ST-600自动脂肪测定仪         ST-600自动脂肪测定仪（索氏提取仪）是根据索氏抽提原理，集热浸泡、抽提、淋洗、溶剂回收、烘干于一体，对脂肪等有机物进行萃取分离的仪器。仪器采用了自动控温、全封闭井式电加热形式，使仪器加温更为均匀，安全可靠，并具有良好的密封设施，从而达到快速准确的目的；最大限度降低溶剂用量，自动回收溶剂，节省分析成本。ST-600脂肪测定仪具有设计合理、操作简单、精确度高、性能稳定、重现性好、省力、省时等优点。       产品特点： l采用进口芯片集成电路控制系统，保证仪器的高品质高标准 l2.5寸彩色液晶显示；同时显示设定温度与实际温度；保温时间倒计时显示，到时报警 l自动6阶段升温：可设置连续6个阶段的温度和保温时间，仪器将自动按顺序完成，操作简单方便 l采用全封闭井式电加热，样品受热均匀，温度在室温～200℃任意调节 l采用先进的传感器，确保设定的温度保持不变，使用溶剂不会达到燃点，提高系统的可靠性和灵敏度 l无旋塞冷凝管设计：避免了经常转动旋塞而引起的渗漏和玻璃管损坏；有效提高了密封性和使用寿命， 溶剂自动回收并储存 l限温保护：可设置温度上限，当实际温度超过上限时，仪器自动报警并停止加热 l烘干功能：可将样品直接在仪器上完成烘干过程 l机身关键部位采用电解镜面不锈钢，防腐耐用且美观     技术参数： 样品量 0.5g~15g（具体取决于样品类型）； 控温范围 室温～200℃（任意调节）； 检测范围 0.1-100% 溶剂回收方式 自动回收并储存； 溶剂回收率 ≥80%； 重现性 相对标准偏差±1% （5-100%脂肪） 加热方式 井式电加热； 密封方式 聚四氟乙烯密封； 显示方式 2.5寸液晶彩屏；保温时间显示倒计时； 每批处理量 6个样品 程序控温 可设置6阶段，程序自动运行 控温精度 ±0.2℃； 功率 500W； 电源 220（V）±10%，50~60HZ； 外形尺寸 560×370×685(mm)； 重量 32kg；   售后服务承诺：在一定期限内，产品支持“三包”政策。产品质保两年；终身免费维修；终身提供配件；售后来电1小时内解决故障问题，部分支持上门安装调试维修产品24小时内解决。支持电话、网络、视频指导。  

1秒内就能准确计数EVE™ PLUS可与所有细胞核计数仪相媲美，具有高度准确性和精密度。通过标准的台盼蓝染色法来实现1秒内准确地测量细胞数量和存活率，可以将成团细胞识别为独立的单细胞，以便进行准确的分析。 1秒内完成细胞计数 使用简单 自动保存多达500个的数据(邮件或USB都可行） 基于单个和成团细胞计数模式有很高的准确性 自动&手动聚焦 和人工计数结果高度相关EVE™ PLUS测量范围优于hemocytometer。计数结果全面EVE™ PLUS测量总细胞，活细胞和死细胞的数量和浓度。能提供细胞存活率和细胞大小阀门功能。自动聚焦&手动聚焦自动聚焦：5秒后，细胞总数、活细胞数、死细胞和存活率都会显示在屏幕上。细胞浓度和大小等更多细节也会显示。手动聚焦：当通过按ZOOM键获得满意的图像时，就可按COUNT进行计数。计数1秒后，细胞总数、活细胞数、死细胞和存活率都会显示在屏幕上。细胞浓度和大小等更多细节也会显示。成团细胞单独计数用EVE™ PLUS、ADAM™ MC2(细胞核计数仪)和其他制造商的自动细胞计数仪(A、B和C)分别对成团细胞进行计数。针对所有细胞系，EVE™ PLUS可与其他细胞核计数仪相媲美，具有高度准确性和精密度。其他自动细胞计数仪A、B和C在成团细胞中都显示了不准确的数字。EVE™ PLUS能够识别和计数成团细胞中的单个细胞，从而进行准确的分析。设备参数

本发明公开了一种基于自相关的大型轴流风机不平衡量的识别方法。方法:1)假设轴流风机振动由不平衡量引起,定义轴流风机振动信号工频信号的幅值与其他频率信号的幅值之比大于等于二,采样长度大于转速信号周期;2)对轴流风机振动信号进行低通滤波;3)进行二重自相关,从轴流风机振动信号众多频率成分中分离出工频成分;4)进行有效值计算,还原出轴流风机振动信号中工频成分幅值;5)用测幅法进行动平衡,确定轴流风机不平衡质量的大小和位置。本发明可以在不提取键相信号的前提下,从复杂振动信号中有效分离出不平衡振动幅值分量,最终通过测幅平衡法找出轴流风机的不平衡大小和位置,有较大的工程应用价值。

