MBIT(维护性自检测) 设备，是对飞机飞行控制系统各个部件进行功能和性能测试、故障检测、提供维护检测信息，并且在测试后进行日常维护和部件更换，确保飞行控制系统的稳定性和安全性。其主要功能是对飞控计算机测试、导航传感器状态监控与标定、作动器的测试、交联系统的测试，发动机性能测试和下载飞中、飞前自检测故障等。主要应用在无人机飞行控制系统中，由维护人员在地面通过此设备对飞机部件进行检测。

一、神经-肌肉电假肢获北京市科技成果二等奖 获国家科技发明三等奖患者1患者2 加拿大患者 机械传动系统关键技术：结构紧凑传动比大握力与速度的矛盾机械噪音要小传动效率高肌电假肢的控制模式和自由度电子开关控制比例控制模式控制（肌电信息量非常丰富，利用其不同特征可形成多种控制模式）简单实用的是电子开关控制单自由度肌电假手两自由度假手，多为单自由度肌电控制加被动/电动旋腕多自由度肌电控制上肢假肢要采用模式控制技术二、有力觉、触滑觉反馈的肌电假手（1）力觉的 测量原理（2） 触、滑觉（小闭环）三、骨植入假肢清华大学与四川大学合作承担了国家863重点项目：《生物活性经皮骨植入材料和植入式智能假肢研究》 骨植入假肢要解决的关键技术：植入体与残肢骨的骨性结合（用酸－碱火焰法、阳极氧化法进行钛表面生物活化处理）经皮密封问题（在生物活化钛表面喷涂类骨羟基磷灰石涂层技术）对植入体的防护问题（安全问题）传统的假肢装配技术—接受腔最大缺点：不符合生物力学规律经软组织传力不透气有异味肌肉萎缩后需经常更换植入式智能假肢骨性结合, 进行了经皮植入体 表面生物活化技术研究 开发了基于酸碱火焰 法的 钛金属 表面生物活化技术，获 得了具有多孔纳米级氧化钛结构的表面 进行了羟基磷灰石涂层的桥接性研究---羟基磷灰石涂层可以实现2mm间隙的桥接     钛表面产生的纳米结构               新生骨长入2mm间隙                                               动物实验植入体结构和 表皮与植入体金属表面的结合                                        植入体结构                                                人表皮细胞与生物活性钛紧密贴附，材料与表皮有良好的生物相容性 植入体保护技术（安全问题）骨植入式假肢是对假肢安装技术的根本性革命，是由瑞典发明种植牙的著名医生Branemark教授发明的，已在英国临床安装了几十例。采用医用钛合金材料作为植入体植入残肢骨内，经皮密封处理伸出体外与外假肢连接。没有传统假肢的接受腔，直接通过植入体传力于主干骨，符合人体生物力学规律。骨植入式假肢是当代假肢技术革命性的变化，是21世纪康复工程新的发展方向和研究热点。四、电动截瘫步行机每侧腿由一个小型直流伺服电机通过蜗轮机构驱动髋、膝关节联动。步行机构具有自锁功能 以确保安全，手动的解锁装置可使患者实现坐姿。行走时由控制系统协调双腿实现交替步态。为保证安全和身体平衡，行走时需借助轻型助行架或双拐。步行机构的主要部件由钛合金制造，整体重9.6公斤。五、各种膝关节矫形器共有4~5种，适应膝关节的不同症状：膝内、外翻、膝关节手术后防护装置，有膝屈角可调限位装置

成果简介： 一、主要功能和应用领域 MBIT(维护性自检测) 设备，是对飞机飞行控制系统各个部件进行功能和性能测试、故障检测、提供维护检测信息，并且在测试后进行日常维护和部件更换，确保飞行控制系统的稳定性和安全性。其主要功能是对飞控计算机测试、导航传感器状态监控与标定、作动器的测试、交联系统的测试，发动机性能测试和下载飞中、飞前自检测故障等。主要应用在无人机飞行控制系统中，由维护人员在地面通过此设备对飞机部件进行检测。 二、特色及先进性： 1、能够对飞机作动器的卡死故障进行定位，并且提高了作动器的故障检测率。 表1 作动器故障检测率 序号 名称 助记符 检测准确率 改进前检测率 1 左外副翼作动器 LOAA 99.8% 98.6% 2 右外副翼作动器 ROAA 99.7% 97.7% 3 左内副翼作动器 LIAA 98.8% 96.9% 4 右内副翼作动器 RIAA 99.8% 96.8% 5 左外尾翼作动器 LOVTA 99.4% 96.6% 6 右外尾翼作动器 ROVTA 99.7% 95.5% 7 左内尾翼作动器 LIVTA 99.8% 96.5% 8 右内尾翼作动器 RIVTA 99.7% 97.4% 2、使用数字编码协议与地面设备进行通信，代替了字符串指令传输，更加可靠和快捷。 3、将MBIT设备软件模块化设计，提高了通用性，节省了内存空间，软件运行更加高效。 三、能为产业解决的关键问题和实施后可取得的效果 能对无人机飞控系统进行故障检测，提高了飞控系统的可靠性，降低了飞机的维护费用和时间，通用性更强。

