本发明公开了一种抽水蓄能机组故障预测与健康管理系统和方法，其中，系统的实现包括：设备监测模块、处理中心模块和决策支持模块；方法的实施包括：使用状态监测传感器和机内自检设备对抽水蓄能机组各子系统的运行状态进行实时监测，得到抽水蓄能机组各子系统的状态特征数据；对各子系统的状态特征数据进行处理分析，得到抽水蓄能机组维修决策建议；利用抽水蓄能机组维修决策建议，通过综合分析，实现对抽水蓄能机组的故障预测与健康管理。本发明系统完善合理，方法有效可行，可用于对抽水蓄能机组实施预防性状态维修，提高抽水蓄能机组整体运

我校发明了一种小型、低成本的铁电高分子柔性传感器，简单地贴合在手腕等部位，即时采集脉搏波信号，获得节律、波形等与心血管功能密切相关的参数。传感器能追踪健身和服用血管扩张药状态下脉搏波的变化；精确区分心脏输出的主波和次级反射/重搏波，评估血管硬化程度。传感器能耗为微瓦级，扣式锂电池驱动预计可工作两年；与智能手环等相整合，可在线关注心血管系统健康，定制个性化健身和心脏药物服用计划。该研究曾入围2016春季美国材料研究学会iMatSci的20个项目。

一、成果简介 本成果以传播“种子预防保健，作物安全生产”理念，推动良种包衣技术研究和应用为目标，由中国农业大学等国内多家种衣剂生产企业共同研究，创新研究了种衣剂系列新配方、新剂型和生产新工艺，开发成功系列新产品并产业化，实现了大面积推广应用，获得了重大的经济和社会效益，在国家“种子工程”，“植保工程”和“粮食工程”中发挥了重要的作用。25个种衣剂新产品获准农药登记，申报专利19项(9项授权)，形成了15项技术规程。项目形成的相关技术和产品在国内外种子

XM-JK开放式健康评估多媒体辅助教学系统   功能特点： ■ XM-JK开放式健康评估多媒体辅助教学系统为医学院校学生提供了一种能够自主学习、加强感官认识、强化护理学相关知识、易于操作的全方面的学习条件，丰富医学院校护理教学内容，弥补书面教学过于抽象的不足，方便学生自主学习。 ■ 系统具有开放性、交互性，能够让学生课后随时地进行自主学习，可对学员24小时开放使用，系统操作简单、界面漂亮，具有动态效果，能够从视觉上、听觉上吸引学生注意力，避免了枯燥无味的介绍，弥补课堂不足。 ■ 内容丰富，素材量大，以视频、动画、图片为主，模拟试题300套以上。 ■ 内容包括：问诊、体格检查、心理评估、社会评估、实验室检查、心电图检查、影像学检查、护理诊断、护理病例书写。 ■ 每个项目下包括：文字讲解、图片解析、视频教学、模拟测试。 ■ 其中理论教学运用形象直观图表深度解析教材内容，归纳整理繁杂的知识，便于记忆理解掌握，内容丰富涉及各科临床疾病，便于形象直观教学和临床实际运用，视频教学详细完整讲解健康评估学，习题是复习巩固之必要。 ■ 配置：19寸触摸一体机，双核处理器，内存2G，硬盘500G。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

要实现预制装配式建筑钢管结构件的“高度工程预制，快速现场拼装”，就必然需要有一种与之配套的安全、高效、环保和经济的连接方式与设备。本项目旨在研究开发出一种能够应用于预制装配式建筑领域钢管柱梁结构件摩擦型高强螺栓单边连接技术与装备，其特点在于可以实现单侧安装、单侧拧紧功能，不需要额外加工安装孔，能在不破坏钢管其他部位的前提下，完成结构件连接安装，因而，既能克服国内外现有螺栓连接无法解决的问题，又能避免现场焊接，具有现场施工简单方便、装配率高的特点。该技术与装备还可进一步推广应用于其他封闭截面或是只可从单侧安装的连接部位，如各种管道、老旧钢桥的加固等，推动工业化建造。 本项目在有关预制装配式建筑钢管结构件单边连接技术与装备研发方面已取得多项进展，其核心技术已获得5项国家发明专利授权，课题组由机械学院和土木学院相关技术人员组成，就此已和上海泰大建筑科技有限公司开展了多年的产学研合作研究，为结构件单向连接技术与装备相关科技成果的转化做了充分的技术准备与产业开发平台保证。通过本项目的实施，有望促进结构件单边连接技术与装备科技成果的转化，推动工业化预制装配技术的发展，具有巨大的经济价值与社会效益。

