开关磁阻电机驱动系统开发技术

1、项目基本情况 开关磁阻电机是一种新型高效节能电机,由于具有结构简单、高效节能、控制灵活、稳定可靠等显著优势,应用领域非常广泛。本团队经过多年研发,研制出适合于电动工具领域的开关磁阻电机驱动系统(包括电机本体和控制器),开发出世界首款采用开关磁阻电机驱动的角磨机,且性能成本均传统的有刷、无刷电机。 2、核心技术指标 我们的核心技术就是已经产业化的开关磁阻电机驱动技术,尤其是应用于中小功率电气设备领域,目前在电动工具领域已经成功应用,已进入产业化阶段。具体技术包括:稳定可靠的适用于电动工具的开关磁阻电机驱动系统开发技术;一种直接瞬时转矩控制的电机控制策略;提出新的开关磁阻电机综合降噪减振技术;一定范围内能灵活调整电机特性曲线的控制算法;开关磁阻电机功率变换器自动设计专家系统;开关磁阻电机与控制器的一体化设计技术等。 3、产业上下游情况我国是世界上最大的电动工具生产国和出口国。现在全世界使用的电动工具 85%以上是中国生产的,在国外生产的电动工具有许多零部件也是在中国加工的,中国电动工具出口额约占世界电动工具出口总金额 40%。 4、技术转化所需条件 如果组建公司,需要投资额度 300

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  • 所处阶段中试
  • 成果来源高校院所
  • 所属单位齐鲁工业大学电子信息工程学院(大学物理教学部)
  • 所属城市山东

基于国密算法快速实现技术的物联网安全系统与终端

课题组面向国家网络空间安全战略重大需求,在突破国产密码性能瓶颈的基础上,研发了高性能国密物联网安全认证方法、系统及终端。该成果研发了面向多架构优化的国密算法快速实现方法,显著提升国密算法性能;提出了一种轻量级的高性能数据安全协议和方法,有效保护终端和系统安全;构建了基于国密算法的物联网安全认证系统,覆盖主流 CPU 架构和操作系统,可实现通用密码安全体系的等效替代。密码算法支持 SM2\SM3\SM4\ZUC ,支持 X86-64\ARM64\ARMV7\MIPS\RISC 等处理器架构,基于 C 语言和汇编,接口优化,轻量级算法库固件尺寸<30K 字节。32 位 ARM 架构 72MHz 主频下性能:SM2 签名时间~30 毫秒,SM2 验签~150 毫秒,SM4 加密 512 字节时间0.6 毫秒。物联网设备数量在过去几年中呈指数增长,但是物联网终端网络的安全问题并没有得到很好的解决,相当数量的物联网终端设备处于弱保护、无保护的状态,一旦发生物联网安全事故将会对设备厂家造成巨大的经济损失和无法挽回的声誉损坏。随着国家和社会对物联网安全重视程度的提高,市场对物联网系统的高性能安全解决

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  • 所处阶段中试
  • 成果来源高校院所
  • 所属单位山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
  • 所属城市山东

基于工业物联网的离散制造车间数据采集与处理系统研发及应用示范

1、项目研发了车间数据釆集与处理系统、智能装备集成组件与智能网关产品,实现了设备互联、数据采集、存储、可视化展示、监控预警以及 MES数据集成。经第三方检测,项目开发的系统及相关产品主要性能指标达到了任务书要求。 2、突破了离散制造车间异构数据采集与协同管理技术难题,研制了安全控制器和智能网关,实现了车间的生产过程监控和智能化管理。

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  • 成果来源高校院所
  • 所属单位山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
  • 所属城市山东

基于多智能融合的机床故障诊断方法研究

结合数控机床故障诊断的实际需求和特点,项目开展多通道信息融合、特征提取、智能故障诊断等关键问题的研究,重点研究了机床故障诊断的框架模型、特征提取、多智能融合的故障诊断方法。主要研究工作包括: (1)提出了基于模糊偏好关系的多振动信号的加权融合算法,克服了单一传感器的局限性,具有较好的抗干扰能力和动态性,可以为特征提取和故障诊断提供更准确的参数。 (2)提出了基于改进最大相关最小冗余算法和 SVM 的特征选择方法,降低了计算时间,获得了维数较低的特征子集。 (3)研究了基于多智能融合的故障诊断方法,提出了故障诊断的分级框架模型和该框架下的多智能故障诊断方法。本项目已发表论文 8 篇。其中,EI 索引论文 5 篇,中文科技核心 2 篇。申请专利 3 项。其中,授权发明专利 1 项,授权实用新型 1 项。取得软件著作权 1 项。培养磺士毕业生 1 名。本项目研究了机床监测的多传感器融合技术,克服了单通道特征信号分析与诊断的局限性;提出了多智能融合的诊断方法,克服了单一诊断方法的不足;提出了分级框架模型,实现了快速预警和按需维修。项目的研究成果对于降低机床故障频率、按需维修、提高生产效率具有重

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  • 所处阶段中试
  • 成果来源高校院所
  • 所属单位山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
  • 所属城市山东

基于动静态分析技术的数控机床智能故障诊断方法研究

成果围绕早期故障的快速预警、准确定位两个关键科学问题,开展故障的智能诊断等关键技术的研究,主要创新性研究内容包括:(1)针对早期故障检测与预警、诊断与定位的时效性的不同需求,提出故障诊断的新模型-分级模型,为机床早期故障的快速检测与预警提供新思路;(2)结合提出的新模型,研究基于分级框架的故障特征选择与提取技术,满足机床故障的快速检测、准确定位的参数需求;(3)研究基于动静态数据分析融合的故障诊断方法,为构建机床的状态监测、故障诊断、维修决策的一体化系统提供新理论和方法。本成果对于提高机床的可靠性和生产效率具有重要的理论意义和应用价值。

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  • 成果来源高校院所
  • 所属单位山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
  • 所属城市山东

大型稀疏线性方程组并行求解算法库

本项目针对许多大规模复杂科学、工程模拟计算面临的大型稀疏线性方程组求解计算瓶颈问题,突破直接求解算法的多级并行、访存优化、负载均衡等关键技术,研制了适应于 E 级计算的大型稀疏线性方程组并行求解算法库,支撑了重大装备电磁设计等行业应用以及生物电磁学等基础前沿研究,可应用于航天科技、中国电科、航天科工等多个国内相关重要研究机构。大型稀疏线性方程组并行求解算法库的研发成功和投入使用,将有助于加快传统计算技术革新和提高数值模拟的广度和深度,极大地提高科研项目的效率和效益,加快科研成果转化,降低社会综合科研投入。以电磁领域为例,算法库将得到矩量法、有限元法两个电磁应用软件的调用。在基础前沿研究领域,算法库用于支撑人体电磁效应模拟;在航天领域,用于支撑高超声速飞行器烧蚀电磁窗模拟;在航空领域,用于支撑飞行器电磁特性模拟;在航海领域,用于支撑舰船近场特性、舰船与海面复合电磁特性模拟。此外,算法库还可以推广应用于民用热点领域,包括新一代移动通信基站天线设计、室内电磁辐射安全评估等,产生巨大的经济效益。

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  • 所属单位山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
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