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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  • [发明专利]一种双管正激开关电源电路-CN201610817811.X有效
  • 余运俊;衷国瑛;尹君怡 - 南昌大学
  • 2016-09-13 - 2023-07-28 - H02M3/335
  • 一种双管正激开关电源电路,包括变压器原边的双管正激网络和副边倍流整流电路以及反馈回路。在原边正激变换电路中,通过添加辅助绕组给控制芯片供电来降低损耗。在副边使用倍流整流电路,使得电感电流降低一半,使得该电路适合大电流的情形,避免了副边两个二极管电路造成的脉冲尖峰。在反馈回路中,通过使用软启动电路,降低电源启动瞬间反馈误差,使得占空比缓慢上升,提高了电路的稳定性。采用本发明的双管正激电路适合大电流的情形,效率高,稳定性好。
  • 一种双管开关电源电路
  • [实用新型]一种小型用药物混合装置-CN202220966766.5有效
  • 肖国蓓;钱霞;程菲儿;余运俊;王军花 - 南昌市第一医院
  • 2022-04-25 - 2022-08-02 - B01F27/90
  • 一种小型用药物混合装置,本实用新型涉及医疗技术领域,盒体为上端开口的中空结构,盒体的上方外置螺纹;转轴与盒体的底板旋转连接,且转轴的下端穿过盒体底板设置,且穿过盒体的转轴部分为中空结构,且内置螺纹;叶片为数个,且均匀固定设置在转轴上位于盒体内部位置的四周周壁上;摇把固定端外置螺纹,且与转轴下端内部螺纹连接;盒盖结构内置螺纹,且与盒体上方螺纹连接,一号刮板内侧与转轴下侧固定连接,一号刮板与盒体内部底面抵触设置;二号刮板下端与一号刮板的上端固定连接,且二号刮板与盒体内侧壁抵触设置;各个零件可以随意拆除清洗维修;体积小,方便携带;操作简洁,满足各个环境下的使用需求;同时,造价较低,满足大众需要。
  • 一种小型用药混合装置
  • [发明专利]一种基于虚拟同步机的并网光伏逆变器自抗扰控制方法-CN201811047873.2有效
  • 余运俊;胡湘玉 - 南昌大学
  • 2018-09-07 - 2021-01-05 - H02J3/38
  • 本发明提供了一种基于虚拟同步机的并网光伏逆变器自抗扰控制方法,包括以下步骤:步骤1,搭建并网光伏逆变器仿真模型;步骤2,搭建虚拟同步机控制及PI双闭环控制仿真模型,搭建自抗扰控制仿真模型;步骤3,对整个控制器的参数进行调整;步骤4,将搭好的基于虚拟同步机的并网光伏逆变器功率自抗扰控制仿真模型在功率突变情况和三相电压不平衡两种情况下运行;步骤5,将基于虚拟同步机的并网光伏逆变器功率自抗扰控制策略的仿真结果与虚拟同步机控制策略的仿真结果作对比,本发明在三相电压不平衡下输出功率波动小,在参考功率突变时输出功率能快速跟踪参考功率,在外加扰动的情况下,能够快速抑制扰动,降低输出功率的波动。
  • 一种基于虚拟同步并网逆变器控制方法
  • [发明专利]基于长短期记忆神经网络的短期光伏发电量预测方法-CN201910947897.1在审
  • 余运俊;曹骏飞 - 南昌大学
  • 2019-10-08 - 2020-06-02 - G06Q10/04
  • 一种基于长短期记忆神经网络的短期光伏发电量预测方法,利用长短期记忆神经网络(LSTMNN)预测太阳辐射量间接计算出光伏发电量,包括以下步骤:获取相关地区光伏系统所接收的太阳辐射量数据及相应的历史气象数据信息;将获取的数据归一化处理,分为测试样本和训练样本两部分,建立LSTMNN进行训练;以预测日之前30天的光伏数据作为输入数据,预测当日的太阳辐射量;将预测结果反归一化处理即可得到当日的太阳辐射量数据。本发明建立的预测模型能够保存较长时间太阳辐射量序列所包含的季节性、波动性和趋势性的信息,克服传统递归神经网络训练过程中梯度消失(爆炸)的问题,进一步提高了预测精度。
  • 基于短期记忆神经网络发电量预测方法
  • [发明专利]基于信号稀疏表示的NPC三电平逆变器故障诊断方法-CN201911064795.1在审
  • 余运俊;裴石磊 - 南昌大学
  • 2019-11-04 - 2020-04-03 - G01R31/00
  • 基于信号稀疏表示的NPC三电平逆变器故障诊断方法,(1)对NPC三电平逆变器的拓扑结构和开路故障类型进行分析,同时在MATLAB/SIMULINK环境搭建NPC三电平逆变器故障仿真模型,模拟开路故障类形,采样三相相电压信号Y作为分析的特征信号;(2)对三相相电压信号Y进行分析,通过信号稀疏表示的方法,得到过完备字典D和稀疏系数X,将稀疏系数X作为信号的特征信息;(3)建立多分类支持向量机模型,用训练样本对支持向量机进行训练,将已训练的支持向量机保存;用测试样本测试训练好的支持向量机模型,分析故障诊断结果。其将信号稀疏表示和支持向量机结合取得了良好的诊断效果,具有诊断正确率高等优点。
  • 基于信号稀疏表示npc电平逆变器故障诊断方法

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