针对槽式太阳能高温热利用的集热器、混凝土储热技术、系统优化、标准化、太阳能高温热力系统的示范等开展了一系列的研究。研制了封闭型槽式太阳能集热器，搭建了封闭型槽式太阳能集热器性能实验台，进行了实验研究，结果表明，该集热器的热效率可达到71.35%。综述了中高温储能技术，利用Fluent 件对三角形截面、正方形截面、实验模型截面、六边形截面的储热体进行了数值模拟，得出结论六边形截面储热体储热效果最佳，实验模型截面储热体大大提高储热效率。从全寿命周期费用和全寿命周期CO2 排放两个角度对太阳能高温热力系统进行了优化研究。计算了全寿命周期中系统各环节的运行费用、维护费用和检修费用，绘制出全寿命周期槽式太阳高温热力系统的费用曲线，计算出与之对应的最佳集热器面积。详细统计了全寿命周期中系统各环节的CO2 排放量，绘制出全寿命周期系统CO2 排放量曲线，最终计算出与之对应的最佳集热器面积。提出了槽式热发电厂的选址模型，根据气象参数、土地利用参数和水资源分布等情况，考虑是否适合建立槽式热发电厂，对我国大部分省份进行了分类。总结示范系统设计、建设、调试、研究经验和成果，针对槽式太阳能高温热力系统的集热器、储热装置、备用热源、热力系统进行了标准化研究，初步总结了标准化条款。 在以上研究的基础上，设计建设了太阳能高温热力系统，改系统包括：集热方阵、备用热源、储热装置、冷却装置、检测装置等。并对集热器方阵的效率和储热装置的储热过程进行了现场试验。

项目成果/简介:项目简介：针对设备如何正确理解人类的逻辑和时序知识，并将获得的知识便捷的转换为当前计算机体系的执行代码的问题，设计了用于智能应用的SOC芯片。此芯片由当前通用微处理器和相应的固件构成，固件由操作系统、类似人脑树突学习和推理的新型思维模型和通用通信模块构成，SOC系列芯片可以解决认知人类逻辑、时序思维的问题，具备了一定的认知智能。系列芯片可分无带代码编程的控制芯片，无代码编程的总线与网络通信芯片，低代码编程的运动控制芯片，制造业核心控制设备本质安全芯片等几个系列的芯片。技术的创造性与先进性、创新要点：01）、提出了类人思维计算理论方法02）、有别于冯诺曼和哈弗结构的计算机运行架构 a、传统的计算机程序由程序员完成，新的框架和机制要求计算机程序由使用者经过简单培训便可完成，改变了目前程开发模式。 b、应用开发过程可直接认知和理解以人类思维描述的开发目标几乎无需编写代码，与现有单片机、PLC等开发模式完全不同，具备了认知人类知识和经验的高等级人工智能功。c、与现有的开发模式和开发工具相比，对开发人员专业技能要求大大降低，应用开发效率极大提高。03）、以人类思维的视角而非二进制运算的模式进行计算机数据的处理。获奖情况：获2016年山东省科技进步一等奖应用范围:2019年工信部的报告中提到，2019年工业互联网产值达4800亿，并拉动2万亿的增长，而我们的芯片可以直接应用于工业互联网物联网，我们的SOC芯片是支撑物联网的基础。此芯片不仅能够为智能制造、高端装备提供不同功能的智能SOC，又可以以此为核心生产智能设备，还可以提供工业互联网物联网领域的整体解决方案；方案已经应用于智能楼宇综合管理系统，智慧建造智能管控系统，办公楼宇智能节能管理系统，智慧气象综合管理系统等，不仅能解决客户的智慧应用问题，还能完全替代国外控制领域的核心产品，从而不被卡脖子。技术成熟度:可以量产

