Ø 无刷直流电机以其功率密度高、系统效率高、控制性能好等特点广为应用。但是为了得到较高的控制性能，需要安装位置传感器，一般是霍尔位置传感器，这样会增加很多成本。本项目采用DSP为控制核心，通过检测无刷直流电机的端电压可以检测出转子位置，从而实现无位置传感器控制。

产品详细介绍产品性能： 1.书写擦拭无粉尘, 不污染环境,对电教设备有保护作用，环保节能，不会影响人体健康； 2.字迹亮度高,色泽较纯； 3.可在任何不吸水的板面上自由书写,书写流畅, 干得快,字迹擦拭轻松,板面干净； 4.利用率高、可循环使用达98% 以上； 5.水性无毒无害无刺激, 环保节能，降低视觉疲劳，有效保护学生视力，降低电教设备维护费用； 6.一支加满12 毫升墨水的笔,可书写画线长度为1200米以上. 按此计算一支笔可代替1.5 盒左右粉笔； 7.循环灌墨使用，环保节能，保护环境生态平衡。

简单介绍： ZL-620-F大鼠无创血压测量分析系统又称大鼠尾动脉血压仪，是新一代测量大鼠血压产品，系统包含软件、采集器、自动充放气装置等组成。 详情介绍： 一、工作原理： 该仪器测量工作原理与用普通人体血压计量人体动脉血压的克氏音原理类似。高敏脉搏换能器能感受动脉血流量变化而产生的强弱不同的血管搏动，经换能和放大处理，可通过多种记录显示系统描记出血管搏动曲线。用充气方式改变压脉套内压力，对动脉实施压迫（阻断血流）和松解（恢复血流）。当尾套内压力处于动脉血流从完全阻断到心脏射血能使动脉血流开始贯通时，此时脉搏波从消失到再次出现**个波，此波出现时所对应的压力表上指示的压力代表血管收缩压。而后压脉套内压力逐渐降低，脉搏波逐渐加大，当尾套内压力恰好处于心脏舒张也不对动脉血流产生阻碍时，此时脉搏波曲线不再增大并产生二级波峰，此波峰对应的压力代表血管舒张压。收缩压和舒张压出现的时间，由高敏脉搏换能器得到的脉搏曲线提供明显的标志。脉搏波从完全消失到出现**个脉搏波，此波对应的管道内压力为收缩压。压脉套内的压力继续逐渐降低，脉搏波逐渐加大并产生基线位移，出现一个二级波峰，此波峰*高点（或脉搏波增大到不再增大点）对应的压力为舒张压（图二）。 二、产品特点：1、采集通道数：4通道2、采集器采样率:四通道16位A/D同步采样，单通道采样速率1000KHz/秒3、增压及卸压：手动充放气功能。4、采集与压力控制器分体式设计，压力控制器可与其它品牌采集器兼容。5、产品外观设计大方美观。 6、有医学统计功能专用处理软件模块：针对不同的生物信号，有实时的、独特的处理算法，结果误差极小。在神经电生理、肌电分析、新药的药理毒理实验方面有多种专项分析算法； 7、专项实验包括:突触后电位(EPSP)采集分析模块、心肌电缆特性测定、无创伤性大鼠尾动脉血压测定、心肌有效不应期测定、细胞内钙动力学分析动物潮气量\用力呼吸肺功能测定(容积法)、下肢运动机能分析、肌力储备分析、放电叠加、血液动力学综合试验。 8、文件打印功能：可对实验曲线进行任意编辑，保存、七种打印编辑模式及全文件预缆打印功能。可任意编辑图形及文字的大小尺寸、图形的坐标形式、颜色等图形属性。且可任意添加、删除、拷贝、复制图形。 三、技术参数：1、接口形式：USB2、通道数：4通道  3、压力控制器电源：12V2A4、触发形式：触发手柄5、充压形式：手控6、探测方式:压力脉搏+ 血流容积变化7、测量指标：心率、收缩压、舒张压、平均压、脉压差8、加热形式：恒温仓加热形式，温度可控9、数据导出功能：直接导出为Excel数据10、图表输出：有11、配件清单：数据采集器1台，分析软件1份，压力控器1压，脉搏传感器1个，手控器1个，大鼠尾压套1个，鼠固定器1个，恒温仓1个，压力表1个。   可扩展1鼠/2鼠/3鼠开展实验

