一种考虑力补偿的新型铁芯电抗器

    公开(公告)号:CN112735779A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202011596761.X

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 本发明适用于输变电装备先进制造领域,具体是一种考虑力补偿的新型铁芯电抗器,包括两层呈对称分布的铁芯柱组;所述铁芯柱组是由多个铁芯柱组成,其中铁芯柱是由多个铁芯饼组成,并在铁芯柱外部套设有绕组线圈,绕组线圈与铁芯柱之间形成了气隙绝缘腔;而气隙绝缘腔的宽度呈靠近铁芯柱组对称面的一端向另一端逐渐减小状,当控制两层绕组线圈的输入电流相位差可使两层结构受力正好相反,从而实现铁芯电抗器整体受力抵消;完成了双层主动减振降噪结构设计,实现减振降噪和设备使用寿命提升;提高了工程制造及应用的便利性;适用于实际工业的应用。

    一种新型n级电感储能型大电流源电路拓扑结构

    公开(公告)号:CN112448607A

    公开(公告)日:2021-03-05

    申请号:CN202011282676.6

    申请日:2020-11-14

    Abstract: 本发明属于电磁发射技术领域,提供了一种新型n级电感储能型大电流源电路拓扑结构,包括初级电源、n级电感串联充电并联放电基本回路拓扑结构和电磁轨道炮负载结构三个部分。本发明提出的新型电感储能型大电流源电路结构开关部分采用晶闸管作为开关器件,通过与其并联反向二极管,对其施加反向电压,从而可以实现晶闸管的可靠关断,有效地提高系统的可控性能。本电路拓扑结构中的控制部分添加优化反向二极管对充电回路进行充分的隔离,保证在充电过程中电感电流的线性上升和电容电压稳定。避免了电容和电感的纹波,提高电源的充电效率。此外,本电路提出的n级电路拓扑结构,结构较为简单,具有较好的拓展性能。

    一种可调脉宽的磁压缩电源

    公开(公告)号:CN112366974A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011282665.8

    申请日:2020-11-14

    Abstract: 本发明属于电源技术领域,提供了一种可调脉宽的磁压缩电源,由低压和高压两部分组成。低压部分主要有主储能电容、主开关;高压部分有可饱和变压器、磁开关、储能电容器和可调电感。高压与低压部分之间主要通过可饱和变压器将低压部分的能量耦合到高压部分,可饱和变压器的原边一端与低压部分的主储能电容器相连,另一端与主开关相连,副边的一端与高压部分的储能电容相连,另一端与可调电感相连。本发明的可调脉宽的磁压缩电源可以控制脉冲的宽度、脉冲的重复频率。

    一种基于门极驱动器的开关振铃抑制电路及其控制方法

    公开(公告)号:CN111431395A

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN202010172966.9

    申请日:2020-03-13

    Inventor: 王志强 李琛 吉兵

    Abstract: 一种基于门极驱动器的开关振铃抑制电路及其控制方法,属于电力电子器件与控制领域。包括驱动电路、ADC采样电路、主控单元,其中驱动电路包含可编程数字电压源、扩流电路,主控单元包含数据检测器、驱动波形发生器、功率开关控制器。主控单元中驱动波形发生器输出信号传输至可编程数字电压源,功率开关控制器输出信号传输至扩流电路,数据检测器接收并处理采样电路发送的数据。采样电路测量流经被测功率开关管的电流,与其集电极/漏极相连。本发明通过调节驱动波形的方式抑制功率开关管的振铃现象,对于不同型号的功率开关管或者不同的负载条件,只需通过程序调节振铃抑制的电压值;本发明抑制振铃现象而不改变变换器的结构,提高变换器的可靠性。

    一种基于语义场景分类的图像自动标注方法

    公开(公告)号:CN107220663B

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201710346426.6

    申请日:2017-05-17

    Abstract: 本发明属于计算机应用及计算视觉领域,涉及一种基于语义场景分类的图像自动标注算法。本方法利用基于非负矩阵分解的方法检测标签的语义场景信息,以概率方式映射训练集样本到对应的场景,并利用样本的场景信息训练基于极限学习机和差分进化算法的场景分类器。最后利用场景分类器,将待标注样本快速映射到与其场景相关的样本子集中,在这个样本子集中利用KNN‑based算法完成标注。该发明不仅缩小了搜索最邻近样本的范围,提升了算法效率,而且使得KNN算法在语义相关的样本集合中进行标注,从而减少噪音的干扰,提高了标注效果。本方法中的场景个数远少于标签个数,因此解决了基于模型学习的方法不适合标签数量庞大的数据集的问题。

