光伏组件生产仿真实训让学员以车间技术人员的身份参与晶硅光伏组件的生产工作。学员按标准生产流程操作车间生产设备、检测生产样品以及了解生产车间的运作与问题返工流程。 一.1.1. 场景设计 场景由组件生产车间、材料准备区、固化房、分选检测区组成。场景素材从多个真实工厂采集而来，高保真还原车间设备与生产流程 场景模型主要包括：流水线传送带、全自动玻璃吸附机、EVA自动铺设机、串焊机、排列机、自动缓存机、EVA/TPT裁剪铺设机、EL检测仪、层压机、全自动修边机、翻转检查机、全自动装框机、灌胶机、全自动固化房、绝缘检测仪、组件IV分选检测仪、电烙铁。材料模型包括：钢化玻璃、EVA、TPT、焊带、156多晶太阳电池片、铝合金边框、玻璃胶、接线盒、助焊剂、MC4接头等... 一.1.2. 互动设计 第一人称视角控制主角场景漫游，学员可以在三维空间中自由活动和观察场景中的物体。 主角走到生产线相关岗位内，出现信息提示，点击弹出全息UI，动态图文与人工智能语音相结合提示关键知识点 与车间工程师对话了解生产相关知识 学员可操作车间里的检测设备，发现问题并进行问题组件返工。

本系统针对络筒机车间的特点，提供一个运行在局域网的数字通信网络软硬件系统，将各分散的络筒机设备有机结合在一起，并从络筒机生产过程与全车间等不同层面进行实时的数据采集、统计、处理分析、故障检测与状态估计及预测。系统功能： 对络筒机进行实时故障检测；采集络筒机的生产数据：纱织、批号、长度、班产量速度等；质量监控：清纱器切除次数、机械效率＼锭、最低效率；提供报表自动生成系统，显示供纱管情况：供应管数、失误数；结合外部市场和本地运行状态实现动态成本监控；根据生产情况进行资源状态计量管理；络筒机的性能分析。将实际制造过程测定的结果与过去的历史记录和企业制定的目标以及客户要求进行比较。

本发明公开了考虑关机重启策略的柔性作业车间节能调度的建 模方法，以能耗最小为目标，基于空闲时间与空闲能耗两种建模思想， 建立了 6 个考虑关机重启策略的混合整数线性规划模型。接着，从建 模过程、模型尺寸复杂度、计算复杂度等方面对这些数学模型以及已 有数学模型进行了详细的对比评估。使用 CPLEX 求解器对 FJSP 调度 实例进行求解，证明了本文所提出 MILP 模型的正确性与有效性。试 验结果表明基于不同建模思路的&n

本发明公开了一种设备预防性维护和柔性作业车间控制集成的多目标优化方法，其特征在于，该方法具体包括：首先，根据柔性作业车间控制问题的工序先后顺序、设备维护时段、每个工序的生产过程不可中断、生产过程和设备维护过程之间不可冲突的约束条件，建立考虑成本和效率的柔性作业车间控制和设备维护计划的集成优化模型；其次，采用混合多目标化学反应方法对所述多目标进行优化，其中，所述多目标包括最大完工时间、总生产费用以及总的设备预防性维护的费用；最后，获得优化求解结果，即可得到柔性作业车间控制计划。本发明可以降低最大完工时

本发明公开了一种设备预防性维护和柔性作业车间控制集成的 多目标优化方法，其特征在于，该方法具体包括：首先，根据柔性作 业车间控制问题的工序先后顺序、设备维护时段、每个工序的生产过 程不可中断、生产过程和设备维护过程之间不可冲突的约束条件，建 立考虑成本和效率的柔性作业车间控制和设备维护计划的集成优化模 型；其次，采用混合多目标化学反应方法对所述多目标进行优化，其 中，所述多目标包括最大完工时间、总生产费用以及总的设备预防性 维护的费用；最后，获得优化求解结果，即可得到柔性作业车间控制 计划。本发明可

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。

（1）建立了异构数据元素编码和信息资源管理基础标准，构建统一的数据中心并将数据资源集成到数据中心；应用异构数据实时同步系统物理集成非数据库数据，应用动态数据源技术逻辑集成数据库数据，无缝整合了煤矿企业中各类生产管理系统。（2）自主研发了异构数据源多层次数据同步系统，针对原有的各种孤立数据库系统、非结构化的工业监控实时数据和文件形式的历史数据，通过在数据层设置多种捕获器来读取源数据、映射层映射同步数据变量、执行层执行数据冲突检测并存储。系统采用 C/S 结构建立了三层模型 ，数据层分布在客户端，服务器端运行映射层和执行层。（3）提出了将应用集成与数据集成、业务集成等多种集成技术有效融合的方法，开发了煤矿生产综合管理系统集成平台，实现不同应用在统一的集成平台上的数据交流和及时有效的数据分析，给出了煤矿企业应用集成的通用解决方案。

一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 在茶园管控方面，取得以下成果： （1）探明了太阳天顶角、高度角以及太阳光谱中夫琅和费线对于田间光谱采集的影响规律，提出了融合高光谱和深度图像技术的茶树生理信息定量检测方法。其中，茶树氮肥吸收利用检测方法处于国际领先水平； （2）将共聚焦显微拉曼光谱技术应用于茶炭疽病早期诊断中，可在显症前24h诊断出病害； （3）研制出茶叶信息的快速高通量远程测量系统及装备，开发了茶园实时监测与精细化管理物联网云服务平台，实现了茶园水肥精准管理和病害防控。 在茶叶加工方面，取得以下成果： （1）探明了流水线上堆积状茶叶几何形态差异、紧实度对于光谱测量的影响机制，提出了融合图像灰度共生矩阵和指纹光谱特征的品质在线检测新方法； （2）研制了鲜叶含水率、色素、老嫩度等品质指标的无损快速检测装备，实现了堆积状茶叶品质指标的动态检测； （3）发明了基于生产线上茶叶原料实时品质信息的加工工艺自适应系统，为茶叶加工智能化奠定了技术基础。 在茶叶生产加工信息管理方法，取得以下成果： （1）提炼设计出名优绿茶机械炒制的核心作业机构，把扁形名优绿茶加工过程拆分成数道机械炒制流水工序； （2）探明了扁形名优绿茶机械炒制的关键工艺参数，建立了扁形名优绿茶机械制茶工艺指标数据库和标准； （3）发明了融合传统工艺与现代化信息集成控制的绿茶数字化连续加工智能控制系统，实现从“凭经验做茶”到“看数字制茶”。

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。