本发明提供了一种基于摄动随机有限元的随机动载荷识别方法，对含不确定性参数的结构开展同工况下多次模态试验，计算其不确定性刚度、质量和阻尼矩阵，对不确定性刚度、质量和阻尼矩阵进行展开，计算格林函数矩阵，建立基于摄动随机有限元的不确定性动力学模型，测量随机动载荷作用下含不确定性参数结构的随机位移响应样本，利用随机位移响应样本均值识别结构上所受随机动载荷的均值，计算仅考虑动载荷随机性引起的随机位移响应协方差的近似值，识别获取随机动载荷的统计特征。利用本发明方法，可以同时考虑动响应、结构系统和动载荷的不确定性，利用实测动响应样本识别获取结构动载荷的统计特征，可以为工程结构提供丰富的动载荷信息，更有利于工程结构的安全评估和优化设计。

本发明公开了一种相控阵三维声学摄像声纳动静目标识别方法,包括目标聚类步骤、目标特征提取步骤和目标特征匹配步骤。通过遍历声纳数据点,利用数据点之间的距离连通性对目标进行聚类,得到单帧图像中的各个独立目标;对聚类后的各个目标进行三维特征提取,包括目标总点数、目标质心、距离跨度和边界信息等;对相邻两帧中处于重叠区域的目标进行前后帧的特征匹配,通过合理设定各个特征参数的权重值,计算各个特征参数与权重值的累加和,实现动静目标的有效识别。该方法布局严谨、高实时高精度、准确率高、可扩展性强,有效地实现了三维声纳目标动静目标识别功能。

本发明公开了一种数控机床切削加工的刀具磨损状态识别方法，具体包括如下步骤：（1）数据采集（2）采集数据区间化，获得区间数据集<img file="DDA00001669935800011.GIF" wi="787" he="88" />（3）对采集信号进行小波包分解，获得各频段的能量百分比和相应各频段的上界小波包系数和下界小波包系数；（4）获取多观察序列（5）求取广义隐马尔科夫初始模型λ=（A,B,π）；（6）模型训练获得最优模型库λ＝(λ₁,...,λ_n)；（7）把待识别磨损状态的刀具磨损信号数据作为多观察输入代入上述最优模型库，识别刀具磨损状态。本发明通过广义区间概率来解决数据机床加工中研究刀具磨损状态时，信息处理中出现的不确定性问题，识别准确率显著提高。

本发明公开了一种无人机电磁信号管理和调制方式识别方法，属于电磁信号存储和识别技术领域。所述识别方法首先获取无人机电磁信号详细信息并存储，然后构建调制方式识别模型，输入电磁信号波形和调制方式数据迭代训练调制方式识别模型参数，实现对未知无人机电磁信号波形的调制方式识别。

小试阶段/n本发明能够独立判别单幅火焰图像的烧成状态，满足在线实时监测回转窑中火焰变化的条件，能在极短的时间内发现回转窑火焰烧成状态的变化，并及时作出相应调整，从而增加回转窑控制系统的安全性和可靠性，使生产的熟料质量更加稳定，能够极大的缩减工业生产成本，为实现对整个回转窑系统实时监控的闭环控制奠定基础，为真正实现以 “ 机器看火”代替 “ 人工看火”提供了基本保障。。因此，本发明具有精度高、计算复杂度低、处理过程短和能实现在线实时监测火焰状态变化的特点。

已有样品/n1）主要技术特点： 该成果的特点是针对高速铁路巡检车捕获的接触网服役状态的高清 图像,利用关键部位检测与配准方法,自动检测和定位接触网关键部位, 然后,利用深度特征学习方法,自动检测和识别接触网关键部位鸟巢危 害。与现有的接触网鸟巢人工巡视相比，具有检测和识别速度快、精度 高等优点。 2）主要技术指标： (1)接触网鸟巢检测精度率：漏检率为 0,虚警率<5% (2)接触网鸟巢检测的速度：>10fps 3）应用范围： 可用于高速铁路巡检车接触网鸟巢危害的检测与定位，提高处理的

基于直线电机的运动平台监控系统，可以支持直驱平台实现二维、三维或多维的超高速和超精密运动，精度和分辨率均在微米级。应用直驱运动平台可大大提高工业设备的速度和效率，推动现代装备及自动化设备制造业向高速、高精密方向发展。典型的应用领域：LED封装装备、办公机具、精密机械制造业、石油化工业、航空与国防工业、半导体加工及芯片制造业、工业机器人和机械手、激光及检测设备、医疗设备、电梯及仓储行业、食品与纺织机械行业等。