1.痛点问题 电动汽车在未来将大规模接入电网。在居民小区与公共慢充站等场景下，优化已接入电动汽车充电功率可实现削峰填谷、提高新能源渗透率和改善电压水平。由于单辆电动汽车充电功率、电池容量过小，需要在电动汽车调度环节中引入集群代理作为中间商管理大型充电站或者同一供电区内的电动汽车集群，并以此为单位参与电网调度。在获得电网下发的集群调度结果后，集群代理通过优化内部电动汽车的充电功率，使所有电动汽车的总充电功率尽可能逼近理想曲线，从而使各电动汽车以对电网有利的方式充电。目前，该问题多采用集中优化方案，需要各辆电动汽车向集群代理传递自身信息，当集群规模较大时，大量数据的存储和处理将占用较多资源，计算时间也较长，也和电动汽车的自治性不符。但采用分散优化方案时算法设计不当，分散优化算法结果有可能只是次优解甚至不可行。 另一方面，未来公共快充站的普及和车辆充电功率等级的提升将给电网运行带来新的挑战和机遇：一方面，公共充电站快充负荷的天然不确定性叠加上车辆大功率快充模式，使得部分充电站的充电负荷具有功率大、间歇性和波动性强等特点；如果不对这些公共充电站的快充负荷做合理调控，可能导致配网部分电压越限、电能质量恶化、甚至设备过载等问题；另一方面，电动汽车具有空间移动特性，在充电导航下，起到优化电网潮流分布、促进新能源发电消纳、维持配网节点电压水平、实现电网安全经济运行等目标。目前，电动汽车导航多局限于简单的车辆路径规划问题，缺乏对交通-电力信息的综合考虑，无法实现电力-交通融合网络的协同优化，且在导航过程中对用户隐私的保护不足。 2.解决方案 面向已接入充电的车辆，本项目提出一种对集群内多辆电动汽车充电行为进行分布式优化的方法，属于电力系统运行和控制技术领域。该方法采用停车场或者小区侧的控制器作为优化计算中的协调器，为各个汽车上的子控制器提供协调信息，子控制器根据这些协调信息优化自身的充电功率曲线，并将信息反馈回协调器；如此进行迭代计算：首先由各汽车的子控制器初始化一个满足自身充电要求的初始曲线，作为迭代的开始步骤；每一步迭代过后，协调器将会得到各个电动汽车改进后的充电功率，等迭代收敛得到的各个电动汽车的充电功率下发给子控制器。本方法所得到的充电方案将实现对理想曲线的最优逼近。该成果既适应汽车的物理分布特性，同时又有较高的计算效率。 面向未接入充电的车辆，本项目提出了一种基于智能交通系统的电动汽车充电路径规划方法，综合考虑了交通状况和电网状态。该方法基于智能交通系统实现，包含四个模块：电力系统控制中心、智能交通中心、充电站和电动汽车终端。电力系统控制中心根据电网数据计算可用充电容量和充电站充电容量，并将结果传输至充电站。充电站确定其充电计划，估计未来电动汽车的可用充电功率，并将这些数据传输至智能交通中心。在从智能交通中心接收可用充电功率数据和交通数据后，电动汽车终端估计不同站点的总充电时间，包括驾驶时间、等待时间和充电时间。驾驶员可以查看这些结果，并选择导航至与最小总充电时间相对应的充电站。 合作需求 本项目拟应用于新能源汽车充电管理与新能源汽车充电导航场景。针对已接入充电的车辆，以集群形式参与电网调度，收到电网下发的集群优化充电调度指令后，集群代理需优化集群内的电动汽车充电功率以追踪电网指令，从而降低车辆用户的充电费用。针对未接入充电的车辆，为电动汽车车主提供一条最佳充电路径，节约车主的时间，提高车主的出行效率。而且充电站的选取充分考虑了电力系统的运行要求，避免电力拥塞的现象，保障电力系统的安全运行。 本项目希望获得产品化所需资金与试点产地、开发团队等孵化资源支持。有意向与国家电网、南方电网等输配电企业，国网电动、特来电、星星充电等充电设施建设与运营企业，百度地图、高德地图等地理导航企业，售电公司与负荷聚合代理商合作。

