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用于工厂化水产养殖微滤机故障诊断的系统和方法
本发明提供一种用于工厂化水产养殖微滤机故障诊断的系统和方法，其中系统包括：监测模块，用于获得工作微滤机的监测数据，对所述监测数据进行经验熵决策树算法的处理，将处理产生的第一调度命令发送至调度模块，所述监测数据包括不同部位的滤网压力、振动、声音和电压；所述调度模块，用于接收所述第一调度命令或第二调度命令，切换所述工作微滤机至备用微滤机；所述总控模块用于对监测模块和调度模块的运行状态进行记录，并向所述调度模块发送所述第二调度命令。本发明可以对故障进行快速定位及可能性原因分析。改善了传统人工方法下故障诊断中的耗时寻找过程。
中国农业大学
2021-04-11
一种基于 KVM 的虚拟机文件强制访问控制方法及系统
本发明公开了一种基于 KVM 的虚拟机文件强制访问控制方法 及系统，属于云计算和信息安全技术领域。本发明包括系统调用截获， 语义解析和策略分析三个部分。系统调用截获是指当虚拟机内部发生 系统调用时，发生虚拟机退出，陷入 KVM 中；语义解析是指当虚拟 机陷入 KVM 后，通过虚拟处理器中的寄存器信息还原出虚拟机陷入 前的状态信息；策略分析是指根据虚拟机陷入前的状态信息与用户自 定义策略对比决定是否对文件进行访问控制。
华中科技大学
2021-04-14
一种基于支持向量机的白细胞图像精确分割方法与系统
本发明公开了一种基于支持向量机的白细胞图像精确分割方法与系统，所述方法包括：细胞核初始定位与分割，粗略膨胀获得细胞大致区域标记图，利用颜色特征和支持向量机分类器进行细胞精确分割。本发明所述方法，一方面根据人类视觉显著性注意机制，模拟人眼对图像边缘变化的敏感性，提出利用边缘颜色点对聚类，实现细胞核区域准确快速分割；另一方面，本发明采用的支持向量机分类器具有良好的稳定性与抗干扰性，同时本发明充分利用颜色信息及像素点
华中科技大学
2021-04-14
谢斌副教授团队在电动拖拉机驱动系统构型方面取得进展
课题组结合可适应拖拉机多种作业工况动力需求的双电机耦合驱动系统构型，融合了基于粒子群与动态规划算法的双层协同参数优化方法和涵盖Adams与Simulink虚拟样机联合仿真、物理样机台架试验、实车多指标试验的验证体系。
中国农业大学
2022-05-31
叶片光学智能检测装置及软件系统
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
四川大学
2025-02-11
海嘉船舶综合信息系统
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
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
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。
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
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。
厦门大学
2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学
2025-02-08
锂电池管理系统AI算法研究
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。
西南大学
2025-05-12