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當前原油電脫鹽脫水器都是臥式和板式電極，原油在罐內充滿空間（罐的利用率）只占整個罐的2/3，而電場利用率只有整個罐的30%，效率很低。罐內原油的流動方向和脫出水下沉方向相反，上升油流阻礙了下降水滴的沉降，下降水滴（含大量鹽）又對上升的凈化原油進行二次污染，因此現有裝置難以滿足原油深度脫鹽脫水的要求。針對這一問題,開發了高效電脫鹽器，該技術的特點是在電脫鹽脫水器內部采用了分段多層偏心鼠籠式組合電極，電極組合件由2～3層橫斷面呈圓環形的電極組成，相鄰兩層電極之間形成環形空間，進一步地，電極組合件中相鄰兩層電極之間的間距從頂部到底部逐漸由小增大。 與原有電脫鹽（水）技術相比，該電脫鹽脫水器具有如下優點： （1）由于電極組合件由2～3層橫截面為圓環形的電極組成，所以可以形成多層環形電場，能最大限度地占據罐內的空間，使有效電場的空間增大，且可消除電場死角，使罐內電場利用率提高。   （2）電極組合件中相鄰二層電極之間的間距由頂部到底部逐漸增大，所形成的環形電場的電場強度由頂部到底部逐漸減弱，在橫截面上電場強度的分布為“上強下弱”。在罐體內油料含水量較小的上部區域電場強度大，油料含水量較大的下部區域電場強度較小，因此電場強度分布合理。此外，由于環形電場的電場強度由頂部到底部逐漸減弱，降低了電流，從而可以節省電耗。   （3）油水混合物料在電脫鹽罐內水平流動，電極組合件沿罐內原油的流動方向分為3段，分別形成弱電場、過度電場、強電場三個電場區域；環形電場中下降的水滴沿油料流動方向呈水平拋物線軌跡下降，減輕了油料與下降水滴之間的返混效應。試驗表明，該電脫鹽/脫水器的處理量和分離效率較現有裝置可提高100%以上。一般原油可以達到原油脫后含鹽達到3mg/l以下，最低1mg/l，脫后含水達到0.3%以下的技術指標

渦輪增壓是內燃機強化、節能、環保的最重要技術措施之一。與自然進氣發動機相比，渦輪增壓技術可節能10%～20%（汽油機）和20%～40%（柴油機）。但是, 目前的浮動軸承渦輪增壓器容易產生油膜振蕩、失穩、使得可靠性低，且不能實現對轉子動力學特性的調節與主動控制。本項目創新應用電磁軸承和電控技術改造提升傳統渦輪增壓器，實現了渦輪增壓技術的大跨越，能夠滿足內燃機、混合動力和燃料電池、純電動等軍民用車輛的技術要求，進一步提高車輛性能。同時可根據特殊要求進行設計，滿足個性化需求。

成果簡介：電參數采集電表是針對電力系統、工礦企業、油井電機、抽油泵房設備的電力智能監控需求而設計，能夠高精度測量三相電網中的所有電力參數，包括三相電壓、三相電流、有功功率、無功功率、視在功率、功率因數、信號頻率、有功電能、無功電能等信息。電參數采集電表配有ZigBee無線通訊模塊，可無線通訊連接轉速表、載荷表、溫度表、壓力表、振動表等儀表設備，適合油田自動化采集監控系統、泵房一體化監控系統的使用。電參數采集電表具有多種擴展功能的輸入、輸出方式可供選擇，2路通訊接口、本地或遠程開關信號檢測、本地或遠

研發的電外科器械適應于腔鏡微創手術，具有主體直徑小、多自由度、防粘連、絕緣絕熱封裝的優點，基于輸出功率精確可調技術實現對組織的精確切割，使周圍健康組織的損傷降到最低限度，達到切割速度快、止血效果好的目的，并實現閉環能量反饋控制新技術，可用于血管結扎和組織縫合。所研制的電外科管腔組織閉合器，能夠實現功率自適應輸出、閉合血管、淋巴管等管腔組織。

肌電假手的主要特點是手指靈活、手腕可動、穩定識別、 電刺激反饋感覺、 成本低廉、自主知識產權。肌電假手技術的應用?     肌電信號識別技術? 與三維動作分析儀相結合分析人體運動技能? 與機械相結合研制助力裝置：如外骨骼機器人、老年人助力機器人? 與虛擬現實相結合開發肌肉控制裝置：如游戲控制器?&nbs

本項目通過研發神經疾病異常腦狀態智能檢測方法，并建立基于醫聯體的腦電分布式智能處理平臺，提供適應臨床需求的癲癇腦電智能處理和遠程協作診療方案，提高臨床癲癇診療效率，并助力于癲分級診療體系建設。

技術特點 ：本設備突破了傳統的電渣熔設備只能在結晶器軸線上一點 點進給的模式，實現了自耗電極在結晶器型腔內任意關進給，如此多關進 給的電渣熔鑄設備可生產在熔鑄過程中的某些偏離中心軸線的復雜鑄件 和空心鑄件。 應用范圍 ：本成果屬機電工業產品， 在現機械加工工廠均可生產制造； 已經形成批量生產。 

