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井蓋智能管理系統是基于市政管理相關部門對市政井蓋管理的需求，實現對井蓋區域定位信息化管理的目標。 系統整體由感知層、網絡層和應用層3個部分組成。感知層網絡平臺建立后，為市政井蓋上安裝內嵌有各種傳感器的電子標簽，當其姿態、位置或狀態發生異常變化時，其上的電子標簽通過傳感器立即感知，并向附近的基礎服務網絡智能網關即基站發送報警信息 該報警信息通過智能網關上傳到監控中心，管理人員通過系統管理平臺，就可以在電腦屏幕前，第一時間看到管理對象的狀態變化和報警信息，為采取行動措施極大地縮短了響應時間，從而為這些市政井蓋提供了低成本、實時高效的監控管理手段。 基站通過 RFID 技術接收井蓋信號，并通過Ethernet 或CDMA通信方式，將信息傳送至路燈管理中心信息中心，將前端感應裝置編碼、編號和位置信息與 GIS 地圖結合，迅速判斷被監控對象的位置與狀態并進行報警，報警將通知市政部門管理中心及相關人員手持終端，可及時迅速地調動相關工作人員，及時解決故障，消除安全隱患。 系統還可實現信息錄入/導出功能、報警顯示功能、報警聯動功能、卡-卡聯動功能以及信息查詢統計功能，通過內置的模塊對區域內井蓋進行數量統計管理，方便盤點清算工作。 井蓋智能管理系統通過將有源RFID 標簽固定在路燈燈桿的桿體上，通過射頻識別傳輸技術將 RFID 標簽上的井蓋信息發送到周圍的 RFID 基站上，RFID 基站接收到信息后通過 Ethernet 或CDMA網絡傳輸到市政管理中心平臺，由管理員對相關日常、報警等信息進行及時管理。

型號： W801 產品型號：W801 產品名稱：智能鋸床 產品特點： 1、使用24V安全電壓，確保使用者的安全； 2、自動智能裝置，自動感應開機、停機； 3、自帶透明保護罩，上下可調節距離90mm，既安全又不影響視線； 4、切割材料：木板、發泡材料、電路板、鋁塑板，有機玻璃等。適用于教學、科普、個人發明創造、工藝品制作等用途。

依托學校與煙臺拓偉智能科技股份有限公司聯合北京理工大學、中國科學院電子所、北京京儀自動化研究總院共建的煙臺智能技術應用聯合創新研究院，開發了系列具有自主知識產權的智能機器人產品和智能制造系統，其中“4-6自由度關節型工業機器人”可負載7kg-200kg；自主視覺引導+二維碼定位的AGV，兩輪差動、麥克納姆輪全向，可負載20kg-2000kg。利用自主研發的全向無軌堆垛機、AGV、工業機器人等，在自主研發MES、車管調度、WMS系統監控下完成一系列智能制造和組裝，打造了“汽車制動油泵殼體智能制造系統”“智能精密鑄造工廠”等一批系統集成示范項目。 為服務煙臺蘋果產業高質量發展，研究院制定了煙臺紅富士蘋果等級分選省級標準，研發了無損傷智能分選與包裝及冷風庫智能監管系統、該系統包括智能信息采集與分級子系統、智能輸送調度子系統、蘋果排面子系統、機器人智能裝箱子系統，整線狀態監測與數據庫子系統。該系統采用人工智能及深度學習技術，有效結合近紅外光譜與計算機視覺技術，完成蘋果糖度、色澤、果形、霉心病、果銹、重量等21項指標檢測，根據檢測結果和新的分級標準，對蘋果重新進行分類分級，檢測準確率達到95%以上，分選效率2個/秒，磕碰率控制在1%以下，裝箱速度達到1個/秒。通過該系統，開展蘋果大數據信息采集工作，建立種植-加工-儲存-銷售全鏈條標準化蘋果大數據綜合運營平臺，現從蘋果單一價值到資源價值的跨越，從而促進蘋果產業轉型升級，高質量發展。

