风电齿轮箱是风力发电机组动力传递的的核心关键部件，其承载能力和 可靠性决定着整个机组的性能和使用寿命。在工程应用实践中，由于风力发电 机组所处的变风载工况、高低温和大温差等恶劣环境，常常导致风电齿轮箱的早 期破坏，是风力发电机组故障率最高、失效最早的部件之一。 1)  功率分流与均载能够显著提高重载风电齿轮传动功率密度和承载能力。 构建大功率风电齿轮传动的构型演化模型，提出以多级、功率分流与汇流和柔性均载为核心的传动构型方法，实现了大速比、变载荷、变工况下多行星均 载传动，显著提高了承载能力。 2）兆瓦级风电齿轮传动装置安装在弹性支撑的狭小机舱内，运行工况复 杂、载荷多变，影响其动力学特性的因素众多，其振动噪声控制是国际性难题。 建立弹性支撑下传动系统与结构系统的齿轮一轴一轴承一箱体耦合动力学分析 模型，揭示了传动参数与拓扑结构对系统动态特性的影响规律。 3）提出了齿轮箱加速疲劳试验与评价方法，揭示了载荷幅值、频度和历程与疲劳寿命之间的关系，实现在较短时间内完成了兆瓦级风电齿轮箱的疲劳 寿命试验。 4）建立了大功率风电齿轮箱性能试验测试系统，可实现风电齿轮箱承载能 力、效率、振动噪声等性能及行星均载测试和GL认证；建立基于远程检测的大 功率风电齿轮箱测试分析及诊断系统。

本项目在“国家自然科学基金”和“中央高校基本科研业务费专项资金”的资助下，自2011年开始对车用增压系统进气噪声新型消音元件进行了应用基础研究，在消声器声学理论算法及优化方法、设计软件、消声元件传递损失测量试验台架及后处理软件等方面取得了突破性成果，发表了SCI/EI论文,申请了4项发明专利，1项实用新型专利，目前有1项发明专利和1项实用新型专利获得了授权，取得了工程化应用。

组织芯片技术可广泛应用于肿瘤生物学、分子流行病学、生物试研制、生物工程制药、中药有效成分筛选等领域。因此，各科研院校、医院、生物制药企业等都将会是成为其潜在的市场，有很大的需求量。按照保守估计，目前国内市场对组织芯片制备器具的年需求量在500-1000套之间；对组织芯片分析系统的年需求量在50-100套；对病理实时远程控制会诊系统的年需求量在50-100套

本成果为地铁驾驶控制系统开发与操作高度相似的半物理虚拟仿真环境，包括操纵台、操作杆、按钮、指示灯、数字显示屏，以及虚拟的3D驾驶室内模型和城市驾驶环境。半物理仿真环境的后台集成地铁驾驶仿真电气系统模型、驾驶控制系统模型，虚拟现实接口程序和数据采集模块，可对真实的驾驶工作过程进行仿真，从而可用于地铁驾驶操作培训及故障处理、特殊驾驶环境训练等。

        技术成熟度：技术突破         针对船舶机械设备减振降噪需求，提出了结构振动信息作为性能指标的主动减振控制策略。解决了船舶复杂应用环境下，主动减振技术“减振不一定降噪”的难题。攻克超低频、高出力密度主动减振系统执行机构的分析方法和设计关键技术，研发了系列化的电磁式作动器和主被动复合减振器，应用于船舶主机、辅机和管路系统振动抑制。突破了现有主动执行机构低频作动能力的瓶颈，发明了准零刚度作动器，有效覆盖国外探测技术的频率下限，解决了新一代船舶对超低频线谱振动和水下辐射噪声控制的迫切需求。提出了稳定性高、收敛速度快、扩展性强的主动减振核心控制算法并形成工程应用软件。突破了参考输入线谱增强、多频振动均衡控制、控制输出饱和抑制等一系列核心关键技术，解决了主动减振技术实船应用的稳、快、准的难题。研发了首套兼具工作过程自监测、运行故障自诊断、控制效果自评估功能的集成化、模块化主动控制系统，实现了主动减振系统100%国产化。解决了船舶机械设备主动减振系统关键部件自主可控难题。         意向开展成果转化的前提条件：船舶机械设备减振降噪

