本发明公开了一种工业过程故障诊断方法，包括如下步骤：采集工业过程的历史正常数据；利用工业过程的历史正常数据计算检测统计量；采集待检测的工业过程数据；当检测到工业过程故障时，利用相对重构贡献方法提取特征量；根据特征量计算故障模式下的条件概率密度函数和正常模式下的条件概率密度函数；根据先验概率和条件概率密度函数计算后验概率；采用最小风险贝叶斯决策理论对当前时刻样本进行故障变量识别；根据诊断后的结果更新下一时刻样本的

本发明公开了一种数控铣床加工过程状态信息评价装置,由评价装置 MCU 将机床上的加工状态数据采集阵列装置、信息存储设备、数控系统等装置连接成为半闭环控制回路。加工状态数据采集阵列采集数控机床加工过程中的主轴电流、进给电流、振动、加工温度等状态数据，并能够智能识别刀具磨损、破损、工件毛坯的材料缺陷等异常状态。通讯单元能够使加工状态信息采集阵列与评价装置 MCU 实现实时连接。评价装置 MCU 按照一定的算法对采集得到的加工状态参数进行检验分析，生成检验报告，并指导信息存储设备更新最优参数记录；同时评价

针对有机溶剂回收中具有的成分复杂、组分多等特征，项目开发了萃取-共沸精馏、萃取-反应-催化精馏等系列集成工艺技术。利用开发的分子设计方法设计出环境友好的分离溶剂，为工业生产提供更优的选择。同时开发的集成分离工艺技术，可有效提高有机溶剂的分离效率，降低分离能耗。项目获国家授权发明专利6项。

日前，清华大学生命学院葛亮课题组在《细胞》（Cell）期刊上在线发表题为“蛋白跨膜转运调节非经典蛋白分泌”（A translocation pathway for vesicle-mediated unconventional protein secretion）的研究论文，首次报道了非经典分泌过程中的蛋白跨膜转位机制。 蛋白质的分泌是细胞间信息传递的重要方式。分泌蛋白通常具有N端信号肽序列以指导新生多肽链进入内质网（endoplasmic reticulum，ER）被加工、修饰，之后被运输到高尔基体(Golgi apparatus)经过进一步的加工，最终抵达细胞质膜并被释放到细胞外，这一过程被称为经典分泌途径。近年来的研究发现，许多分泌蛋白不具有典型的信号肽序列，其分泌不依赖于ER-Golgi途径，这类分泌途径被称为非经典分泌（unconventional protein secretion, UPS）途径。直接跨质膜转位（I型）与细胞内囊泡结构介导的分泌（III型）是最主要的两种UPS途径。III型UPS中，蛋白首先进入一个囊泡载体（例如autophagosome, endosome等），然后通过膜泡运输系统被运送到细胞外。由于这类蛋白缺少信号肽，一个需要解决的关键问题就是这类UPS蛋白是如何进入囊泡载体中的。  图1. TMED10介导的蛋白质非经典分泌途径工作模型 在这项研究中，研究人员鉴定出一个膜蛋白TMED10可能形成一个蛋白通道介导UPS蛋白进入囊泡结构。细胞实验发现，TMED10能够调控大量非经典分泌蛋白的分泌，包括炎症因子IL-1家族成员，galectin1和galectin3，以及小分子伴侣蛋白HSP5B。CLP诱导的败血性休克（Cecal Ligation and Puncture (CLP)-induced septic shock）小鼠模型中，TMED10髓系敲除的小鼠分泌更少的IL-1β, 进而导致更低的炎症反应与更高的存活率。进一步的研究发现，TMED10的C末端区域与分泌蛋白的一个motif的相互作用对蛋白的选择性转运与分泌非常重要。体外脂质体实验证明，TMED10直接介导UPS蛋白进入脂质体，并且这一过程依赖于蛋白质的去折叠。在细胞中，TMED10定位于ERGIC（ER-Golgi intermediate compartment）并且能够指导分泌蛋白进入这一膜性细胞器中。此外，研究还发现货物蛋白与TMED10的结合会诱导TMED10寡聚化形成蛋白通道从而介导蛋白的转位。基于这些实验数据与之前的研究成果(Zhang et al., 2015)，作者提出如图所示的TMED10介导的蛋白质非经典分泌途径（TMED10-channeled UPS , THU)工作模型（图1）。UPS蛋白在胞质分子伴侣HSP90A的帮助下去折叠并被运送到ERGIC，结合TMED10诱导其发生寡聚化形成蛋白通道，在腔内分子伴侣HSP90B1的帮助下转位进入ERGIC，之后可能通过ERGIC形成运输小泡，直接运送到细胞质膜，或进入分泌型自噬体或分泌型自噬溶酶体/MVB，分泌型自噬体又可以直接和质膜融合或首先与溶酶体融合，最终将蛋白释放到细胞外。 生命学院研究员葛亮为本文的通讯作者，实验室张敏老师与生命学院博士生刘磊为本文共同第一作者。本研究受到基金委和科技部的经费资助。 文章链接： https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.03.031

