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动态安全导航系统
南京邮电大学 2021-04-14
ELINT 舆情监测系统
成果简介:ELINT舆情监测系统是北京理工张华平博士专门针对网络舆情监 测的工作要求和特点而打造的,不仅采用了专业化的搜索引擎技术,还融入 了更加智能的数据挖掘技术,可以按照文章、人物、地点、机构、话题以及事件等六维空间对网络信息进行整合挖掘;同时建立一个以日为周期的网络 舆情监测平台,同时配上以周或者以月为基础的舆情分析报告,从而提供了 一个便捷、科学、可操作性的舆情工作平台。 项目来源:自行开发
北京理工大学 2021-04-14
桥梁健康监测系统
本成果是由西南交通大学自主开发的一套成熟的大型桥梁健康监测系统,已经成功地运用在国内各跨江、跨海大桥,为桥梁在特殊气候、交通条件下或桥梁运营状况异常严重时发出预警信号,为桥梁的维护维修和管理决策提供依据与指导。该成果成熟、可以直接应用。
西南交通大学 2016-06-27
水位井盖监测系统
系统包含固定水位监控设备、连续水位监控设备、及井盖状态报警设备,以及与这些设备相关的基于地理信息系统的管理软件(系统管理软件可以运行于PC机、Android手机和iPhone手机上) ,实现对水位和井盖开启等时间的报警,便于市政及时掌握给排水系统的动态,进行开闸放水、管道疏通、井盖维护等工作。 1) 固定水位监控硬件设备 2) 井盖状态报警硬件设备 3) 连续水位监控硬件设备
西安电子科技大学 2021-04-14
调频广播监测系统
项目简介: 广播段无线电监测系统根据“黑广播"往往是录播并且以对话、交谈为主的特征, 通过统计静音在播放过程中所占比例分布的偏度, 实时、自动监测调频广播, 迅速、批
西华大学 2021-04-14
远程温度监测系统
一种分布式温度监测系统,它融合了光纤和激光技术,利用光纤作为传感探测器进行温度监测,通过适宜安装,它可以连续监测长达30Km区域内的温度变化情况。利用附加的预测功能可以对突发情况进行预测。适用于铁路、公路、电缆隧道火情监测;高压电缆输配电线路及厂矿企业内动力电缆温度监测;液化天然气、液化石油气(LPG/LNG)输送管线或储罐泄露监测;储罐的密封状况监测;大型建筑(如水坝等)的温控和渗漏监测;监测井下水流和温度变化以随时掌握相关信息。
北京航空航天大学 2021-04-13
齿轮动态性能优化设计系统
广泛应用于汽车等行业中的高速重载螺旋锥齿轮,由于其设计、制造与检测技术特别复杂,国内外对其动态性能的研究还不够充分。由于螺旋锥齿轮齿形复杂,经热处理与研磨后,齿面误差很大(达几十微米),是影响振动噪音的一个重要因素。本研究项目重点考虑到齿面形状与制造误差、以及齿面弹性变形等的影响,把齿面加载接触分析与周向振动模型结合起来,研究由轮齿的时变啮合刚度、轴系类刚度、齿面制造误差、安装误差而引起的齿轮内部激振机制,进而归纳为能预报齿轮振动大小的振动激振力的指标值。在设计阶段,可以应用本研究成果,为设计出低振动噪音的最佳齿面(最佳机床设定参数)提供理论基础。在制造过程中,能够对其振动激振力进行及时智能预报,并利用齿面测量仪对齿面精度进行控制,可以制造出低振动噪音的螺旋锥齿轮。 该成果功能: 可以进行理论齿面与有误差齿面的TCA与LTCA、齿面闪温分布、齿面接触线载荷分布、齿面接触应力分布、任一接触瞬时的齿根弯曲应力分布、振动激振力大小指标值。 适合于成形法、螺旋成形法与展成法加工的锥齿轮,也适合于渐开线齿轮。   该成果已经应用于日本与国内多家螺旋锥齿轮公司、渐开线齿轮公司与齿面测量仪公司。
上海理工大学 2021-04-11
动态信号测试系统|JM5930动态信号测试系统-扬州晶明专业生产
