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本實(shí)用新型公開了一種連續(xù)導(dǎo)電模式單電感雙輸出開關(guān)變換器變頻控制裝置，通過限定電感電流峰值和谷值的大小，完成對(duì)變換器中主開關(guān)管和支路開關(guān)管的控制，實(shí)現(xiàn)各個(gè)輸出支路的獨(dú)立調(diào)節(jié)。與工作在連續(xù)導(dǎo)電模式的傳統(tǒng)單電感雙輸出開關(guān)變換器相比，本實(shí)用新型具有穩(wěn)定性好，可靠性高，抗干擾能力強(qiáng)，輸入、負(fù)載瞬態(tài)響應(yīng)速度快，輸出支路間的交叉影響小等優(yōu)點(diǎn)，可用于控制單電感雙輸出拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的多種變換器，諸如：Buck變換器、Boost變換器、Buck-boost變換器、Bipolar變換器等。

本發(fā)明公開了一種加熱爐空氣預(yù)熱器熱管煙泥灰垢刮除裝置，包括支撐座，所述支撐座上安裝有液壓缸，所述液壓缸的活塞桿上安裝有支架，所述支架上安裝有能沿?zé)峁艿目v向滑動(dòng)時(shí)刮除熱管的煙氣段外表面的煙泥灰垢的刮灰環(huán)，所述刮灰環(huán)包括經(jīng)模壓成型的環(huán)體，所述環(huán)體上設(shè)置有與熱管的煙氣段的橫截面形狀相應(yīng)的內(nèi)腔，環(huán)體的內(nèi)壁上固設(shè)有用于刮除煙泥灰垢的刷毛。本發(fā)明的刮灰環(huán)會(huì)包覆在熱管的煙氣段上，液壓缸的活塞桿帶動(dòng)支架和刮灰環(huán)上下移動(dòng)，刮灰環(huán)

本發(fā)明公開了一種 H 橋三電平有源電力濾波器的控制方法及系 統(tǒng)。在進(jìn)行直流母線電壓相間平衡控制時(shí)，通過檢測(cè)各相直線母線電 壓與直流母線平均電壓之間的偏差，確定基波負(fù)序電流的給定量，是 一種雙閉環(huán)結(jié)構(gòu)，因此系統(tǒng)的魯棒性更高。與傳統(tǒng)的基于負(fù)序電壓注 入的方法相比，不會(huì)影響電流環(huán)的性能；與傳統(tǒng)的基于零序電壓注入 的方法相比，其相間平衡控制的能力更強(qiáng)。在進(jìn)行負(fù)載電流諧波檢測(cè) 時(shí)，在雙 dq 軸坐標(biāo)系下分別檢測(cè)基波正序分量和基波負(fù)序分量，因此 諧波檢測(cè)的精度更高。由于在負(fù)序 dq 軸坐標(biāo)系下檢測(cè)了基波負(fù)序電

本發(fā)明公開了一種基于柔性鐵電薄膜的流體驅(qū)動(dòng)式壓電傳感器及其制備方法，包括玻璃基片和微流 控芯片基片；玻璃基片上集成有兩相平行的 P(VDF-TrFE)電紡絲薄膜條；微流控芯片基片制作有微溝道 和分布于微溝道兩側(cè)的電極凹槽；微流控芯片基片還設(shè)有進(jìn)樣口、出樣口和銀漿注入口，進(jìn)樣口、出樣 口與微溝道兩端連通，銀漿注入口與電極凹槽連通；玻璃基片和微流控芯片基片鍵合，?P(VDF-TrFE) 電紡絲薄膜條位于微溝道和電極凹槽底部。本發(fā)明制作簡(jiǎn)單，成本低廉

本成果來自國家科技計(jì)劃項(xiàng)目，現(xiàn)已結(jié)題，并獲國家發(fā)明專利授權(quán)（ZL201320031915.X），知識(shí)產(chǎn)權(quán)屬于西南交通大學(xué)。該成果公開了一種開關(guān)變換器雙緣脈沖頻率調(diào)制V2型控制方法及其裝置，根據(jù)基準(zhǔn)電壓Vref和輸出電壓Vos經(jīng)過誤差補(bǔ)償器后生成的控制電壓Vc與輸出電壓Vos的關(guān)系，結(jié)合預(yù)設(shè)的恒定導(dǎo)通時(shí)間或恒定關(guān)斷時(shí)間，產(chǎn)生三段時(shí)間t1、t2和t3，每個(gè)周期依次采用t1、t2、t3組成的控制時(shí)序，控制開關(guān)變換器開關(guān)管的導(dǎo)通與關(guān)斷。本成果可用于控制Buck變換器、Buck2變換器、Cuk變換器、Zeta變換器等開關(guān)變換器，其優(yōu)點(diǎn)是：負(fù)載瞬態(tài)響應(yīng)速度快，穩(wěn)壓精度高，穩(wěn)定性好。

本發(fā)明公開了一種動(dòng)平臺(tái)對(duì)空目標(biāo)雙色紅外異構(gòu)并行自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別器，所述目標(biāo)識(shí)別器包括：交換式網(wǎng)絡(luò)與至少一個(gè)處理部件，所述處理部件與所述交換式網(wǎng)絡(luò)之間通過輸入 FIFO 接口、同步存儲(chǔ)器輸出接口以及控制線連接，所述交換式網(wǎng)絡(luò)用于動(dòng)態(tài)鏈接不同的所述輸入 FIFO 接口和所述同步存儲(chǔ)器輸出接口，所述處理部件用于完成自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別過程中所需的各種算法功能，所述輸入 FIFO 用于緩存輸入的待處理圖像數(shù)據(jù)，所述同步存儲(chǔ)器輸出接口用于

