成果与项目的背景及主要用途： 电动汽车作为 21 世纪汽车工业改造和发展的主要方向，目前已从实验开发 试验阶段过渡到商品性试生产阶段，世界上许多知名汽车厂家都推出了具有高科 技水平的安全或环保型号概念车，目的是为了引导世界汽车技术的潮流。 电动汽车动力电池管理专用芯片的开发，电池管理系统作为电池保护和管理 的核心部件，不仅要保证电池安全可靠的使用，而且要充分发挥电池的能力和延 长使用寿命，作为电池和车辆管理系统以及驾驶者沟通的桥梁，电池管理系统对 于电动汽车性能起着关键性的作用。 技术原理与工艺流程简介： 电动汽车动力电池管理专用芯片用于电动汽车动力电池在电压、电流和温度 测量，并具备单体电池均衡管理和电池包的保护功能。14 位 Delta-Sigma 型模数 57天津大学科技成果选编 转换器，实现高精确度（相对准确度 0.5%）和宽范围线性度。采用 BCD 混合信 号工艺，高电压大电流的电路实现。 电路芯片的功能包括多通道电压/电流/温度 采样，通讯接口功能，均衡电路控制和驱动功能。核心电路模数转换器 14 位精 度，误差增益小于 1%。芯片工作温度-40℃ ~ 125℃。 应用前景分析及效益预测： 考虑到一次性成本和重复性成本，以及客户的承受能力，单套电动汽车电池 组管理系统的售价大约为 0.6 万元左右。产业化量产后前 2 年只要销售 1400 套 以上，销售收入预计 850 万元左右即可实现盈利。 应用领域：电动车制造业 技术转化条件： 五十平方米以上的办公用房，电脑、工作站若干，相应软件，也可与卡片封 装单位共同合作。 合作方式及条件：根据具体情况面议 29 新型电机及其控制技术

交流伺服系统是跨行业、量大面广、节能效果显著的节能机电产品，几乎渗透到所有用机电领域，是工业、农业和国防建设及人民生活、正常生产和安全工作的重要保证。

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。

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本项目中的锂电池组监控芯片是用锂电池供电的产品中不可或缺的芯片，能够完成电池组中单体电池的电压监控、温度监控和电量均衡等功能。该芯片包括一个12位ADC、高精度的电压基准、高压多路选择器和与片外CPU通信的接口。芯片最多可以管理12节锂电池串联而成的电池系统。电压测量精度为1mV、12节电池的测量时间小于20ms，测量时的功耗小于1mA，待机功耗小于50uA。芯片还提供串行电流通信模式，可以实现多个芯片的串联通信，从而可用多个芯片完成数百伏电池组的管理。该芯片可用在以下产品的电池管理系统中：电动或混合动力汽车、便携式高压设备、备用电池系统、电动自行车或摩托车等。欢迎以上领域的终端产品或模块产品企业与项目组合作，推广该芯片及其设计技术。

蓄电池管理系统是国家“863计划”电动汽车重大专项子课题的研究成果。蓄电池是制约电动汽车推广以及产业化的最严重的制约因素。主要原因在于： （1）蓄电池在制造过程中，由于制作工艺的差别，即使同一批次的电池，也不可避免的存在着差异，即容量上的差异。在充电过程中，容量小的电池电压上升比较快，当其它电池尚未充满时，该电池已经充满，继续充电将造成容量小的电池处于过充电状态。在放电过程中该电池经常处于过放状态，致使其寿命明显缩短，进而带来整组蓄电池寿命降低。 （2）蓄电池组在运用过程中，如果出现单只电池损坏而未能及时发现的情况，其它蓄电池的性能将受到严重影响，致使蓄电池组的寿命远远小于单体电池的寿命。因此必须对蓄电池组中单体电池可能存在的故障情况做出早期预测与报警。 （3）蓄电池的实际容量受到多种因素制约，不仅与制造工艺有关，而且与使用状况关系密切。实时监测蓄电池组的使用状况，动态监测蓄电池组的剩余电量，对于延长电池组寿命，优化电池组的使用，具有极其重要的意义。 系统主要功能： 1、单体电池故障早期预测和报警 管理系统为适应不同应用场合，采用集中式或者分布式测量单只电池的电压和温度，采用专家系统，通过单体端电压，温度、不同充放电电流下的电池电压变化率以及温度变化率对故障电池作出准确判断，同时对于落后电池作出早期预警，及时通知维护人员更换或者检修，从而延长电池组的使用寿命。 2、剩余容量（SOC）预测 在对蓄电池剩余容量有严格要求的场合，如电动汽车、混合动力汽车等，管理系统采用高精度、高采样频率的测量系统对电池组的充放电电流进行数字积分，同时针对不同电池，采用不同的方法进行补偿，满足SOC预测精度的要求。如对铅酸电池，在静止一段时间后，利用端电压进行修正，而针对镍氢电池，则利用端电压、温度、自放电进行补偿，从而获得较高的SOC预测精度。 3、远程监控接口和数据记录功能 系统带有RS-232通讯接口，上位PC机可以利用监控软件实现远程实时监控、通过RS-485和CAN通信接口，系统可以和其它设备进行通讯。内置大容量EEPROM，实时记录单体电池数据，便于事后分析电池状况。 4、高可靠、高精度的电压检测电路 系统采用精密测量电路，分时采集每节电池的单体电压，有效地克服了用电设备尤其是高频开关器件引起的电磁骚扰，电压测量精度优于1‰，系统采用高速开关器件，既克服了继电器方案的慢速以及由于粘连有可能引起的短路问题。系统采用独特的预采样技术，即使电池组断路或者反接，也可以有效地保证检测电路的安全性。 5、高可靠性 系统在软件和硬件设计中采取了包括多项抗干扰措施以及冗余措施，同时系统有较完善的自检功能，提高系统的可靠性。