产品详细介绍1.概述扬州晶明科技有限公司(http://www.yzjmtest.com/comp/3-JM5930.htm)生产的JM5930动态信号测试分析系统采用USB2.0接口,集信号调理、数据采集、信号分析与输出于一体的高性能、多功能系统。配接相应的传感器,可测量力、压力、加速度、速度、位移、应变、温度等各种工程量,构成振动冲击信号测试分析系统、动态应变测试分析系统,可直接替代进口设备,广泛应用于航空、航天、军工、高校、研究所、计量院、工矿企业等单位,作为检测计量系统。    扬州晶明科技有限公司扬州晶明测试技术有限公司地址: 江苏扬州市维扬路25号公司主页 http://www.yzjmtest.com公司邮箱 sale@yzjmtest.com电话     0514-87850416,87867922,82960507传真     0514-82960507联系人   唐先生手机     15952768463QQ       1225605447MSN      Dynamictestor@hotmail.com 个人邮箱 tcb@yzjmtest.com 或 yztcb@sohu.com  2.系统特点2.1 高精度2.2 系统采用模块化设计,具有较高的可靠性及可维护性2.3 采用多种创新性设计,具有较高的性能2.4 系统具有较强的兼容性和工程适应性2.5 全电子化、程控化设计2.6 系统具有较强的可扩充性3.系统组成3.1 采集器主机3.2 调理单元3.3 系统软件4.主要性能指标4.1 通道数:16/84.2 AD位数:24 bits4.3 采样方式:并行同步采样4.4 采样速率:最高96KHz/CH,多档可设置4.5 精度:优于0.3%4.6 数据接口:USB2.04.7 采样触发方式:手动触发、定时触发、内触发(信号触发)、外触发4.8 采样长度:取决于设置或硬盘容量4.9 自动识别所配调理单元,并完成相关调理控制功能4.10 采用过采样技术,大大降低了对前置滤波器的要求,提升了系统的可靠性及精度4.11 在45%采样率以下平坦度优于0.02dB,55%以上衰减率大于120dB4.12 配套功能完善的采集控制软件 5、 JM3822应变调理模块性能参数本公司的应变模块可以配接绝大多数的信号输入,如上图所示5.1 通道数:25.2 信号输入类型:DC_STRAIN、AC_STRAIN、IEPE、DCV、ACV可选5.3 增益:应变(DC_STRAIN、AC_STRAIN)(V/V): 100、300、1000、3000、10000、30000可设置IEPE、DCV、ACV增益(V/V):1、3、10、30、100、300可设置5.4 应变测量范围: 0~±50000με5.5 应变适用桥路电阻: 50~10000Ω5.6 应变供桥电压:2V、3V、5V、10V可设置精度:0.2%电流:30mA max电平:输出对地对称5.7 自动平衡范围:应变:约8000μεIEPE、DCV、ACV:约±1Vp5.8 自动平衡时间:<1秒5.9 应变测量共模抑制比:≥80dB(DC~50HZ)5.10 精度应变:±0.5%±2μεIEPE、DCV、ACV:<±0.3%±2mV5.11 线性度:0.05%FS5.12 应变测量噪声:<1μεRMS RTI(输入短路、最大增益时)5.13 应变测量稳定度:温漂:零点:±2μVVTI/ /℃ 灵敏度:±0.02%FS/℃ 时漂:零点:±0.1%FS/ 2h(输入短路)灵敏度:±0.1%FS/ 2h 5.14 最大带宽(保证最大带宽点衰减率不大于-4dB):DC_STRAIN、DCV:DC~100kHzAC_STRAIN、IEPE、ACV:0.3Hz~100kHz5.15 滤波器截止频率(-3±1dB,100kHz点-1dB ~ -4dB): 30、100、300、1k、3k、10k、30k、100k Hz衰减率:约-12dB/oct5.16 输出:±5Vp/5mA5.17 