失效的产生机理，并提出了耐热钢焊接工艺、现场局部热处理规范、插套焊焊接工艺与焊趾熔修用焊接材料等相应的延寿技术；开发了在役高温设备实时老化性能的微创测试技术与设备，建立了基于蠕变损伤累积的剩余寿命评估技术；揭示了残余应力和拘束水平对蠕变裂纹扩展行为的影响机制，建立了定量考虑这两者影响的高温缺陷寿命预测模型，丰富了高温寿命评估方法。与国内外同类技术相比，该项目提出的寿命预测模型的精度大大提高，延寿技术更科学、全面、有效。 技术水平及专利与获奖情况： 经专家鉴定，达到了国际先进水平。该项目共申请国家发明专利 11 项（已授权 4 项）、获软件著作权 3 项；发表论文 31 篇，其中 SCI 论文 12 篇，EI 论文 9 篇，并多次在国内外学术会议上做大会报告。 应用前景分析及效益预测： 该项目推动了我国超(超)临界机组高温部件寿命评估与延寿技术的发展，解决了超(超)临界机组目前面临的早期失效难题，不仅可保证机组的安装质量，而且减少了不必要的返修，减少机组因非计划停运和检修周期超期带来的巨大发电损失，对机组的安全经济运行具有重要意义。 应用领域：新技术 技术转化条件： 近三年来，该项目开发的寿命评估软件与延寿技术在全国 10 个省市的 16个电厂得到应用，经济效益达 2.3 亿元，取得了显著的社会经济效益。 合作方式及条件：根据具体情况面议

产品详细介绍                               风力发电机组的加速度振动传感器    再生能源   风力发电是一种成长中的干净的可再生能源。无论是单个机组还是组合机组的风力发 电场，它们都是目前世界上发展很快的新能源。风力发电机组原理是将风力机械能转化成电能。风力发电的规模可以从 500 千瓦到6兆瓦。 常用的风力发电机组是水平轴布置。有些是三桨叶，上风向并且带有偏航控制，有的则是二桨叶下风向，自然随风旋转。偶尔你也会看到垂直布置的风力发电机组，它们也被称为 Darrieus（打蛋形）风力发电机组，根据法国发明家而命名。但是这种打蛋形的设计不是很流行，逐渐被性能较好得水平布置的风力发电机组所代替。风力发电机组和低速电机驱动的风扇，例如冷却塔，有很多相同之处。风力发电机组基本上是一个大型低速风扇，但是它不是电能驱动，没有将机械能通过减速箱驱动大型低速风扇，相反的，它提供机械能，通过加速箱驱动发电机产生电能。这个反向的过程带有很多会产生振动的旋转部件，长时间的损耗可能会导致终失效。  • 维修费用非常高 • 不可能的工作高度 • 电能的损失很昂贵                带有加速度振动传感器的水平布置的 风力发电机组    低频加速度振动传感器   主要轴承和转轴的速度大约是 30-60 rpm。这也是齿轮箱输入轴的旋转速度。旋转频率范围是 30–60 cpm (0.5–1.0 赫兹)的情况应采用低频加速度振动传感器。测量的范围包括主轴旋转频率，叶片通过频率，主轴承频率，齿轮箱输入轴轴承频率和齿轮啮合频率等等。这些低频加速度振动传感器通常可以提供500mV/g以及12-180000 cpm (0.2–3000赫兹) 的频率范围。   连接技术中心   地址：上海市闸北区大统路988号A座1509 电话: 021-61434143传真: 021-61434143  齿轮箱  径向振动传感器 轴向振动传感器  发电机 主要轴承                                                                                       低频加速度振动传感器     安装在主轴承水平轴上的低频加速度振动传感器    通用型加速度振动传感器   齿轮箱的中间轴和输出轴都会有比较高的旋转速度，并且产生比轴承和齿轮啮合更高的扰动频率。事实上，输出轴的旋转频率在通常情况下比输入轴高50-60倍。测量其带动的齿轮箱和发电机组的高旋转速度需要使用通用型加速度振动传感器。通用型加速度振动传感器可以提供100 mV/g 以及30–900000 cpm (0.5–15000赫兹)的频率范围。 齿轮箱的轴向和垂直方向上螺栓安装的通用型加速度振动传感器              通用型加速度振动传感器    螺栓安装型的加速度振动传感器   风力发电机组通常在很高的塔上。其旋转组件很难接近，因此好是使用螺栓来安装加速度振动传感器。安装平面例如主轴承，                                                                                      齿轮箱和发电机等都需要加工孔口平面，转孔 并攻螺纹以便安装振动传感器。      孔口平面，转孔后攻螺纹     MH117 孔口平面及转口的工具     在加工过的平面上安装振动传感器   电缆和接头 风力发电机组需要使用到可靠的 IP66 接头，防止灰尘，水或油的进入。A2A军用Style接头或B2A密封型接头可以给振动传感器提供可靠的连接。特氟龙外套电缆或聚 亚安酯电缆和接头配合使用可以为振动传感器提供完全的连接方案。               总结   发电是当今世界重要需求之一。发电机组能否正常工作是主要关注的问题。对风力发电机组来说，主要轴承，齿轮箱和发电机失效是不可以接受的。这些部件的替换将会非常昂贵，而且重量大，安装地点是50-100米的高空上。   在风力发电机组上安装永久型加速度振动传感器可以检测下述问题：    • 齿轮失效 • 齿轮磨损 • 叶轮振动 • 电子故障 • 不平衡 • 不对中 • 松动 • 共振     A2A 接头和 CB102 电缆    B2A 接头和 CB111 电缆    A2A 接头和 CB103 聚亚 安酯电缆    CTC 的产品和所有 知名品牌的数据 采集器和监测系统 相兼容                                                                                           公司名称：上海维逸机电设备有限公司 公司地址：上海市闸北区大统路988号A座1509 公司网址：http://www.novachn.com/ 联系电话：021-61434131 联系人：  朱小姐

