产品详细介绍名称： 光纤转轴调节台    传动机构与光纤夹具分离设计； 采用微型步进电机驱动，最小细分数可以达到256细分； 传动机构采用斜齿，保证传动平移可靠； 步进电机后端具有手动调节功能； 表银白色设计，吸光量小； 产品技术参数名称:光纤转轴调节台型号指标Rzt1360单位   产品外形     产品实图产品结构尺寸   最大转角360o(度)电机类型步进电机(1.8o) 齿轮传动类型斜齿 传动比步进电机输入 ：光纤轴输出 = 2.083: 1 分辨率0.0067(驱动器128细分)o(度)重复定位精度0.005o(度)机重0.25kg材料铝合金/锡青铜/尼龙可拆卸光纤夹具头φ120μm可选(φ900μm、φ650μm、φ250μm、φ120μm、等) 最大负载0.5kg工作温度范围-20~+80oC接线图A+/A-/B+/B-(选四线接线方法) 驱动器接线图步进电机驱动电流为0.45A/最大0.6A(电机热量很大)       官网：http://rznxkj.com/

产品详细介绍肌电信号分析肌电信号(Electromyogram)简称EMG，反映神经肌肉兴奋性，评估神经与肌肉的功能状态。可用于肌肉工作的工效学分析、安全操作姿态分析、康复状态功能评价、疲劳识别以及肌电假肢控制等动作模式研究等。ErgoLAB肌电分析软件自动对原始数据进行滤波降噪处理，根据MVC进行数据归一化与统计分析。时域分析包括原始数据、处理数据、归一化数据的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指标；频域分析的中值频率、均值频率、可视化频谱图，系统支持自动识别周期性动态用力分析。EMG高级数据处理分析模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到与EMG指标相关的生理信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。技术要求1、信号处理模块信号滤波方法包括小波降噪（Wavelet Filter）、高通滤波(High Pass)、低通滤波(Low Pass)、带阻滤波（Band Stop）用以滤除噪音干扰，从而得到有用的EMG信号。肌电整流(Rectification)，包括三种方法EMG包络线（Envelope）、滑动均值滤波（Moving Average）、滑动均方根滤波（Moving RMS），可自定义分析窗口长度。EMG信号归一化处理：自定义MVC（Maximum Voluntary Contraction），计算Normalization EMG数据。Cycle Analysis周期性分析。系统对周期性用力的肌电数据进行自动化的识别与统计分析。自定义激活阈值（Activation threshold(%)）、用力的最小持续时间（Minimum duration(ms)）、动态用力的最小时间间隔（Minimum interval(ms)）参数，进行自动处理。手动信号校正方法包括线性插值（Linear interpolation）、样条差值（Spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。2、信号分析模块信号分析模块包括时域分析和频域分析以及周期用力分析，二者可实现自由切换。A.   时域分析将肌电信号看作时间的函数，通过分析得到肌电信号的某些统计特征。统计分析指标包括：处理数据、整流数据、归一化数据的均值（Mean）、中值（Median）、标准差（STD）、最大值/最小值（Max/Min）、方差（Variance）、均方根（RMS）、平均绝对值（Mean Absolute Value）、积分肌电（iEMG）。B.   频域分析运用参数模型法和直接快速傅里叶变化将时域分析信号转换为频域分析信号，对信号进行功率谱密度分析。从功率谱密度中确定肌电信号的频带，不同频带可自定义，将在功率谱分析图中以不同的颜色区分。具体包括中值频率、均值频率及频谱图。C. 周期用力分析，自动识别周期性用力片段，具体的指标包括：周期的开始时间（Start Time）、周期的结束时间（End Time）、均方根（RMS）、平均绝对值（Mean Absolute Value）、积分肌电值（iEMG）、中值频率（Median Frequency）、均值频率（Mean Frequency）。3、可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、归一化数据（Normalized）、PSD数据以及整体结果报告。