本發(fā)明公開了一種基于憶阻器的可編程模擬電路及其操作方法， 可編程模擬電路包括：阻變?cè)⒌谝浑娮琛⒌诙娮琛 型 MOS 管 和 P 型 MOS 管；第一電阻的一端作為可編程模擬電路的第一端口，阻 變?cè)囊欢伺c第一電阻的另一端連接，阻變?cè)牧硪欢俗鳛榭删?程模擬電路的第二端口；N 型 MOS 管的漏極和 P 型 MOS 管的漏極均 連接至阻變?cè)牧硪欢耍琋 型 MOS 管的源極和 P 型 MOS 管的源極 均

本發(fā)明公開了一種光纖 EFPI 次聲波傳感器及次聲信號(hào)探測(cè)系 統(tǒng)。本發(fā)明與同類型的其他聲學(xué)探測(cè)方法相比，在換能器中采用聚合 物薄膜，并對(duì)聚合物薄膜的厚度和直徑進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，使得傳感器 能探測(cè) 1～20Hz 的次聲波，且靈敏度高達(dá) 121mV/Pa。在換能器的聚合 物薄膜內(nèi)側(cè)中心粘貼鋁質(zhì)薄膜，并對(duì)鋁質(zhì)薄膜的厚度和直徑進(jìn)行了優(yōu) 化設(shè)計(jì)，不僅大幅提高了換能器的光學(xué)反射率，而且使聚合物薄膜的 中心振動(dòng)保持平穩(wěn)。本發(fā)明與傳統(tǒng)

? 氨式法HCN固定床反應(yīng)器是當(dāng)前應(yīng)用較多的由天然氣生成HCN的生成裝置，利用金屬鉑作催化劑，在1600℃高溫下反應(yīng)合成HCN。該反應(yīng)器對(duì)反應(yīng)溫度、氣體純度、氣體配比和流速等都有很高的要求。國際上先進(jìn)的氨式法反應(yīng)器的收率一般都在78~82％，而國內(nèi)該種反應(yīng)器在2000年之前的收率基本都只有45％左右，操作穩(wěn)定性差，存在一定的安全隱患。低收率造成該種反應(yīng)器在當(dāng)時(shí)使用普及度不高，也同時(shí)使HCN產(chǎn)品鏈主要依靠石化副產(chǎn)物的HCN，從而對(duì)產(chǎn)能有很大的約束。氨式法HCN固定床反應(yīng)器計(jì)算機(jī)優(yōu)化控制技術(shù)通

目前第一代完整的呼吸音采集設(shè)備已研發(fā)完畢，完全實(shí)現(xiàn)呼吸活動(dòng)的柔性無感持續(xù)智能監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)和適應(yīng)多場(chǎng)景下交互設(shè)計(jì)需求，提高醫(yī)療救護(hù)能力和應(yīng)急救援能力，減輕醫(yī)療及養(yǎng)老行業(yè)人力與經(jīng)濟(jì)運(yùn)營成本，創(chuàng)新引領(lǐng)社會(huì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。 圖1 技術(shù)路線 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 (1) 基于駐極體薄膜的高靈敏度接觸式壓力傳感器 目前用于呼吸音及心音監(jiān)測(cè)的傳感器大多采用較硬的基底，難以適應(yīng)人體胸部曲線，不適合長期可穿戴使用。因此，本成果基于駐極體的自驅(qū)動(dòng)壓力傳感器的自供能、響應(yīng)速度快和靈敏度高等優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)了一種用于可穿戴式聲音監(jiān)測(cè)的高靈敏度柔性駐極體壓力傳感器，以實(shí)現(xiàn)對(duì)人體呼吸音與心音地長期、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。 圖2 部分成果展示 (2) 智能呼吸音監(jiān)測(cè)分析預(yù)警平臺(tái) 通過深入臨床大規(guī)模收集心音和呼吸音樣本、對(duì)病理性樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，對(duì)信號(hào)的模式識(shí)別進(jìn)行研究匹配，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)兩種識(shí)別模式，對(duì)病理性聲音特征進(jìn)行分析得出智能化參考病癥分析。由于呼吸音信號(hào)的復(fù)雜性，同一種類型的呼吸音有不同人或是同一人在不同時(shí)間發(fā)出時(shí)，樣本數(shù)據(jù)不完全相同，傳統(tǒng)方法容錯(cuò)率與識(shí)別率極低。本成果將呼吸衰竭患者的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別和特征標(biāo)定，采用人工智能算法進(jìn)行測(cè)試和集訓(xùn)，實(shí)現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)參考。 (3) 呼吸音智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的人機(jī)交互設(shè)計(jì) 通過分析多個(gè)智能呼吸音監(jiān)測(cè)預(yù)警操作系統(tǒng)的使用場(chǎng)景、認(rèn)知特點(diǎn)、輸入和輸出方式，歸納出它們?cè)诮换ピO(shè)計(jì)上的一般性的設(shè)計(jì)原則和設(shè)計(jì)缺陷。通過多學(xué)科的交叉，如人因功效學(xué)、設(shè)計(jì)語義學(xué)、設(shè)計(jì)美學(xué)、設(shè)計(jì)心理學(xué)等學(xué)科，進(jìn)行了全面整體的交互設(shè)計(jì)研究。 圖3 智能呼吸音診斷軟件界面 圖4 臨床人員操作軟件試用 【性能指標(biāo)】