过载指示:±4.7V±0.2V6、 JM5862电荷调理模块性能参数6.1 通道数:26.2 信号输入类型:Q、IEPE、DCV、ACV可选6.3 增益电荷(mV/pC):0.1、0.3、1、3、10、30、100、300、1000、3000可设置IEPE、DCV、ACV增益(V/V):1、3、10、30、100、300可设置6.4 IEPE工作电压:24V工作电流:约4mA6.5 积分、一次积分、二次积分可设置 6.6 精度:不积分:0.5%积分:3%6.7 最大带宽(保证最大带宽点衰减率不大于-4dB):DCV:DC~100kHzQ、IEPE、ACV:0.3Hz~100kHz6.8 滤波器截止频率(-3±1dB,100kHz点-1dB ~ -4dB): 30、100、300、1k、3k、10k、30k、100k Hz衰减率:约-12dB/oct6.9 电荷输入噪声(输入端旋接金属保护帽):<3μV(最大增益折合至输入)6.10 输出电压:±5Vp/5mA6.11 过载指示:±4.7V±0.2V7、 JM5902转速模块性能参数7.1 配接电涡流传感器7.2 通道数:27.4 频率范围:DC~5KHz(±0.5dB)7.5 初始位置调零7.6 精度误差:<1%7.7 输出:±5Vp8、数据采集分析软件8.1、信号调理、数据采集与信号分析功能一体化,方便使用。8.2、结构化的项目管理功能,直观明了。8.3、数据预处理:数据编辑和截取、选抽、去零点、数据平滑、趋势消除、微分积分、数字滤波等。8.4、时域分析:单踪时域分析(包括时域的特征统计)、利萨如图分析、自相关分析和互相关分析。8.5、频域分析:付里叶分析、功率谱分析、功率谱密度分析、频响函数分析、互谱分析、相干分析、脉冲响应函8数、冲击响应谱、倒频谱分析、最大熵分析等。8.6、提供了与office软件的接口功能:将数据文件转换成文本文件(.txt文件),Excel表格文件(.xls文件),及与功能强大的分析处理软件Matlab的数据格式转换功能。8.7、叶片疲劳分析软件。9、模态分析软件9.1、模态试验测量的数据可以直接用来进行模态分析,也可以将其它类型的数据(转为标准的UFF格式)导入项目进行模态分析。9.2、包括试验模态分析(EMA)和运行状态模态分析(OMA)。9.3、模态测试与分析软件特点:(1)方便的建模功能:有常见的线、面、圆、长方体、圆柱、球形模型等自动创建功能,并可由它们组合成需要的模型,并支持模型的编辑与修改。(2)多批次测量的数据可以对单批或其中几批数据进行分析以确认试验的有效性。(3)支持各种频谱分析功能,如频响的幅频、相频,实频、虚频,奈奎斯特图、脉冲响应函数,信号的自谱、互谱分析等功能。(4)模态识别:不仅能用于输入输出可测情况的传统试验模态分析(EMA),而且还具有环境激励、仅有响应测量的运行模态分析(OMA)功能。(5)时域ODS和频域ODS:时域ODS用于观察机械结构在各时间点上的振动状态;频域ODS用于观测机械结构在各频率点上的运行状态振型,还可用于区分同一频率点在不同模态空间上的强迫振动振型。(6)模态参数列表和振型动画显示。(7)可方便地生成报告:识别所得模态参数输出方便,各种曲线存储为BMP或JPG文件,振型动画也可直接输出成AVI文件,方便生成多媒体试验报告。扬州晶明科技有限公司扬州晶明测试技术有限公司地址: 江苏扬州市维扬路25号公司主页 http://www.yzjmtest.com公司邮箱 sale@yzjmtest.com电话     0514-878504160514-8785041687867922,82960507传真     0514-82960507 0514-82960507联系人   唐先生手机     15952768463QQ       1225605447MSN      Dynamictestor@hotmail.com个人邮箱 tcb@yzjmtest.com 或 yztcb@sohu.com 
