本发明公开了一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统，结构为：刀具磨损规律学习库存储刀具学习磨损规律；数据获取与判断模块将伺服驱动电流数字信号提供给数据处理模块，进行格式转换并保存为监控电流信号；特征提取与选择模块选择与刀具磨损强相的信号特征；拟合预测趋势曲线模块建立信号特征与刀具加工寿命关系曲线；刀具磨损规律模块从刀具磨损规律学习库中获得刀具学习磨损规律；将趋势信号特征带入刀具学习磨损规律中得出刀具磨损量；刀具磨损补偿及换刀模块根据刀具磨损量作出刀具磨损补偿及换刀决策，提供给数控系统接口输入模块。

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

本发明公开了一种基于电机模拟加载的数控系统性能的在线测 试方法及系统，该系统包括被测数控系统、陪测数控系统、远程数据 采集单元和远程服务器，该陪测数控系统为被测数控系统提供负载， 同时作为被测数控系统的测量工具，所述陪测数控系统与被测数控系 统通过弹性联轴器相连，上述两个数控系统分别与远程数据采集单元 相连。所述测试方法包括:被测数控系统负载的加载、被测数控系统 G 代码的在线运行测试、实际数据的实时获取以及数控系统性能的在 线分析等步骤。本发明的测试系统及测试方法具有结构简单、

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

已有样品/n1）主要技术特点： 该成果的特点是针对高速铁路巡检车捕获的接触网服役状态的高清 图像,利用关键部位检测与配准方法,自动检测和定位接触网关键部位, 然后,利用深度特征学习方法,自动检测和识别接触网关键部位鸟巢危 害。与现有的接触网鸟巢人工巡视相比，具有检测和识别速度快、精度 高等优点。 2）主要技术指标： (1)接触网鸟巢检测精度率：漏检率为 0,虚警率<5% (2)接触网鸟巢检测的速度：>10fps 3）应用范围： 可用于高速铁路巡检车接触网鸟巢危害的检测与定位，提高处理的

本发明公开了一种处理完全未知状态的电路系统迭代学习控制方法。该方法构造一种自适应增益状态观测器来估计电路系统的电流。将电路系统的矩阵参数不确定性转换为标量形式进行分析。构造一种基于迭代衰减因子的迭代学习控制器来控制电流完全未知的电路系统。与传统的需要精确数学模型的控制方法相比，本发明所提的控制算法更为新颖且应用条件简单。该方法用于重复任务操作时，有效地提高了控制精度，具有良好的工程应用价值。

本技术成果属于分析化学样品前处理领域，研发了一种动态液液固印迹微萃取-液相色谱在线联用系 统，包括磁力搅拌器、水浴瓶、萃取瓶、引流管、蠕动泵、高压六通切换阀、分子印迹固相微萃取材料、 高压六通进样阀、定量环、进样针、液相色谱泵、色谱柱、检测器和液相色谱等，通过动态液液固印迹微 萃取装置和液相色谱的联用，实现水相样品中目标分析物预富集、萃取、解吸、分离和检测全过程的在 线。本系统结合了液液萃取的通用性、分子印迹固相微萃取技术的高选择性、高富集能力和液相色谱的高 效分离能力和高灵敏度，提高了分析自动化程度，缩短了分析时间，提高了准确度和精密度，可有效应用 于复杂样品中痕量有机物的分析检测。

本发明公开了一种起重机在线监测与故障诊断系统，包括：信号拾取子系统，用于获取起重机运行过程中的多种状态信息；数据采集子系统，用于采集信号拾取子系统获取的信息并进行预处理后输出；现场监测与报警子系统，用于对数据采集子系统输出的信息进行分析处理，进行在线监测和故障报警；无线通信子系统，实现起重机的定位，并传输输入到现场监测与报警子系统中的数据；远程监测与诊断子系统，用于接收无线通信子系统传输的数据并进行分析处理，以在远程进行在线监测、故障报警、故障诊断和趋势分析。本发明具有在线监测、提前预警和报警、分析和诊断、无线通信远程监测等功能，可以为起重机的安全运行提供可靠的依据，避免或减少出现安全事故。

高速全自动智能在线验瓶机位于啤酒饮料生产线上洗瓶机之后，灌装机之 前，用于对空瓶的检测，是集机器视觉、精密机械、实时控制于一体的高速在 线检测设备，其主要技术包括光学、机器视觉、图像处理、多传感器信息融合、 计算机控制、精密机械加工、高精度定位、变频调速等。主要功能：瓶口的崩 154 裂检测与剔除；空瓶的裂纹检测与剔除；空瓶污物检测与剔除；瓶底残留液检 测与剔除；有盖瓶、超高瓶、过细瓶、倒瓶识别与剔除；友好的用户界面。

高速全自动智能在线验瓶机位于啤酒饮料生产线上洗瓶机之后，灌装机之 前，用于对空瓶的检测，是集机器视觉、精密机械、实时控制于一体的高速在 线检测设备，其主要技术包括光学、机器视觉、图像处理、多传感器信息融合、 59 计算机控制、精密机械加工、高精度定位、变频调速等。主要功能：瓶口的崩 裂检测与剔除；空瓶的裂纹检测与剔除；空瓶污物检测与剔除；瓶底残留液检 测与剔除；有盖瓶、超高瓶、过细瓶、倒瓶识别与剔除；友好的用户界面。