1.设计独立的量子芯片操控层与量子芯片读取层，利用三维芯片结构提升量子芯片的线路密度与集成度； 2.设计新的量子比特操控信号调制方法，提高量子逻辑门操作的保真度。 3. 开发兼容于超导量子芯片的工艺材料与立体封装工艺技术。 4.设计能实现更大增益-带宽积特征参数的约瑟夫森量子参数放大器结构。 5.利用大规模硬件同步技术以及基于 PXI 等高速扩展架构的集成技术。 6.在逻辑控制板中原位实现量子芯片读取信息的处理。 7.利用 FPGA 实现量子算法序列到量子比特操控信号序列的实时生成与组合，使得用户可以在直接在量子编译器层面对量子芯片进行编程操作。 

晶硅太阳电池生产仿真实训让学员以车间技术人员的身份参与整条晶硅太阳电池产线的生产工作。学员可以按标准生产流程操作车间生产设备、检测生产样品以及对电池生产进行工艺仿真，从而深刻了解整个太阳电池生产流程以及关键工艺参数。 一.1.1. 场景设计 场景由制绒车间、扩散车间、后清洗车间、PECVD镀膜车间、丝网印刷车间和分选包装车间六大场景组成。场景素材从多个真实工厂采集而来，高保真还原车间设备与生产流程 场景模型主要包括：洁净车间、制绒机、自动上下料机、硅片、电子天平、分光光度计、电源柜、水冷机、空压机、化学液柜、电脑，键盘、鼠标、扩散炉、石英舟、插片房、传递窗、纯水箱、石英舟清洗槽、防毒面具、试验台、缓冲垫、防化服、源瓶、气柜、硅桨、方阻测试仪，万用表，石墨舟、PECVD镀膜机、舟车、烘箱、全自动丝网印刷机、网版、刮刀、搅拌机、桨料、夹具、接触电阻测试仪、烧结炉、IV分选仪、硅片盒、五格花蓝等... 一.1.2. 互动设计 第一人称视角控制主角场景漫游，学员可以在三维空间中自由活动和观察场景中的物体。 拾取物体操作采用3D空间实际抓取的方式，没有采用一般游戏中的背包栏方式，而当需要同时拾取多个物体时则提供3维工具用于装放，采取这种方式会更加接近现实，使学员更真实的体验实际工具的存放及使用的技巧。 各生产车间按照真实生产流程设计实训生产任务，完成当前任务后才能进入下一个任务，每个任务记录完成时间以及工艺仿真结果 缩略地图实时显示角色位置与任务点位置 第一人称视角与特写观察视角无缝平滑撤换 机器与设置仿真控制，通过机器控制面板设置工艺参数，控制启动生产，检测生产结果 表单填写与作业报告生成 使用仪器与设备检测生产样品 操作规程与关键知识点主动提示学习 原理动画演示

微晶玻璃腔体是激光陀螺的重要元件和组成部分，为了降低对进口材料的依赖程度、提高国产化水平，对国产微晶玻璃腔体在激光陀螺批量化生产中的可行性进行分析，主要研究内容包括：国产微晶玻璃的制造工艺；采用国产微晶玻璃腔体与采用进口微晶玻璃腔体的激光陀螺性能比较；使用国产微晶玻璃腔体激光陀螺样机。使用国产化微晶玻璃腔体激光陀螺样机零偏稳定性和温度零偏变化率能够达到现有水平。

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。