本发明公开了一种基于半路径时序预警法的监测点偏差调节电路，该电路由监测点偏差率检测模块和时钟占空比调节模块组成。监测点偏差率检测模块通过ＴＤＣ分别检测关键路径起始点、监测点和末端点与关键路径起始点的延时，并通过ＴＤＣ的输出级数表示出来，ＴＤＣ将输出信号传输给ＡＣＵ，ＡＣＵ再将计算出的监测点偏差率和阈值相比较，当监测点偏差率大于阈值时，时钟占空比调节信号拉高。 时钟占空比调节模块在时钟占空比调节信号拉高时逐级增加时钟占空比，直到时序预警信号拉低，此时停止调节时钟占空比，最终实现降低由于路径监测点偏差而损失的功耗收益。

成果描述：本专利建立一种基于线性判别分析和独立成分分析的车辆分类方法，首先利用线性判别分析提取特征进行第一次大小车型的分类，再利用独立成分分析的第二种结构与线性判别分析的结合，进行特征提取，实行第二步将车辆分为不同的详细车型。市场前景分析：车辆分类技术有着非常重要的现实意义，车辆分类技术在自动收费系统、车辆图像检索如市场统计、流量分析及公安交通监控侦稽系统等领域中有着广泛的应用。本发明着重根据车辆视频图像的特点，即其具有较大噪声，且光照强度变化较大，同类型的车辆形状颜色等外在相似程度也较低的特点，将独立成分分析第二种结构的改进方法（FICA2）作为细分类的特征提取方法，构建特征空间进行细分类。经研究表明，本发明的方法处理速度可达到15帧每秒，满足实时处理需求，准确率达到96%以上。与同类成果相比的优势分析：本专利将独立成分分析的第二种结构与线性判别分析的结合方法，即FICA2应用到车辆图像的特征提取中来，FICA2通过寻求稀疏的编码表示，来构建一个分离度更高的子空间。 本专利提出二次分类方法，首先利用线性判别分析进行特征提取，将车辆按车型大小分为大型车与小型车两大类，然后利用FICA2进行第二次分类来达到将车型分为具体类别的目的。经实验验证，与现有的基于图像的分类方法比较，获得了更好的分类准确率。

本项目针对国内外工业生产安全事故频发的严峻态势，经十余年研发应用，解决了硬件系统、软件系统和工程系统等三大系统性核心技术，成功研制保障控制系统全生命周期安全稳定的高安全成套专用控制装置及系统。在汽轮机、直流炉、电梯、环保等领域关键工业装备推广应用 13000 余套，技术经济指标达国际6先进水平，产品出口美、日、韩、俄等 32 个国家。获授权发明专利 104 项，省部级科技进步一等奖 3 项。近三年新增销售 111.15 亿元，新增利润 18.81 亿元。

电动燃油泵是汽车电喷系统中的重要部件，我国有100余家企业在生产电动燃油泵。目前，国内相关厂家性能检测手段落后，自动化程度、检测效率低，满足不了当前越来越严格的质量要求。针对此种情况，上海理工大学汽车研究所开发了汽车电动燃油泵性能检测系统，实现了燃油泵性能的自动检测和评价。 系统功能： 1.采用了电动比例阀进行油泵背压调节； 2.自动记录和显示燃油泵的电流、电压、流量以及背压等参数，自动评价产品性能；3.内部集成了数据库系统，便于生产厂家记录、查询各个产品的性能参数，可满足生产管理质量体系的要求； 4.可满足电动燃油泵产品的出厂检测和新开发的油泵产品的性能检测要求。 系统特点：1.开发的电动燃油泵检测系统，检测精度高，消除了传统检测方法中人为因素产生的检测误差。2.开发的电动燃油泵检测系统，对燃油泵自动快速检测，自动进行性能评价，提高了检测效率，减轻人工劳动强度，满足了大批量生产检测的要求。

本实用新型公开了一种火灾实验图像采集及安全监控系统，包括若干个安装在火灾实验炉侧壁窗体处的CCD图像传感器及网络摄像头，CCD图像传感器线路连接在计算机上，网络摄像头通过因特网路由器连接在计算机上。本实用新型通过在火灾实验炉的外壁窗体处加装CCD图像传感器及网络摄像头，将其共同应用在火灾实验平台上，不仅能方便对火灾实验图像进行采集，而且能够对火灾实验的安全性进行实时监控。

家用电梯电机及控制系统                  安装效果                   控制柜                  外呼盒特点：节能：利用永磁同步及能量反馈等技术，降低电梯产品的单位时间耗电量。 环保：采用小机房、无机房及抑制谐波等技术减小电梯运行时振动、噪声、电磁波等影响。智能化：基于强大的计算机软硬件资源以及电梯群控等技术，使电梯不仅具有传统的人工智能的优点，而且还具有动态和随机处理各种问题的能力。