（1）技术需求①设备故障的智能识别：融合多模态感知数据，利用人工智能等技术准确、高效发现设备故障，实现故障问题的及时处理。②设备故障的智能预测：基于大数据分析、人工智能等技术，对设备运行数据进行深度挖掘，提前预测潜在的故障，便于提前制定维护计划，实现设备的预防性维护，减少设备停机率。（2）成果核心技术涉及的核心技术有多模态传感器数据融合技术、基于机器学习和深度神经网络的故障识别分析算法以及基于AI的时间序列的故障预测分析算法等关键性技术。（3）创新点多模态数据融合与动态感知架构：构建多源传感器数据的融合分析框架，通过时间序列对齐与特征级联技术，实现设备运行状态的全维度动态感知。
1、研究新能源汽车充电检测一体化设备，设计开发标准化、模块化的充电组件，完成60kW全模式四象限功率模组研制；2、研究高效双向充电模块及控制方法，研发基于碳化硅器件的电路拓扑及控制技术，完成大功率双向充电设备研发；3、研究充电设施高精度液冷系统，开发故障采集传感器，研究电池检测与在线追溯的分布式算法，实现故障预警与远程处置。完成充电站远程智控平台开发4、开发基于云平台的大规模充电设施智能运维系统，实时采集充电数据及车辆电池数据，配合电网能量调度和充电站高效运营自动管理充电电流，优化充电、放电行为，统筹充电负载。光储车站网友好互动控制策略研究，并且在一定规模居民小区开展充电检测一体化设备及智能运维系统的示范运用。
1、提高抛丸器抛丸的速度和密度，确保钢材表面清理彻底、光洁度高；2、优化抛丸室设计，提高抛丸效率，减少能耗。目前，聚焦辊道通过式钢材表面抛丸预处理线开展研发，以满足大型钢铁企业、汽车制造、船舶制造等行业对钢材表面预处理的高标准要求
1、需求内容主要技术：采用先进的加工技术和高精密的组装技术，开发JDLB高精密双导程蜗轮蜗杆减速器，确保齿部的正确咬合，减少了齿面的接触应力。采用正交精密蜗轮蜗杆设计，实现超高精度小于1孤分，非常适合于对精度有苛刻要求的机械运动，与行星齿轮减速机具有可替代性，节省安装空间，降低使用成本。2、现有基础：目前针对产品使用久了间隙变大后，会大大降低设备的精度的难题，开展了特殊定制化伺服法兰设计。设立专项研发资金，配备了专职人员进行项目研发。
井下供电系统开关之间供电距离短(一般几百米至几公里)，电缆截面积大。一旦线路某处短路，短路电流可达数千安到几万安，短路点上面的各级开关都需满足短路速断保护条件，各级开关都启动速断跳闸程序，当上级开关跳闸灵敏度高时上级开关跳闸，形成越级跳闸。越级跳闸造成大面积停电，影响煤矿安全、生产，危害极大。2. 技术难点防止短路越级跳闸系统由微机综合保护装置及其内置短路电流采集模块、短路闭锁控制器和闭锁信号线路组成。需要微机综合保护装置厂家、开关厂家、煤矿用户协同完成。
