产品详细介绍1.概述JM5840无线振动测试仪(http://www.yzjmtest.com/comp/2-JM5840.htm)又称无线加速度传感器。该无线振动测试仪内置一个电容式三向加速度传感器，可以测量一个点三个方向的振动。多个模块可以组成无线振动测试网络。该无线振动测试仪基于zigbee协议，低功耗设计，适合于长期监测，广泛应用于桥梁、建筑物、飞机、船舶、车辆、起重机械等的振动测量和监测。2.系统特点2.1 体积小巧，超低功耗2.2 支持在线、离线测试2.3 符合IEEE820.15.4/ZIGBEE通讯标准2.4 自组织、自恢复网络2.5 内置2M可扩充数据存储器2.6 易用的离线测试文件管理功能2.7 全电子化、程控化设计2.8 直观的工作状态指示2.9 支持65535个测量节点2.10 内置大容量可充电锂电池2.11 内建完全的充电功能2.12 标准的miniUSB充电接口2.13 即用的USB无线网关2.14 专业的无线配置及采集分析软件3.系统组成3.1 USB无线网关3.2 JM5840无线加速度节点3.3 系统软件4.主要性能指标4.1 通道数：3（X、Y、Z三向）4.2 工作电源：内置可充电锂离子电池4.3 电池容量：3.7V/1800mAH4.4 电池充电充电接口：miniUSB充电电压：5V±0.25V充电电流：500mA、800mA可设置充电电源：计算机USB电源或专用充电适配器可边充电边工作4.5 传感器类型：内置三向加速度传感器4.6 量程：±2g、±6g可设置选择4.7 频率范围：DC～600Hzmax（-3dB）4.8 横向灵敏度比：<5%4.9 零点漂移：±0.8mgmax/°C4.10 非线性：±2%FSmax4.11 噪声谱密度：50 μg/Hz-24.12 采集速率：最高1.5kHz多档可设置4.13 AD位数：16bits4.14 采集方式：每通道独立ADC并行同步采集4.15 内置存储器容量：2MB4.16 离线测试数据存储形式：文件4.17 离线测试文件数：31max4.18 工作时间：约15h4.19 通讯协议：符合IEEE820.15.4/ZIGBEE通讯标准4.20 天线：外接扬州晶明科技有限公司扬州晶明测试技术有限公司地址: 江苏扬州市维扬路25号公司主页 http://www.yzjmtest.com公司邮箱 sale@yzjmtest.com电话     0514-87850416,87867922,82960507传真     0514-82960507联系人   唐先生手机     15952768463QQ       1225605447MSN      Dynamictestor@hotmail.com 个人邮箱 tcb@yzjmtest.com 或 yztcb@sohu.com 

手持终端集PPT翻页、激光教鞭、无线话筒于一身； 新一代2.4G技术，创新信号处理程序，超强抗WIFI干扰； 绿色安全节能，超低辐射，超低功耗； 智能化设计，即插即用，随开随用。   服务教育行业，紧跟电教发展新潮流 保护教师金嗓子，彻底告别讲课拼嗓门的岁月 解放三尺讲台束缚，倡导移动教学新理念 出彩教学 多彩选择 技术参数   接收机： 频率范围：2.4~2.483MHz 频率响应：50Hz~12KHz 调制方式：O-QPSK，BT=0.5Gaussian 连接方式：ID对码，自动连接锁定 接收方式：双向2.4G短波跳频 灵敏度：-82dBm(1%BER) 信噪比：≥110dB 谐波失真：≤0.5% 音频输出：平衡输出和不平衡输出 电源：AC 9V 500mA     发射机: 频率范围：2.4~2.483MHz 频率n向应：50Hz~12KHz 调制方式：O-QPSK，BT=0.5Gaussian 发射功率：2.5mW 链接方式：ID对码，自动连接锁定 传输方式：双向2.4G短波跳频 连接时间：20小时 供电方式：3.7V聚合物锂电池 电池容量：1200mAH 电池充电时间：约4小时 工作范围：≥50米 温度范围：-30~50℃ 重量：70g 尺寸：108mmx33mmx2lmm

产品详细介绍 EOC5510符合IEEE802.11a标准，外壳采用IP65工业标准设计，防雨防尘。内置8dbi定向天线，并采用PoE供电，安装简单方便。    EOC5510具有AP、客户端多种工作模式，一机多用，最大限度的保护您的投资。    安全性方面，采用最新的WPA2加密和认证方式，最大限度的保证您的数据安全。    54M高速连接    符合IEEE 802.11a 标准    发射功率高达23dbm    支持点对多点(P2MP)无线连接和WDS分布系统    支持WPA2/WPA/802.1x加密及认证方式    11g保护模式，使b/g混合模式下11g的效率更高    PoE供电，兼容802.3af    支持MAC地址过滤    可透过Web /SNMP管理    VPN 透传    LED 显示信号强度    PPPoE(路由桥模式下)    符合IP65室外设计标准,防风、防雨、防水    工作温度范围宽，环境适应性强    内置8dbi平板天线

本发明公开了一种D2D通信中频谱效率最大化的功率分配方法，通过分布式优化蜂窝用户的发射功率、D2D用户对的发射功率，在保证宏用户最低服务质量要求和D2D用户与蜂窝用户的功率限制的情况下最大化D2D用户的频谱效率。在给定蜂窝频带资源的情况下，最大化D2D通信的频谱效率等价于最大化D2D通信的和速率。本方法给出了在任何D2D用户都可以使用所有信道，并且任意信道可以同时被所有D2D用户占用的情况下，最优的蜂窝用户发射功率和D2D链路发射功率。主要用凸近似的方法将非凸问题近似为可求解的凸优化问题，并利用给出的闭式解快速收敛到凸问题的优化解。本发明具有收敛速度快，计算量小，易于实现，结果精度高等优点。

