本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

产品概述： 中医脉诊实训教学系统采用仿生手臂来模拟真实的手臂结构，模型包含桡骨、尺骨、肘关节等骨性结构和标志。根据真实的成人上肢高仿真建模，采用硅胶外皮，手感逼真。内部含有智能控制电路，采用独有传感器模拟脉搏跳动，配合专业的三维虚拟仿真软件，为脉诊的实训提供了一种全新的实训方法。 一、软件功能： 1.1、认脉识脉：系统内置7大类模拟脉象，包含沉脉、迟脉、促脉、大脉、代脉、动脉、短脉、伏脉、浮脉、革脉、洪脉、滑脉、缓脉、疾脉、结脉、紧脉、芤脉、牢脉、平脉、平脉Ⅱ、濡脉、弱脉、散脉、涩脉、实脉、数脉等30余种单脉，还包含了浮脉相兼、沉脉相兼、迟脉相兼、实脉相兼等70余种复合脉象。 *1.2、脉诊认知：详细介绍了各个脉象的定义、鉴别、主病、脉机、应用举例、歌诀等知识。 1.3、脉象模式图：每种脉象都配备对应的脉象模式图和脉图以及脉象搏动周期、形态、浮中沉位置等，直观、形象展示脉象搏动情况。 1.4、一键返回：系统架构简洁明了，点击可返回主界面。 1.5、语音功能：针对详细注解内容，可以选取语音播报方式。 二、脉诊实训 2.1、开机检测：开机后系统可自动检测脉象设备的连接与故障情况。 2.2、脉诊原理的展示：通过模拟尺骨桡动脉的血液流动产生波动，在仿真手臂上动态形象的模拟脉搏形态。 2.3、脉诊部位：仿真手臂具有明显的桡骨茎突、肌腱等标志，可直接定位寸、关、尺的具体位置。 *2.4、正确脉诊部位的感知：手指放到正确的寸、关、尺的位置，系统可实时进行反馈感知，便于正确识别脉诊的位置。 *2.5、取脉力度：通过柱状图动态展示仿真手臂寸、关、尺三个部位取脉力度的大小，并可通过浮、中、沉、重沉四个取脉力度进行区分。 *2.6、系统可自动采集并获取用户当前取脉力度的大小。 *2.7、色块堆积：系统检测寸关尺三个部位的取脉力度，通过色块堆积的方式精准反应瞬间力度的变化。 *2.8、可对不同取脉力度的参数进行调节，可调范围为0-255。 *2.9、可自定义脉象的脉压、脉幅、频率，并配合仿真手臂来实现脉象的变化。 2.10、切脉周期：通过计算机控制脉搏的周期，详细模拟整个脉诊切脉时的时间和周期，同时脉象模式图与脉象保持同步、同频。 2.11、手臂解剖结构：可隐藏、显示三维手臂的皮肤、肌肉、神经、血管系统，以便了解手臂的解剖结构。 *2.12、三维透明功能：可调节三维手臂皮肤不同层次的透明度。 2.13、单臂硬件模型可实现左臂、右臂模式，可在系统中一键切换。 *2.14、系统内置理论试题与脉象实训试题，实训试题结合脉象模拟进行实训考核。 2.15、系统包含学生端、教师端、后台管理端。 三、考试管理功能参数 *3.1、教师端 考试管理：可以组织任意时间段的考试，设置考试时间并发布。 试卷管理：可以调用内置试题库系统自动组织生成试卷，也可以手动编辑试题组成试卷。 试题管理：可添加、删除试题，设置试题形式与分数。 学生管理：学生信息的导入和编辑管理。 考试结果：可实时记录每位考生的考试记录与信息。 智能分析：通过对考试结果的分析，方便教师掌握医学生实际学习状况。 *3.2、学生端 考试模式设置：可以接收考试提醒，实时进行考试。 实时提交：分主动提交和自动提交两种形式，实时显示考核结果并记录进个人中心，方便查看。 实训考核：基于计算机互联技术配合仿真手臂模拟脉象进行脉诊考核。 3.3、个人中心 个人考试记录：可查看脉诊理论考核与脉象考核记录详情，方便进行针对性的练习。 个人注册登录：登录个人账号可通过日历进行个人相关信息查询或学习。 个人设置：可以针对性的进行个性化设置。 四、硬件参数 4.1、多功能一体台车：符合人体工程学设计的一体台车，台车尺寸（长宽高）:110CM*60CM*77CM。 4.2、电脑一键进行开机，启动带有灯光提示，可旋转屏幕支架。 4.3、电脑配置：intel i5处理器、 8G 内存、 SSD高速固态硬盘、支持高清输出、双频WiFi网卡、24寸高清显示器。 4.4、高仿真脉诊模型一个。采用高仿真材质一体成型，手感真实，有尺骨、桡骨、肌腱、腕横纹、掌纹等骨性和体表标志。 4.5、脉枕一个。 4.6、仿真皮肤护理粉一盒。

