为打破重载组合列车制动系统维修瓶颈，本成果对电控空气制动系统进行了安全监测与故障诊断技术研究，并研制出相应故障诊断测试装置、在线安全装置；提出车地一体化实时数据联动安全保障技术。主要创新如下： 1.研制了CCBII制动机成套检测设备、法维莱制动机成套检测设备、DK-2制动机成套检测设备，打破了国外制动机厂商Knorr-Bremse的技术封锁，所提出的故障诊断技术已完成湖东电力机务段500台CCBII制动机和360台法维莱制动机的快速检修工作，人工材料成本降低了50%-67%。 2.提出了兼容多机车网络的重载组合列车在线安全监控及检测技术，解决了重载组合列车从同步操控级到部件级的多级通信网络传输一致性、实时性和可靠性问题。研制出紧急制动和惩罚制动记录分析装置、制动阀切除记录分析装置。 3.提出了车地一体化实时数据联动安全保障技术，对列车运行时的在线检测数据和地面检修数据进行联动分析，实现列车状态数据的及时上传，应急指令的自动下发和迅速响应，提高列车状态的自诊断能力和重载列车检修的自动化水平。

该项目的关键技术已获批国家自然科学基金项目 2 项，江苏省科技厅社会发展项目 1 项。 1、项目简介 根据污水处理过程工艺特点、现场设备以及工厂环境，以 LabVIEW 和 PLC 相结合，通过 Profibus 总线、Internet 网络及 GSM 无线平台实现数据采集与共享的污水处理远程在线监控系统。并把 LabVIEW、Datasocket、GSM 无线通信和 WEB等技术应用到污水处理过程在线远程监控，实现了真正意义的监控管一体化，提升了水处理厂的自动化水平和故障实时处理能力。系统以西门子工控机作为上位机，PLC 系统采用西门子的 S7-300。基于LabVIEW 开发平台，通过西门子 SIMATIC.NET 建立了 OPC 服务器，使其可以连接下位机 PLC 实现实时通讯，并采用 SQL Server 作为后台数据库，实现数据采集、设备控制、实时曲线显示、历史记录、故障报警等基本监控功能，可以通过浏览器于异地实现远程实时监控。此外，系统通过全球移动通讯系统 GSM（global system of mobile communication），管理人员可在全球范围内用手机通过短信查询工业现场参数。 2、创新要点 实现污水处理过程的多总线分层递阶的分布式控制系统结构；将图像、动画和声音与 LabVIEW 软件结合，PLC 采集的设备实际运行信号转化为 3 维动画显示，实现多媒体控制的监控系统软件。把 LabVIEW、Datasocket、GSM 无线通信和 WEB 等技术应用到污水处理过程在线远程监控，实现了真正意义的监控管一体化。将先进控制技术与优化算法应用于 BOD 等参数的软测量及系统优化。 3、效益分析 该系统采用 LabVIEW 编程平台开发，完成了对水处理整个工艺流程的数据采集和设备控制任务。系统运行稳定可靠，人机交互界面友好美观，操作简便，利用 GSM 无线技术实现短信查询系统参数，通过短信和邮箱等多种手段实现故障报警，并利用互联网技术实现了随时随地的远程在线监控，实现了真正意义的监控管一体化，在推动污水处理过程自动化水平的同时，使整个污水厂人工投入减少了 2/3，提升了污水处理的效率，从而降低了单位体积污水的处理成本，给企业带来了一定的经济效益，相应的节省了生产成本的投入。项目资金需求总额约 100 万元。 4、推广情况 天津伊利乳业有限责任公司；宁夏伊利乳业有限责任公司（吴忠市）；潍坊伊利乳业有限责任公司；张北伊利乳业有限责任公司；上海达能乳业股份有限公司（奉贤区）；湖北劲牌有限公司（枫林酒厂）。 授权专利：污水处理远程在线监控系统 软著登字第 0342652 号 污水处理过程的触摸实时监控系统 软著登字第 0346531 号

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。

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

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

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。

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。

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。