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一种大长径比对称直驱式海流发电机组
本实用新型公开了一种大长径比对称直驱式海流发电机组。内定子绕组固定绕制在内定子中空支撑轴上,所述外转子磁钢包在外转子旋转支架的外侧壁,外转子旋转支架通过水润滑轴承套在内定子中空支撑轴外,叶轮固定安装在所述外转子磁钢外表面;输出电缆置于内定子中空支撑轴中空内部,输出电缆一端与内定子绕组的输出端连接,输出电缆另一端从中空支撑轴穿出后与外部电接收端连接,外转子旋转支架端部设有用于过滤水流的滤网。本实用新型改善了装置的受力状况,提高了可靠性;有效地减小了同等功率下的径向尺寸,从而减小挡流作用,优化流场特性,提高效率;长径比变大,散热性能更佳,有利于机组功率等级的大型化。
浙江大学 2021-04-13
大功率风电机组健康状态监测与评估关键技术及应用
在国家、省部级科技项目支持下,研发团队历时8年攻克了前述难题, 提出了 2类关键部件特征参数提取方法,形成了 3种状态监测与评估系统新 产品,实现了 3项重大突破与创新:①提出了机、电、热多耦合特征参数和 动态阈值提取方法。研发了电流故障特征的叶轮不平衡状态监测技术,提出 变流器功率模块热应力疲劳特征参数及关键传感器故障观测模型,形成了特 征参数动态阈值确定方法。②研发了关键部件劣化度概率评估及寿命预测技 术。基于数据挖掘手段,提出了机械关键部件劣化状态评估概率分析和实时 寿命预测方法;基于功率模块疲劳失效机理,形成了变流器功率模块平均故 障间隔时间评估体系,研发了多时间尺度累积效应的变流器运行可靠性评估 技术。③研发了风电场整机多层次健康状态评估技术。形成了风电机组多层 次评估指标体系,提出了风电机组监测参数异常识别方法,研发了风电机组整 机健康状态评估技术。
重庆大学 2021-04-11
大容量碳化硅电力电子产品研发及产业化
已有样品/n在微电子所的技术支持和协助下,株洲中车时代电气股份有限公司国内首条6英寸碳化硅(SiC)芯片生产线顺利完成技术调试,厂务、动力、工艺、测试条件均已完备,可实现4 寸及6 寸SiC SBD、PiN、MOSFET 等器件的研发与制造。与其他半导体材料相比,SiC 具有宽禁带宽度、高饱和电子漂移速度、高击穿场强,以及高热导率等优异物理特点,是新一代半导体电力电子器件领域的重要发展趋势。
中国科学院大学 2021-01-12
高效大功率有源电力滤波器的研制与产品化
应用领域:有源电力滤波器是一种可以对电网谐波和无功电流 进行动态实时补偿的新型电力电子设备,可以有效减少电网污 染。 功能介绍:实时检测负载电流,通过谐波检测算法将有功基波 电流从负载电流中提取出来,将剩余部分作为逆变器的输出指 令电流进行实时电流跟踪。经过如此电流补偿,即电网只为负 载提供有功基波电流,则可减少各种非线性用电设备对公用电
合肥工业大学 2021-04-14
一种用于多轴磁悬浮轴承的电力电子控制器
本发明公开了一种用于多轴磁悬浮轴承的电力电子控制器,包 括:2N 个绕组桥臂和一个共用桥臂,绕组桥臂包括绕组上桥臂和绕组 下桥臂,绕组下桥臂上设有可控开关,共用桥臂包括共用上桥臂和共 用下桥臂,共用上桥臂上设有可控开关,通过同时控制每个绕组桥臂 上可控开关导通时间以及共用桥臂上可控开关管导通时间,实现对每 个绕组进行充放电时间以及续流时间,实现对电流控制,从而实现对 多轴磁悬浮轴承中电磁力控制,符合实际应用要求。相对于传统的轴 悬浮轴承控制器,本发明能大量的减少开关器件使用数目,有效的缩 减控制系统
华中科技大学 2021-04-14
大型电力设备状态分级监测诊断管理网络 及分析处理中心
我国的电力工业在近十年内有了很大的发展,并将有更大的发展。作为电站的大型设备,其运行的安全性、可靠性和经济性是至关重要的,不仅关系到电厂的安全与生产效益,而且对国民经济有直接影响。 但是多年以来,汽轮发电机组损失均在千万元以上,直接经济损失则在数百亿元以上。据统计,1988年至1991年四年来全国发电机事故总台达219台次,占装机总台数(462台
西安交通大学 2021-01-12
新工科电力电子与电机控制教学实验台YXMBD-XEM500
实验平台能满足高等院校“电力电子技术”、“半导体变流技术”、“电机控制(直流电机调速、交流电机调速及变频调速)”等课程实验教学。 系统特点: 更精细的模块化单元封装 采用更为美观、集成度高的封装形式; 模块化更合理,数字化更突出。 更完善的安全保护机制 具备硬件保护和软件保护双重保护,可靠性高,软件保护可大大减少器件的损坏,可避免出现经常换器件的麻烦。 更细致的实验指导教程 创新的交互式实验课程软件,提供进行实验所需的各种支持。它不仅提供实验过程指导,还提供相关理论知识讲解介绍,记录测量结果,并可导出各类数据; 理论仿真验证与实际元件实验验证相结合; 在Matlab中设计的控制算法自动生成代码,自动加载到实时目标机中运行,避免了繁琐的编程和Debug工作; 使用门槛低,会Matlab仿真即可完成实验测试工作,所有测试工作只需一人即可完成。 更灵活,更开放 硬件模块化设计,多种实验拓扑模块可选,同时,可根据需求定制各种不同的功率硬件,拓扑结构、功率级别、传感器的数量位置等均可以变化; 软件模块化设计,编程和监控全部采用基于模型的可视化设计方法,提供各类验证过的算法模型,可直接组合调用,大大缩短上手时间。 更可信,更可靠 采用高可靠性的功率模块和经过完善测试的接口模块,故障率低; 具备数字仿真和物理电路双重验证,设计更灵活,实验数据更具说服力。