项目成果/简介:系统非接触式实现变电站及所有设备的异常监测，包括全景视频、温度和局部放电。对GIS、变压器、电抗器、开关、电缆、CT、PT等一次设备各部件温度及各类绝缘缺陷，违规作业、异物入侵等实施直接监测或计算外推，并实时智能预警。系统由多物理量值守机器人、智能云APP和大数据后台组成，值守机器人集成局部放电、红外测温、视频图像及声音诊断等传感器，并具备初步的人工智能算法和设备异常诊断能力，后台包括设备管理和大数据评估功能模块，APP接收智能终端和后台信息，主要显示诊断结果、数据内容，并实现人机交互。通信方式有无线、有线两种。局放传感模块、红外传感模块、视频模块、气体传感模块、声音模块、油色谱等不同功能模块可根据实际情况合理增减搭配使用。产品的集成度高，远距离非接触采集信息，高智能、高可靠、低成本。近5年来，使用该技术发现了48起变电站内潜在故障隐患，避免了多起停电事故。本项目经过十余年的研发与产学研合作，对应了目前泛在电力物联网的总体思路和要求，具有多个电网公司的应用案例，取得了一系列国际上具有独创性的成果。适用范围广 能在高温、低温、高湿等环境条件下可靠运行，防水防尘。多物理量协同 集成局放、红外、视频、声音等传感器，同时监测变压器、敞开式开关、电抗器等变电站内一次设备的局放信号、红外热像、视频信息，实现多传感器的高效结合及协调诊断。使用方便 配备智能云APP，实时接收现场值守机器人采集的数据，实现人机交互，能够早期发现缺陷，判断缺陷位置，提高现场人员的工作效率。智能化程度高 监测的数据可以通过无线网络或有线数据同步传输，嵌入人工智能算法，提高了监测数据及时率、准确率及有效性。安装方便 值守机器人体积小，重量轻，一键式安装。有线通信与无线通信系统自动切换，内部参数可以通过手机设置。性价比高 采用低成本、高可靠技术路线，通过人工智能算法降低硬件的复杂性。目前该系统已获得14项国内发明专利授权、3项PCT专利授权、8项实用新型专利、软件著作权登记3项。高电压技术、电力设备智能监测领域权威期刊上发表论文30篇。应用在国家电网、中国石化30多个变电站，有三百多套挂网运行。不同场景的实物及应用照片，或原理图解图1 长距离多参数智能传感器（视频、红外、局放、声音+人工智能边缘计算）图2 短距离多参数智能传感器（视频、红外、局放、声音+人工智能边缘计算）图3 用户报告图4 变电站安装监测图5 大数据后台应用知识产权类型:发明专利技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:与企业合作获得政府支持情况:国家级计划/专项类别:国家自然科学基金、上海市创新专项等

可穿戴康复外骨骼机器人是一种可以为行动能力缺失人群穿戴的人机一体化的智能机电装备系统，它将人类的“智力”和智能机电系统的“体力”结合在一起，根据人的行为意图和辅助操作等方式来控制的智能机器人系统，通过外置可穿戴机器人来弥补病患受伤平面以下的运动及感觉能力，完成仅靠病患的自身能力无法单独完成的康复训练动作和日常生活行动。 根据目前医疗市场上对于康复累器具需求的不断增长，针对目前国内在外骨骼机器人产业化领域的空白现状，着眼于研发康复医疗用的可穿戴式外骨骼机器人系统，并最终实现产业化。 该系统主要包括产品主要包括综合控制系统、多传感器数据融合及实时数据传输以及人体运动意图识别系统,如下图所示。外骨骼机器人系统中所涉及到的多传感器数据融合、人体步态识别及规划、人体运动意图识别以及智能人机交互等技术都属于机器人领域中的前沿与核心，目前在国内是属于一个非常新的产品方向。该系统综合技术达到了国内领先水平，该项目具有新颖性。其优势创新之处主要在以下几点： （1）结合多传感器数据融合技术，感知和识别穿戴者的运动意图；（2）先进的人机交互技术，使外骨骼机器人能够与穿戴者完美配合；（3）在智能控制系统的帮助下，外骨骼机器人能够自主的辅助穿戴者行走，不需要其他诸如拐杖之类的辅助器具；（4）人体工学、模块化的机械设计，具备很好的拓展性和可替换性。 在实现外骨骼机器人系统（Exoskeleton Robot System）平台，拟建立外骨骼机器人系统的研发体系以及行业标准，实现外骨骼机器人系统在脊髓损伤SCI（Spinal Cord Injury）康复医疗以及相关领域的实际应用，并开展面向多应用领域的关键技术的研究。 康复医疗外骨骼机器人系统主要包括面向于伤残人群的外骨骼行走辅助系统，以及面向于康复医疗机构的康复医疗，训练系统。为截瘫等患者实现站起来梦想，进行独立生活，塑造自我尊严，起着巨大的社会影响。