本系統包括溫室栽培優化模型動態仿真、專家系統集成與智能控制算法設計等三部分內容。系統采用了基于知識的智能解決方案，系統的三個部分緊緊圍繞專家知識與智能，不僅構成統一的整體又能分別獨立運行。系統以大量的實驗數據和專家經驗為基礎，采用智能控制方法、智能推理方法和多媒體技術，能提供病蟲害在線預報，為溫室環境控制提供最佳環境條件，并能對溫室環境和作物生長過程進行仿真和預測。

        技術成熟度：技術突破         研發團隊以設計制備寬光譜超材料吸收器和像元級集成紅外探測器為研究主線，在超薄寬帶高吸收原理與策略、材料/器件設計與制備方面取得了突破性進展。圍繞器件吸收率低、噪聲等效溫差（NETD）大、集成兼容性差的難題，提出了無損與損耗型介質結合、多模諧振耦合光吸收的思路，獲得超薄寬帶高吸收率材料；提出將超薄寬帶高吸收率材料與非制冷紅外探測器像元級集成新思路，獲得了寬譜、NETD小、多色探測的非制冷紅外探測器，NETD降低3倍，研究成果已在中國兵器北方夜視廣微科技應用轉化。         意向開展成果轉化的前提條件：中試放大及產業化工藝開發資金支持

產品介紹DTS CANOpen是瑞慣科技自主研發生產的新一代數字型MEMS動態雙軸傾角傳感器，專為測量運動載體的姿態而設計，尤其適用于運動或振動環境下的傾角測量。該傳感器內置加速度計和陀螺儀，結合卡爾曼濾波算法，能夠準確捕捉并輸出載體在運動或振動狀態下的實時姿態數據。采用CANOPEN通訊協議，DTS CANOpen在工業應用中具有廣泛的兼容性和實用性。該產品采用非接觸式測量技術，能夠實時輸出當前姿態傾角，安裝簡便，無需校準相對變化的兩個平面。其內部集成了高精度的AD轉換器和陀螺儀單元，能夠實時補償非線性誤差、正交耦合、溫度漂移以及離心加速度的影響，有效消除運動加速度帶來的干擾，顯著提升動態測量精度。因此，DTS CANOpen能夠在復雜運動場景和惡劣環境中長期穩定工作。作為一款動靜雙模測量傳感器，DTS CANOpen具備強大的抗電磁干擾能力，適用于各類高強度沖擊和振動的工業環境。其卓越的性能使其成為工業自動化控制中測量姿態的理想選擇。主要特性★ 量程雙軸±90° ★ 分辨率0.01°★ 動態精度±0.1° ★ 靜態精度±0.05°★ CANOpen協議 ★ 三種防護等級可選主要應用★ 強沖擊振動碎石設備 ★ 工程車設備測控★ 施工設備調平 ★ 農用機械測控★ 飛行器姿態控制 ★ 船舶姿態監測 性能參數 DTS CANOpen 單位 參數 測量范圍 ° 橫滾±180，俯仰±90° 測量軸 軸 X Y 雙軸 橫滾俯仰分辨率1） ° 0.01 橫滾俯仰靜態精度@25℃ ° ±0.05 橫滾俯仰動態精度(rms)@25℃ ° ±0.1 陀螺儀 陀螺儀量程 °/s ±300 零偏穩定性(10s均值) °/h 8.5 零偏不穩定性(allan) °/h 4.5 角度隨機游走系數(allan) °/sqrt(h) 0.25 加速度 加速度量程 g ±4 / ±16（可選） 零偏穩定性(10s均值) mg 0.02 零偏不穩定性(allan) mg 0.005mg 速度隨機游走系數(allan) m/s/sqrt(h) 0.005 零點溫度系數3）@-40～85℃ °/℃ ±0.01 靈敏度溫度系數4）@-40～85℃ ppm/℃ ≤100 上電啟動時間 S ≤3.5 響應時間 S 0.01 通訊協議 - CAN Open 電磁兼容性 - 依照EN61000和GBT17626 平均無故障工作時間MTBF 小時/次 ≥98000 絕緣電阻 兆歐 ≥100 抗沖擊 - 100g@11ms、三軸向(半正弦波) 抗振動 - 10grms、10～1000Hz 防護等級 - IP67 / IP68（可選） 重量 g 單連接頭≤165g(不含電纜線) / 雙連接頭≤180g(不含電纜線) 1)分辨率：指傳感器在測量范圍內能夠檢測和分辨出的被測量的最小變化值。 2)精度：指在常溫條件下，對角度多次測量(＞16次)，取測量值與實際角度誤差的均方根差。 3)零點溫度系數：指傳感器零值狀態下，在其額定工作溫度范圍內相對常溫的示值變化率。 4)靈敏度溫度系數：指傳感器在其額定工作溫度范圍內，滿量程示值相對于常溫滿量程示值的百分比，隨溫度的變化率。

