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。

本发明公开了一种基于自主水下航行器的水面辅助机器人，包括水面辅助装置，水面辅助装置由随自主水下航行器同步移动的能源补给装置和无线信号中继装置构成；能源补给装置和无线信号中继装置均通过缆线与自主水下航行器相互连接。能源补给装置和无线信号中继装置均设置在船型结构机器人机身上；机器人机身内设置有控制系统、运动系统、缆线管理系统、追踪导航系统以及辅助系统；控制系统分别与无线信号中继装置等信号连接；并通过控制无线信号中继装置、能源补给装置、运动系统、缆线管理系统、追踪导航系统以及辅助系统实现水面辅助机器人与自主水下航行器保持在水平方向上的同步移动；能源补给装置分别与无线信号中继装置等电连接。

本发明公开了一种混合等离子效应辅助的槽式波导TE模检偏器，该检偏器由下至上依次为硅基衬底、掩埋氧化层、检偏部件和上包层，其中掩埋氧化层生长于硅基衬底的上表面，上包层覆盖掩埋氧化层的上表面，检偏部件水平生长于掩埋氧化层的上表面，并被上包层覆盖；所述检偏部件包括输入波导、过渡波导A、直通波导、过渡波导B，输出波导和右路直通波导。本发明提供的槽式波导TE模检偏器具有低插入损耗、高消光比、大制造容差以及大工作带宽的优点。

该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较

本发明公开了一种激光辅助低温生长氮化物材料的方法及装备， 该方法将非氮元素的前驱体蒸汽和活性氮源前驱体气体分别输送到反 应腔室内温度为 250 至 800℃的衬底材料处，利用波长与活性氮源分 子键共振波长相等的激光束作用于活性氮源气体，使激光能量直接耦 合至活性氮源气体分子，加速 NH 键的断裂，提供充足的活性氮源， 使非氮元素与活性氮源发生化学反应，沉积第 III 族氮化物膜层材料， 持续作用直到沉积物覆盖整个衬底

零件与模具的熔积成形复合制造方法及其辅助装置，属于零件与模具的无模生长制造与再制造方法，解决现有方法中，熔融材料流淌、坍塌，以及成形件易开裂、变形和残余应力大、组织性能不稳定的问题。本发明的方法包括模型分层、生成数控代码和熔积成形步骤，在与熔融软化的区域相接触处，安装微型轧辊或微型挤压装置；在进行熔积成形步骤的同时，微型轧辊或微型挤压装置随着熔积区域同步移动，对熔积区域作压缩成形与加工。本发明的微型轧辊，包括左、右侧立辊和水平辊。本发明防止熔融材料下落、流淌、坍塌，避免成形件开裂、减轻或消除残余应力

本发明公开了超声辅助酸碱沉淀法制备VI型缓慢消化淀粉的方法。将普通玉米淀粉分散于0.01ml/L?KOH溶液中配成悬浊液，进行超声处理（30℃，200W，10min）使淀粉均匀分散，以加速糊化、提高其包合脂肪酸的能力。将悬浊液在沸水浴中糊化10min，冷却至60℃。将脂肪酸溶于60℃的KOH溶液中，与淀粉糊混合，用1.5mol/L的酒石酸调节pH至4.7，保温一定时间使淀粉与脂肪酸充分结合。将混合物离心，洗涤沉淀3次，冷冻干燥，得到产品。经测定，普通玉米淀粉-共轭亚油酸包合物产品的缓慢消化淀粉含量可达40.62%，且该缓慢消化淀粉产品具有较高的营养价值。X-射线衍射结果表明该技术制备的缓慢消化淀粉产品为VI-型淀粉络合物。

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。