本发明公开了一种适用于机器人无线充电系统的控制装置及控制方法，该无线充电系统包括高频逆变电源、能量发射装置、能量接收装置及能量变换电路；控制装置包括充电控制器、光电开关传感器，光电开关传感器安装在能量发射装置的四个角；光电开关传感器的输出端与充电控制器的输入端连接，充电控制器用于控制高频逆变电源是否工作；能量发射装置、充电控制器、高频逆变电源均安装在地面充电站。本发明将无线电能传输技术、智能技术完美地结合起来，使巡检机器人能够在无人干预的情况下长期工作；可以根据需要选择自动充电还是手动充电；投入成本较低，控制方法灵活方便、可靠性较强，有很强的实用性。

本发明公开了一种无刷双馈轴带发电系统短时过载控制装置及 控制方法，该装置包括三相变压器、三相可控整流器和电流传感器； 三相变压器的原边用于连接无刷双馈轴带发电系统轴带发电机的功率 绕组；三相可控整流器的交流输入端连接三相变压器的副边，电流传 感器的电流输入端连接三相变压器直流输出端；电流传感器的电流输 出端用于连接无刷双馈轴带发电系统轴带发电机的控制绕组；在无刷 双馈轴带发电系统里，该装置并联在无刷双馈轴带发电系统本身的控 制系统两端；当出现短时过载，则由该装置代替无刷双馈轴带发电系 统本身的控制系

1. 痛点问题 随着能源危机和节能减排的驱使，大力发展电动汽车成为缓解能源危机和环境污染的有效途径，汽车燃油是石油消耗的主体。汽车尾气占全世界总二氧化碳排放量的10%至15%。电动汽车可以减小二氧化碳的排放量，改善大气环境。以光伏电池作为新能源输入的电动汽车充放电站也将具有更大的优势。推动光伏供电的电动汽车充放电站的建设，不仅发展了电动汽车行业，也推动了光伏产业及新能源的发展，同时对于节能减排，改善环境具有双重推动作用。 现有的光伏电动汽车充电站仍以交流母线或直流母线进行光伏电池、电动汽车蓄电池和电网之间的能量变换。现有的能量变换需要通过多级电力电子变换器实现，即需要多级直流-直流变换器，直流交流变换器等，这使得能量变换的效率很低。多级电力电子变换的现有方案效率低，成本高，无法对产业瓶颈形成有效突破。 2. 解决方案 本项目提出了一种高效的新型光伏充电系统，和用于此系统的充电控制方法。 新型光伏充电系统包括：一个或多个高频逆变器，与一个或多个光伏电池组件一一对应连接，以及多端口变换器。高频交流逆变器之间通过高频交流母线连接。多端口变换器包括分别与高频交流母线和直流母线连接的两个端口以及与蓄电池连接的一个端口。多端口变换器用于实现高频交流母线、直流母线与蓄电池之间的能量变换。 用于光伏充电系统的充电控制方法包括：对于一个或多个光伏电池组件中的每一个，采集该光伏电池组件的输出电流和输出电压，对该光伏电池组件进行最大功率跟踪，并输出电压给定值。将电压给定值与该光伏电池组件的输出电压进行比较，并输出光伏电池比较结果；根据比较结果控制与该光伏电池组件相对应的高频逆变器中的开关管的驱动信号相对于多端口变换器中开关管的驱动信号的移相角；将多端口变换器输入蓄电池的输入电流与蓄电池的充电电流曲线进行比较，并输出蓄电池的比较结果，根据此结果利用脉宽调制方式控制多端口变换器中的开关管驱动信号。 合作需求 与新能源乘用车/商用车整车厂、房地产企业，充电运营商等企业合作，开展知识成果落地和工程化的工作。

本发明公开一种多电机驱动系统新型离散滑模跟踪控制方法、系统、设备和介质。属于多电机驱动系统控制技术领域。本发明依据特征建模理论，建立针对位置跟踪控制的多电机驱动系统特征模型，该模型比常规动力学模型阶次更低且参数更少；采用带遗忘因子的递推最小二乘法对特征模型参数进行在线辨识，并投影到参数范围集合；设计一种多幂次二阶滑模面，以加快跟踪误差在不同误差带内的收敛速度；设计多电机驱动系统新型离散滑模跟踪控制方法，实现高精度跟踪控制，同时减小滑模抖振。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断