说   明 1、海事油缸：主要用于海面吊装设备，活塞杆表面经过特殊化学处理，能有效防止氯离子的腐蚀。采用最先进的设计方案，为吊装设备的安全使用提供了有力保障。 序号 型    号 安装距（mm） 行程（mm） 缸径（mm） 杆径(mm） 工作压力（MPa） 油口尺寸(mm） 1 HSG-G180/125*2000-00 2840 2000 180 120 31.5 M30*1.5 2

项目建设了面向机电设备的寿命预测和维修大数据决策系统，可为城市轨道交通建设运维过程机电设备维护检修提供了一种新的解决方案。 基于自主技术构建了基于云+管+端的机电设备大数据采集传输存储分析平台。“端”是自主研发的支持边缘计算的安全可信终端；“管”是基于MQTT的扩展增强安全传输通道；“云”是基于HADOOP技术的工业大数据云平台。平台对机电设备生产经营相关业务数据、设备过程数据和设备外部数据的采集、清洗、集成、建模及应用过程提供全方位支撑，利用机器学习技术对设备剩余寿命可靠度模型和全生命周期成本模型进行了训练和优化，并形成指导性维修方案。 项目采用了自主知识产权的嵌入式安全数据终端和融合安全的传输协议，为保护用户隐私，增强系统可信提供了技术保障。 项目采用了智能边缘计算终端技术，可以根据用户的不同机电设备下载不同的检修预测模型进行预测分析，能够支持灵活的组网方式，适应于各种应用场景，节省用户投资。

国家十五科技攻关项目、国家产业化示范工程成果大型能源化工设备工程监测与故障诊断系统 Net-EASY，针对流程工业中的大型旋转机组如汽轮机组、压缩机组、发电机组等，进行状态监测、信号分析、故障诊断、信息积累和远程维护，捕捉机组的运行隐患，做到机组故障早发现、早诊断和早预防，以消除灾难故障，避免严重故障，减少一般故障，提高企业生产效益。系统以数据库和网络为核心，将状态监测技术、故障诊断技术以及专家知识等有机结合起来，既解决了设备状态信息在企业中共享的问题，又促进了专家的专业知识与企业生产实际之间的紧密结合，为设备的运行维护提供了一揽子解决方案。 

开展设备状态监测与故障诊断可以及时了解和掌握设备的工作状态，甚至提早期发现故障，找出故障的成因，并预报故障发展趋势。以往依赖人工经验，靠五感或简易仪表进行的常规检测已不适用。现代设备的状态监测。分布式在线监测系统采用计算机技术、网络技术、信号处理与分析技术，形成分布式的监测体系。 该系统重点解决关键设备远程在线监测、设备状态评价、设备故障诊断等问题。系统采用三层架构的体系，实现远程异地对设备运行状态进行监测，自动跟踪、记录设备的相关指标，诊断设备可能发生的故障，科学地评价设备状态，为设备维修和维护提供科学的依据。 系统由多台计算机通过计算机通讯手段形成一个完整的诊断网络，每台计算机分布在不同的场所，可以分别独立地完成各自的特定功能，同时在逻辑上相互联系，形成一个监测与诊断整体，给使用者带来了方便，系统的可扩展性也大大提高。系统的主要功能模块包括常规在线监测、数据保存（支持三种存储模式：定期存储、报警存储、人工触发存储），历史数据追溯、趋势分析、监测报表、实时数据采集、故障诊断等功能

基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 合肥合工安驰智能科技有限公司 企业法人 段章领 注册时间 2017年 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 91340111MA2R01W28C 经营范围 智能科技、网络科技、电子科技、信息科技、软件科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；广告发布；软件开发；电子产品、家用电器、床上用品、家具、家居用品、计算机、软件及辅助设备、二类医疗器械的销售。 企业地址 合肥市包河经济开发区花园大道369号F426-2 获投资情况 曾获股东投资200万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 沈奥 计算机与信息学院/计算机科学与技术创新实验班 2019/2023 韩知渊 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2019/2023 帅竞贤 计算机与信息学院/电子信息工程专业 2019/2023 何煦 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2020/2024 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 卫星 计算机与信息学院/计算机科学与技术 副教授 人工智能、深度学习 赵冲 本科生院/工程素质教育中心 讲师 计算机网络、深度学习 五、项目简介 针对现阶段各类电力巡检手段的不足以及保障电力设备安全的重要性，本团队提出基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 2021以来共申请发明专利11项（其中学生排序第一2项，排序第二4项），软件著作权1项（学生排序第一），取得国家级科技竞赛奖励2项，省部级科技竞赛奖励4项；团队依托于计算机与信息学院分布式智能与物联网研究所，与力源电力设备股份有限公司、国网安徽省电力公司检修公司、安徽南瑞继远电网技术有限公司等达成合作意向。