产品详细介绍EEG高级数据处理分析模块可以通过可穿戴脑电测量系统采集到与EEG分析相关的脑电信号进行离线处理和分析，结合ErgoLAB人机环境测试云平台可以分析多模态数据同步分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。1、信号处理模块EEG信号处理包括High Pass高通滤波（High Pass）；低通滤波（Low Pass）；以及带阻滤波（Band Stop）。支持自定义设置参数。2、信号分析模块（1）脑地形图分析（Scalp Map）：包括EEG信号不同频段下的平均能量值（Average Power ）与总能量值（Total Power ）的实时可视化结果显示。包含的数据指标如下：Delta(1-4Hz)   δ波，实时显示1-3Hz频段的脑电波Theta(4-8Hz)   θ波，实时显示4-7Hz频段的脑电波Alpha(9-14Hz) α波，实时显示9-13Hz频段的脑电波Beta(14-30Hz) β波，实时显示14-29Hz频段的脑电波Gamma(30-49Hz) γ波，实时显示30-48Hz频段的脑电波Custom    自定义频段，用户可根据研究需要输入特定的整数波段（2）EEG通道分析1)Channel Analysis：通道分析，可针对脑电采集的单通道或全通道的数据进行数据分析。2)Time-Frequency Spectrum：时-频图，展示所选通道在整个实验过程中每个时刻的脑电频率变化，可以通过调整参数区间阈值，改变不同频率对应的颜色。3)Power Spectrum：能量谱图，该图展示了不同频率脑波的能量值。4)数据统计：具体指标包括α、β、γ、θ、δ频段的 Total Power、Power Percent、Average Power、Power Peak、α/β、θ/β、(α+θ)/β、(α+θ)/(α+β)以及θ/(α+β)、SMR频段的Power值。5)可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、PSD数据以及整体结果报告。

本发明属于海流能发电领域，具体涉及一种低速直驱液压型海流发电装置及，包括叶轮、与叶轮主轴相连的定量液压泵、与定量液压泵并联且与定量液压泵出口相连的变量液压泵和变量液压马达、发电机；定量液压泵的入口、变量液压泵的入口和变量液压马达的出口均连接油箱；变量液压泵和变量液压马达的主轴刚性连接；变量液压马达主轴另一端与发电机主轴相连；控制方法，步骤包括：1、通过叶轮将海流能转换为机械能；2、通过定量液压泵将机械能转换为液压能，并且通过调整变量液压泵排量大小调整液压系统压力，进而调整叶轮捕获功率大小；3、通过变量液压马达将液压能转换为机械能；S4、将得到的机械能通过发电机将机械能转换为电能。

当前风力发电技术具有大功率、直驱式、采用变桨距技术等发展趋势。在“十一五”国家科技支撑计划项目“ 1.5MW 以上直驱风电机组控制系统及模块化多重并联变流器的研制”等课题的支持下，研发了具有自主知识产权的 MW 级全功率风电变流器，通过了满功率试验，实现了国产化全功率并网变流器关键技术的突破，可广泛应用于 MW 级直驱式风电机组。另外，自主研发了变桨距系统试验平台，采用“直流伺服 + 超级电容”的技术方案，已完成全部功能试验，其变桨距控制技术可以广泛应用于 MW 级风电机组的变桨距系统。考虑到我国风电产业的发展前景，风电变流器和变桨装置远期发展的空间更加广阔。

本成果六轴驱控一体系统内部集成了基于相邻交叉耦合的六轴同步控制算法。在驱动模块内部会对每轴反馈信号进行同步控制策略处理，并引入一种基于电流动态调整的补偿系数，解决传统相邻交叉耦合结构补偿响应慢、同步精度不高的缺点，同步误差补偿周期短，具有更快的同步控制响应和更高的灵活性。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 传统的工业机器人控制和驱动分离，即采用一个独立运动控制器控制多个独立伺服驱动器的形式，存在集成度低、体积大、成本高等问题。本成果开发的六轴驱控一体工业机器人控制系统由工业机器人控制软件和伺服驱动系统组成，主要特点有： （1）基于多核的SoC芯片，通过片内总线实现控制系统和驱动系统的高速互联通信，保证信息传输的高效性和稳定性。机器人控制算法和六轴驱动系统共用一个芯片中不同的内核完成，实现高度集成。 （2）针对传统机器人六轴无法高精度同步问题，本成果六轴驱控一体系统内部集成了基于相邻交叉耦合的六轴同步控制算法。在驱动模块内部会对每轴反馈信号进行同步控制策略处理，并引入一种基于电流动态调整的补偿系数，解决传统相邻交叉耦合结构补偿响应慢、同步精度不高的缺点，同步误差补偿周期短，具有更快的同步控制响应和更高的灵活性。