南京研旭电气科技有限公司 2022-07-22
AI多模态情绪分析系统
AI多模态情绪分析系统,是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题,而是像一位敏锐的观察者,通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言,甚至生理信号,来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集:系统通过摄像头、麦克风等设备,同步采集个体的面部视频、语音音频,甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取:针对每种数据,用不同的AI模型提取情感特征。 视觉:分析面部肌肉运动(如嘴角上扬、眉毛紧蹙)、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情(持续仅1/25至1/5秒),或通过分析面部血流图谱(rPPG)来感知生理唤醒水平。 听觉:提取语调、语速、音高、能量(MFCC梅尔频率倒谱系数)等声学特征,判断声音中的情绪色彩。 文本/语义:如果涉及对话,系统还会分析说话内容的语义,理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码:这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法(如Transformer、自监督多任务学习框架等),将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如,一句愤怒的"我没事",配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角,才会被准确识别为"掩饰性的愤怒",而非字面意思的"没事"。  
湖南可心教育科技有限公司 2026-03-20
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型,设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法,提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学 2021-02-01
循环利用磷化工副产物磷铁低成本制备能源材料
成果描述:拥有独立的自主知识产权,采用磷铁在水溶液中电解制备高纯度FePO4,以水中的氧为产物提供氧源,可以实现原位除杂,不受磷铁的原料来源限制;采用价廉的磷铁和空气中的氧为原料,通过与锂盐和补充磷源或铁源在可控气氛下反应制备粒度和碳含量可控的LiFePO4,避开了目前合成方法中的专利技术壁垒问题,不存在知识产权纠纷,将废物循环利用与能源材料耦合起来,节能环保,从源头上降低了磷酸铁和磷酸铁锂的生产成本。 所采用的原料均为大宗化工产品,磷铁副产物中的杂质可以通过反应工艺控制进行无害化处理,在原料的供应和价格方面都非常稳定;通过工艺控制和反应原料的组合,可以将反应产生的CO2等副产物循环利用,实现零排放的绿色清洁工艺;将添加剂与磷铁和锂源及补充的铁源或磷源充分混合,添加剂在后续的反应中既可以起保护作用,又能形成对磷酸铁锂颗粒的原位包覆及控制晶粒生长作用,能够极大提高正极材料的导电性能;采用的工艺路线容易控制,工艺稳定性好,容易实现大批量生产。市场前景分析:本项目产品专门提供给各种电动车(包括自行车、公交车、汽车、混合动力车等)、电动工具、手机、笔记本电脑、蓝牙器件、UPS不间断电源、摄像机、播放器、游戏机、电动玩具、清洁器和极端气候环境下的武器装备等产品所需的锂离子电池和超级电容器电极材料,特别在电动车领域具有非常大的市场前景。作为电动车电源,磷酸亚铁锂动力电池具有热稳定性好、安全性高、寿命长、倍率性能好、耐高温、绿色环保等特点,备受关注。与以往的锂离子电池正极材料LiCoO2、LiMn2O4、LiNiMO2等相比,磷酸亚铁锂的安全性能与循环寿命是其它材料所无法相比的,这些也正是动力电池最重要的技术指标,而且循环稳定性好,1C充放循环寿命达2000次。单节电池过充电压30V不燃烧、不爆炸,穿刺不爆炸。在未来几年内,磷酸铁锂地市场需求量将达5万吨以上,尤其是在动力型电池应用方面对磷酸铁锂地需求将大幅增加。与同类成果相比的优势分析:1.FePO4基本参数:纯度≥97%,粒度≤1μm,而且根据需要可以进行调控 2. LiFePO4基本参数: Li =~4.4%, Fe=35.4%, P=19.6%, C=2-6% 3. 物理参数: 松装密度 ≥0.5 g/cm3 振实密度 ≥1.2 g/cm3, 中位粒径 ~4 μm 4. 涂片参数: LiFePO4: C : PVDF=90:3:7 极片压实密度:2.1-2.4 g/cm3 5. 电化学性能: 克容量>130mAh/g 测试条件:1C, 全电池。 克容量>140mAh/g 测试条件:纽扣0.1C, 电压4.2-2.5V
四川大学 2021-04-10
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