產品詳細介紹肌電信號分析肌電信號(Electromyogram)簡稱EMG，反映神經肌肉興奮性，評估神經與肌肉的功能狀態。可用于肌肉工作的工效學分析、安全操作姿態分析、康復狀態功能評價、疲勞識別以及肌電假肢控制等動作模式研究等。ErgoLAB肌電分析軟件自動對原始數據進行濾波降噪處理，根據MVC進行數據歸一化與統計分析。時域分析包括原始數據、處理數據、歸一化數據的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指標；頻域分析的中值頻率、均值頻率、可視化頻譜圖，系統支持自動識別周期性動態用力分析。EMG高級數據處理分析模塊可以結合人機環境同步平臺和生理記錄系統采集到與EMG指標相關的生理信號進行離線處理和分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數據；在整體呈現數據的基礎上，還可以根據片段、事件、場景三種分割方式進行數據呈現與分析；可導出ASCII格式的原始數據、處理后數據和分析后數據；并可導出可視化分析報告。技術要求1、信號處理模塊信號濾波方法包括小波降噪（Wavelet Filter）、高通濾波(High Pass)、低通濾波(Low Pass)、帶阻濾波（Band Stop）用以濾除噪音干擾，從而得到有用的EMG信號。肌電整流(Rectification)，包括三種方法EMG包絡線（Envelope）、滑動均值濾波（Moving Average）、滑動均方根濾波（Moving RMS），可自定義分析窗口長度。EMG信號歸一化處理：自定義MVC（Maximum Voluntary Contraction），計算Normalization EMG數據。Cycle Analysis周期性分析。系統對周期性用力的肌電數據進行自動化的識別與統計分析。自定義激活閾值（Activation threshold(%)）、用力的最小持續時間（Minimum duration(ms)）、動態用力的最小時間間隔（Minimum interval(ms)）參數，進行自動處理。手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復制信號區域進行插值。2、信號分析模塊信號分析模塊包括時域分析和頻域分析以及周期用力分析，二者可實現自由切換。A.   時域分析將肌電信號看作時間的函數，通過分析得到肌電信號的某些統計特征。統計分析指標包括：處理數據、整流數據、歸一化數據的均值（Mean）、中值（Median）、標準差（STD）、最大值/最小值（Max/Min）、方差（Variance）、均方根（RMS）、平均絕對值（Mean Absolute Value）、積分肌電（iEMG）。B.   頻域分析運用參數模型法和直接快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號，對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定肌電信號的頻帶，不同頻帶可自定義，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。具體包括中值頻率、均值頻率及頻譜圖。C. 周期用力分析，自動識別周期性用力片段，具體的指標包括：周期的開始時間（Start Time）、周期的結束時間（End Time）、均方根（RMS）、平均絕對值（Mean Absolute Value）、積分肌電值（iEMG）、中值頻率（Median Frequency）、均值頻率（Mean Frequency）。3、可視化Chart與導出數據模塊：包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、歸一化數據（Normalized）、PSD數據以及整體結果報告。

產品詳細介紹EEG高級數據處理分析模塊可以通過可穿戴腦電測量系統采集到與EEG分析相關的腦電信號進行離線處理和分析，結合ErgoLAB人機環境測試云平臺可以分析多模態數據同步分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數據；在整體呈現數據的基礎上，還可以根據片段、事件、場景三種分割方式進行數據呈現與分析；可導出原始數據、處理后數據和分析后數據；并可導出可視化分析報告。1、信號處理模塊EEG信號處理包括High Pass高通濾波（High Pass）；低通濾波（Low Pass）；以及帶阻濾波（Band Stop）。支持自定義設置參數。2、信號分析模塊（1）腦地形圖分析（Scalp Map）：包括EEG信號不同頻段下的平均能量值（Average Power ）與總能量值（Total Power ）的實時可視化結果顯示。包含的數據指標如下：Delta(1-4Hz)   δ波，實時顯示1-3Hz頻段的腦電波Theta(4-8Hz)   θ波，實時顯示4-7Hz頻段的腦電波Alpha(9-14Hz) α波，實時顯示9-13Hz頻段的腦電波Beta(14-30Hz) β波，實時顯示14-29Hz頻段的腦電波Gamma(30-49Hz) γ波，實時顯示30-48Hz頻段的腦電波Custom    自定義頻段，用戶可根據研究需要輸入特定的整數波段（2）EEG通道分析1)Channel Analysis：通道分析，可針對腦電采集的單通道或全通道的數據進行數據分析。2)Time-Frequency Spectrum：時-頻圖，展示所選通道在整個實驗過程中每個時刻的腦電頻率變化，可以通過調整參數區間閾值，改變不同頻率對應的顏色。3)Power Spectrum：能量譜圖，該圖展示了不同頻率腦波的能量值。4)數據統計：具體指標包括α、β、γ、θ、δ頻段的 Total Power、Power Percent、Average Power、Power Peak、α/β、θ/β、(α+θ)/β、(α+θ)/(α+β)以及θ/(α+β)、SMR頻段的Power值。5)可視化Chart與導出數據模塊：包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、PSD數據以及整體結果報告。