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]一种履带钻机行走防倾倒装置-CN202320874796.8有效
  • 陈云民;缪小冬;姚锐;田山军;李广疆 - 中天合创能源有限责任公司
  • 2023-04-18 - 2023-10-10 - E21B7/02
  • 本实用新型公开了一种履带钻机行走防倾倒的装置,包括连接板、承重臂、滑套、连接杆及支撑轮;连接板远离履带底盘的一侧与承重臂的一端固定连接,承重臂的另一端与滑套的外壁固定连接,滑套内套设有连接杆,滑套与连接杆通过穿设于连接杆及滑套的固定销固定连接,固定销与所述连接杆的中轴及滑套的中轴均垂直;支撑轮的中部设有转动轴承,转动轴承与连接杆固定连接,支撑轮的中轴与履带底盘的侧面垂直。优点在于:本实用新型的履带钻机防倾倒装置结构简单、拆装方便,在履带钻机行走过程中发生倾倒时可以起到支撑作用,有效防止履带钻机的倾倒。
  • 一种履带钻机行走倾倒装置
  • [实用新型]一种煤层卸压钻孔深度测量装置-CN202320923950.6有效
  • 陈云民;缪小冬;姚锐 - 中天合创能源有限责任公司
  • 2023-04-21 - 2023-10-03 - E21B47/04
  • 本实用新型公开了一种煤层卸压钻孔深度测量装置,包括麻花钻杆、连接钻杆、把手;连接钻杆的一端与麻花钻杆的一端可拆卸固定连接,连接钻杆的另一端与把手可拆卸固定连接。连接钻杆由至少两个可拆卸固定连接的短节组成,每个短节沿其长度方向顺次连接。其优点在于,当遇到卸压钻孔塌孔时,人工操作把手正向、反向多次旋转,在麻花钻杆及其头部的钻头共同作用下,可以将塌孔区的煤粉有效排除从而穿过该区域,解决了测量装置无法伸入孔底的问题;钻杆及短节通过销可拆卸固定连接,连接简单且稳定性高,可以有效防止丝扣连接在退钻时容易脱落的问题;整体可拆卸连接,方便拿运。
  • 一种煤层钻孔深度测量装置
  • [发明专利]一种气助雾化喷嘴的电流型驱动电路及驱动控制方法-CN202211301363.X有效
  • 刘锐;钟翎丰;季昊成;缪小冬;李松鸿 - 南京工业大学
  • 2022-10-24 - 2023-04-14 - F02D41/30
  • 本发明公开一种气助雾化喷嘴的电流型驱动电路模块及其控制方法,微控制器模块将喷嘴驱动脉冲控制信号转成三种驱动控制信号(高侧高压驱动信号、高侧低压驱动信号和低侧驱动信号),并分别输入至高侧高压驱动电路、高侧低压驱动电路和低侧驱动电路;高侧高压驱动信号与喷嘴驱动脉冲控制信号同步上升,高侧高压驱动信号停止后执行高侧低压驱动信号,高侧低压驱动信号与喷嘴驱动脉冲控制信号同步结束;低侧驱动信号与喷嘴驱动脉冲控制信号完全同步。本发明的电流驱动涉及多组时间控制变量,可在线调整,驱动电流可灵活调控,同时独有的电源配置范围可最大程度简化三开关式驱动电路的复杂程度。
  • 一种雾化喷嘴电流驱动电路控制方法
  • [发明专利]一种基于用户偏好修正的智能推荐方法及系统-CN202111358835.0有效
  • 易辉;田磊;陈晨子;缪小冬 - 南京工业大学
  • 2021-11-17 - 2022-08-12 - G06F16/9535
  • 本发明公开一种基于用户偏好修正的智能推荐系统,依据用户对产品的评价来对用户进行用户偏好分析,并设计评分映射算法将有不同评价偏好的用户进行评价的平均分布化处理,使不同评价偏好的用户的评价情况以打分的形式投影到固定的分值区间,使得用户的评分喜好与产品的综合评价更好的对应起来,做到“用户—产品”的合理化匹配。然后将处理后的打分特征与用户特征共同形成用户画像矩阵,实现“用户—产品”的个性化推荐。本发明解决了在工业上“用户—产品”双向匹配的问题。本发明可用于工业上针对产品推荐用户以及针对用户推荐产品的场景。
  • 一种基于用户偏好修正智能推荐方法系统
  • [发明专利]基于GAF-DRSN的滚动轴承故障诊断方法-CN202210343221.3在审
  • 缪小冬;虞浒;王华 - 南京工业大学
  • 2022-03-31 - 2022-06-07 - G06K9/00
  • 本发明提出一种基于GAF‑DRSN的滚动轴承故障诊断方法,包括步骤:将大规模一维时间序列进行分片处理;基于格拉姆角场原理将分片后的一维时间序列信号转换为保留时间特征的二维图像;搭建DRSN神经网络模型;将通过一维时间序列转换得到的二维图像作为输入对DRSN网络进行训练,得到针对滚动轴承的故障诊断模型;将具有不同故障特征的滚动轴承数据进行混合搭建成二维数据集,作为测试,验证诊断模型的泛化能力。本发明克服了ResNet网络无法自适应提取故障特征中的时间特征的局限性和加强模型去除冗余信息的能力,提高模型诊断效果可靠性和诊断精确度。
  • 基于gafdrsn滚动轴承故障诊断方法

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