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一種氰根離子熒光指示材料及其制備方法和應(yīng)用
本發(fā)明公開了一種氰根離子的熒光指示材料，該氰根離子熒光指示材料為稀土鋱離子與2，2’?聯(lián)吡啶以及配體分子通過分子自組裝反應(yīng)形成的金屬有機(jī)框架材料，該熒光指示材料利用π共軛介導(dǎo)熒光增強(qiáng)的新原理檢測溶液中的氰根離子濃度。本發(fā)明還公開了上述氰根離子熒光指示材料的制備方法和應(yīng)用。本發(fā)明氰根離子熒光指示材料能特異性、快速熒光顯示溶液中的氰根離子濃度，使用簡便，
東南大學(xué)
2021-04-14
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一種混合型磁通耦合超導(dǎo)故障限流器及限流方法
本發(fā)明涉及一種混合型磁通耦合超導(dǎo)故障限流器及限流方法，本發(fā)明中：耦合變壓器的一次側(cè)繞組 線圈同快速開關(guān)相聯(lián)且并入 MOA 氧化鋅電阻片，二次側(cè)繞組線圈同超導(dǎo)限流材料相串聯(lián)，繼而將一、 二次側(cè)繞組線圈呈反向并聯(lián)后接入電力系統(tǒng)主回路。在電力系統(tǒng)正常運(yùn)行時，快速開關(guān)處于閉合狀態(tài)； 當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生短路故障后，控制快速開關(guān)觸發(fā)斷開，耦合變壓器的磁通鎖定特性將解除，且超導(dǎo)材料因其 通流大于臨界電流設(shè)定而切換到高阻態(tài)，此時限流器呈現(xiàn)電感-電阻混合式成分進(jìn)行故障限
武漢大學(xué)
2021-04-14
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高性能非制冷紅外探測器芯片
技術(shù)成熟度：技術(shù)突破
研發(fā)團(tuán)隊以設(shè)計制備寬光譜超材料吸收器和像元級集成紅外探測器為研究主線，在超薄寬帶高吸收原理與策略、材料/器件設(shè)計與制備方面取得了突破性進(jìn)展。圍繞器件吸收率低、噪聲等效溫差（NETD）大、集成兼容性差的難題，提出了無損與損耗型介質(zhì)結(jié)合、多模諧振耦合光吸收的思路，獲得超薄寬帶高吸收率材料；提出將超薄寬帶高吸收率材料與非制冷紅外探測器像元級集成新思路，獲得了寬譜、NETD小、多色探測的非制冷紅外探測器，NETD降低3倍，研究成果已在中國兵器北方夜視廣微科技應(yīng)用轉(zhuǎn)化。
意向開展成果轉(zhuǎn)化的前提條件：中試放大及產(chǎn)業(yè)化工藝開發(fā)資金支持
東北師范大學(xué)
2025-05-16
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一種基于電力系統(tǒng)底層故障信息的復(fù)雜故障串聯(lián)整合方法
本發(fā)明公開了一種基于電力系統(tǒng)底層故障信息的復(fù)雜故障串聯(lián) 整合方法。包括以下步驟：獲取底層故障的底層故障信息，將按各底 層故障第一排序時刻先后順序列于時間軸上；并將時間窗口的起點置 于首個底層故障的第一排序時刻處；辨識時間窗口內(nèi)底層故障兩兩之 間的關(guān)聯(lián)性，區(qū)分復(fù)雜故障的類型；對辨識出的第一排序時刻非相鄰 的連鎖故障和保護(hù)隱藏故障進(jìn)行修正；將時間窗口起點移動至下一個 相鄰底層故障的第一排序時刻處，對該時間窗口內(nèi)底層故障的關(guān)聯(lián)性 進(jìn)行辨識；重復(fù)上述步驟，直到所有底層故障的關(guān)聯(lián)性辨識完畢，得 出復(fù)雜故障的串
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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故障預(yù)測與健康管理（PHM）技術(shù)
故障預(yù)測與健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先進(jìn)的傳感器技術(shù)集成，借助各種算法和智能模型來診斷、預(yù)測和監(jiān)測系統(tǒng)/子系統(tǒng)/設(shè)備的健康狀態(tài)，并根據(jù)診斷或預(yù)測信息、可用維修資源和使用要求對裝備維修活動做出適當(dāng)決策，從而以最小的投入獲得最佳的健康狀態(tài)。 PHM是一種實施以健康為核心的裝備綜合管理的技術(shù)方法和系統(tǒng)。實現(xiàn)了兩個轉(zhuǎn)變：由傳統(tǒng)的基于傳感器的故障診斷轉(zhuǎn)向基于智能系統(tǒng)的健康狀態(tài)預(yù)測與評估；由事后維修和定期維修轉(zhuǎn)向基于狀態(tài)的視情維修。主要研究內(nèi)容包括：飛機(jī)液壓/環(huán)控/供電/蓄電池/作動器等典型機(jī)電系統(tǒng)的地面故障診斷與健康預(yù)測評估，機(jī)載狀態(tài)監(jiān)測與診斷推理，飛機(jī)機(jī)電PHM原型系統(tǒng)，小衛(wèi)星電源系統(tǒng)在軌壽命預(yù)測與運(yùn)行管理，船舶機(jī)電系統(tǒng)綜合狀態(tài)評估與維護(hù)維修輔助決策，測試性設(shè)計分析與試驗驗證等。 已在SCI/EI/ISTP檢索的國際國內(nèi)學(xué)術(shù)刊物和會議上發(fā)表論文100多篇，獲得國家發(fā)明專利10余項。
北京航空航天大學(xué)
2021-04-13
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AT供電牽引網(wǎng)的非接觸式電磁感應(yīng)故障定位裝置及其故障定位方法
