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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
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基于MEMS傳感器和VLC定位融合的單卡爾曼濾波導(dǎo)航裝置和方法
本發(fā)明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的單卡爾曼濾波導(dǎo)航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、VLC定位模塊、PDR定位模塊和測姿定位單卡爾曼濾波器模塊；本發(fā)明基于INS慣導(dǎo)機(jī)械編排的誤差方程作為融合濾波器的系統(tǒng)方程，觀測方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力計(jì)觀測量更新。融合濾波器輸出VLC接收器的姿態(tài)給VLC定位模塊，輸出PDR設(shè)備的姿態(tài)給PDR定位模塊以校正姿態(tài)的影響。首次在VLC定位領(lǐng)域使用融合測姿準(zhǔn)確估計(jì)VLC接收器的姿態(tài)信息，主要解決了VLC定位容易受設(shè)備姿態(tài)影響以及在光信號被遮擋情況下定位不連續(xù)的問題。
東南大學(xué)
2021-04-11
基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙卡爾曼濾波導(dǎo)航裝置和方法
本發(fā)明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙卡爾曼濾波導(dǎo)航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、PDR定位模塊、VLC定位模塊以及測姿定位雙卡爾曼濾波器；對于測姿濾波器，基于慣導(dǎo)機(jī)械編排的誤差方程作為系統(tǒng)方程，觀測方程包括加速度計(jì)觀測量更新和磁力計(jì)觀測量更新，輸出姿態(tài)信息給VLC定位模塊和PDR定位模塊以校正姿態(tài)的影響。對于定位濾波器，二維平面的位置信息作為系統(tǒng)狀態(tài)向量，基于行人航位推算的誤差方程作為系統(tǒng)方程，而VLC的定位結(jié)果為觀測方程。本發(fā)明的技術(shù)方案解決VLC定位容易受設(shè)備姿態(tài)影響以及在光信號被遮擋情況下定位不連續(xù)的問題，消除姿態(tài)對VLC定位的影響。
東南大學(xué)
2021-04-11
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背靠背結(jié)構(gòu)電壓型變流裝置的雙脈沖寬度調(diào)制控制器
一種背靠背結(jié)構(gòu)電壓型變流裝置的雙脈沖寬度調(diào)制控制器,其特點(diǎn)是:它包括由兩套結(jié)構(gòu)相同的數(shù)字信號處理器電路,現(xiàn)場可編程門陣列電路,同步單元電路,模數(shù)A/D轉(zhuǎn)換調(diào)理電路,過壓,過流調(diào)理電路,串口通信電路,故障,狀態(tài)指示電路和控制電源電路組成.數(shù)字信號處理器電路的數(shù)字信號處理器DSP用來模數(shù)轉(zhuǎn)換,上層控制算法,底層控制中脈沖寬度調(diào)制脈沖生成及串口通信控制;數(shù)字信號處理器電路與現(xiàn)場可編程門陣列電路兩個輸入輸出I/O口相連接,用來數(shù)字信號處理器電路和現(xiàn)場可編程門陣列電路之間工作狀態(tài)通信;具有通用性強(qiáng),硬件電路無需更改的前提下,只須通過編程即可適應(yīng)于不同的應(yīng)用場合;具有控制精度高,電路結(jié)構(gòu)簡單,集成度高等優(yōu)點(diǎn).
東北電力大學(xué)
2021-04-30
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一種浮置板軌道系統(tǒng)中的隔振器及其工作參數(shù)的確定方法
成果描述：本發(fā)明公開一種浮置板軌道系統(tǒng)中的隔振器及其工作參數(shù)的確定方法，位于浮置板軌道系統(tǒng)的浮置板與軌道基礎(chǔ)之間，包括并行設(shè)置的鋼彈簧、阻尼液和可控庫侖阻尼件；在不考慮庫侖阻尼的情況下，建立車輛?浮置板軌道耦合動力學(xué)時(shí)域分析模型，以浮置板和鋼軌最大垂向振動位移為控制指標(biāo)，確定不考慮庫侖阻尼時(shí)的浮置板最小支承剛度Ka，再結(jié)合不考慮庫侖阻尼時(shí)浮置板最小支承剛度工況下的浮置板垂向振動位移時(shí)程曲線特征，確定浮置板的位移閾值，確定庫侖阻尼力大小及其工作時(shí)段，最后，運(yùn)用車輛?可控庫侖阻尼隔振器浮置板軌道耦合動力學(xué)時(shí)域分析模型，算出有庫侖阻尼情況下的浮置板最小支承剛度Kb。可以有效提高傳統(tǒng)鋼彈簧浮置板軌道的隔振效率。市場前景分析：軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：技術(shù)先進(jìn)，性價(jià)比較高。
西南交通大學(xué)
2021-04-10
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一種處理廢水的兩相兩階段厭氧生物反應(yīng)器