针对生物质体积密度低、热值低，高值化利用中原料收集和运输成本高的问题，开发了双螺旋移动式热解制油装置系统，将生物质就地转化为高能量密度、易于运输的生物油。该系统包括快速热解、燃烧供能、骤冷和智能化控制等单元，采用自主设计的双螺旋内混热解反应器，利用热解气燃烧供能，通过分段式加热进行反应强化和能量品质优化匹配，实现装置的小型化和紧凑化和移动化。设计的紧凑式装置系统在相同处理量下，体积只有传统设备的1/5，生物油产率高达50%，具有可观的经济效益。制备的生物油品质较好，通过简单提质后可与汽柴油混合使用，有望实现生物质“分散式制油-集中化炼制”模式。

目前我国生物质热化学转化技术应用较多的是固定床气化，但生产规模普遍较小且高效连续运行性能差，尚无法适应以发电为代表的规模化利用方式。因此，在生物质转化利用领域，开发规模化高效可靠的气化技术是迫切需要攻克的关键技术。2007年华东理工大学主持实施世界银行的全球环境基金项目（CRESP）“规模化生物质固定床气化炉的研制”，之后又负责完成了多项相关重点科研，核心装备技术于2009年7月通过专家验收。本项目的技术原理是将生物质燃料通过固定床自热气化生产可燃气体，其关键技术包括气化炉控温防止结渣、降低飞灰夹带及燃气深度净化等。本项目核心装备—固定床气化炉的单炉产气量大于5000m3 /h，采用典型农作物秸秆为原料的燃气热值大于1500kcal/m 3 ，同时还可获得焦油和草木灰等副产品，气化系统运行高效、可靠而洁净，已完全达到规模化工业生产的要求。本项目成果可广泛应用于供气、发电和供热等场合。

目前我国生物质热化学转化技术应用较多的是固定床气化，但生产规模普遍较小且高效连 续运行性能差，尚无法适应以发电为代表的规模化利用方式。因此，在生物质转化利用领域， 开发规模化高效可靠的气化技术是迫切需要攻克的关键技术。2007年华东理工大学主持实施世 界银行的全球环境基金项目 (CRESP)“规模化生物质固定床气化炉的研制”，之后又负责完成 了多项相关重点科研，核心装备技术于2009年7月通过专家验收。 本项目的技术原理是将生物质燃料通过固定床自热气化生产可燃气体，其关键技术包括气 化炉控温防止结渣、降低飞灰夹带及燃气深度净化等。本项目核心装备—固定床气化炉的单炉 产气量大于5000m3 /h，采用典型农作物秸秆为原料的燃气热值大于1500kcal/m3 ，同时还可获 得焦油和草木灰等副产品，气化系统运行高效、可靠而洁净，已完全达到规模化工业生产的要 求。本项目成果可广泛应用于供气、发电和供热等场合。

流态化吸收式烟气脱硫脱硝系统由脱硫吸收塔、脱硫剂制备系统、脱硫产物处理系统、控制系统、电气系统、水系统和烟气系统组成。锅炉尾部烟气预除尘后，向烟气中喷入雾化液滴，使烟气降温，同时颗粒长大，然后将烟气喷射进入吸收塔内的吸收液中，在液层上部形成一流态化反应区，在此区域内实现脱硫脱硝。脱硫脱硝后的烟气通过高效低阻惯性分离器除去水分和泡沫后由引风机、烟囱排出。反应塔下部通入空气形成氧化反应区，使脱硫反应产物CaSO3完全氧化成稳定的CaSO4。