睿行智能是速羽动力旗下的低速智能车品牌，专注于多种场景的无人驾驶车辆、智能车的研发生产制造。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 南京速羽动力科技有限责任公司 企业法人 史昀珂 注册时间 2016.06.29 注册所在省市 江苏省南京市 组织机构代码 91320115MA1MNUC45H 经营范围 经营范围包括汽车、电动车、汽车模型、赛车、机动车及相关零配件的研发、生产、销售、技术服务和售后服务；工业产品造型设计开发；自营和代理各类商品和技术的进出口业务（国家限定公司经营或禁止进出口的商品和技术除外）；钢管、铝材、金属材料销售；碳纤维制品、锂电池组、电池管理系统、高压箱的研发和销售；体育赛事策划；赛车场地维护；自有设备租赁（不得从事金融租赁）；新能源汽车技术领域额内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；机械加工；游乐设备设计、生产、加工、销售及技术服务。 企业地址 南京江宁区东南大学路33号东南大学国家科技园1号楼3楼 获投资情况 东大科技园-紫金创投学生创业基金 15万元 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 史昀珂 机械工程 2021年9月 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 殷国栋 机械工程 教授 汽车工程 五、项目简介 睿行智能（RUIMOVE）是速羽动力旗下的低速智能车品牌，专注于多种场景的无人驾驶车辆、智能车的研发生产制造。 团队在多个领域的综合经验，使得我们在智能车领域拥有全方位的综合实力，不同的技术积累构成不同的解决方案，应用于无人驾驶的多个场景，包括无人驾驶科研平台、无人货运、无人巡逻、无人物流、无人清扫、无人摆渡、无人军事等。睿行智能（RUIMOVE）整合优势资源，立足低速智能车领域，致力于技术创新和产品创新，为低速无人车提供智能底盘整体解决方案，包括：车规级、全线控化的核心零部件，多场景电驱动系统方案，底盘轻量化、高性能解决方案。以强大的供应链、生产制造管理实现智能车的大批量生产及成本控制。睿行智能决心成为无人驾驶解决方案提供商，并积极布局软件算法、高精度地图、云服务、数据服务等领域，通过提供高性能的低速智能车和用户体验，为用户创造简便的生活方式，在全球范围内打造用户企业，致力于未来低速智能车的全面普及工作。