扬州晶明科技有限公司 2021-08-23
基于差分拉曼便携动态无创血糖监测仪
本成果首次创新性采用指甲上采集血糖拉曼信号,并利用双波长激发差分算法消除背景噪声,极大提升信号信噪比,实现个体病例一天血糖变化趋势监测。其中核心技术包括拉曼光谱差分算法和多重迭代反卷积算法进行血糖浓度预测,解决了利用光学方法实现无创监测血糖在低血糖浓度(4mmol/L)监测不准确的行业难题; 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 1、研发背景: 无创血糖动态检测技术一直是医学工程领域研究热点之一,也是具有挑战性的世界性难题,我国现有近1.4亿的糖尿病患者。而糖尿病作为一种慢性疾病,目前还没有效的治疗方式,血糖监测是其唯一的预防及治疗方式。 解决主要问题: 解决了常规拉曼无创血糖监测背景噪声影响大,监测准确度低等问题,首次创新性采用指甲上采集血糖拉曼信号,并利用双波长激发差分算法消除背景噪声,极大提升信号信噪比,实现个体病例一天血糖变化趋势监测。其中核心技术包括拉曼光谱差分算法和多重迭代反卷积算法进行血糖浓度预测,解决了利用光学方法实现无创监测血糖在低血糖浓度(4mmol/L)监测不准确的行业难题; 创新性: 1)方法创新:实验证明在指甲上可以有效测得拉曼信号,预测正确度达到85%(GB/T 27417-2017)以上,达到国际医疗标准; 2)算法创新:在差分算法中加入特殊约束算符对信号进行约束优化,有效的抑制了噪声信号并使较弱的拉曼峰信号增强近百倍。 3)外观设计创新:自主设计一款便携式、小型化(长×宽×高=15×4×10cm),符合人体工学的无创血糖仪,用户单手即可快速完成血糖监测; 技术先进性: 首次实现了 利用差分拉曼光谱技术在指甲处实现全天动态血糖监测。对比分析国内外所检文献,属于我们首次提出。 推广应用价值: 有望解决利用传统拉曼光谱技术诸多问题,将极大促进拉曼光谱技术在动态血糖监测领域的应用,加快相应无创血糖仪的推出和市场推广。 市场前景: 我国糖尿病患者近1.4亿,未来三年无创血糖仪的市场将达到180亿元,我们按1%市场占有率来看,销售规模将超亿元。 前期应用情况: 项目的技术开发完成,工程化样机开发完成,处于大样本病例数据采集测试中。
北京理工大学 2022-08-17
遥感摄影测量边坡安全检测与应急决策系统
遥感摄影测量边坡安全检测与应急决策系统针对采场边坡安全问题,综合考虑存在的边坡管理需求,将基于遥感测量的边坡监测技术、边坡稳定性评价技术、人工智能专家系统等技术整合起来并运用到边坡测量预警以及对应决策的选择上来,实现边坡安全态势、动态变化、预测以及破坏应急与应对策略、准确测控和全维度防范,为矿山安全问题的解决提供有效的技术支撑,对边坡稳定性做出满足工程精度要求的全范围实时监测。系统依据相关规定,结合我国矿区边坡稳定性的现状,并通过汇聚已有各类地质、采矿设计以及边坡稳定性研究资料,系统主动性和动态地处理已有数据、信息和知识,以此对采场边坡稳定性进行预知性监控和评估。借助GPS数据分析和边坡稳性预测预警、基于神经网络的稳定性分析技术等技术,建立矿业边坡安全检测知识库和边坡稳定性预测系统,对矿区边坡的安全状况进行实时监测和预警处理,达到防灾减灾的效果。同时提高矿山采场边坡稳定性管理水平和质量,为矿山采场安全生产提供有力之支撑。采场边坡稳定是影响矿山采矿安全生产的几个关键环节。现有技术没能很好地协调边坡稳定性评价、预测、监测及其与边坡灾害及采矿生产之间的关系,没能充分整合多种数据、信息、知识等为边坡生产安全提供动态实时评价。
北京科技大学 2021-04-11
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