"本發(fā)明公開了一種AT供電牽引網(wǎng)的非接觸式電磁感應(yīng)故障定位裝置，其組成是：AT供電方式的牽引網(wǎng)桿塔上安裝電磁感應(yīng)故障定位器(1)，在牽引變電所安裝帶GSM信號接收模塊的遠(yuǎn)程終端計算機(jī)(2)；所述的電磁感應(yīng)故障定位器由電磁感應(yīng)線圈(11)、電壓放大電路(12)、單片機(jī)(13)和GSM信號發(fā)射模塊(14)依次相連構(gòu)成，且電壓放大電路(12)、單片機(jī)(13)和GSM信號發(fā)射模塊(14)共用一個電源(15)。該裝置的安裝運(yùn)行成本低，定位精確度高、定位速度快，能更好地保證機(jī)車運(yùn)行的安全、可靠和高效。
西南交通大學(xué)
2016-07-05
高精度圖像對焦伺服控制器及顯微成像系統(tǒng)
技術(shù)成熟度：技術(shù)突破
領(lǐng)域存在著景深影響效率的突出問題，本產(chǎn)品以高性能異構(gòu)處理器為核心運(yùn)算單元，以嵌入式手段通過視覺流與控制流的嚴(yán)格對位，高性能實時完成視頻控制信息的結(jié)算，并直接輸出電機(jī)驅(qū)動信號控制相關(guān)執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成閉環(huán)控制。
本產(chǎn)品主要面向高性能伺服閉環(huán)控制的視頻應(yīng)用領(lǐng)域，能夠顯著提升顯微工業(yè)自動化領(lǐng)域的視頻對焦及對位處理的效率及精度，亦可實現(xiàn)宏觀領(lǐng)域的視覺嵌入化控制閉環(huán)應(yīng)用。
意向開展成果轉(zhuǎn)化的前提條件：中試放大及產(chǎn)業(yè)化工藝開發(fā)資金支持
東北師范大學(xué)
2025-05-16
大功率超高壓汞燈光源驅(qū)動器
成熟度：技術(shù)突破
一種安全、可靠、光強(qiáng)穩(wěn)定的數(shù)字化超高壓汞燈曝光光源控制器，驅(qū)動功率高達(dá)3kW，功率調(diào)整步長小于5W，光強(qiáng)穩(wěn)定性誤差不高于0.3%@30min，汞燈觸發(fā)成功率高于90%。
意向開展成果轉(zhuǎn)化的前提條件：中試放大及產(chǎn)業(yè)化工藝開發(fā)資金支持
東北師范大學(xué)
2025-05-16
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系列化主被式上下肢關(guān)節(jié)運(yùn)動康復(fù)器
針對腦卒中與關(guān)節(jié)損傷高發(fā)趨勢，本產(chǎn)品基于康復(fù)醫(yī)學(xué)理論研發(fā)多關(guān)節(jié)智能康復(fù)產(chǎn)品，覆蓋肘、膝、踝、腕等上下肢關(guān)鍵關(guān)節(jié)，通過對關(guān)節(jié)的反復(fù)訓(xùn)練，增強(qiáng)關(guān)節(jié)本體感覺，打開活動度，推動神經(jīng)系統(tǒng)重組代償，助力關(guān)節(jié)功能恢復(fù)。
本產(chǎn)品實現(xiàn)多項突破，運(yùn)用高精度傳感器，精準(zhǔn)捕捉關(guān)節(jié)運(yùn)動微小變化，實現(xiàn)人機(jī)互動與實時康復(fù)數(shù)據(jù)反饋；結(jié)合自適應(yīng)算法實現(xiàn)動態(tài)重力補(bǔ)償，精準(zhǔn)調(diào)控角度/速度/力矩三維參數(shù)，通過循跡坐標(biāo)點樣線擬合生理運(yùn)動軌跡；創(chuàng)新集成多訓(xùn)練模式切換系統(tǒng)，滿足全康復(fù)周期需求；產(chǎn)品兼具硬/軟件雙重安全防護(hù)，提高產(chǎn)品安全性。
腕關(guān)節(jié)康復(fù)器
前臂康復(fù)器
肘關(guān)節(jié)康復(fù)器
膝關(guān)節(jié)康復(fù)器
踝關(guān)節(jié)康復(fù)器
吉林大學(xué)
2025-05-19
一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法
本發(fā)明公開了一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)故障 診斷方法，包括：(1)從網(wǎng)絡(luò)歷史數(shù)據(jù)庫中獲取歷史數(shù)據(jù)，包括癥狀變 量集以及故障類變量集；(2)構(gòu)建選擇性隱樸素貝葉斯分類器預(yù)測模型， 根據(jù)癥狀變量集中的每個癥狀變量確定對應(yīng)的最相關(guān)癥狀變量集合； (3)所述選擇性隱樸素貝葉斯分類器通過訓(xùn)練歷史數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)到分類 器參數(shù)；(4)進(jìn)行故障診斷時，對測試數(shù)據(jù)利用上述選擇性隱樸素貝葉 斯分類器進(jìn)行估計得到對應(yīng)最終的故障診斷結(jié)果。通過執(zhí)行本發(fā)明中的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，有效解決了現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)故障診斷中運(yùn)算復(fù)雜度高、 網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果偏差大的問題，顯著提高了網(wǎng)絡(luò)診斷的準(zhǔn)確性，在進(jìn)一 步降低運(yùn)算復(fù)雜度的同時，能夠保持較好的學(xué)習(xí)能力及容錯特性。
華中科技大學(xué)
2021-04-11