产品详细介绍 ZHHP-06 6轴教学机器人 6轴教学机械手3.8-6.5万 珠海市华普自动化科技有限公司网址http://huapu.114ct.com/  视频：http://u.youku.com/user_show/id_UMjY2NTE3NTY4.htmlhttp://you.video.sina.com.cn/hpzdhkj 公司介绍：

饮用水处理设备特点： 生活饮用水处理设备不改变水的化学性质，对人体无任何副作用。 设备采用不锈钢全自动控制系统，系统自动设正冼、反冼功能。 设备操作简单，维护方便，可长期无人值守使用。 水流经设备以后，可使水中的颗粒杂质，铁锰，钙镁钾纳超标物质全部过滤掉，设备运行一段时间后会自动把杂质冲冼出来，通过一条废水管排放流走。 设备耐腐蚀，可延长伺服设备的使用寿命。 应用领域 1、生活设施领域：各式热水锅炉、中央空调、换热系统、家用中央空调、壁挂锅炉等。 2、工业通用设备：空压机、制冷机、换热器、冷却器等。 3、特殊行业应用：食品、制药、酒类等行业用水设备的防垢、除垢、磁化、杀菌灭藻。 工作原理 任何物质都有自己固有的频率，水垢属于无机盐类，一般设备的外壳都是金属材料制作，水垢和金属材料的振荡频率不同。SLGP型电子水处理仪释放的高频振荡波对于附着在金属材料表面的水垢产生共振，即击碎剥离，由表及里，循环进行，从而达到除垢的效果。

MX220桌面五轴联动数控机床   MX220桌面五轴联动数控机床是一款桌面式微型五轴联动数控机床，适用于小型精密五轴零件及各种各样的复杂零件加工；具有体积小、重量轻、搬运方便、操作灵活等优点；使用220伏电压，配置工业级五轴联动控制系统面板，带5轴三档电子手脉；机床具有X、Y、Z三个直线轴和两个旋转轴（B轴+C轴）五个坐标轴，X、Y、Z直线轴采用直线导轨，BC两个旋转轴采用谐波减速机，保证高精度和高稳定性；具有一次装夹、任意曲面加工、复合工艺加工等优势、操作便利；具有性价比高、性能稳定、故障率低、维护成本低等优点； 主要用途 MX220桌面五轴联动数控机床主要用于数控教学与培训，该机床主要加工铝合金、铜、塑料及铁、模具钢轻加工，主要用于职业院校、高校创客创新实验室等，进行五轴联动数控编程教学和实操培训等。   产品特性： 工业级五轴联动控制系统面板；带5轴三档电子手脉； 高精度带预紧滚珠丝杆及螺母，具有运动灵活性、热变形量小； XYZ轴采用直线导轨，BC旋转轴采用高精度诣波减速机； 采用铸件床身，机床稳定性好，刚性好，精度稳定； 使用220电压、全封闭钣金结构； 展现当代先进制造业的高速高效高精尖加工的理念； 应用于职业院校、高校创客创新实验室等，进行五轴联动数控编程教学和实操培训等； 执行国际标准G代码和多种CAM软件（MasterCAM、UG、Fusion360等）； 便于课程开发，满足老师教学，强化学生技能； 工作环境干净整洁，无油污，异味；改善环境，低碳环保； 价格实惠，教学成本低，解决了大型工业级多轴数控机床的价格昂贵，增加学生实践上手的机会； 序号 项目内容 技术参数 1 床身及回转台 结构：铸铁立式结构，XYZ轴直线导轨，主轴立柱带动刀具移动 回转轴：BC轴摇篮式转台，高精度诣波减速机 2 全封闭防护罩，抬起式单门（气动门） 3 工件冷却装置 冷却装置为内置风冷，使用0.6帕气压，M指令控制 4 线性轴精度 定位精度：0.02mm 重复定位精度：0.015mm 5 旋转轴精度 定位精度：16" 重复定位精度：12" 6 轴移动行程 X/Y/Z行程：220×120×200mm 7 B轴行程：+30～-120° 8 C轴行程：+/- N×360° 9 最大加工范围：Φ100×180mm 10 机床主轴 主轴锥柄：MT3 11 主轴最大功率：550w 12 主轴最高转速：3500rpm 13 最大夹持刀具直径：Φ16mm 14 工作台参数 工作台尺寸: 100/460×130mm 15 工作台承重：15kg 16 T型槽：12 mm/3 17 线性轴移动速度 X/Y/Z轴：2000mm/min 18 回转轴移动速度 B/C轴：≥50r/min 19 数控系统 YORNEW M5工业级五轴联动控制系统面板 20 电子手脉 5轴三档电子手脉 21 使用电压 AC220V/50H 22 外形尺寸 930×750×920mm 23 净重/毛重 180kg/220kg  

随着云计算、大数据、分布式AI等数据密集型应用的部署，大规模计算集群（数据中心、分布式AI集群、高性能计算集群）的体系结构、通信模式、流量状态、应用需求发生了极大的改变，上述改变对计算网络的吞吐、时延、带宽提出了极大的挑战，传统电互连网络技术存在拓扑结构复杂、线缆开销巨大、设备数量过多、可集成端口密度有限、网络能耗难以优化等问题，与电互连技术相比，光互连具有高带宽、低能耗、低开销、低时延等特点，具有较大潜力满足数据密集型应用对传输带宽、网络能耗、传输时延、通信逻辑适配等方面的需求，但受到缓存、交换粒度的影响，纯光互连网络难以承载突发性强、数据量小、实时性高的通信任务，因此，充分结合光、电互连技术的优点，研究面向数据密集型应用的扁平化、低时延、可重构光电混合网络，对于突破新型计算网络所面临的功耗、吞吐、时延、扩展性等方面的挑战至关重要。 围绕下一代数据密集型应用对互连网络高带宽、低时延、低能耗、高扩展性的需求，展开高容量、低开销、可重构、扁平化光电混合互连架构的研究。结合光、电交换技术的特点，设计高扩展、低复杂度、大容量、低能耗的光电混合互连拓扑结构；研究低开销、快速响应的光电路/光分组交换控制系统，设计面向快速光交换计算的调度算法；研究低阻塞、多粒度、高连通性的光交换机制及交换芯片；构建高性能光电混合互连网络系统原型，部署典型应用测试基准，验证光电混合网络的潜在优势，为下一代计算网络架构的技术革新提供理论和实践指导。

大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧，经过至少两次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才达到了现今大气O2水平（21%）。

（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。