|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
机械手自动制样及在线分析
优势
1、为了实现取制样工艺要求，多台机械手可不分地点、不分场合进行自由组合；
2、功能强、解决了制约传统取制样系统的弊端；
3、设备布置简单、灵活性高；
4、安全性好、工作效率高，节省人员；
5、软件编制灵活性好、多样性强，实现友善的人机对话；
6、一次性投入成本低，投入产出比高；
7、减少人为因素的影响，提高样品质量；
8、具有发展潜力，系统改进性强，可随时对应系统的改造。
工艺设备布置
任何工艺中所要求的设备都可以布置在机械手系统中，最大限度的发挥设备潜能，实现设备的最有效利用。可完成粉矿、块矿、球团矿等多种矿种的粒度组成分析，不受粒度组成及水分含量的影响。可制备所需要的各种水分样品及化学分析样品并进行在线分析。可进行在线水分分析、热失重分析、各种化学元素含量分析并及时统计分析检验结果。
简单可靠的熔样系统及原料添加系统是样品制备的必要保证，我们提供的设备充分体现了样品制备过程中所需要的可靠、快捷、安全及正确性。
系统运行与设备维护
由于我们的设备经历了充分的实践检验，通过实际运用，使系统、设备更加适合多种工况的要求，设备布局合理、紧凑，以及集成化、标准化、模块化结构使设备维护维修更加简捷、方便。
青岛海亿特机电科技发展有限公司
2021-09-13
HF-3800全自动血液分析仪
性能特点： 1. 细胞信号全数字化处理技术，成熟的液路设计，保证检测运行的测量结果的可靠性 2. 浮动界标算法，配合完善的异常血样专家识别系统，对异常样本做出筛选提示 3. 血红蛋白测量系统，具有的体积计量管直接定量技术，消除干扰源，提高准确性 4. 粒子向导技术：细胞粒子以直线运动，产生真实脉冲，确保WBC、RBC、PLT计数准确 5. 双向立体后旋流技术：避免流体对PLT计数的干扰 6. 白细胞三分类 7. 双通道，60测试/小时 8. 全新高精密度微量血液处理技术 9. 电阻抗法，不含氰化物的SFT法测血红蛋白，试剂安全无毒环保 10.大屏幕8.4寸TFT触摸屏。
泰安市康宇医疗器械有限公司
2021-09-13
NA7682A 矢量网络分析仪
NA7682A矢量网络分析仪，吸取了前几代网络分析仪应用客户的大量反馈，采用更合理的面板布局，是德力仪器推出的新一代矢量网络分析仪产品。随着 5G 通信的快速商用，NA768x 能够针对 5G 通信链路中关键器件：滤波器、放大器、隔离器、天线、馈线等进行快速的功能性能测试，加速产业推进。
天津德力仪器设备有限公司
2022-06-06
一种考虑逆变型分布式电源接入的配电网故障区域定位算法
本发明公开了一种考虑逆变型分布式电源接入的配电网故障区域定位算法，包括如下步骤：(1)建立恒功率控制方式下逆变型分布式电源故障特性分析模型；(2)根据配电网中联络开关、断路器等开关器件的分布特点对配电网进行分区处理，使用图论的理论分析方法，建立配电网的图模型，并设定配电网的电流参考方向；(3)利用设定的配电网电流参考方向以及断路器处保护装置上传的故障信息，通过矩阵运算求取故障判断矩阵，实现故障区域的定位。本发明能够满足分布式电源接入，无需动作值整定，具备一定拓扑结构自适应的能力。
东南大学
2021-04-11
一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障诊断方法
本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。
华中科技大学
2021-04-11
工业无线传感器网络中基于多元异构数据融合的设备故障诊断系统
本系统利用工业无线传感器网络构建无线、分布式机械设备故障诊断和监测系统，对工业现场运转设备的工作状态进行监测，部署的工业无线传感器网络既充当在线状态监测系统，也承担通信网络的功能，最后作为具有推理学习能力的决策网，是集感知、通信、识别、诊断、决策为一体的综合预测性维护平台。 作为一种独立的控制网络，本系统包含低功耗传感器节点、执行器节点、汇聚网管等硬件设备及专家知识库、规则匹配数据库、历史数据库、人机交互界面等软件平台，能够有效弥补有线诊断系统在应用中布
河海大学
2021-04-14
基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法，其包括以下步骤：(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上，利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号；(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解，以得到小波灰度图；(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式，对所述小波灰度图进行预处理；(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络，所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断，以得到所述旋转机械的故障诊断结果。
华中科技大学
2021-04-13
一种基于小波变换与混合注意力机制的轴承故障诊断方法
本发明涉及一种基于小波变换与混合注意力机制的轴承故障诊断方法，具体包括：利用传感器获取轴承振动信号，得到原始故障数据；对原始故障数据依次进行小波变换、加入高斯噪声、分块采样；并为采样后的数据生成类别标签和位置标签；基于混合注意力机制、残差结构、可学习卷积构建故障诊断模型；将采样后的故障数据划分为训练集和测试集，作为模型的输入数据进行训练，实时监控训练结果进行参数优化，同时将故障诊断结果可视化；在多种噪声条件下与现有模型进行对比实验，检验模型性能。本发明所提出方法解决了传统轴承故障诊断方法在多变噪声条件下故障识别率较低的问题。
南京工业大学
2021-01-12
18所高校入选！2022年度中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊入选项目名单公布
共50个项目入选，其中26个项目分别来自于18所高校。
中国科协科学技术创新部
2022-09-21
科技创新标志性人物- 吴良镛（清华大学建筑与城市研究所所长、人居环境研究中心主任）
科技创新标志性人物- 吴良镛（清华大学建筑与城市研究所所长、人居环境研究中心主任）
科技部
2021-08-31