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本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。

已有樣品/n該項目所開發的儀器設備可以實現對FNRBCs 準確、高效、快速、低廉的分離與富集，并進行基因組層面的全面分析，為無創性產前診斷技術的發展及相關科學研究的深入提供有力的推動和支撐平臺。項目團隊在該研究領域進行了長期的研究工作，積累了大量經驗，并取得了一定成績。該成果，方法獨特，效果明顯并成功用于三體綜合癥檢測。

本項目提供壓縮機全生命周期管理系統，建立模塊化、集成化數據環境，面向于往復壓縮機、隔膜壓縮機，服務于石油化工、加氫站、儲氣庫、船舶動力等行業主要包括： 設計規劃階段——壓縮機整體方案設計，壓縮機結構形式設計，核心部件材料遴選分析，啟/停流程設計，安全控制策略設計等； 運行工作階段——壓縮機運行數據實時采集、遠程動態展示，核心部件狀態監測與故障診斷，監測診斷一體式/分體式硬件與軟件系統開發； 檢修維護階段——零部件維修預警、壽命預測，可視化維修方案、維修模型、維修視頻，壓縮機及其輔助系統、零備件信息數字化管理平臺。 關鍵技術一：壓縮機性能計算技術與選型設計技術 基于 Windows 平臺，遵循結構化、模塊化原則，采用 QT 框架、C++語言編制交互設計軟件，可實現往復壓縮機物性計算、熱力計算、動力計算、設計校核復算、平衡計算、產品系列化自動匹配、多工況計算七項功能于一體，可實現往復壓縮機機組設計計算、選型、零部件管理一體化功能。現階段已授權發明專利 1 項，軟件著作權 1 項。 關鍵技術二：壓縮機狀態監測與故障診斷技術及設備 針對壓縮機核心零部件構建相應狀態監測方案與故障診斷方法，包括：①集成氣缸內熱力過程特征和閥片聲發射信號的診斷方法，基于氣閥聲發射信號獲得氣閥故障的特征參數和反映故障程度的量化指標，診斷不同類型氣閥故障；②基于活塞桿應變重構 pV 圖方法的往復壓縮機氣閥無損故障診斷方法，基于活塞桿應變重構壓力-容積圖（p-V圖）的無損監測方法，為傳統侵入式方法破壞氣缸完整性帶來安全隱患的問題提供解決方案；③十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障診斷方法，對不同程度十字頭銷磨損、活塞桿松動故障進行模擬試驗，對比時頻域分析研究十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障機理、聲發射信號和振動信號特征，提取故障特征識別故障程度；④基于壓縮機內油-氣壓力“伴隨”關系，國內外首次提出了集成聲發射與油-氣壓無損監測的隔膜壓縮機狀態監測新方法，進一步根據油-氣壓力“伴隨”關系的失調追溯故障根源；⑤基于增量式編碼器的往復壓縮機軸系扭振測試方法，基于增量式編碼器構建了往復式壓縮機扭振測試系統，為傳統方法在現場實際應用時難于實施提出解決方案；⑥壓縮機氣流脈動和振動模態分析技術，隔振結構設計、管路結構設計，提供機組振動測試、診斷以及改進方案。 本項關鍵技術現階段已授權國內發明專利 4 項，申請國際專利 2 項、國內發明專利10 項；應用于中海油海洋平臺天然氣壓縮機；開發壓縮機故障診斷儀，已在某加氫站壓縮機調試中成功檢測出氣閥泄漏、膜片運動失效、活塞環磨損、溢油閥閥芯磨損等嚴重故障。 關鍵技術三：壓縮機數據共享與健康管理云平臺 構建壓縮機及其輔助系統、零備件信息數字化管理平臺；構建壓縮機熱力-動力-應力-壽命分析模塊，集成監測數據評價機組運行狀態；基于故障診斷技術，建立機組現場監測數據與健康/故障狀態信息實時共享平臺，打破機組現場與遠程管理者之間的技術壁壘；實現壓縮機核心部件維修預警、壽命預測，交互 GUI 界面集成可視化壓縮機維修維保手冊、指導視頻、三維模型；壓縮機全生命周期管理，顯著提高運維效率和管理水平。

