本发明提供了基于POWERLINK的openSAFETY功能安全实现方法，包含以下步骤：A.建立若干功能模块；B.将openSAFTY协议通过所述功能模块融合于POWERLINK协议栈中，替换POWERLINK应用层的CANopen协议，在POWERLINK协议上实现openSAFETY的功能安全应用；其中，所述功能模块包括：安全校验模块、参数配置模块及对象字典映射模块。本发明针对现有技术中的不足，提供了基于POWERLINK的openSAFETY功能安全实现方法，使用高速工业以太网Ethernet POWERLINK作为openSAFETY的底层通信协议，从而在POWERLINK协议上实现openSAFETY的功能安全应用。

本实用新型提供了一种具有翻转芯片功能的芯片吸取装置，包括 Z 向高度调节与支撑机构、翻转驱动机构、芯片吸取机构，Z 向高度调节与支撑机构将芯片吸取机构移动到适宜高度，翻转驱动机构驱动芯片吸取机构旋转，芯片吸取机构包括直线导向运动部件和芯片吸取元件，直线导向运动部件内设有直线轴承和弹簧，直线导向轴从上往下穿过直线轴承和弹簧，其端部连接芯片吸取元件，由于弹簧的缓冲作用，芯片吸取元件将芯片吸住后跟随芯片上升一定的高度，再在翻转驱动机构的作用下旋转到达芯片供给位置。本实用新型一方面避免了非接触式吸取的不可靠

具有过滤功能的无阀压电泵，包括泵体、泵盖及压电振子；泵体为圆槽状，泵盖形状与圆槽状泵体的顶部开口形状匹配，安装于泵体顶部开口处，与泵体形成一泵腔结构，圆槽状泵体侧壁上设置有流体入口和流体出口；泵腔内，设置有过滤环，包括过滤环本体；泵腔内设置有搭接台，过滤环本体置于搭接台上；过滤环本体上设置有过滤孔；过滤环包括一段环状侧壁，侧壁的上端面和下端面向过滤环外侧延伸；流体入口和流体出口位于过滤环上端面和下端面之间，过滤环与泵体内壁环绕形成过滤腔；内壁过滤环上设置有与流体出口相通的流出通孔。本发明提供了一种可在泵送流体过程中完成对流体过滤的具有过滤功能的无阀压电泵，扩大了无阀压电泵的应用领域。

一种具有自动除垢功能的电热管，由电热丝、绝缘材料、金属外壳套管和双金属散热翅片构成，电热丝的外围包裹有绝缘材料，绝缘材料的外围包裹有金属外壳套管，金属外壳套管与双金属散热翅片固定连接，双金属散热翅片由两层热膨胀系数不同的合金叠合而成。在电热管的金属外壳上压接或是焊接散热翅片，以增大电热管的散热表面积来加强电热管的换热。为了防止散热翅片上结水垢，所采用的散热翅片用双金属片。利用双金属散热翅片在温度改变时产生变形而使其表面不能结水垢。

项目成果/简介:一种具有自动除垢功能的电热管，由电热丝、绝缘材料、金属外壳套管和双金属散热翅片构成，电热丝的外围包裹有绝缘材料，绝缘材料的外围包裹有金属外壳套管，金属外壳套管与双金属散热翅片固定连接，双金属散热翅片由两层热膨胀系数不同的合金 叠合而成。在电热管的金属外壳上压接或是焊接散热翅片，以增大电热管的散热表面积来加强电热管的换热。为了防止散热翅片上结水垢，所采用的散热翅片用双金属片。利用双金属散热

本项目提出了一种具有废气再循环功能的柴油机排气凸轮结构；该技术可使柴油机在一个工作循环里，在具有两个峰的特殊凸轮控制下，使排气门在曲轴不同相位时分别开启两次，形成发动机废气再循环，达到NOx减排的目的。

项目获国家“十一五”科技攻关、国家自然科学基金资助，获教育部科学技 术进步奖一等奖。 项目简介 项目包括以过渡态调控的醇法大豆浓缩蛋白改性技术研究（剪切均质改性、 高温改性、碱法改性、酶法改性等）；凝胶型、乳化型、分散型大豆蛋白的制备技术研究；最终获得大豆蛋白改性及功能性蛋白系列产品的技术。 创新要点 通过研究过渡态大豆蛋白聚集性质、控制技术及结构修饰与分子重组改性技22 术，获得具有期望功能性的系列蛋白产品的技术。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试