2021 年 1 月 27 日，由西南交大与中车大同联合研制的我国首台氢燃料电池混合动力机车，在中车大同电力机车有限公司成功下线，标志着我国氢能轨道交通技术取得关键突破。该车采用西南交通大学陈维荣教授团队研发的轨道交通大功率燃料电池发电系统，突破了燃料电池混合动力系统集成、系统优化控制以及能量管理等核心技术，电堆采用国际领先、可低温启动的日本丰田金属电堆，这也是燃料电池金属电堆在轨道交通领域的首次应用。该车设计时速每小时 80 公里，满载氢气可单机连续运行 24.5 小时，平直道最大牵引载重超过 5000 吨，在不用改变任何铁路基础线路条件下，可在各类机务段、车辆段、编组站以及大型工厂、矿山、港口等场所执行运转、调车、救援等多用途任务。 陈维荣教授团队自 2008 年起，在我国率先开展氢燃料电池在轨道交通中的应用研究，开拓了氢能轨道交通研究方向。历时十余年的技术攻关，团队突破了大功率燃料电池优化控制、混合动力系统能量管理、故障诊断与寿命预测等关键技术，于 2013 年成功研制我国首辆燃料电池电动机车，并于 2016 年与中车唐山公司联合研制成功世界首列燃料电池混合动力有轨电车，引领了我国氢能轨道交通技术发展。 

本发明公开了一种基于模糊概率的光伏电池的最大功率点的跟 踪方法。所述跟踪方法包括：以ε为采样间隔，获得 N 个采样点 [ui,P(ui)]，i 为小于等于 N 的正整数；其中，ε为 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 为光伏电池的开路电压，Ns 为光伏电池的串联数； 通过构造扩散函数 fD 和隶属度函数 fM，求取概率函数 Pro(i)，对概率 函数 Pro(i)的结果从大到小排序，并依次选取排序靠前的概率对应的 Xi 的并集作为最大功率点的搜索范围，使得所述排序靠前的概率函数 Pr

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

本发明公开了一种基于电压信号复合前馈的构网型VSG输出功率解耦方法，涉及电力电子控制技术领域，对构网型VSG功率同步控制的变流器输出电压信号复合前馈实现构网型变流器并网系统及实现变流器输出功率解耦的方法。包括构网型VSG功率控制模块、电网参数检测单元、线路阻抗观测器、虚拟阻抗压降前馈环路以及电压信号二次前馈环路。本发明的复合前馈控制策略结合虚拟阻抗和电压幅值与功角补偿，显著减弱了有功与无功功率的耦合作用，实现了高效解耦，适用于复杂电网环境。

项目“动态频谱资源共享宽带无线通信系统验证网络开发”属于国家863重点项目“频谱资源共享无线通信系统”的子课题。该项目目标是开发与现有系统共存的宽带无线通信系统验证网络，并在694～806MHz频段进行演示验证。在不影响现有系统业务的前提下，为固定和移动用户提供语音和其它宽带业务。 项目所开发的动态频谱资源共享实验验证网络支持8个网络节点，可通过配置构成集中、分布和混合网络架构。与现有业务共存的情况下，在694～806MHz频段完成实验验证；单节点的覆盖范围>1km2；支持20Mbps的峰值传输速率，并支持可变速率传输；可接入Internet网络，支持VoIP、交互式视频业务；工作频段的整体频谱利用效率达到30％以上； 本课题对动态频谱资源共享网络的体系架构、系统设计、协议栈开发、演示验证以及相应的关键技术进行了系统级研究，完成了系统总体方案设计、软件无线电平台和协议栈开发的相关工作，成功搭建了具有认知功能的、能够在694-806MHz频段内动态使用频谱资源的集中式、分布式和混合式实验验证网络，并在多种环境下，对该系统进行了实际测量，获取了大量实验数据，实际测试结果表明，本课题搭建的具有认知功能的三种不同架构验证网络能够正常完成预期功能（如协同感知、动态获取可用频谱资源、组网、切换、保护主用户、多跳传输等），并能够实现较好的网络性能（如吞吐量、网络时延、丢包率等）。同时，本课题还对动态频谱资源共享网络的多项关键技术进行了深入研究，在物理层频谱感知技术、传输技术、MAC协议设计、频谱接入策略研究、网络层路由协议设计等发面均取得了大量研究成果。 动态频谱资源共享宽带无线通信系统能够有效地应用于我国国民生产生活的各个方面，其中该系统的分布式网络架构尤其具有广阔的应用前景，可以在移动环境下，在任何地点建立起高速无线数据链路，处置紧急、突发事件，或建立临时信息采集网络。该类型设备可以广泛应用于军事指挥、油田监控、水文调查、地质勘探、野外抢险作业以及特种行业的实时移动数据传输和监控。

项目简介： 快速应急救援关键：第一时间获得灾区的实时信息。利用现有移 动互联网技术，系统可在灾后获得授权情况下迅速激活客户端获取其 位置信息，并将信息上传至后台服务器。根据人员分布配合 GIS 地理 信息系统统筹调度，做出合理救援策略。 该系统可以有效弥补应急救援系统的不足，为消防、公安、地震、 水利等部门提供广泛的地震、洪灾应急救援支持、日常紧急求助、失 踪人员定位等服务。该系统可以满足目前社会和市场上对应急救援系 统的强烈需求，应用前景十分广阔。该项目是一项极具应用前景和良 好的产业化前景的研究课题，将会产生明显的经济效益和社会效益。