    晶品JPG-2000S智能试剂安全管理柜，是基于JPG-2000基础上迭代升级的新一代试剂柜产品，外形小巧，存储空间利用更合理，容量可以达到JPG-2000同等存储水平。小体积、大容量，在满足存储量的同时，更加节约实验室空间，可适用于各种类型的摆放方式。    JPG-2000S型试剂柜柜体嵌有7寸电容触摸屏，装有嵌入式系統。该系统可显示柜内空气质量、温湿度状況，具有柜门未关闭报警，过滤器耗材更换提醒等功能。柜体内部具有空气过滤模块，通过专用的过滤器来净化对实验人员有害的气体。柜门嵌入RFID刷卡模块，能有效管控双人双锁刷卡流程。如果想实现多台管理可以单独购买外按控制软件，该软件可以装载到用户的电脑里，通过电脑与多台柜体连接进行试剂的出入柜管理及数据导入导出工作，可将操作人员、试剂信息、柜体信息系统的管理起来，形成完整的试剂信息管理系统，可实现对试剂的安全管理。    •嵌入式系统    嵌入式系统“试剂柜管理系统V2.0”，液晶显示，位摸屏操作，可监测柜内温湿度，空气质量等信息。    •外接控制软件    双模式-可外接控制软件“试剂柜控制软件V2.0〞，实现多柜连接管控，试剂出入库管理，查询试剂信息。    智能摄像系统    无人值守，可实现24小时全天候视频监控，360°无死角，硬盘存储可达30天，并可无限扩充。    •多柜井联、系统交互    嵌入式系统和控制软件可以通过WIF1功能进行远程交互、多柜并联，存储空间无限扩大，试剂信息统计更为便利、准确，导出、打印各式样报表，数据海量存储，永久保存。    •空气过滤系统    内置活性炭空气过滤系统，有效解决化学品气味影响实验员身体健康的问题。可更换的过滤材料，大风量风扇、保证内部空气每分钟循环三次。    •双人双锁    有效解决试剂的安全管理，符合对易制毒、易制爆危险化学品的管理要求。对于常规试剂也可方便地实现单人单锁控制。

1.使用国内生铁；2.成分中不加镍；3.使用自己研发的球化剂和孕育剂；4.采用计算机模拟控制温场和流场；5.铸件铸态性能达到EN-1563标准要求；6.铸件100％部位进行无损探伤，达到欧洲标准EN-12680中2-3级的要求。

本发明公布了一种直驱永磁同步风力发电机组风能捕获跟踪控制方法，属于风力发电机组运行控制技 术领域。本发明控制方法包括如下步骤：首先，在机组启动并网刚开始发电的过程中，调节机组的转速ω； 其次，风速改变时，根据风速传感器测量的风速的相对变化量增加或减少的方向，确定机组转速控制需要 变化的增加或减少的方向，根据风速测量值相对量变化的大小，由叶尖速比λ计算表达式，计算确定转速所 需要的控制变化量；再次，通过增加或减少机组输出功率的粗调节；最后，使风轮机吸收的机械功率Pm 满 足dPm/dω＝0的条件，使机组运行于CP-λ曲线的顶点或与其相当接近的点。本发明能实现对直驱永磁同步 风力发电机组最大风能捕获的快速跟踪控制，提高机组的发电效益。

本发明公开了一种混合新能源电力系统机组组合优化调度方法，包括：步骤(1)：建立新能源电力系统机组组合调度数学模型，包括：建立新能源机组优化调度目标函数：以机组开关状态和各机组功率为输 入 量 ， 机 组 运 行 费 用 为 输 出 量 ， 目 标 函 数 为 ： <imgfile=""DDA0000867560810000011.GIF"" wi=""1014"" he=""159"" /> 其中：minF 为系统运行费用最小的目标函数，T 为调度时期的时段数，N 为机组台数，Ii,t

本发明公开了一种抽水蓄能机组故障预测与健康管理系统和方法，其中，系统的实现包括：设备监测模块、处理中心模块和决策支持模块；方法的实施包括：使用状态监测传感器和机内自检设备对抽水蓄能机组各子系统的运行状态进行实时监测，得到抽水蓄能机组各子系统的状态特征数据；对各子系统的状态特征数据进行处理分析，得到抽水蓄能机组维修决策建议；利用抽水蓄能机组维修决策建议，通过综合分析，实现对抽水蓄能机组的故障预测与健康管理。本发明系统完善合理，方法有效可行，可用于对抽水蓄能机组实施预防性状态维修，提高抽水蓄能机组整体运

本发明公开了一种抽水蓄能机组调速系统快速非线性模糊预测控制方法，包括模糊 PID 参数自适应、在线滚动预测和控制律计算三个步骤；该控制方法具有模糊 PID 控制的参数随工况自调整功能，且通过控制器中建立的抽水蓄能机组调速系统非线性模型利用在线滚动预测方法对系统未来状态进行预测，在即时控制律的设置时考虑到了系统未来状态量偏差信息；本发明提供的这种预测控制方法能够满足抽水蓄能机组在不同工况下的控制过程，有效提高机组控制精度，改善机组运行过程的暂态性能。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。