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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。

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。