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公开(公告)号：CN107404129B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201710816599.X
申请日：2017-09-12
Applicant: 南通大学
CPC classification number: Y02E10/763 , Y02E10/766 , Y02E40/10 , Y02E70/30
Abstract: 本发明公开了一种风‑储混合电站运行策略及短期计划出力优化方法，风‑储混合电站运行策略分为两步：首先，根据分时上网电价预先制定电池储能系统在调度周期内的充、放电序列，一方面将部分风能从低电价时段平移至高电价时段实现套利，另一方面，通过事先规划的充、放电序列避免电池储能系统在充、放电状态之间频繁切换，延长储能使用寿命；接着，以实时风功率为依据，调节电池储能系统的充、放电功率大小，实现风‑储混合电站对计划出力的有效跟踪，尽可能满足并网要求，并进一步提升并网效益。风‑储混合电站短期计划出力设为短期风功率预测值与电池储能系统计划充、放电功率之和。本发明易实施，效果优异。
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公开(公告)号：CN107964585A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711248594.8
申请日：2016-08-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人轨迹控制系统，由四个反光片、两个反射式红外或激光传感器、两个测距传感器、一个同步电机、移动式焊接设备、焊后冲击机器人、标杆、两个微型同步电机组成。本发明提供了一种实时记录移动式焊接设备以及焊后冲击机器人移动轨迹的方式，并将其应用于焊后冲击机器人轨迹跟踪测控系统中，使焊后冲击机器人能够准确跟踪焊接喷嘴轨迹，沿着已焊焊缝实施冲击，提高焊后冲击的效率，增强焊接质量。
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公开(公告)号：CN105680771B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201610179307.1
申请日：2016-03-25
Applicant: 南通大学
CPC classification number: Y02E10/566 , Y02E70/30
Abstract: 本发明涉及一种风光互补发电系统，采用全新设计架构，将光伏发电环节嵌入风力发电环节当中，能够平抑系统输出功率波动和调节微电网内负荷，有效提高发电系统的工作效率；本发明还涉及风光互补发电系统的控制方法，包括平抑功率波动和调节网内负荷的联合控制方法，将功率预测技术和低通滤波器原理相结合，利用预测技术的前瞻性，提前预测未来24小时内的系统发电功率，由于风力和太阳辐射的不确定性和波动性，风光互补系统的实际发电功率存在大量的高频分量，并且由于预测值很接近实际值，将预测值经过低通滤波器，滤去高频量，经过处理后的预测值作为系统输出功率的参考值，可有效的平抑系统发电功率波动。
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公开(公告)号：CN106970616A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710202484.1
申请日：2017-03-30
Applicant: 南通大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/024 , G05D1/0242 , G05D1/0276 , G05D2201/02
Abstract: 本发明公开了一种智能跟踪系统，包括目标端、跟踪端、控制器、反光带、同步电机、无线通讯模块、红外发生器以及测距传感器。目标端和跟踪端上面分别装有红外发生器和测距传感器，通过红外发生器和测距传感器获取各自的准确实时坐标位置。控制器通过比较跟踪端与目标端的同一位置的坐标，判断其准确性以实现校正偏差，调整跟踪端的位置，向着减小与目标端位置偏差的方向运动。本发明结构简单，实用性强，自动化程度高，实时跟踪位置准确。
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公开(公告)号：CN106952354A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710048819.9
申请日：2017-01-23
Applicant: 南通大学
CPC classification number: G07C1/10 , G06Q50/205
Abstract: 本发明公开了一种针对高校课堂的智能辅助管理系统，由考勤装置、教室客户端和服务器三大部分组成；所述考勤装置包括单片机核心模块、射频模块、图像采集模块、GSM模块、无线通信模块、触摸显示模块、数据存储模块等七个模块。本发明运用先进的计算机、网络、单片机、图像采集与处理等技术解决高校课堂上存在的问题，不仅能够提高课堂效率，还能有效纠正学生懒散旷课的习惯。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106712648A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710133271.8
申请日：2017-03-08