本发明通过挖掘无线传感器网络中利用MIMO中发射信号的空间相关特性对其进行预编码，在同等的功率限制条件下，相比传统的方法即预编码没有考虑空间相关性或者没有进行预编码，本发明能够获得更高的信道容量。而且相比于对MIMO发射信号非线性编码，线性编码具有更强的实际操作性。

本发明公开了一种适用于任意锂电池的无线充电器，属于锂电池无线充电的技术领域。该无线充电器以双边LCC补偿电路为拓扑，通过设计一套补偿参数找到至少两个不同的频率点，实现零无功功率并满足任意锂电池充电所需的恒流和恒压，为实现先恒压后恒流的工作模式，首先通过电流环控制系统工作于恒流模式，然后在锂电池电压达到其恒压充电阈值时切换至电压环，接着通过电压环控制系统工作于恒压模式。该无线充电器无需在原边侧和副边侧级联直流变换器，无需对前级或后级DC/DC变换器的二次调压，减少成本，降低系统复杂度，提高系统可靠性。

本实用新型涉及无人机无线充电技术领域，具体涉及用于无人机动态无线续航的共振耦合装置，包 括电动汽车和无人机，电动汽车上设置有电动汽车发射单元，无人机上设置有无人机接收单元；电动汽 车射频识别阅读器与无人机上 RFID 标签无线连接，发射端通信线圈与接收端通信线圈无线连接，功率 发射线圈两端连接有频率跟踪模块，频率跟踪模块包括连接在功率发射线圈两端的双管谐振逆变器，双 管谐振逆变器依次连接 PWM 驱动电路、锁相环电路、相位补偿比较电路、差分放大

本发明公开了一种用于实现无线充电平面恒压充电的发射线圈， 包括金属导线、线圈基板，发射线圈为多层平面方形的金属导线，其 特征是同一层内导线绕制方向相同，相邻两层线圈的绕制方向相反。 发射线圈固定于线圈基板平面之上或者位于线圈槽内。由于此发射线 圈由多层绕制方向不同的导线构成，合理设定发射线圈参数，可综合 调控发射线圈上方充电平面的磁场，实现均匀的磁场分布，由此实现 充电平面内接受负载的恒压稳定功率充电。本发明所提供发射线圈能 有效降低无线充电平面内充电负载位置变化时的功率抖动，在电动汽 车无线充电领

2010起本研发团队着力于无线功率技术的研究，先后研发装置包括，（1）无线LED驱动器50W等级，最大传输距离80mm，最高效率85%。（2）电动自行车无线充电器，最大输出功率250W，最大传输距离130mm，最高效率85%。（3）水下机器人无线充电桩，最大输出功率200W，最大传输距离100mm，最高效率86%。技术特点及创新点（1）可以与可再生能源接口的无线功率传输拓扑结构；（2

本实用新型涉及无人机无线充电技术，特别涉及一种线圈位置自动调整的无人机无线充电续航装置， 包括设置于充电平台上的充电平台发射单元和设置于无人机上的无人机接收单元，充电平台发射单元还 包括通讯线圈与发射线圈之间依次连接的发射线圈位置调整模块和发射线圈位置锁定模块；充电平台上 还设置有多个压力传感器以及与发射线圈固定连接的小型传动装置；小型传动装置分别与发射线圈位置 调整模块和发射线圈位置锁定模块电连接；压力传感器与发射线圈位置调整模块连接。该装置

本发明公开了一种无线传感器网络中数据采集传输的可靠性保障方法，包括传感器网络中各传感器节点采用基于动态工作周期调整的高可靠网络组织方法和传感器网络中各传感器节点之间及与汇聚节点之间采用基于2阶段重传的高可靠数据传输方法。在网络组织可靠性保障方面，将传感器节点的工作模式划分为正常工作和网络修复两种模式，并通过动态工作周期调整保证节点在两种模式下都能进行间歇工作，从而同时保证节点低功耗特性和快速网络修复能力。在数据传输可靠性保障方面，采用了基于2阶段重传的高可靠数据传输方法，保证在出现数据传输错误甚至链路中断时的数据完整性，并将数据传输错误对于数据实时性的影响降至最低。

本发明公开了一种认知无线电中基于自组织映射神经网络的恶意用户判别方法，本发明利用自组织映射(简称SOM)神经网络学习输入能量矩阵的分布特征，并根据学习结果对输入量进行有效的分类。首先引入“可疑度”的概念，其大小根据每次训练后每种类别所包含的次级用户的个数进行分配。为了消除传统的SOM神经网络的缺陷，本发明进一步提出了“平均可疑度”的概念。具体步骤包括：获得能量矩阵，利用SOM神经网络算法对能量矩阵进行训练得到分类矩阵，计算每个次级用户的“可疑度”，构造索引矩阵并重复训练过程，并将每次得到的“可疑度”取平均值，即“平均可疑度”，并利用“平均可疑度”对次级用户进行分类，识别出恶意用户或是正常用户。