本發明公開了一種面向中高壓智能配電網的橋臂復用電力電子變壓器，包括模塊化多電平變流器、輸入串聯輸出并聯隔離型DC?DC變換器和變流器；模塊化多電平變流器輸出的正極連接第一個隔離型DC?DC變換器模塊的輸入側逆變橋前一橋臂的中間點，負極連接最后一個隔離型DC?DC變換器模塊的輸入電容負端；相鄰兩個隔離型DC?DC變換器模塊的連接方式為前一模塊的輸入電容負端連接后一模塊的逆變橋前一橋臂的中間點；隔離型DC?DC變換器的輸入電容串聯而成的橋臂作為上一級模塊化多電平變流器的電容橋臂，前后兩級共用一個電容橋臂。本發明中MMC跟隔離型DC?DC變換器共用一組電容橋臂，降低了系統成本；可以避免在MMC模塊輸出電壓短路的情況下，ISOP輸入電容短路的問題。

本發明公開了一種支持異質智能無線傳感器在線開放規劃的方法及系統，包括通過互聯網在線注冊 智能無線傳感器元數據到 SOS 服務、構建并在線安裝智能無線傳感器規劃插件、在線注冊智能無線傳 感器元數據到 SPS 服務、在線獲取智能無線傳感器任務規劃參數描述、設置智能無線傳感器任務規劃參 數并在線驗證智能無線傳感器任務規劃參數有效性、在線提交智能無線傳感器任務規劃請求、基于時空 位置在線獲取智能無線傳感器觀測數據七步驟；本發明實現了異質智能無線傳感器在

目前第一代完整的呼吸音采集設備已研發完畢，完全實現呼吸活動的柔性無感持續智能監測評價和適應多場景下交互設計需求，提高醫療救護能力和應急救援能力，減輕醫療及養老行業人力與經濟運營成本，創新引領社會與經濟發展。 圖1 技術路線 【技術優勢】 (1) 基于駐極體薄膜的高靈敏度接觸式壓力傳感器 目前用于呼吸音及心音監測的傳感器大多采用較硬的基底，難以適應人體胸部曲線，不適合長期可穿戴使用。因此，本成果基于駐極體的自驅動壓力傳感器的自供能、響應速度快和靈敏度高等優勢，設計了一種用于可穿戴式聲音監測的高靈敏度柔性駐極體壓力傳感器，以實現對人體呼吸音與心音地長期、實時監測。 圖2 部分成果展示 (2) 智能呼吸音監測分析預警平臺 通過深入臨床大規模收集心音和呼吸音樣本、對病理性樣本進行學習訓練，對信號的模式識別進行研究匹配，采用人工神經網絡、支持向量機兩種識別模式，對病理性聲音特征進行分析得出智能化參考病癥分析。由于呼吸音信號的復雜性，同一種類型的呼吸音有不同人或是同一人在不同時間發出時，樣本數據不完全相同，傳統方法容錯率與識別率極低。本成果將呼吸衰竭患者的呼吸音數據進行分類識別和特征標定，采用人工智能算法進行測試和集訓，實現為大數據分析提供數據參考。 (3) 呼吸音智能監測預警系統的人機交互設計 通過分析多個智能呼吸音監測預警操作系統的使用場景、認知特點、輸入和輸出方式，歸納出它們在交互設計上的一般性的設計原則和設計缺陷。通過多學科的交叉，如人因功效學、設計語義學、設計美學、設計心理學等學科，進行了全面整體的交互設計研究。 圖3 智能呼吸音診斷軟件界面 圖4 臨床人員操作軟件試用 【性能指標】