本发明公开了一种用于检测织布机布铗刀口缝隙的非接触式检 测系统及方法，该系统包括水平基座、压紧装置、支撑装置、光源提 供装置、视觉检测装置和数据处理装置，压紧装置用于压紧待检测的 布铗，支撑装置对布铗进行支撑，光源提供装置用于提供光源，视觉 检测装置用于采集布铗刀口的图像信息，数据处理装置用于对图像信 息进行处理，获得布铗刀口缝隙值，并予以显示。所述方法包括如下 步骤:将待测布铗放入测量系统，视觉检测装置采集图像信息，计算 机对图像信息进行处理，计算获得缝隙值，通过缝隙值与标准的比较， 判断产品是否

（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。

本实用新型公开了一种基于嵌入式无线网络的多节点电能质量实时监测系统，包括下位机、上位机、无线数据传输模块；所述下位机主要包括无线传感器测量模块、GPS模块、嵌入式模块、人机交互模块、数据存储模块和电源模块；所述上位机包括PC机与智能移动设备。本实用新型通过使用无线传感器模块增加传感器与下位机的物理距离，增加装置的灵活性，实时获取电量数据；易于实现多节点电能质量的实时监测，大大降低了系统的成本，与计算机进行无线互联，同时将移动设备作为上位机接入，增加装置的便捷性，辅以计算机终端软件，不仅可以利用计算机终端的成熟硬件设备，还可以实现软件的高度复用；还可很容易提供高质量的Web服务，实现数据的网络共享化。

产品详细介绍产品名称：直径165管地埋圆管篮球架配玻璃钢篮板 产品型号:JH-0026 产品价格：1500元/只 产品材质：JH-0026型地埋圆管篮球架，臂长1.8米，；采用直径165mm厚壁钢管，配玻璃钢复合篮板或钢化玻璃篮板；具有抗冲击力强、防水、耐氧化等优点。该产品具有外型美观、安装简单，实用等特点。

本发明涉及一种高分辨率的新型立体显示器系统,由下至上包括背光源模块,灰度控制模块,像素控制模块,电控全息分像光栅模块和电控柱面透镜模块组成,所述电控全息分像光栅模块由第一分像光栅,第二分像光栅和时序控制电路组成,通过时序控制电路来控制通过显示面板后的出光方向,电控柱面透镜模块采用电控聚合物分散液晶可变焦透镜.系统工作模式可在二维显示于三维显示间快速切换;显示亮3D模式与2D模式具有相同的高亮度;显示器3D模式与2D模式具有相同的高分辨率;显示器具有高屏幕刷新率,3D模式下无画面闪烁.

本发明公开了一种基于自主水下航行器的水面辅助机器人，包括水面辅助装置，水面辅助装置由随自主水下航行器同步移动的能源补给装置和无线信号中继装置构成；能源补给装置和无线信号中继装置均通过缆线与自主水下航行器相互连接。能源补给装置和无线信号中继装置均设置在船型结构机器人机身上；机器人机身内设置有控制系统、运动系统、缆线管理系统、追踪导航系统以及辅助系统；控制系统分别与无线信号中继装置等信号连接；并通过控制无线信号中继装置、能源补给装置、运动系统、缆线管理系统、追踪导航系统以及辅助系统实现水面辅助机器人与自主水下航行器保持在水平方向上的同步移动；能源补给装置分别与无线信号中继装置等电连接。

本项目利用我们在高效节能设备研制和产业化方面的成功经验，自主研制的新型扭曲管中冷器，并实现扭曲管中冷器的制造产业化。通过采用扭曲管可以使空气冷却器传热能力增加10%-20%，壳程阻力下降50%-70%，充分体现了扭曲管中冷器的节能潜力，实现节能20%-35%。扭曲管中冷器的研发提升了我国新型高效节能设备在气体压缩机领域的整体技术水平和市场竞争力。本项目中冷器的碳钢管束芯体和管板在与壳体、封头、管箱装配前整体热浸锌处理，显著提高壳程、管程的抗腐蚀能力，用以取代传统的铜管光管中冷器，大大减少了压缩机中间冷却系统的制造成本。可降低制造成本20%-40%，增加生产利润20%-30%。本项目中冷器，由于扭曲管具有多点自支撑结构，省去了传统换热器的折流板（支撑板），壳程流道变为传逆流，壳程压降降低20%-60%，进而减少泵工的消耗30%-50%，达到节能的效果，提高了换热器的抗诱导振动以及强化传热的性能，有效防止了压缩机由于排气温度过高而引起的内壁温升大、润滑油变质、气缸磨损、“积碳”等现象的发生。由于本项目中冷器流速均匀、无流动死区，而且管壁温度比较均匀，大大降低了结垢的可能性。为振动、少结垢，从而延长了维修周期，降低了压缩机中间冷却系统的的维修费用。本项目中冷器不改变换热器的外形结构，保留管壳式换热器的特点，结构简单，采用横截面为椭圆形或扁圆形的螺旋扭曲管，其余均采用传统的管壳式换热器的基本结构形式，易于推广，成本较低，具备较好的压缩机中间冷却系统的工业应用前景。

