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。

本发明涉及一种多视角地面激光点云数据自动化全局配准方法。该方法分为两个关键的模块:语义 特征点的提取与特征匹配。第一步，进行语义特征点的提取，通过数据切片、距离聚类、几何基元拟合 等一系列方式，获得语义特征点;第二步，进行语义特征点的匹配，通过构建三角几何约束条件与语义 约束条件来匹配语义特征点;并采用几何一致性的聚类方式剔除其中错误的匹配;最后，以匹配的特征 点个数的倒数作为权值，构建一个加权无向图，以加权无向图的最小生成树作为配准的路径，最终得到 各个站的全局配准参数，实现全局最优配准。本发明构筑了一种适用于多视角的自动化地面站激光点云 配准方法，该方法能够有效抵抗噪声、点密度与遮挡的影响，提高了激光扫描作业效率，具有很好的实 用价值。

我国现在运行的压水堆核电厂发电效率约为 33％，核燃料放出热量的 2/3被作为废热排入海中，造成热污染；较先进的火力电厂的发电效率也仅 40％左右。而水作为人类最宝贵的不可替代的自然资源，水短缺问题正日益影响着全球的生态环境和社会、经济发展。海水淡化技术是解决水资源紧缺问题的一条有效 途径，世界各国也越来越重视这种新技术。低温多效蒸发海水淡化（LT-MED）技术预处理简单，工作温度低，传热效率高，系统操作弹性大，并可有效地利用锅炉等余热或其它低位热能，电厂实现水电联产，成为海水淡化的主流技术之一。 针对日产万吨级 LT-MED 设备国产化，开展了相关基础研究，对 LT-MED 蒸发器的水平管结构、材料及布置形式，在低温低压、管内外均发生相变条件下进行了传热和流动的试验研究，获得了水平管降膜蒸发的基础数据，并确定了管外海水喷淋参数和管内蒸汽参数对传热特性及管内流动阻力特性的影响，得到了传热准则关联式和阻力计算关联式；建立了低温多效海水淡化装置单效蒸发器的热力计算模型，运用实验关联式，考虑了海水喷淋密度、温度、盐度，以及管内蒸汽流量、压力对传热系数的影响，也考虑了水和海水的物性随温度或盐度的变化。研发的计算程序可获得蒸发器内部流动与传热各参数的分布，结果与黄骅电厂工程实际符合良好。还研发了 TVC-MED 热力计算，该程序可用于蒸发器和 MED 系统的结构设计和运行参数优化，具有重要的实用价值和学术价值。为我国自行设计、开发高效水平管降膜蒸发器奠定了理论和实验基础。 

本发明公开了一种用于旋转机械在线振动监测的趋势曲线图显示方法，包括以下步骤：1)选择数据时间段及振动指标；2)读取数据库中的基础监测数据；3)选定绘图策略：将基础监测数据按点集密度绘图或按统计策略绘图；4)分坐标系绘制趋势曲线图。本发明通过选择数据时间段及振动指标，获取基础监测数据，选定绘图策略，并按照绘图策略处理数据，将处理所得分区域绘制趋势曲线图。本发明在趋势曲线图生成过程中，增加了数据处理，包括数据筛选和运算，使趋势曲线图更加直观、明确；再显示过程中分区域显示，便于进行数据对比。

可以量产/n成果简介：汽车NVH性能作为衡量乘驾舒适性的一个重要指标，在日益发展的汽车行业中受到汽车用户和各厂商的重视。由于阻尼减振降噪方法快捷、低耗，且不改变车型设计和生产工艺，逐渐在各厂家车型减振降噪中得到广泛应用。本研究在车辆减振降噪测试分析方面，结合车内噪声产生机理，利用频谱分析技术及国际先进仪器设备（B&KPulse系统）进行车内噪声特性分析、声源诊断、及模态分析，对车身振动及噪声的整体特性进行研究。在周期性减振材料研究方面，将声子晶体局域共振带隙相关理论模型与阻尼结构降噪机理相结

本实用新型公开了一种通过压电元件对电机定子齿切向振动主动控制的结构。包括压电执行器、振动传感器、振动控制器和功率放大器，齿的两侧侧面上固定铺设有压电执行器及振动传感器，振动传感器检测采集电机定子齿的切向振动信号，并将切向振动信号发送给振动控制器，振动控制器驱动铺设在电机定子齿侧面上的压电执行器来改变电机定子齿的切向动力特性，从而实现对电机定子齿的切向振动进行主动控制。本实用新型能够对电机定子上齿的切向振动进行主动控制，从而达到控制电机振动和噪声的目的。

本发明提供一种基于能量原理的深部岩体爆破开挖诱发振动预报方法，包括如下步骤：⑴采用量纲 分析方法，建立了基于能量平衡原理的峰值振动速度预测公式；⑵针对深埋地下隧洞爆破开挖，在洞壁 布置振动监测仪，记录爆破过程的岩体振动波形，获取围岩振动响应；⑶根据深埋地下隧洞爆破参数和 场地环境，计算出每段炮孔所装炸药爆炸能量及被开挖岩体的应变能，再结合实测的爆破振动峰值速度， 采用多元回归分析方法计算出预测公式中的未知系数，实现深部岩体爆破开挖诱发振动的预报。本发明 方法大幅度提高了深部岩体爆破开挖诱发振动的预报精度，可广泛应用于交通、水电、矿山等深埋地下 工程爆破开挖诱发振动的预报。 

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。

        我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。         研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持