专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [实用新型]回收抽油机变频电机刹车能量的装置-CN202321355189.7有效
  • 彭勇;王波 - 东莞弘源技术有限公司
  • 2023-05-30 - 2023-10-13 - H02J7/24
  • 本实用新型涉及一种回收抽油机变频电机刹车能量的装置,包括有直流母线、超级电容、整流桥BD1、超级电容充放电切换模块以及超级电容充电限流控制模块;所述直流母线通过整流桥BD1连接超级电容,所述超级电容充放电切换模块和超级电容充电限流控制模块分别连接超级电容,整流桥BD1连接超级电容充放电切换模块;其实现利用超级电容来回收抽油机变频电机刹车能量并当抽油机变频电机需要电能驱动的时候,超级电容的电能可返回到直流母线,给抽油机变频电机供电,实现能量的回收和利用,
  • 回收抽油机变频电机刹车能量装置
  • [发明专利]一种D类音频放大器-CN201410440955.9在审
  • 曹何金生 - 矽力杰半导体技术(杭州)有限公司
  • 2014-09-01 - 2014-12-10 - H03F3/217
  • 通过伪随机信号产生电路产生一组伪随机信号,并根据所述伪随机信号来产生一频率伪随机变化的载波信号,使得通过该载波信号获得的PWM信号也为一频率伪随机变化的信号。同时,还根据所述伪随机信号产生一大小伪随机变化的驱动电流。频率伪随机变化的PWM信号和大小伪随机变化的驱动电流使得功率开关管的开关频率在一定范围内变化,以及开关管的开启时间和关断时间在第一范围内变化,从而打散了开关频率及其倍频处的频谱能量,降低了峰值能量,使得
  • 一种音频放大器
  • [发明专利]新型一体式点焊机系统及其点焊方法-CN202210231337.8在审
  • 李锋;张光权;王雷雷 - 江苏浙南装备技术有限公司
  • 2022-03-10 - 2022-08-19 - B23K11/11
  • 本发明公开了新型一体式点焊机系统及其点焊方法,应用在焊接领域,其技术方案要点是:包括动力电源、一体式焊机、气路加压系统和水路冷却系统;一体式焊机包括主体框架,其上设置有焊钳、双行程气缸、焊机变压器和焊机控制器;焊机变压器与动力电源动力电连接,与焊机控制器控制电连接,焊机变压器和焊钳分别与水路冷却系统连接,焊钳通过双行程气缸与气路加压系统气动连接,具有的技术效果是:一体式焊机大幅提高了点焊机系统的集成度,结构更紧凑,同时可以大幅降低零件之间的线缆使用,同时紧凑的设计还可以提高水路冷却系统对焊机变压器和焊钳部分的冷却效率,提高了焊机变压器的工作效率,同时也减少了水、气消耗量,可以节约能耗。
  • 新型体式点焊系统及其方法
  • [发明专利]一种压缩机变频板老化测试平台-CN202211334877.5在审
  • 蒋继华 - 苏州聚点智能科技股份有限公司
  • 2022-10-28 - 2023-03-07 - G01R31/28
  • 本发明公开了一种压缩机变频板老化测试平台,涉及变频驱动板测试技术领域,包括:测试夹具柜和负载柜,负载柜固定设置于测试夹具柜一侧,测试夹具柜内分别设有若干测试容腔,测试容腔内滑动设有载板,载板的顶端设有压板本发明通过将压缩机变频板放置于载板上,载板滑动于测试容腔内,压板配合第一伸缩气缸进行下压,使得探针和测试治具分别与压缩机变频板连通,进而驱动负载柜内压缩机运行,实现压缩机变频板的测试,不仅装载简便,测试效率高,可同时对多组压缩机变频板测试,而且测试稳定性高,提升企业生产效率,此外一体化设计节省车间用地面积。
  • 一种压缩机变频老化测试平台
  • [发明专利]一种面向纵向驾驶机动的路面附着系数学习方法及装置-CN202310888742.1在审
  • 陈亮;秦兆博 - 江苏宜瑞清联汽车电子研究院有限公司
  • 2023-07-19 - 2023-10-20 - B60W40/064
  • 本发明公开了一种面向纵向驾驶机动的路面附着系数学习方法及装置,其包括:步骤1,针对稳态驾驶机动工况和非稳态驾驶机动工况,分别设置CNN网络的输入;步骤2,将CNN网络的输入输入到并行时空卷积神经网络;步骤3,将并行时空卷积神经网络输出的特征向量输入到随机变分高斯过程中,构成基于随机变分深度核学习的路面附着系数学习策略,对边际似然下界进行优化;步骤4,利用训练数据集和对应的路面附着系数对基于随机变分深度核学习的路面附着系数学习策略进行训练,得到训练好的基于随机变分深度核学习的路面附着系数学习策略;步骤5,将测试数据集输入训练好的基于随机变分深度核学习的路面附着系数学习策略中,输出路面附着系数的估计值。
  • 一种面向纵向驾驶机动路面附着系数学习方法装置

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