    一种基于电磁波追踪眼球凝视角度量测方法

    公开(公告)号:CN110554777A

    公开(公告)日:2019-12-10

    申请号:CN201910903872.1

    申请日:2019-09-24

    Abstract: 本发明属于电磁追踪技术领域,涉及一种基于电磁波追踪眼球凝视角度量测方法。第一步:将感测器分别固定在分别位于左右眼两侧;所述的感测器为两片平面式电路板,每一片平面式电路板上有两组OCSRR传感器,且两组方形接收片平行。第二步:通过传感器采集瞳孔和眼睑引起的电场分布的扰动;第三步:将第二步得到的信号进行差分处理;第四步:构建初始位置信息库;第五步:通过跟初始位置信息库进行比对,确认接收的信号位置。本发明是采用电磁波原理,后续信号处理与硬件可采用成熟且价格低廉的射頻芯片与相关电路设计。且感测器为一个简单的平片印刷电路板,非玻璃光学镜头模组,具有价格优势。

    一种液相高压脉冲放电直接冲击压力测量装置及方法

    公开(公告)号:CN109341940A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811316250.0

    申请日:2018-11-07

    Abstract: 一种液相高压脉冲放电直接冲击压力测量装置及方法,属于冲击压力测量技术领域。测量装置包括圆柱形不锈钢支撑座和支撑圆柱,支撑座上部为高压放电极,支撑座上表面可放置用于脉冲放电破碎的材料,支撑圆柱固定于支撑座下部,支撑圆柱下方放置压力胶片,且压力胶片位于圆形不锈钢底板上,底板表面连接不锈钢限位圆环,限位圆环对称两侧开有缺口,不锈钢支撑座通过导线接地。测量方法是通过压力胶片受压后产生的应力反应表征直接冲击压力。本发明属于无源测量方法,能够避免有源压力测量器件在高压脉冲放电过程中易被强脉冲电磁场损坏的情况,同时压力胶片可直接在放电位置下方近场处进行测量,能够避免有源压力测量器件需要较远测量距离的限制。

    一种油循环冷却双线圈转盘式强电磁磁选机及磁选方法

    公开(公告)号:CN106824515B

    公开(公告)日:2018-09-04

    申请号:CN201710156748.4

    申请日:2017-03-16

    Abstract: 本发明提供一种油循环冷却双线圈转盘式强电磁磁选机及磁选方法,所述油循环冷却双线圈转盘式强电磁磁选机包括机架、转盘单元、冷却单元和两个电磁除铁单元;电磁除铁单元包括:给料口、永磁磁极、铁芯、环绕在铁芯上的励磁线圈、刮板和分离槽,永磁磁极固定在机架上,给料口设置在永磁磁极的S极和N极之间,环绕有励磁线圈的铁芯固定在永磁磁极下方的机架上,所述铁芯中部设置有纵向的气隙;励磁线圈通电后能在铁芯和气隙中形成闭合磁路。本发明油循环冷却双线圈转盘式强电磁磁选机制造工艺简单,运行可靠,采用该磁选机分离弱磁性金属矿物,既可满足分选精度,又能降低能耗,满足了工业生产的需要。

    一种控制镁海水电池放电的装置及方法

    公开(公告)号:CN105244851B

    公开(公告)日:2018-04-10

    申请号:CN201510756723.9

    申请日:2015-11-09

    Abstract: 本发明提供一种控制镁海水电池放电的方法,属于新能源技术领域,用于解决镁海水电池在放电初期输出功率过小,无法满足负载要求的问题。镁海水电池加入电解质后,主控单元控制负载开关S2导通、辅助开关S1关断,电池通过超级电容器C1放电,电池输出能力逐渐增大,当电池输出能力达到额定输出功率时,控制单元控制负载开关S1导通、辅助开关S2关断,电池对负载正常供电。本发明的可实现镁海水电池工作状态的自动调整,控制镁海水电池的放电过程,保障镁海水电池可靠工作,不仅适用于镁海水电池,同样适用于具有同类问题的其它电池。

    一种基于语义场景分类的图像自动标注方法

    公开(公告)号:CN107220663A

    公开(公告)日:2017-09-29

    申请号:CN201710346426.6

    申请日:2017-05-17

    Abstract: 本发明属于计算机应用及计算视觉领域,涉及一种基于语义场景分类的图像自动标注算法。本方法利用基于非负矩阵分解的方法检测标签的语义场景信息,以概率方式映射训练集样本到对应的场景,并利用样本的场景信息训练基于极限学习机和差分进化算法的场景分类器。最后利用场景分类器,将待标注样本快速映射到与其场景相关的样本子集中,在这个样本子集中利用KNN‑based算法完成标注。该发明不仅缩小了搜索最邻近样本的范围,提升了算法效率,而且使得KNN算法在语义相关的样本集合中进行标注,从而减少噪音的干扰,提高了标注效果。本方法中的场景个数远少于标签个数,因此解决了基于模型学习的方法不适合标签数量庞大的数据集的问题。

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