产品详细介绍 1. 概念：由表面经过纳米雾化处理的Anti-Glare钢化玻璃和成像材料复合而成，具有书写、投                影、护眼、健  康、环保、装饰等优越性。 2. 特性：               好写好擦：超精细纳米技术处理，擦过不留痕，不挑笔，普通白板笔即可，清洁方便。               投影清晰：同一台投影仪投出的画面，清晰度接近于普通幕布，色彩还原好；               防眩护眼：表面颗粒度精确到微米单位，有效降低环境光，反射率在5%以下，眼睛不再                                受眩光影响，有效角度在正负120度，不影响坐在教室两边的学生。表面淡绿                                色，视觉更柔和，久看无疲劳感。               无尘环保：专业水性粉笔或白板笔书写，彻底杜绝粉尘；               安全稳定：采用国家3C认证的钢化玻璃（GBT9963-1998），钢化后玻璃的机械强度、                                抗冲击性、抗弯强度能够达到普通玻璃的4—5倍，除了金属或石块猛烈撞击                                粉碎外，其他轻微碰撞不会碎的。万一碎了也不会伤人，一是爆裂产生的碎                                粒很小；二是背面附镀锌铁皮使产生的碎粒粘接在一起，所以不会伤人。 另                                 外，板子不会发生变形、扭曲，使用寿命15年以上。               尺寸灵活：可无限制拼接扩大，可用于大型玻璃投影墙，既能投影又起到装饰。 2.产品分析评比： 　　      ◆ 材料成份 >纳米雾化钢化玻璃及其他附属材料              ◆ 产品颜色 >白底淡绿              ◆ 投影方式 > 正投  　      　◆ 书写方式 > 白板笔或其他液体笔(黑、红、蓝) 　      　◆ 垂直视角 > 最佳视角90度(可视角120度) 　      　◆ 水平视角 > 最佳视角90度(可视角120度) 3. 应用范围          　◆ 各级学校、会议中心、教育中心、展览中心等

本发明公开了一种应用于智能配电网的双有源桥直流变换器软启动控制方法，先解锁原边全桥，闭锁副边全桥和外移相角的闭环控制，原边全桥采用斩波控制，开关管Q3和开关管Q4以50％的占空比互补导通，开关管Q1和开关管Q2采用变占空比控制，并且每个开关周期以一定的步长增加；当副边电压上升到足以驱动开关管，且开关管Q1和开关管Q2的占空比都增至0.99时，解锁副边全桥及外移相角的闭环控制；当输出电压达到额定值时，切入负载，输出电压稳定完成启动过程。本发明有效抑制双有源桥直流变换器在启动过程中的电流过冲，保证电流的正负对称，降低对开关管的耐流要求，降低成本，避免变压器偏磁现象，降低变压器的容量、体积和成本。

（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。

本发明多源约束类复杂曲面零件精密加工预处理方法属于复杂曲面零件精密加工领域，特别涉及多源约束类复杂曲面零件精密加工预处理方法。本发明对复杂曲面零件进行约束源分析，先确定零件类型，根据目标曲面最终面形的约束源类型，分析约束间的耦合作用机理，建立约束源之间的耦合关联模型，以满足性能指标为目标，找出对目标曲面的面形起决定作用的以性能指标为驱动的性能相伴曲面，确定通过调整几何约束以满足性能要求的修磨补偿方法，求得目标曲面各点区域的加工余量分布，最终确定满足性能指标的目标曲面精确面形。本发明提高了该类复杂曲面零件精密加工的效率和精度，使零件同时满足几何要求和性能要求。

该项技术主要解决城市污水处理厂的污泥产生 量大和处理成本高的问题。通过增加专门设计的厌 氧反应器将传统工艺改造为新型的MOSA工艺，从 源头减少污泥的产生量。污泥减量化效果可以达到 30%，投资偿还期在4年左右。2014年开始在佛山 镇安污水处理厂建立了 1 0万吨 /天处理规模的示范 工程，目前已经稳定运行，两期工程各自稳定达到 34.5%和27.8%的污泥减量化效果。

本发明提供了一种鱼源抗菌肽hepcidin突变体及其应用。本发明通对鱼源抗菌肽hepcidin的氨基酸序列进行空间结构分析，将其25个氨基酸中的3处氨基酸进行突变，获得一种新型鱼源抗菌肽hepcidin突变体，使其抗菌效力获得显著提高。在此基础上，选用毕赤酵母偏爱密码子，人工合成新型鱼源抗菌肽hepcidin突变体基因，克隆于毕赤酵母中表达，获得新型抗菌肽重组酵母菌株，并将发酵规模放大到发酵罐水平，实现抗菌肽产品的高密度发酵和高效表达。发酵液进一步纯化后可制成粉剂、液体等抗菌肽制剂，用于水产动物饲料添加剂或水产动物疾病的预防和治疗制剂。