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机车实时监测与故障诊断系统
对机车上的设备与系统进行实时监测和故障诊断是关系到行车安全，提高机车运用效率的一项重要技术措施。通过技术手段对机车关键部件进行故障监测和诊断，在设备发生故障时可及时发现并确定故障部位，记录故障过程，通过司机室显示屏等向司乘人员报警并提示排除故障方法或采取应急措施的建议是该系统的主要目标。 车载故障监测与诊断信息网络是网络化的机车运行状态信息和故障数据的监测和管理。如同我们常见Internet网络把许多计算机连接起来一样，列车信息网络把机车上各个具有独立功能的模块化检测与控制设备连接起来，司机对整个列车的控制命令通过列车通信网络送到列车的各个车厢，各个车厢工作状态通过列车通信网络送到司机室显示屏，这样既便于机车运行情况的集中监测和管理，又分散了机车的控制与管理功能，同时减少了机车上的布线数量，提高了机车运行的可靠性。 当机车发生故障时，一方面各个模块可以把当时的状态信息记录下来，另一方面又可以及时地提示司机采取相应的处理措施。在故障车到段之后，通过无线通信装置或者显示屏上的USB接口进行数据转储，利用微机上的专业的处理软件，可以分析出故障的原因。 整个信息系统的各个模块可以通过网络联合工作，又可以单独行使一定的功能。另外，本系统还具有十分灵活的网络接口和协议，可以很方便地进行系统扩展，安装其它功能检测控制设备。 应用范围： 该系统不但适用于铁路机车，地铁、城市轻轨车辆，也可用于其他如科研、教学部门，电力系统等领域。 该项目不产生对环境有污染的废水、废气、废料，属“绿色产品”，可以采用技术入股、合作开发、合作生产等多种方式合作。要求合作单位有一定的技术、经济实力。
北京交通大学
2021-04-13
基于网络的大机组远程诊断系统
冶金、石化、电力行业是国家重要的基础产业，行业中大型关键设备的运行状态直接关系到企业的生产能力和经济效益，对其早期故障的准确定位故障部位及成因有着重要的意义。目前，对大机组典型常见故障的诊断已经比较成熟。但对于疑难故障，要迅速对其故障原因和部位进行确诊，还存在一定的难度，最主要的原因是诊断人员专业技术水平限制，专家数量较少。因此对关键机组实行网络远程诊断，充分发挥国内及行业内具有实力的知名诊断专家的知识和经验，对于提高诊断准确率和快捷性具有显著的作用。 本系统在大机组监测诊断网络系统的基础上，重点解决准确快捷定位疑难故障的问题，充分利用Internet/Intranet资源，实现机组远程（异地）状态监测和故障诊断。对于疑难故障，进行网上专家会诊，充分利用领域专家知识和经验，提高诊断准确率和快捷性；同时便于有关管理人员随时、随地了解关键机组运行状况，为生产、维修决策提供科学依据，确保设备安全、高效运行。系统基于用户驱动模式（匿名用户、注册用户、远程专家、管理员），充分利用视频、音频、电子白板、WAP、手机短信、EMAIL、网络会诊室等多种信息交互方式，构建了“用户-专家-管理员”的交互诊断平台，实现专家知识共享、诊断资源共享 本系统集成多种通讯协议，实现了“现场级-企业级-远程级”的三层体系结构，在不改变原有前端采集系统的前提下，跨平台实现对现场的机组、设备、测点进行监测，如图2所示。在客户端的信号处理方面，除常规的棒图显示、简图显示、波形分析、频谱分析、轴心位置分析、轴心轨迹分析等方法以外，还具有全息谱分析、Wigner分布、小波分析、奇异谱降噪、局部投影降噪、多种综合趋势分析等最新的分析手段，可以对测得的信号提供非常完备的分析功能。 系统中“诊断中心”的诊断流程如图1。系统具有“诊断实例”库和“典型案例”库，实现了案例的多种方式查询，以积累诊断专家的诊断思路及诊断规则等。其中“自助诊断”功能，用户可根据系统提取的各种特征信息，参考诊断实例和典型案例进行自主分析和诊断，实现数据的共建共享。
北京科技大学
2021-04-13
新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统
新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。
清华大学
2021-04-10
便携式离线在线监测诊断系统（RotView）
本系统以化工、石化、电力、冶金等行业的机械设备为对象，采用便携式的笔记本计算机和高性能、高可靠性的进口前端处理器件，结合独创的全息谱监测诊断方法和智能诊断技术，全面地利用了振动的幅频相信息，大大丰富了诊断信息量，提高了故障诊断的确诊率，保证了状态监测的可靠性。该系统在硬件上，选用了国外著名公司产品，可靠性高。在软件上基于Win95环境，采用LabView语
西安交通大学
2021-01-12
分布式机车故障检测及诊断系统