該專利針對造紙廢水污染負(fù)荷高、難降解有毒有機(jī)污染物含量大的特點(diǎn)，首次通過反應(yīng)器內(nèi)區(qū)域分割，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)酸、產(chǎn)甲烷兩相分離，產(chǎn)甲烷兩階段處理的模式，優(yōu)化了厭氧微生物菌群，有效解決目前造紙廢水厭氧處理效率低、易酸化崩潰、運(yùn)行穩(wěn)定性差的問題。參評專利目前已在國內(nèi)37家企業(yè)推廣應(yīng)用，近三年累計(jì)實(shí)現(xiàn)節(jié)支效益超過3.4億元，在造紙廢水領(lǐng)域產(chǎn)生了顯著的經(jīng)濟(jì)效益，專利發(fā)明人因該專利取得的良好應(yīng)用效果而獲得2015年廣東發(fā)明人獎和2014年度中國造紙蔡倫科技獎。并獲得了廣東專利優(yōu)秀獎。
華南理工大學(xué)
2021-04-10
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一種采用超聲波振動的連鑄結(jié)晶器生產(chǎn)高錳鋼的方法
（專利號：ZL 201410286150.3） 簡介：本發(fā)明公開了一種采用超聲波振動的連鑄結(jié)晶器生產(chǎn)高錳鋼的方法，屬于鋼鐵冶金技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括電爐初煉工序、鋼包爐精煉工序和中間包板坯連鑄工序，所述中間包板坯連鑄工序采用水平連鑄系統(tǒng)，鋼包爐精煉后的鋼水從鋼包的底部，流經(jīng)長水口注入到中間包中，中間包內(nèi)的鋼液進(jìn)入水平連鑄結(jié)晶器內(nèi)，同時(shí)水平連鑄結(jié)晶器上產(chǎn)生超聲波振動使鋼液逐步成型，在二冷段通過冷卻，逐漸凝固成連鑄高錳鋼。本發(fā)明中無需依靠結(jié)晶器的機(jī)械振動，而僅僅依靠超聲波振動力使初生坯殼與結(jié)晶器內(nèi)壁自動“脫模”，從而消除或減少高錳鋼鑄坯表面缺陷的產(chǎn)生；同時(shí)能夠促進(jìn)鑄坯中等軸晶的發(fā)展，進(jìn)而提高后續(xù)金屬制品的質(zhì)量。
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-04-11
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基于多層空間光調(diào)制器的高分辨全息三維顯示裝置和方法
本發(fā)明公開了基于多層空間光調(diào)制器的高分辨全息三維顯示裝置，包括：相干光源、擴(kuò)束準(zhǔn)直系統(tǒng)、空間光調(diào)制器組、圖像傳輸模塊和計(jì)算機(jī)，所述的空間光調(diào)制器組由平行排布的N個空間光調(diào)制器的組成。本發(fā)明還公開了基于多層空間光調(diào)制器的全息三維顯示方法。本發(fā)明采用空間光調(diào)制器多層前后排列的方式，每一層空間光調(diào)制器根據(jù)計(jì)算機(jī)載入的編碼圖像對入射其上的光束進(jìn)行全息編碼調(diào)制，再現(xiàn)出真實(shí)空間的高分辨全息三維光場，擴(kuò)大了全息顯示的觀察范圍，可供多人多視角裸眼同時(shí)觀看，消除了觀察者在觀看三維顯示過程中的不適應(yīng)感，自動符合人類在視覺觀察及深度感知方面的自然生理和心理習(xí)慣。
浙江大學(xué)
2021-04-11
基于平面顯示器的懸浮式360°光場三維顯示裝置和方法
本發(fā)明公開了一種基于平面顯示器的懸浮式360°光場三維顯示裝置，包括：依次放置的平面顯示器陣列、第一透鏡組陣列、第二透鏡與散射屏，其中平面顯示器陣列由若干平面顯示器拼接而成，每個平面顯示器用于顯示三維對象一周360°各子圖像的其中一部分，即一個子圖像序列，平面顯示器陣列顯示的圖像序列中各子圖像、第一透鏡組陣列中各第一透鏡組以及觀察區(qū)的各視點(diǎn)一一對應(yīng)。觀察者在一個視點(diǎn)只能看到一個子圖像。通過控制平面顯示器陣列顯示的子圖像個數(shù)、整個系統(tǒng)的光軸傾角、散射屏的散射角度等參數(shù)，使觀察者在觀察區(qū)內(nèi)雙眼處于不同視點(diǎn)處，從而觀察到平面顯示器陣列上顯示的兩個不同子圖像而產(chǎn)生雙目視差，達(dá)到觀看立體三維場景的效果。
浙江大學(xué)
2021-04-11
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哈爾濱工程大學(xué)跨介質(zhì)高速入水發(fā)射器等設(shè)備采購項(xiàng)目競爭性磋商公告
哈爾濱工程大學(xué)跨介質(zhì)高速入水發(fā)射器等設(shè)備采購項(xiàng)目競爭性磋商
哈爾濱工程大學(xué)
2022-06-08
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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(shí)，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(jì)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(shí)，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