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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
一种基于RBF神经网络预测控制的双进双出球磨机控制系统及控制方法
本发明公开了一种基于RBF神经网络预测控制的双进双出球磨机控制系统及控制方法，控制系统包括基于RBF神经网络模型的预测控制器、控制量初始化模块以及被控对象，被控对象为双进双出球磨机模型，其输出连续被控量经离散化后生成的离散被控量和被控量当前设定值输入控制量初始化模块和预测控制器，控制量初始化模块输出控制量初始值输入给预测控制器，预测控制器输出离散控制向量经零阶保持器转换为连续控制量输出给双进双出球磨机模型。控制方法采用RBF神经网络正向模型和RBF神经网络逆向模型实现对被控对象的预测控制。本发明可以对系统进行提前控制和调节，适用于大滞后系统的控制，被控量响应快、超调量小，同时具有良好的鲁棒性。
东南大学
2021-04-11
专家报告荟萃㊺ | 浙江工业大学心理健康教育与咨询中心主任王慧：线上线下融合 夯实四级网络
第三届高校心理健康创新发展论坛是第62届中国高等教育博览会的同期学术活动。期间，王慧主任以《线上线下融合 夯实四级网络——浙江工业大学心理危机预防与干预工作的探索与实践》为题作了主题报告。她指出，如何提高心理危机预防和干预工作的实效性，是摆在我们面前共同的重要课题。
高博教育博览会
2025-03-24
浙江大学水质自动监测站竞争性磋商
浙江大学水质自动监测站竞争性磋商
浙江大学
2022-05-27
重载铁路桥梁和路基监测与强化技术
开展重载铁路桥梁和路基实时监测与强化技术研究，完成桥梁静动力性能检测方法、基于多层束界法的安全评估和预警方法研究，广域网络化无线监测平台开发。
石家庄铁道大学
2021-05-04
一种巷道底鼓的实时监测存储装置
项目成果/简介:一种巷道底鼓实时监测存储装置通过将拉绳式位移传感器的拉绳终端固定于一定深度处的巷道底板钻孔内，拉绳出口端采用刚性宽垫片垫高固定于巷道底板，传感器引出线通过导线连接到编译好相关程序的单片机，再通过单片机连接到防爆或非防爆的电脑主机串口，主机通过悬挂销钉悬挂于巷道一侧帮，当巷道底鼓时，其值就及时传递到单片机，最后存储到电脑主机。本发明解决了现有巷道底鼓监测多依靠机械刻度测量人工劳动强度大、测量误差大等困难问题，实现巷 道 底 鼓 的 连 续 准 确 监 测 与 实 时 存 储
安徽理工大学
2021-04-11
一种巷道底鼓的实时监测存储装置
一种巷道底鼓实时监测存储装置通过将拉绳式位移传感器的拉
绳终端固定于一定深度处的巷道底板钻孔内，拉绳出口端采用刚性宽
垫片垫高固定于巷道底板，传感器引出线通过导线连接到编译好相关
程序的单片机，再通过单片机连接到防爆或非防爆的电脑主机串口，
主机通过悬挂销钉悬挂于巷道一侧帮，当巷道底鼓时，其值就及时传
递到单片机，最后存储到电脑主机。本发明解决了现有巷道底鼓监测
多依靠机械刻度测量人工劳动强度大、测量误差大等困难问题，实现
巷 道 底 鼓 的 连 续 准 确 监 测 与 实 时 存 储
安徽理工大学
2021-04-30
棒钢生产线在线轮廓与缺陷监测仪
本技术采用发明专利激光锁定成像技术，透过高温火焰监测高温高热目标，用于高温钢棒材轮廓尺寸和表面缺陷在线监测系统。系统采用非接触机器视觉，激光锁定成像和线结构激光轮廓测量技术，使用三台高速工业像机和三台工业激光器，可实现对圆钢和六角钢的轮廓各项尺寸和表面缺陷的同时在线测量。轮廓尺寸可对钢坯的K1、K2、外邦、里邦四个参数的测量；表面缺陷可对：钢坯表面裂纹、刮伤、结疤、折叠等多种缺陷进行检测。 本设备可以对直径为12~55mm的圆钢和对边尺寸在22~35mm的六角钢进行精确检测，轮廓尺寸的检测精度：≤±0.2mm；裂纹的检测精度：能对深度≥0.3mm、宽度≥0.3mm、长度≥5mm的表面裂纹进行精确检测，当监测出钢坯尺寸超标或检测到钢坯表面缺陷时，系统会立即发出警报，以便在棒材从最后生产线流出时，及时将不合格部分切除或挑出，避免产品流入市场，提高产品合格率。本设备已在贵阳特钢生产线上长时间使用。 本设备采用整体水冷系统和高压气罩，可以较好地解决钢坯生产线上高达1000℃度的现场环境温度和浓重的粉尘，以保证图像传感器能在高温、高湿、浓粉尘的环境下，获取真实的棒材轮廓图像和真实钢坯表面图像。同时系统可将连续生产一个月的轮廓尺寸数据和裂纹图像数据进行保存，随时可查看分析生产线上钢坯的生产情况和生产线的运行状况。 设备使用线结构激光轮廓测量技术和激光锁定成像技术，以非接触方式测量钢坯的轮廓和表面裂纹，体现了现代测量技术非接触、快速、全面、抗干扰、计算机数据管理的优点。设备的投入使用通过提高生产钢坯的合格率，降低年生产成本和资源能耗，具有较高的经济效益和社会生态效益。 本设备性能优于意大利、德国和美国同类监测系统，售价150万，远低于国外监测系统。技术国内独家。已申报两项国家发明专利，已获得软件著作权。寻求投资入股，寻求开拓国内外市场公司。
电子科技大学
2021-04-10
棒钢生产线在线轮廓与缺陷监测仪
本技术采用发明专利激光锁定成像技术，透过高温火焰监测高温高热目标，用于高温钢棒材轮廓尺寸和表面缺陷在线监测系统。系统采用非接触机器视觉，激光锁定成像和线结构激光轮廓测量技术，使用三台高速工业像机和三台工业激光器，可实现对圆钢和六角钢的轮廓各项尺寸和表面缺陷的同时在线测量。轮廓尺寸可对钢坯的K1、K2、外邦、里邦四个参数的测量；表面缺陷可对：钢坯表面裂纹、刮伤、结疤、折叠等多种缺陷进行检测。
电子科技大学
2021-04-10