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工程車輛智能柔性焊接生產(chǎn)線綜合實訓系統(tǒng)是以“設(shè)備智能化+生產(chǎn)精益化+管理信息化+人工高效化”為構(gòu)建理念，融合了智能焊接技術(shù)、工業(yè)機器人技術(shù)、電磁技術(shù)、氣動技術(shù)、數(shù)字化設(shè)計技術(shù)、流水線技術(shù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、RFID數(shù)字信息技術(shù)、智能制造系統(tǒng)技術(shù)等多項先進制造技術(shù)，構(gòu)建一條可追溯生產(chǎn)流程的智能柔性焊接加工綜合實訓系統(tǒng)。旨在促進智能制造領(lǐng)域高素質(zhì)復合型技能人才的技術(shù)提升和培養(yǎng)。 工程車輛智能柔性焊接生產(chǎn)線整個系統(tǒng)既源于生產(chǎn)實際，又符合教學規(guī)律。總體上既體現(xiàn)焊接加工智能制造自動化，數(shù)字化，網(wǎng)絡(luò)化、智能化等先進性特征，也統(tǒng)籌兼顧工業(yè)機器人、自動化裝置、電氣控制等相關(guān)專業(yè)的實訓教學。通過系統(tǒng)實操實訓，強化學生在焊接機器人、工業(yè)機器人系統(tǒng)安裝、接線、編程、調(diào)試、故障診斷與維修等方面的職業(yè)能力，培養(yǎng)面向我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的技術(shù)技能復合型人才。該系統(tǒng)周圍環(huán)境配置安全防護欄，急停按鈕等安全措施，保證安全有效的進行教學實訓。

邊緣智聯(lián)網(wǎng)（edge+AI+IOT=eAIOT）綜合實驗平臺是一款集成物聯(lián)網(wǎng)、嵌入式、移動互聯(lián)技術(shù)、人工智能于一體的高端教學科研實驗平臺。 整個教學平臺包括物聯(lián)網(wǎng)、嵌入式Linux和人工智能（AI），三個部分互相支撐、互為補充。平臺采用多核高性能 AI 處理器，預(yù)裝 Ubuntu Linux 操作系統(tǒng)與OpenCV計算機視覺庫，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度學習端側(cè)推理框架。 實驗平臺支持圖像處理、語音處理、無線通信、傳感器原理、RFID等技術(shù)的主流算法及應(yīng)用。提供完整的配套教學教材，實訓案例的源碼、開發(fā)手冊等，滿足AI和IOT教學實訓、應(yīng)用開發(fā)等需求。 本項目實驗平臺搭載瑞芯微RK3399處理器，不少于9個無線傳感器節(jié)點，配備11.6寸高清觸摸屏、高清相機模塊、7麥麥克風陣列和ODB接口。 硬件系統(tǒng)采用DC12V電源適配器安全統(tǒng)一供電，結(jié)構(gòu)為上下兩層一體化設(shè)計，上層緊固式安裝實驗所需硬件（非磁吸式安裝），實驗所需硬件均平鋪安裝在一整塊底板上，下層收納放置配套線材、配件等設(shè)備。 實驗平臺支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等無線網(wǎng)絡(luò)通信，支持無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)人工智能、嵌入式系統(tǒng)開發(fā)、RFID射頻識別技術(shù)等課程實驗。同時配備可私有云和公有云部署的“物聯(lián)網(wǎng)云平臺”，配合多種傳感器模塊，可完成基于物聯(lián)網(wǎng)云平臺的嵌入式無線傳感器綜合實驗。本平臺提供嵌入式深度學習框架Tengine，可完成人工智能實驗，包含基于深度學習的目標檢測實驗、基于深度學習的人臉識別實驗，可完成聲紋識別門禁實驗、AI語音智能家居實驗、知識圖譜和聊天機器人實驗等人工智能實驗。

