成果名称：永磁耦合器

一、成果概述

钢铁、煤炭、矿山等行业中，凡是有皮带机、提升机、烧结机等恒转矩负载的场合，通常需要使用具有过载保护作用的联轴器，起这种作用的耦合器有液力耦合器、摩擦耦合器和永磁耦合器。液力耦合器密封困难，容易泄露，不利于维护与保养。摩擦耦合器结构复杂，尺寸较大，易出现故障等。相比前两者，永磁耦合器是一种新型高效安全的非接触传动方案，市场应用场景广泛，具有很高的经济价值。  

二、技术优势及创新点

（1）非接触间隙磁场传动

内外永磁转子是一种非接触、有间隙的磁场传动。电机与负载之间实为磁力联接，没有任何机械接触，因此可以有效的隔离整个传动链各个方向85%以上的振动。

（2）传动效率高

同心设计的内外转子永磁体通过气隙隔空一对一相吸（斥），传递转矩时也保持一对一相吸（斥）不变，无相对转差。运行过程中永磁体会偏离一定角度，偏角越大，传递转矩越大，偏角大小由转子上永磁体极数决定。驱动轴和负载轴之间无转差，传动效率100%。

（3）安装要求精度低

非接触间隙磁场传动允许有较大对中误差：同步耦合器径向可以允许有1mm，轴向可以允许有3mm～5mm。相对于其他刚性联轴器的安装误差，永磁同步耦合器的安装精度要求很低。

（4）过载保护

同步耦合器具备非破坏性打滑保护功能，打滑残余转矩不足额定转矩５％，不会造成任何机械损伤。打滑时有足够时间供ＤＣＳ系统动作排除堵转原因，整个系统即可自动恢复运行条件，重启

系统即可快速恢复生产。

三、应用场景

钢铁、煤炭、矿山等行业中，凡是有皮带机、提升机、烧结机等恒转矩负载的场合，都可以使用永磁耦合器，可实现电机过载保护。

四、技术成熟度：TRL8

带轴承永磁耦合器已经完成系列化设计工作，并在中试基地郑州浙易智能科技有限公司生产55kW和110kW两种型号，有限元分析与转矩实验结果误差率只有1.04%和0.03%；90kW无轴承永磁耦合器在安徽泾县创辉精密机械制造有限公司试生产五套，并完成了转矩实验。

成果名称：永磁调速器

一、成果概述

(从解决的行业问题、成果解决方案、市场应用前景等角度填写）

电力、化工、石化、钢铁、煤炭、矿山等行业中，凡是有风机、泵等负载的场合，通常需要调速。传统阀门或挡板方式调节流量的缺点是，风机工作负载较小时驱动电机输出功率不变，部分电能被浪费；变频器方式调节流量的特点是，调速精度高、可实现软启动，但成本高、环境适应性差，寿命短。相比前两者，永磁调速器是一种新型高效节能的非接触传动方案，市场应用场景广泛，具有很高的经济价值。 

二、技术优势及创新点 

三、应用场景

近5年我国工业用电量保持持续增长趋势，传统行业中风机、泵、输送机、压缩机等应用十分广泛，设备用电量占工业用电的一半以上，这些设备的调速改造市场规模庞大。

电力、化工、石化、钢铁、煤炭、矿山等行业中，凡是有风机、泵等负载的场合，都可以使用。这些设备的调速改造优化对我国的可持续发展起到积极的推动作用。

四、技术成熟度：TRL9

团队所开发永磁调速器已在永煤集团车集煤矿、兴安化工、中化集团泉州石化、中石化镇海炼化、中石化茂名石化、阳煤热电厂、华电江陵电厂、华电黄石西塞山电厂、华电黄石电厂等企业投入使用，节能效果良好，节能率可达18%-42%。

成果名称：轮毂外观智能检测系统

一、成果概述

本项目研发了一套基于机器视觉与深度学习的轮毂外观智能检测系统。系统集成了多模态光学成像与高反光抑制方案、基于改进YOLOv8的多尺度特征融合检测算法、小样本驱动的协同增强训练策略（生成对抗网络GAN+迁移学习），以及轻量化模型与产线融合的智能流水线技术，实现了从图像采集、缺陷识别到自动分拣的全流程智能化。

本成果不仅适用于轮毂制造行业，还可推广至底盘零件、转向节、变速器壳体、电机壳等汽车零部件生产领域。若在国内100条轮毂线推广，一期产值可达2亿元，市场潜力巨大。

二、技术优势及创新点

1.自适应多尺度融合与小目标检测机制

针对轮毂缺陷以小目标为主、形态尺度差异显著的特点，引入自适应多尺度特征融合机制，通过结合深层语义信息与浅层细节特征，增强模型对小缺陷的敏感度与特征表征能力。

2.小样本驱动的协同增强训练策略

针对模型训练中样本不足导致的泛化能力弱、易过拟合、训练收敛慢等核心问题，整合数据增强、迁移学习与生成对抗网络（GAN）三种技术，形成互补协同的样本提升方案，有效解决小样本场景下的模型训练难题。

3.轻量化模型与产线融合的智能流水线

融合剪枝技术与知识蒸馏策略，对模型结构进行轻量化改造，在维持高精度的同时显著提升计算效率。并利用自动化流水线实现轮毂缺陷检测与分拣一体化。

4.动态多模态光学成像与自适应融合

摒弃传统的单一打光模式，设计一个能够主动感知轮毂表面光学特性，并动态调整的“智能成像系统”。它通过多模态成像与信息融合，从根本上抑制反光，主动营造最有利于缺陷显现的成像环境。

三、应用场景

1.轮毂制造企业：用于生产线终检环节，对轮毂正面、背面、轮辋、螺栓孔等全区域进行外观缺陷（气孔、划痕、凹坑、磕碰等）的自动检测与分拣。

 2.汽车零部件制造：可扩展应用于底盘零件、转向节、变速器壳体、电机壳等金属零部件的表面质量检测。

3.整车制造商：提供零部件入厂质量检测的可视化标准与自动化解决方案。

四、技术成熟度：TRL4

已完成实验室环境下的关键功能验证。搭建了多模态光学成像采集平台和检测算法原型系统，在典型轮毂样本上验证了缺陷检测的准确性与效率，核心算法经改进YOLOv8模型测试，mAP@0.5较基准提升5.1%。相关技术前期已在钢带表面缺陷检测等任务中取得验证，具备向实际产线转化的技术基础。

附件：技术成熟度等级