射頻識別（Radio Frequency Identification-RFID）技術被公認是21世紀最有發展前途的信息技術之一，已廣泛應用于生產、零售、物流、交通、醫療、消費、旅游、國防等各個領域。超高頻（UHF）RFID技術憑借其無源遠距離多標簽快速識別的優勢，能廣泛應用于智能物流、智能交通、 物品質量追溯、公共安全管理、智慧城市等物聯網系統，顯著提高各行各業的管理效率，降低成本，具有最為廣闊的市場規模和發展潛力，已成為RFID及物聯網產業下一個爆發式增長點。 本團隊在2008年度廣東省重大科技專項的支持下，研究突破了低功耗低壓射頻/模擬/數字電路及SOC架構、高效率整流電路、多標簽防碰撞、高穩定時鐘電路等共性關鍵技術，掌握了基于CMOS工藝的高識別靈敏度的超高頻RFID標簽芯片設計、測試與驗證、質量可靠性保障等核心技術，已獲得授權發明專利7項、公開的發明專利申請8項，發表論文30多篇。自主設計開發出符合ISO18000-6B、ISO18000-6C標準的四款超高頻RFID標簽芯片，通過了賽寶實驗室（工信部五所）的測試認證，超高頻RFID標簽芯片測試性能達到Impinj等國際主流公司同期同類產品技術指標。在此基礎上，自主設計開發出具有溫度感知功能的超高頻RFID標簽芯片、具有開關狀態數監測的超高頻RFID標簽芯片、具有多傳感器接口的超高頻物聯網標簽芯片等樣品。 超高頻RFID標簽芯片主要技術指標： ？ 技術標準：ISO18000-6B/6C ？ 工作頻率：840-960MHz ？ 識別（讀取）靈敏度：-15dBm ？ 讀寫距離：讀8 米/寫5 米(與天線形式及當地無線電頻率規范相關) ？ 識別速率：>100次/秒 ？ 存儲容量：256、512、1000bits ？ 前向鏈路速率：10-40kbps（6B）/40-160kbps(6C) ？ 反向鏈路速率：40-80kbps（6B）/160-640kbps(6C) ？ 工作溫度：-40 —850C ？ 數據保存時間：10年 ？ 寫入次數：100000

傳統的體外生理信號監測如心電、腦電等基于濕電極在電極皮膚建立穩定且低阻抗的接觸,需要凝膠，不易佩戴且容易滋生細菌感染等。使用干電極是可穿戴和醫療健康芯片的必然趨勢。但目前的商業芯片在干電極下無法使用，存在諸多性能上的缺陷，諸如功耗、輸入阻抗、共模抑制比等方面均無法滿足要求。在對國內外相關技術的研究和綜述的基礎上，我們提出了提出一種基于干電極的信號采集芯片。經流片驗證，可以提供足夠的空間分辨率，功耗在μW級別。同時該技術采用了實驗室積累多年的低功耗集成電路設計技術。以下是兩款超低功耗干電極腦電與心電采集芯片及其應用場景。其中腦電芯片可以在耳道采集腦電信號，方便舒適，易于集成，其產業化已經在逐步推行。

1.本外觀設計產品的名稱：LED 芯片高速自動分選機。2.本外觀設計產品的用途：用于對 LED 芯片執行自動分選的裝置。3.本外觀設計的設計要點：分選機的整體形狀和圖案，及其操控鍵的形狀和分布。4.最能表明設計要點的圖片或者照片：立體圖。5.該裝置的頂面和底面未涉及產品設計要點且不常見，故省略俯視圖和仰視圖。

自主設計開發出符合ISO18000-6B、ISO18000-6C標準的四款超高頻RFID標簽芯片，通過了賽寶實驗室（工信部五所）的測試認證，超高頻RFID標簽芯片測試性能達到Impinj等國際主流公司同期同類產品技術指標。在此基礎上，自主設計開發出具有溫度感知功能的超高頻RFID標簽芯片、具有開關狀態數監測的超高頻RFID標簽芯片、具有多傳感器接口的超高頻物聯網標簽芯片等樣品。

超高速模數轉換器是數據采集系統的核心,廣泛應用于寬帶通信、數據捕獲系統、軟件無線電、射頻消費類電子等領域,是國外長期禁運的核心電子元器件。

在后摩爾時代，發揮多功能、異質集成技術的優勢和特點，面向存儲系統應用，集成DDR3/DDR4、FLASH、LDO、IPD元件以及阻容元件等，構成具有多功能的存儲微系統芯片。

LED具有長壽命、節能環保、微型化等優點，是目前最具競爭力的新一代綠色照明光源。突破高發光效率的功率型高端LED芯片技術，將加快實現LED在通用照明、可見光通信、高端顯示等領域的應用。在國家863計劃、廣東省戰略性新興產業LED專項等重大項目的支持下，項目團隊成功開發出效率超過130lm/W的高壓LED芯片、大尺寸垂直LED芯片和新型倒裝薄膜LED芯片，相關技術指標處于國內領先水平。相關成果發表在Nanoscale Research Letters等國際權威期刊上，申請了22 項國家專利，其中已授