产品详细介绍产品概述： BSM320数字超声波探伤仪能够快速便捷、无损伤、精确地进行工件内部多种缺陷如裂纹、焊缝、气孔、砂眼、夹杂、折叠等的检测、定位、评估及诊断，广泛应用于电力、石化、锅炉压力容器、钢结构、军工、航空航天、铁路交通、汽车、机械等领域。它是无损检测行业的必备仪器。自动化功能 ●自动显示缺陷回波位置（深度d、水平p、距离s、波幅、当量dB、孔径ф值）； ●自由切换三种标尺（深度d、水平p、距离s），满足不同的探伤标准要求和探伤工程师的标尺使用习惯； ●自动增益：自动将波形调至屏高的80%，大大提高了探伤效率； ●自动φ值计算：直探头锻件探伤，找准缺陷最高波自动换算孔径ф值； ●自动DAC、AVG曲线自动生成并可以分段制作，取样点不受限制，并可进行修正与补偿，满足任意探伤标准； ●自动分析并显示回波次数。 放大接收 ●硬件实时采样：150MHz，波形高度保真 ●闸门信号：单闸门、双闸门，峰值或边缘读数 ●增益调节：手动调节110dB（0.2dB、0.5dB、1dB、2dB、6dB、12dB步进）或自动调节至屏高的80% 探伤功能 ●曲线包络和波峰记忆：实时检索并记录缺陷最高波 ●φ值计算：直探头锻件探伤找准缺陷最高波自动计算 ●缺陷定位：实时显示水平值L、深度值H、声程值S ●缺陷定量：实时显示SL定量值 ●实时显示孔状缺陷Φ值 ●缺陷定性：通过波形，人工经验判断声光报警 ●闸门报警：进波报警、失波报警数据存储 ●10个探伤通道，存储预先调校好各类探头与仪器的组合参数，自由输入任意行业探伤标准，方便存储、调用、与计算机通讯 ●内存300幅探伤波形及数据，实现存储、调出、打印、与计算机通讯传输。 ●内存30000个厚度值时钟记录 ●实时探伤日期、时间的跟踪记录，并存储控制接口 ●高速USB、RS232两种接口与计算机通讯电源高效能锂电池供电，连续工作7小时，锂电池可自由更换直接连接220V电源工作充电的同时探伤仪正常工作技术参数扫描范围： 0~10000mm 工作频率： 0.4MHz～15MHz 垂直线性误差 ≤3% 水平线性误差 ≤0.1% 灵敏度余量 ＞62dB（深200mmΦ2平底孔）分辨力 ＞40dB（5N14）动态范围 ≥32dB 噪声电平： ＜8% 硬采样频率 150MHz 重复发射频率 100~1000HZ 声速范围 1000～9999（m/s）工作方式 单晶探伤、双晶探伤、穿透探伤数字抑制 （0～80）%，不影响线性与增益工作时间 连续工作7小时以上（锂电池）环境温度 （-20～70）℃（参考值）探头零点（ms） 0.0~99.99 外型尺寸 240×180×50（mm）标准配置 1. BSM320主机 1台 2. 直探头 1个 3.　 斜探头 1个 4. 9V电源适配器 1个 5. 探头连接线 2根 6. 产品包装箱 1个 7. 使用说明书 1本 8. 合格证、装箱卡、保修卡 1套选配件 1.PC超声波探伤仪通讯软件 2.标准试块青岛欧士德经贸有限公司地址：青岛市四流南路94号 创业基地4楼电话：0532-8496 8333 传真：0532-8486 4200 联系人：郭书成 手机：186 639 99339 网址：http://www.sd1717.cn/

成果描述：本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。市场前景分析：暖通工程领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。

本发明公开了一种基于高频信号注入的双三相永磁电机系统故障诊断方法及系统，通过分析故障前后基波分量、谐波分量和零序分量之间的关系，准确定位故障；然后，采用高频信号注入来区分开路与电流传感器故障；最后，判断故障位置和类型，并输出；上述过程中设计了基于遗忘因子的最小二乘法对故障定位指数进行预处理，利用频率跟踪算法提取高频电流响应的幅值，用于判定故障类型。本发明解决了双三相永磁同步电机开路故障与电流传感器故障诊断与识别的问题，仅利用控制系统中现有的电流信号进行故障诊断，无需安装额外的硬件。方法简单且具有很强的鲁棒性，为故障后提高硬件利用率和容错性能提供了可能。

一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 据联合国环境规划署报道，全球每年产生约5000万吨的电子废弃物，超过70%的电子废弃物产生于中国，电子废弃物的有效处理及处置已成为全球关注的热点。作为典型的电子废弃物，截止2018年，铅酸蓄电池仍占全部二次电池的55%，拥有最大市场份额。 目前，国内外广泛采用火法冶炼的废铅膏回收再生工艺，温度高达1000 oC以上，产生大量挥发性铅尘和SOx，传统火法再生铅引发的“血铅”等环境污染风险受到广泛关注。考虑到电子废弃物具有资源性和污染性的双重特性，如何实现电子废弃物的清洁回收是本领域的难点。 本技术研发了废铅酸蓄电池铅膏有机酸短流程回收方法及柠檬酸铅两段法焙烧制备新型铅粉方法，进而制备出高性能的铅炭电池，实现含铅组分的高效清洁回收。铅炭电池由于具有电容效应，有望解决传统铅酸蓄电池比能量密度低的不足。

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本发明公开一种用于高超声速飞行器或发动机的综合热管理系统，包括散布在飞行器上需冷却的高温装置上的分布式集热器，分布式集热器的出口通过管路连通至自身进口形成闭路循环

本发明公开了一种基于 dSPACE 的固体氧化物燃料电池热电特性模拟系统，包括仿真单元、仿真控制单元、传感器测量单元。仿真单元包括 PC 和 dSPACE 及接口板。仿真控制单元包括电压可调电源、电堆热模拟系统以及负载。传感器测量单元包括电压测量模块、电流测量模块、K 型热电偶以及 PLC。其中电压可调电源输入是 220V 交流市电，输出为 0-30V 可调，电堆热模拟系统通过均匀分布在电池片上的电热丝来模拟输入氢气

本发明公开一种固体氧化物燃料电池系统避免燃料亏空的控制方法，包括：在系统为跟踪外部负载实现功率上升切换的过程中，通过仿真分析，在设定不同延迟时间的条件下，获得相对应的最优功率上升速率，使得系统既满足快速负载跟踪能力，又不导致燃料亏空问题；基于模型预测控制设计了功率参考轨迹，并结合功率参考轨迹，使系统的功率输出值能够快速、平滑地跟踪到目标约束轨迹，实现SOFC 独立发电系统快速、安全负载跟踪的目标。本发明在系统功率

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。