车载故障检测与诊断信息网络是网络化的机车运行状态信息和故障数据的监测和管理。列车信息网络是把机车上各个具有独立功能的模块化检测与控制设备通过网络连接了起来，司机对整个列车的控制命令通过列车通信网络送到列车的各个车厢，各个车厢工作状态通过列车通信网络送到司机室显示屏，这样既便于机车运行情况的集中监测和管理，又分散了机车的控制与管理功能减少了机车上的布线数量，提高了机车运行的可靠性。 当机车发生故障时，一方面各个模块可以把当时的状态信息记录下来，另一方面又可以及时地提示司机采取相应的处理措施。在故障车到段之后，通过无线通信装置或者显示屏上的USB接口进行数据转储，利用微机上的专业的处理软件，可以分析出故障的原因。整个信息系统的各个模块可以通过网络联合工作，又可以单独行使一定的功能。另外，本系统还具有十分灵活的网络接口和协议，可以很方便地进行系统扩展，安装其它功能检测控制设备。 当前，在本系统中的智能节点模块有司机室显示屏、无触点逻辑控制模块、瞬间故障监测记录仪、机车状态监视模块等。 目前开发的分布式机车故障检测及诊断系统已经成功的应用在SS4G，SS3B，DF7B等机车上，取得了很好的实际效果。
北京交通大学
2021-04-13
一种电缆运行状态诊断系统
本发明公开了一种电缆运行状态诊断系统，属于电气系统技术 领域，现有的诊断仪器不能同时实现电缆整体运行状态评估、电缆局 部潜伏性缺陷定位以及电缆发生永久性故障后的快速定位，本发明提 供的提供的诊断系统，包括：电缆初始特性参数管理模块、电缆阻抗 谱测量模块、阻抗谱数据分析处理模块、电缆运行状态诊断模块，同 时实现了上述功能，提供了一种可靠的诊断仪器。
华中科技大学
2021-04-14
肿瘤前期诊断分子探针的合成及其分子影像活体诊断系统
常见肿瘤的前期诊断是目前的一个技术难点，也是目前急需解决的一个难题，目前最好的解决方法是分子荧光探测技术，这些技术的核心是小分子荧光探针的合成以及这种分子探针的肿瘤靶向特性，我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了成功。同时我们也已经成功开发了活体荧光成像系统，可以进行分子荧光探针应用的相关研究。应用于医疗器械：肿瘤的前期诊断，获发明专利2项，市场前景不可估量。 我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了
南京航空航天大学
2021-04-14
输变电设备在线监测与故障诊断系统
随着国民经济的持续发展，我国的电力系统正在向超高压、大电网、大容量、自动化的方向发展，对输变电设备进行在线监测与故障诊断，可有效提高电气设备的运行可靠性，具有重要的意义。该系统能够联网实时监测和远程管理变压器、GIS、电容型设备等输变电一次设备，及时发现输变电设备内部的各种短路、局部放电、绝缘受潮和老化等故障，并实时诊断预警，为输变电设备正常运行提供必要的指导数据，大大提高了输变电设备的运行可靠性。该系统是总结十多年来高电压与绝缘技术研究所关于绝缘泄漏电流测量、介质损耗测量、局部放电测量、振动特征测量和故障诊断技术等领域的研究结果，结合现场实际检测和处理经验，采用最新的传感器技术、信号处理技术、计算机技术等手段和最新诊断理论、算法实现的新一代高性能智能化、综合化的在线监测系统。采用多元信息融合技术进行故障综合诊断，诊断效率和准确度大大提高，达到了国内领先水平。近年来基于该课题，我研究团队共获得省部级科技成果二等奖、三等奖各1项；申请发明专利20余项；承担“973” 、“863”子课题各1项、国家自然基金项目3项、省自然基金项目2项，其他横向项目10余项。有100余台套输变电设备在线监测与故障诊断系统在现场运行，经济效益和社会效益显著。
华北电力大学
2021-02-01
新冠肺炎 AI 筛查和辅助诊断系统
影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。
中山大学
2021-04-10
旋转机械振动故障检测与诊断系统
项目概况 本系统采用自主研发的数据采集处理箱，对旋转机械的振动数据进行实时采集、降噪、快速傅立叶变换、小波变换等处理，并将处理过的数据送往上位机进行故障特征的提取。 上位机对下位机传送来的数据信息进行特征提取、故障检测及诊断，实时监测旋转机械的运动状态。 本项目实用性强，拥有自主知识产权，市场应用前景广阔。 主要特点 数据采集处理在以DSP作为处理器的下位机进行，大大加快了振动信号的实时处理能力；振动信号的降噪和特征提取综合运用傅立叶变换和小波变换两种算法，提高了振动故障信号的降噪和故障鉴别能力；故障的诊断综合运用专家系统、神经网络、支持向量机等故障分类方法。技术指标 本系统可分别显示时域振动图、频谱图、极坐标图、轴心轨迹图、瀑布图、相关分析图等旋转机械振动信号傅立叶变换频谱信息；也可显示小波序列图、小波能量分布图等旋转机械振动信号的小波变换谱信息。同时，可给出引起旋转机械振动的故障原因。市场前景 旋转机械的振动故障占旋转机械故障的70%以上，对旋转机械的正常运行构成较为严重的威胁。旋转机械振动故障的检测与诊断设备价格一直偏高，而且故障的漏报率和误报率一直较高，影响了大型旋转机械故障诊断系统得应用。 本系统的价格适中，使用方便，对于提高企业的经济效益具有非常现实的意义，拥有广阔的市场前景。
南京工程学院
2021-04-11