学院积极开展科学研究和科技服务工作，通过发挥高校科技优势和人才优势，深化学院与行业产业企业合作，联合开展企业项目攻关、产品技术研发、成果转化和项目孵化等工作，提升服务地方经济社会发展的能力。

智能电网实时故障监测系统

    电网实时故障监测是预防电网灾难的重要手段，特别是当前电网正由主干式向分布式能源网络转化，电网故障成因和演化机理更加复杂、不确定性增加的情况下，必须克服传统监测的非实时性缺陷，借助人工智能方法在实时采集电网广域节点大数据条件下，快速检测和定位故障并自动给出可视化的信息指示和预警指令，具有重要应用价值。

电网实时故障监测解决电网故障检测的关键共性技术（高精度同步测量终端、多通道并行传输、智能诊断与预警）并将其封装到服务器、云平台，首次提出固件隧道技术并将其应用于广域测量系统中，推动了广域测量技术进步。

（1）研发高精度同步测量终端，实现电网信号的实时同步采集与故障初识计算。针对大型复杂工程中广域测量终端间快速协同工作难点问题，建立具有全球同步可重构、高精度协同快速计算核，可动态快速扩展到几千通道的并行终端，形成专利3项，软件著作权3件，SCI检索论文4篇。

（2）云服务器中并行计算和实时计算隧道的建立：为满足电网故障测量云平台的多任务实时快速计算需求，构建大规模终端并行可伸缩云计算引擎，提出一种网络接口层到计算引擎的流式隧道，解决关系数数库实时性差，并发容量不能适应实时计算的问题。

（3）对云服务的可重构支持，建立可软件定义的应用开发模式：为满足不同广域应用系统的需求，将终端和云端的核心功能封装成核心组件，提出可软件定义的终端和云端服务管理方法；通过继承、重构核心组件成多种形式的互联网应用系统，实现将相同功能模块进行复用，缩短研发周期。

在核心服务组件基础上，课题组开发了十多项具有广泛应用的产品，取得可观的经济和社会效益。如油井采控终端、电网故障监测终端、高铁CAN门控制器等产品已由10多家公司生产、销售。

减速机健康监测系统

大型减速机的轴承常在重负荷、高速和强冲击的环境下工作，其零部件容易出现损伤，若不在早期及时发现，极有可能引发生产安全事故。大型机械设备运行状态的实时检测技术已列入《中国制造 2025》纲要，受到国家重视。

现有的研究成果侧重于从理论角度研究机械故障模型，没有提出一整套可在实际工作场景应用的（信号采集装置、数据传输、数据分析）解决方案。大型减速机中安装有多个轴承，传感器获取的振动信号相互干扰且噪声信号强，要在这种复杂的信号中，去伪存真，发现故障信息，具有巨大挑战。

    本项目针对减速机轴承状态检测提出一整套（信号采集装置、数据传输、数据分析）解决方案。(1) 利用传感器、物联网技术研制具有边缘计算能力的终端，实时感知减速机轴承振动异常信号，并对健康状态进行持续检测，对信号提取特征，同时把异常信息传输到云端。(2)基于公共传输网络（4G移动通信，互联网），设计并实现高速、并行、具有与云服务器实时通信能力的数据传输协议；开发云服务数据接收、存储、管理软件。 (3) 提出一种多源信号分解的方法，找出本征信号，综合利用信号分析、人工智能对轴承健康状态进行持续检测，发现异常信号，实现故障早期预警。