本发明公开了一种汽车悬架减振器控制系统及方法，包括车身垂向振动加速度传感器、状态观测器、控制器以及磁流变减振器；状态观测器仅根据车身垂向振动加速度传感器信号即可对汽车的运行状态和行驶路况进行识别和预测，而不需要其他的车载传感器；控制器根据状态观测器的估计结果实时调节磁流变减振器活塞杆内电磁线圈中的电流值，进而实现对磁流变减振器性能的实时控制。该汽车悬架减振器控制系统在各种车况和路况下都有良好的工作条件，适用于各种道路与非道路车辆，尤其适用于高端乘用车和新能源汽车市场。

（专利号：ZL 201310652676.4） 简介：本发明公开了一种混合动力汽车动力总成智能控制系统，属于混合动力汽车技术领域。动力总成部件智能体包括发动机智能体、电动机智能体、蓄电池智能体、变速器智能体以及系统智能体，混合动力汽车动力总成主要部件智能体监测发动机、电动机、蓄电池、变速器的实时状态信息，并将此信息交互至系统智能体；系统智能体接收发动机、电动机、蓄电池、变速器状态信息，智能选择与当前车辆自身状态及当前行驶路况相吻合的工作模

偏光片缺陷检测系统用于对切割、研磨、喷码后的偏光片进行外观检查，可检测标记、脏污、气泡、缺角等缺陷，采用轻量化深度学习检测算法，无需手动设计缺陷特征，提高算法设计快速性，满足在线检测的实时性要求，检测速度3片/秒，精度99.5%。系统包括8K彩色线扫相机、光电传感器、伺服电机、控制系统等。

本发明公开了一种在役缆索缺陷检测装置，用于检测缆索(3)内部缺陷，该装置包括检测爬行器和信号处理部分，其中，所述检测爬行器包括对称分布在缆索(3)周向上的多个检测模块(1)，各检测模块(1)两端分别通过套在缆索(3)上的外部框架(2)卡接在一起；检测模块为模块化设计，由磁化吸附单元、主动单元、从动单元和检测探头单元组成；该检测爬行器沿缆索(3)通过在表面爬升运动，获得缆索(3)内部检测信号，并传输到所述信号处理部分进行分析处理，完成对缆索(3)的检测。本发明将磁性检测中的磁化力作为爬升运动的压紧力，

手机整机屏幕缺陷检测系统是一种基于机器视觉技术和android通讯原理的，屏幕缺陷检测分析系统；  使用单位——富士康、英华达 

产品详细介绍

成果简介：该项目利用了振动理论、声学理论、振源识别与声源识别技术、虚拟样机和结构动力学修改技术，可对各种类型的汽车NVH特性进行分析和评估，并经过NVH参数优化和控制措施实施后，使车内振动、车内外噪声水平达到国家标准或优于国家标准。 项目来源：合作开发 技术领域：车辆工程 应用范围：微面汽车、客车、SUV汽车、新能源汽车、轻型中型重型卡车等的设计及制造 技术水平：国内先进，并在国内若干家汽车厂家得到实际应用 现状及特点：建立了先进

项目背景：为满足汽车行业更安全、更轻量化、更环保以及更经济油耗的需求，AHSS(Advanced High Strength Steel 先进高强钢)一直是近年来钢铁工业材料研发工作的重点。双相（DP）钢、相变诱导塑性（TRIP）钢、热成形（HF）钢等先进高强度钢已在汽车中得到大量应用。随着各大钢铁企业高强汽车用钢产品比例的逐渐提高，陆续暴露出一系列的装备设计、控制策略、数学模型等方面的问题，严重影响高强钢生产的稳定性和产品质量。基于二十多年的研究和实践，结合金属材料、数学模型、自动控制、质量优化控制等交叉学科的研究成果，工程技术研究院逐渐形成了高效实用的高强汽车用钢冷轧关键工艺控制改进和质量控制成套技术。关键工艺技术：（1）酸轧机组数学模型的结构、工艺参数优化及系统优化改进；（2）高强钢冷轧轧制稳定性关键疑难问题研究及成套解决方案；（3）酸轧、连退、镀锌机组高强钢焊接及生产稳定性解决方案；（4）冷连轧厚度、板形、成材率等质量控制策略优化及改进；（5）宽幅带钢连退、镀锌生产线跑偏机理及改进研究；（6）平整/光整机组板形及表面质量控制综合技术等；