“自來水生產(chǎn)過程控制關(guān)鍵技術(shù)研究與自動化、信息化示范工程建設(shè)”項目通過對制水生產(chǎn)流程的關(guān)鍵性工藝流程的研究，針對整個工藝流程大時滯、大慣性和非線性的特點，在原有檢測和控制設(shè)備的基礎(chǔ)上，通過建立與實際工藝和設(shè)施相應(yīng)吻合的系統(tǒng)數(shù)學模型，改進控制算法，開發(fā)臭氧投加，加礬和加氯系統(tǒng)的智能化自動控制系統(tǒng)，并進行大系統(tǒng)整合、優(yōu)化，實現(xiàn)對自來水廠整個工藝流程的自動控制，進而提高和穩(wěn)定出廠自來水的水質(zhì)，并實現(xiàn)節(jié)能降耗。該成果已經(jīng)在南京城北水廠、北河口水廠、蘇州相城水廠得到廣泛應(yīng)用。

簡介內(nèi)容文字控制在150-300字，主要說明成果的特點和技術(shù)創(chuàng)新點，應(yīng)用領(lǐng)域（可以包括：主要技術(shù)、經(jīng)濟性能指標，成熟程度，應(yīng)用前景，投資規(guī)模，希望的合作方式、獲得的榮譽或?qū)＠闆r等內(nèi)容）“自來水生產(chǎn)過程控制關(guān)鍵技術(shù)研究與自動化、信息化示范工程建設(shè)”項目通過對制水生產(chǎn)流程的關(guān)鍵性工藝流程的研究，針對整個工藝流程大時滯、大慣性和非線性的特點，在原有檢測和控制設(shè)備的基礎(chǔ)上，通過建立與實際工藝和設(shè)施相應(yīng)吻合的系統(tǒng)數(shù)學模型，改進控制算法，開發(fā)臭氧投加，加礬和加氯系統(tǒng)的智能化自動控制系統(tǒng)，并進行大系統(tǒng)整合、優(yōu)化，實現(xiàn)對自來水廠整個工藝流程的自動控制，進而提高和穩(wěn)定出廠自來水的水質(zhì)，并實現(xiàn)節(jié)能降耗。該成果已經(jīng)在南京城北水廠、北河口水廠、蘇州相城水廠得到廣泛應(yīng)用。  ①平流池出水實際濁度值與設(shè)定濁度值的偏差在95%以上時間內(nèi)應(yīng)小于等于±1NTU（目前南京市自來水公司濁度內(nèi)控標準允差±2NTU ）； ②出廠自來水余氯在95%以上時間內(nèi)控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自來水公司出廠自來水余氯內(nèi)控范圍為0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均節(jié)約礬耗≥8%； ④（相比目前）年均節(jié)省氯氣投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均節(jié)省電耗≥5%； ⑥（相比目前）年均節(jié)約反沖洗水量≥10%； ⑦從自來水總公司調(diào)度控制中心，可實現(xiàn)對城北水廠一泵房（取原水）、二泵房（輸出自來水）遠程監(jiān)視和遠程調(diào)度。獲得4項發(fā)明專利授權(quán)，5項軟件著作權(quán)授權(quán) 1.基于廢水排放比例采樣時刻低比例系數(shù)的確定方法 專利號：ZL201110280585.3 2.在線采集水質(zhì)數(shù)據(jù)有效性的診斷方法             專利號：ZL200910185421.5 3.一種水廠臭氧接觸池進水流量的在線測量方法     專利號：ZL200910233689.14.基于RFID 的記憶式廢水留樣裝置                專利號：ZL201120354013.0   ① 平流池出水實際濁度值與設(shè)定濁度值的偏差 在 95% 以上時間內(nèi)應(yīng)小于等于± 1NTU （目前南京市自來水公司濁度內(nèi)控標準允差± 2NTU ）； ②出廠自來水余氯在95%以上時間內(nèi)控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自來水公司出廠自來水余氯內(nèi)控范圍為0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均節(jié)約礬耗≥8%； ④（相比目前）年均節(jié)省氯氣投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均節(jié)省電耗≥5%； ⑥（相比目前）年均節(jié)約反沖洗水量≥10%； ⑦從自來水總公司調(diào)度控制中心，可實現(xiàn)對城北水廠一泵房（取原水）、二泵房（輸出自來水）遠程監(jiān)視和遠程調(diào)度。獲得4項發(fā)明專利授權(quán)，5項軟件著作權(quán)授權(quán) 1.基于廢水排放比例采樣時刻低比例系數(shù)的確定方法 專利號：ZL201110280585.3 2.在線采集水質(zhì)數(shù)據(jù)有效性的診斷方法             專利號：ZL200910185421.5 3.一種水廠臭氧接觸池進水流量的在線測量方法     專利號：ZL200910233689.14.基于RFID 的記憶式廢水留樣裝置                專利號：ZL201120354013.0

