研发单位: 发布时间:2021-06-25 14:51:09 更新时间:2021-06-25 14:51:09
本发明公开了一种基于电磁耦合的WPT充电设备,它的开关电源的输入端用于连接市电电源,高频逆变器的输入端用于连接开关电源的输出端,高频逆变器的输出端连接功率放大器的输入端,功率放大器的输出端连接谐振发射器的信号输入端,谐振发射器的信号输出端用于输出谐振磁场信号,谐振接收器的信号输入端用于接收谐振磁场信号,谐振接收器的信号输出端连接整流稳压器的信号输入端,整流稳压器的信号输出端用于连接负载的充...
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研发单位: 发布时间:2021-06-25 14:50:26 更新时间:2021-06-25 14:50:26
本发明公开了一种预防儿童遗漏车中的报警系统及方法,系统包括人体生命监测模块、车内环境监测模块、信号分析处理模块和报警模块;人体生命监测模块,用于监测车内是否有儿童;车内环境监测模块,用于监测车内环境信息;信号分析处理,用于接受所述人体生命监测模块、车内环境监测模块监测数据,并分析判断;若车内环境信息超过预设阈值,且车内存在生命体征,则触发报警模块进行报警,同时触发车载空调换气。本发明针...
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研发单位: 发布时间:2021-06-25 14:49:47 更新时间:2021-06-25 14:49:47
本发明涉及一种金刚石复合材料的制备方法。采用放电等离子烧结制备超高硬度金刚石复合材料的方法,其特征是它包括如下步骤:(1)粉体表面修饰;在金刚石粉体表面沉积包覆0.1~50 纳米厚度的碳化硅薄膜;(2)干燥;(3)加入烧结助剂:与非晶态二氧化硅粉体混合,研磨,得到复合粉体;(4)放电等离子烧结:在30~100 MPa烧结压力下,温度1400~1700℃下,放电等离子烧结10~30分钟,得到复合材料;(5)脱模抛光,获得超高...
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研发单位: 发布时间:2021-06-25 14:49:14 更新时间:2021-06-25 14:49:14
本发明公开了一种基于光纤光栅的GMA自适应控制方法及装置,采用光纤光栅传感器实时采集GMA致动过程中多物理场的机械耦合状态信息,获取GMA各个组成部分和外加激励的反馈特征信息,以此为依据建立GMA工作过程的在线非线性动态模型;进而通过分析预期和实际反馈特征间的差异,研究激励和反馈间的模型自适应随动控制策略,设计出符合应用要求最优的自适应控制方法。使得对GMA的控制能够根据环境工况的变化而调整,保证GMA...
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研发单位: 发布时间:2021-06-25 14:48:35 更新时间:2021-06-25 14:48:35
本发明涉及一种GMA内部光栅感知数据主动降噪处理装置,它的超磁致伸缩致动器的超磁致伸缩棒上安装有第一温度传感设备和振动传感设备,超磁致伸缩致动器的线圈绕组上设有第二温度传感设备,超磁致伸缩致动器的动力线上设有电流传感器,超磁致伸缩致动器内部水冷腔上装有冷却水泵,冷却水泵的输出端通过管路连接超磁致伸缩致动器内部水冷腔入口,冷却水泵的输出端与超磁致伸缩致动器内部水冷腔入口之间设有水流量传感器,...
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研发单位: 发布时间:2021-06-25 14:47:56 更新时间:2021-06-25 14:47:56
本发明公开了一种GMA光栅传感数据降噪处理装置,它的超磁致伸缩致动器的超磁致伸缩棒上安装有第一温度传感设备和振动传感设备,超磁致伸缩致动器的线圈绕组上设有第二温度传感设备,超磁致伸缩致动器左右内侧壁均设有分布式磁场传感设备;计算机的程控控制信号输出端连接程控信号源的信号输入端,程控信号源的超磁致伸缩致动器控制信号输出端连接超磁致伸缩致动器的控制端,第一温度传感设备、振动传感设备、第二温度传...
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研发单位: 发布时间:2021-06-25 14:47:20 更新时间:2021-06-25 14:47:20
本发明公开了一种基于张量的MPCA动态手势识别方法,所述方法包括步骤:1)采集人体手势姿态数据集,并进行张量化处理,形成张量数据集;2)将张量数据集中的样本数据分为手势训练集和手势测试集;3)通过MPCA算法对手势训练集中的样本数据进行降维,得到投影矩阵和判别矩阵,并通过判别矩阵计算手势训练集中样本数据的张量特征;4)通过投影矩阵计算手势测试集中样本数据的张量特征;5)采用最近邻算法作为分类器,将手势训...
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研发单位: 发布时间:2021-06-25 14:46:47 更新时间:2021-06-25 14:46:47
本发明公开了一种基于LSTM的短期光伏发电功率预测方法,包括以下步骤:S1、采集光伏电厂的历史发电数据以及所处地区的历史气象数据,并对其进行预处理;S2、选择一年的历史数据作为训练集,输入为输出点前96个时间点的发电功率与气象数据,将其表示为的形式,其中m1为样本的数目,m2为输入层时间步数,m3为输入层维数,时间步数选择为96,输入层维数为8;S3、建立基于LSTM的预测模型,将训练集输入LSTM进行训练,其训练...
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研发单位: 发布时间:2021-06-25 14:46:08 更新时间:2021-06-25 14:46:08
本发明公开了一种基于ELM神经网络的动态手势学习与识别方法,包括步骤:1)采集人体上肢的结构向量;2)将结构向量计算手势夹角信息;3)将手势夹角信息描述为静态手势特征序列;4)将静态手势特征序列作为输入层建立ELM神经网络;5)输入静态手势特征序列的样本数据对ELM神经网络进行训练,计算隐含层到输出层的权值;6)得到隐含层到输出层的权值即ELM神经网络训练完成;7)将静态手势特征序列的数据输入ELM神经网络进行识别...
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