Applicant: 南通大学 , 江苏力普电子科技有限公司
IPC: H02P27/14 , H02P29/028 , G01R31/00
CPC classification number: H02P27/14 , G01R31/00 , H02P2207/01
Abstract: 本发明公开了一种高压变频调速系统的在线故障快速检测和旁路保护方法，该高压变频调速系统包括移相变压器、变频器以及控制单元，变频器，包括27个相同的功率单元，每9个功率单元依次串联构成一相，三相星型相连后连接所述异步电机；所述功率单元包括依次连接的整流电路、逆变电路和旁路保护电路，所述整流电路是由多个二极管和电容构成的整流桥电路，所述逆变电路是由多个相同的IGBT单元构成的逆变器电路，所述旁路保护电路是由多个二极管、双向晶闸管和触发电路构成的电路，所述IGBT单元包括驱动电路、IGBT单元和快速检测电路。本发明采用模块化设计，互换性好、维修简单，噪音低，谐波含量小，不会引起电机的转矩脉动，且有故障在线快速检测和旁路保护功能。
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公开(公告)号：CN114681716B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210306430.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及智能输液监控技术领域，尤其涉及一种智能监控输液装置及其使用方法，包括依次连接的输液瓶、改进型墨菲式滴管、改进型流速调节器和针头及输液管，改进型墨菲式滴管内置有压电陶瓷环形振动片。本发明使用时，将相邻两滴液体间隔时间的倒数称为液滴频率，以液滴频率来表征液滴的滴速，并在液滴频率或液滴滴至液面的振幅较偏差过大时，判定此时受到了干扰，在受到连续干扰时通过控制超声波电机调节液滴滴速。同时，控制电路板中的控制器根据已经滴下的液体总数自动计算剩余输液时间，并在剩余时间较低时自动报警。本发明能够实现输液时剩余液体的自动估算以及液滴的滴速的自动调节，从而减少人力消耗，在一定程度上降低输液的安全隐患。
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公开(公告)号：CN111024820B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201911316865.8
申请日：2019-12-19
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开一种海上风电叶片健康监测系统及其数据处理方法，该系统基于物联网和虚拟仪器技术设计，包括应用层、网络层和感知层三部分，感知层部分主要完成传感检测与数据采集，通过数据传输单元(DTU)将采集到的信号传输到服务器，DTU内置GPRS模块，实现网络数据传输，远程监控计算机可通过英特网连接到服务器，并运用LabVIEW虚拟仪器软件实现远程监控界面设计。该系统综合运用物联网、虚拟仪器、声发射、数据压缩等技术实现对海上风电叶片状态的实时远程在线监控，为海上风电设备安全运行提供了重要的依据和指导。
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公开(公告)号：CN115302043A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211132711.5
申请日：2022-09-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于焊接设备技术领域，具体涉及一种自动焊条更换装置及其更换方法。本发明包括焊条储存装置，焊条给进装置，底座，电机一、电机三；焊条储存装置底部有一圆形开口槽，并与焊条给进装置连接；底座安装在自动焊条更换装置的下方；焊条储存装置用于焊条的存储，并可通过电机一驱动齿轮组将焊条储存舱中的焊条依次有序排出，送至焊条给进装置中；焊条给进装置通过电机三给进焊条，并使用焊条固定装置固定焊条，通过焊接电极进行焊接；底座便于自动焊条更换装置安装于执行机构上，随执行机构运动到焊接目标附近。本发明的焊条储存装置使用独立的焊条储存舱压住焊条，可保证焊条运动规则，同时方便取下，减少维修与更换成本。
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公开(公告)号：CN114676769A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210282073.9
申请日：2022-03-22
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于视觉Transformer的小样本昆虫图像识别方法，首先利用搜索引擎搜索各种昆虫的图像，对图像人工标注标签；然后构建以视觉Transformer为核心的预训练模型，并利用训练集对预训练模型中的参数进行优化训练；接下来移除预训练模型中的分类器，在训练集和测试集中随机抽取每类昆虫的少量图像样本，输入到视觉Transformer中提取图像特征，计算每类样本的平均值作为每类昆虫图像原型特征进行存储；最后在线采集昆虫图像，输入到Transformer中提取图像特征，计算其与每类昆虫图像表征之间的距离，其距离最近的昆虫类别就为此幅图像的类别输出。本发明使用少量训练样本对昆虫完成分类识别，能够克服目前昆虫识别中所使用的卷积神经网络训练时需要大量的图像样本的技术问题。
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