本技術(shù)成果將網(wǎng)絡(luò)負載均衡與路由技術(shù)延生至交通領(lǐng)域中的車流量導航與道路控制，通過基礎(chǔ)圖論中的關(guān)鍵理論，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與聚類技術(shù)，旨在解決現(xiàn)有城市道路路網(wǎng)中存在的潮汐效應(yīng)與擁堵問題，項目擁有多項自主核心知識產(chǎn)權(quán)，涵蓋路徑規(guī)劃與搜索算法、數(shù)據(jù)并行存儲與計算。通過仿真表明，項目實施后，能在現(xiàn)有路網(wǎng)規(guī)模的基礎(chǔ)上，顯著提升現(xiàn)有道路的負載通行能力，緩解城市道路因局部負載過大導致的負載不均與交通擁堵，改善出行體驗，降低尾氣排放，提升智能交通效率。

目前北京理工大學基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能無人機疫情預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)主要由無人機平臺、光電載荷、喊話系統(tǒng)和地面控制及圖像處理平臺組成。 該智能無人機疫情預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)能夠自動監(jiān)控廣場、公路、小區(qū)等各類環(huán)境中的人群，檢測人員聚集情況，利用紅外熱成像技術(shù)實時獲取人員體溫情況，實現(xiàn)在非接觸情況下對疑似高危人員的快速區(qū)分，并快速形成疫情人員相關(guān)數(shù)據(jù)，還可以提供數(shù)據(jù)接口，供大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行分析。該智能無人機疫情預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)可同時提供監(jiān)控人員及被監(jiān)控人員交互通道，通過喊話系統(tǒng)，監(jiān)控人員可以隨時疏導或制止被監(jiān)控人員的異常行為，為疫情監(jiān)控和預(yù)警提供了更為清晰和直接的手段方式。

本技術(shù)成果將網(wǎng)絡(luò)負載均衡與路由技術(shù)延生至交通領(lǐng)域中的車流量導航與道路控制，通過基礎(chǔ)圖論中的關(guān)鍵理論，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與聚類技術(shù)，旨在解決現(xiàn)有城市道路路網(wǎng)中存在的潮汐效應(yīng)與擁堵問題

本發(fā)明公開了一種基于ＣＦＤ數(shù)值模擬和智能建模的鍋爐燃燒優(yōu)化系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括ＤＣＳ控制系統(tǒng)接口、ＣＦＤ計算集群、樣本數(shù)據(jù)庫集群、智能建模集群、中央處理集群和人機界面，通過對ＣＦＤ模擬樣本和歷史運行樣本進行存儲、建模和優(yōu)化，實現(xiàn)了機組隨電網(wǎng)負荷指令、入爐煤煤質(zhì)特性、過量空氣系數(shù)等變化的最優(yōu)配風方式實時匹配。本發(fā)明中ＣＦＤ數(shù)值模擬技術(shù)的使用提高了建模的準確性，優(yōu)化時可直接調(diào)用ＤＣＳ控制系統(tǒng)實現(xiàn)閉環(huán)控制，使配風方式快速響應(yīng)負荷變化，實現(xiàn)機組燃燒熱效率和ＮＯｘ排放的實時優(yōu)化。