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本發(fā)明公開了一種基于模糊 PI 算法的微電網(wǎng)并網(wǎng)逆變器的控制 方法。該方法包括：（1）采樣當(dāng)前電網(wǎng)電壓、當(dāng)前并網(wǎng)逆變器的輸出 電流和當(dāng)前濾波器的電容電流；（2）確定并網(wǎng)電流指令值；（3）調(diào) 整 PI 控制器的比例系數(shù)和積分系數(shù)；（4）通過修正后的 PI 控制器得 到濾波器的電容電流指令值；（5）通過 P 控制器得到并網(wǎng)逆變器的輸出電壓指令值；（6）產(chǎn)生控制信號控制并網(wǎng)逆變器開關(guān)管的通斷，在 并網(wǎng)逆變器的功率輸出端產(chǎn)生期望的輸出電壓；（7）重復(fù)（1）～（6）， 使并網(wǎng)逆變器的輸出電流始終跟蹤指令值。本

將手機引入到 PI 互動教學(xué)系統(tǒng)中，改變了傳統(tǒng)多媒體教學(xué)一問一答，一問多答的教學(xué)模式，形成雙向互動，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，提供學(xué)習(xí)效率。無需購買昂貴的硬件，只需通過手機， WiFi 即可實現(xiàn) PI 互動教學(xué)。

本項目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測與預(yù)測中的關(guān)鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測、SOC/SOH估計不準(zhǔn)、電池剩余時間不準(zhǔn)確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構(gòu)建融合機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測模型，擬實現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)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(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級線性回歸模型及改進(jìn)型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測精度。同時，設(shè)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(yōu)勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測準(zhǔn)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(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準(zhǔn)估算SOC/SOH，降低維護(hù)成本。 目前項目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部儲能設(shè)備中開展應(yīng)用測試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測準(zhǔn)確度提升40%左右，電池健康度準(zhǔn)確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認(rèn)為，該項目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強的創(chuàng)新性和實際應(yīng)用前景。

北京體育大學(xué)沈燕飛科研團(tuán)隊使用人體姿態(tài)估計算法，對擊劍比賽過程中兩名選手的身體各環(huán)節(jié)和關(guān)節(jié)的運動進(jìn)行的智能識別。工手動標(biāo)記數(shù)據(jù)等方法，更為高效，可應(yīng)用于海量體育視頻數(shù)據(jù)的分析和未來的體育大數(shù)據(jù)的構(gòu)建。

簡介： 抗體藥物是生物制藥中復(fù)合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規(guī)模為34億美元，預(yù)計在預(yù)測期內(nèi)復(fù)合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細(xì)胞因子藥物研發(fā)的突破口。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在靶點篩選、分子進(jìn)化、臨床各階段研究、產(chǎn)品上市后的活動中。 我們開發(fā)的智能抗體設(shè)計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預(yù)測、抗原線性表位預(yù)測、抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測與優(yōu)化、 抗體-抗原相互作用的預(yù)測、抗體分子的設(shè)計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩(wěn)定性優(yōu)化和人源化改造等。  優(yōu)勢： 1、研發(fā)成本節(jié)約3-5倍，時間節(jié)省5倍，篩選成功率提升6倍 2、可以幫助指導(dǎo)、設(shè)計實驗，減少消耗，加快速度，提高準(zhǔn)確率 3、計算方法已經(jīng)得到了實驗從正、反兩方面的驗證。 圖1：深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測蛋白質(zhì)相互作用時界面氨基酸配對:成功率72.1% 圖2：計算相互作用得到了實驗從正、反兩方面的驗證

抗體藥物是生物制藥中復(fù)合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規(guī)模為34億美元，預(yù)計在預(yù)測期內(nèi)復(fù)合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細(xì)胞因子藥物研發(fā)的突破口。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在靶點篩選、分子進(jìn)化、臨床各階段研究、產(chǎn)品上市后的活動中。我們開發(fā)的智能抗體設(shè)計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預(yù)測、抗原線性表位預(yù)測、抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測與優(yōu)化、 抗體-抗原相互作用的預(yù)測、抗體分子的設(shè)計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩(wěn)定性優(yōu)化和人源化改造等。 優(yōu)勢：1、研發(fā)成本節(jié)約3-5倍，時間節(jié)省5倍，篩選成功率提升6倍2、可以幫助指導(dǎo)、設(shè)計實驗，減少消耗，加快速度，提高準(zhǔn)確率3、計算方法已經(jīng)得到了實驗從正、反兩方面的驗證。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨占性)挖掘了蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)的幾何特征，開發(fā)了新穎的優(yōu)化設(shè)計算法，準(zhǔn)確識別結(jié)合位點，準(zhǔn)備預(yù)測抗體結(jié)構(gòu)和抗體-抗原相互作用復(fù)合物結(jié)構(gòu)，可以顯著提高藥物設(shè)計效益。自主獨立開發(fā)。已經(jīng)在國際競賽中取得第一名的好成績，也應(yīng)用在生物和醫(yī)學(xué)實驗中，算法和程序代碼完整。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨占性) 挖掘了蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)的幾何特征，開發(fā)了新穎的優(yōu)化設(shè)計算法，準(zhǔn)確識別結(jié)合位點，準(zhǔn)備預(yù)測抗體結(jié)構(gòu)和抗體-抗原相互作用復(fù)合物結(jié)構(gòu)，可以顯著提高藥物設(shè)計效益。自主獨立開發(fā)。 已經(jīng)在國際競賽中取得第一名的好成績，也應(yīng)用在生物和醫(yī)學(xué)實驗中，算法和程序代碼完整。

機器人在煤礦救援領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災(zāi)后環(huán)境、無法適應(yīng)井下復(fù)雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。 一、項目進(jìn)展 創(chuàng)意計劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 柳佳樂 自動化18-2 2018-2022 劉浩峰 計算機科學(xué)與技術(shù)18-7 2018-2022 石少勇 測控技術(shù)與儀器18-2 2018-2022 欒廣鑫 電氣工程及其自動化18-5 2018-2022 李明晶 測控技術(shù)與儀器18-1 2018-2022 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 楊洪濤 機械工程學(xué)院 教授 精密測試技術(shù)、儀器精度理論及應(yīng)用、自動化測控系統(tǒng) 凌六一 電氣與信息工程學(xué)院 教授 智能信息處理、光電檢測及環(huán)境光譜探測技術(shù) 蘇樹智 計算機科學(xué)與工程學(xué)院 副教授 人工智能、模式識別、機器視覺、信息融合、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域 四、項目簡介 目前，機器人在煤礦救援領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災(zāi)后環(huán)境、無法適應(yīng)井下復(fù)雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。為此，本團(tuán)隊充分利用六足機器人高穩(wěn)定性和多地形適應(yīng)性的優(yōu)勢，應(yīng)用激光雷達(dá)、深度相機和其他輔助傳感器，設(shè)計仿生六足煤礦救援機器人，結(jié)合SLAM、A*、ROS等先進(jìn)技術(shù)，實現(xiàn)礦井災(zāi)后局部復(fù)雜環(huán)境的三維地圖構(gòu)建、地形障礙物識別以及機器人自主路徑規(guī)劃。機器人所獲信息實時無線傳輸至上位機，幫助救援人員快速制定科學(xué)有效的救援方案。