多足旋转压电驱动器及其实现跨尺度驱动的激励方法,属于压电驱动技术领域.解决了现有压电驱动器的驱动方法在具备快速,大行程响应能力的同时,难于兼具高精度,纳米尺度定位功能这一突出问题.本方法基于多足旋转压电驱动器的两组弯振压电陶瓷实现的,并根据目标输出位移选择三种激励模式之一,两种激励模式的组合或者三种激励模式的组合来实现不同位移尺度的输出,所述激励模式包括交流连续激励模式,脉冲步进激励模式和直流微驱动模式,使得驱动器不仅具备快速,大行程响应能力,同时具备高精度,纳米尺度定位功能,最终实现真正的跨尺度,超精密驱动.它用于压电驱动领域中实现跨尺度,超精密驱动.

随着新功能基因的分离,克隆以及各种农作物高效表达技术平台的逐步建立,植物反应器的研究越来越深入.本实验利用拟南芥(Arabidopsis thaliana)油体系统表达植物油体蛋白-角质细胞生长因子-2(Keratinocyte growth factor-2,KGF-2).首先人工合成植物密码子偏好性的KGF-2基因,并通过PCR技术克隆了拟南芥油体蛋白Oleosin基因,构建由种子特异性启动子驱动的,含有油体蛋白和KGF-2融合基因的植物油体特异表达载体;通过农杆菌介导法转化野生型拟南芥,采用Basta筛选之后,获得26株转基因拟南芥.

1、整体定位；组合型智能化家用空调器是一种基于全新的控制策略的空调。 2、技术特点 (1)全新的观念，全新的目标 新的追求——人感舒适度，既封闭环境下温度，湿度，空气洁净度，空气流速的综合与协同，一种以最佳人感舒适度为控制目标的家用空调装置将取代仅以最佳温度为控制目标的家用空调器。 (2)新颖的方法，先进的技术 人感舒适度中所包含的各种因素间具有相互制约、不确定性与非线性的关系。我们首次提出了在综合语言场中并行、协调处理诸因素的因果关系定性推理模型；采用了瞬时静态控制与过程动态控制有机结合的控制策略；同时，采用通用并行算法与知识库共享等技术，提高智能化程度。 (3)实用化功能，组合型装置 对比中见本质。与目前国际上较先进的模糊空调器相比，在结构与功能上有以下特征：   (4)在现有空调器的基础上，增加烟尘传感器并与加湿器，通风机等“内在联结”。在窗式的情况下，构成组合型，一体化的空调装置；在分体式的情况下，有一附加设备与主机相联即可。无论何者，均基本上保持现有空调器的机电结构，并统一在装入空调器内的智能控制器的控制之下,并行采样、并行发出控制命令。 (5)增加一室外传感器。为防止室内外温差过大对人体的损害，而对“温度舒适区间”作一动态调整。 (6)由于对人感舒适度所含诸因素进行并行、综合、动态之处理，故可有效地防止“空调综和症”。 (7)一旦根据国际（或地区）标准设定舒适区间后，即可全自动运行并进行制冷制热的全自动的转换，大大提高了自动化程度（不用摇控器等）。 (8)具有自适应、自组织、自寻优功能；有较好的性能价格比；具有对柜式空调与中央空调“终端”处理的普适性。 现在，组合型智能化家用空调控制器已通过国家家用电器检测中心的正式检测（检测报告编号WK—94—020），全部性能指标均达到了设计要求，同时已获得了国家发明专利（专利号ZL 94 1 05764.X）。 与普通空调器应用范围相同，可广泛的应用于家用空调及宾馆饭店和单位等场所，可应用于柜式、分体、窗式等型空调中。