智能无人系统能自主的完成复杂任务，具有自主性、智能性、协同性等特征，覆盖了智能机器人、智能无人机、无人驾驶、群体智能等领域，是人工智能的主要研究方向之一。贺威教授团队长期致力于智能无人系统的控制理论与方法研究。本次申请吴文俊人工智能自然科学奖项的项目成果研究历时六年，针对柔性无人系统的高精度控制、具有多约束条件的智能控制和不确定系统的自适应控制三个方面展开了深入地研究与探索，提出了智能无人系统基于偏微分方程的建模方法和边界控制方法、基于神经网络的智能控制方法以及基于状态和输出反馈的自适应控制方法，推动了智能无人系统控制理论与方法的发展。本项目的20篇主要代表性论文均发表在IEEE汇刊及Automatica等本学科著名期刊上，SCI他引1705次，其中15篇入选ESI高被引论文。8篇代表性论文，SCI他引923次，全部入选ESI高被引论文，其中4篇SCI他引超100次，单篇最高SCI他引318次。

本成果包括自适应高性能回波对消系统的算法实现、固件（FPGA）实现，算法与FPGA实现已全面优化，可实现单通道或多通道的高性能回波对消功能

氨作为成熟的制冷剂，不仅具有良好的热物理性质，而且是天然工质，不存在环保问题，因此在全世界范围80%的大型冷库中得到应用。但是，由于氨具有毒性，在空间积聚的浓度达到一定值时还有潜在的燃烧和爆炸危险。氨系统的泄漏处理不当会导致安全事故的发生，造成相当大的经济损失和人身安全侵害。我国的氨冷库事故发生率很高，据不完全统计，从2009年到2014年，经报道的冷库火灾、氨泄漏、爆裂及其综合安全事故约有110起，造成的巨大经济损失及严重人员伤亡。冷库泄漏事故不同于一般的环境污染，事故发生的时间、地点、环境具有很大的不确定性。因而，该事故具有发生突然、处理处置困难等特点。目前，我国大部分地区遇到此类突发事故都是由专业操作或消防人员去现场关闭阀门，很难做到及早发现和快速解决。 研究所针对冷库中氨泄漏问题，借鉴其他行业先进泄漏监测技术，开发适用氨冷库的泄漏智能监测预警系统，可对氨系统冷库泄漏及时发现和准确定位，使氨系统冷库处于连续受控状态，保证氨系统冷库运行安全，最大程度的保证人生安全，降低氨泄漏所造成的损失。

设备状态点检管理系统（以下简称为点检系统）是工业企业全面实施设备状态点检信息管理的数据平台。该系统托企业内部网络，采用 c/s 与 B/S 混合体系结构，构建以数据库为核心的网络信息管理系统，将企业内部各部门的设备状态点检信息自动上传至数据库服务器，在整个企业范围内实现数据共享。系统为用 户提供全面的数据获取手段，长运行周期的数据管理，丰富的设备状态监测功能，并利用便捷快速的网络，将企业设备运行状态信息化并及时传递，以便企业中、高层技术人员和各级管理人员可以及时发现设备的异常，掌握设备的运行状况，从而全面支持预知维修，优化设备管理，提升企业设备管理水平，为保障设备长期的高效、安全运行、降低运营成本提供了一个开放易用的信息化平台。点检系统是目前企业设备管理实现数字化、信息化的关键，也是构建企业资源计划系统（ERP）的设备管理信息基础。 

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