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]一种用于通信架空杆安装的水泥支脚-CN202223315292.7有效
  • 田瑞明;邹辉;闫铁岩;闫岩;靳国超 - 田瑞明
  • 2022-12-10 - 2023-06-27 - E04H12/22
  • 本实用新型公开了一种用于通信架空杆安装的水泥支脚,包括底座卡盘一,所述底座卡盘一的背面活动连接有底座卡盘二,所述底座卡盘一和底座卡盘二的表面安装有固定组件一,所述底座卡盘一和底座卡盘二的顶部插接有支脚主体,所述支脚主体正面的顶部固定连接有支撑块。本实用新型通过抱箍一、抱箍二、螺栓一和螺母一,能够对底座卡盘一和底座卡盘二之间进行固定,对支脚主体进行固定定位,防止倾倒提高稳定性,对埋在土壤中的支脚主体部分进行加固;通过抱箍三、抱箍四、螺栓二、螺母二、丝杆和螺母三,对立在支撑块顶部的木杆主体进行固定,防止木杆主体出现倒伏,增强木杆主体及杆路的稳定性。
  • 一种用于通信架空安装水泥
  • [发明专利]一种门盖表面防锈电镀工艺-CN202210632809.0在审
  • 喻垚;田瑞明 - 安徽粟米塑业有限公司
  • 2022-06-06 - 2023-02-03 - C25D7/00
  • 本发明公开了一种门盖表面防锈电镀工艺,具体涉及门盖防锈技术领域,本发明门盖板装入到相邻的两个放置座之间,门盖板的端面与卡槽的内壁接触,实现门盖板的放置,门盖板跟随着传送带一起运动,当门盖板到达红外传感器的检测区域时,传送带停止工作,初始状态下,夹爪处于打开状态,电动推杆一处于伸长状态,夹爪对门盖板夹持,门盖板跟随着夹持机构同步运动,通过滑座与直线导轨的运动带动门盖板,电动推杆一伸长,门盖板进入到电镀缸内,减少人工的操作;电镀液经过筛分座内过滤网的筛分过滤,杂质残留在过滤网上,过滤后的电镀液落在回收处理室的底部,通过循环泵将处理后的电镀液输送至回流管中,循环利用。
  • 一种表面防锈电镀工艺
  • [发明专利]一种力矩控制的自动上料方法-CN202111422567.4在审
  • 张逸尘;郭思龙;杨鹏;苏云帆;杨一帆;田瑞明 - 中国重型机械研究院股份公司
  • 2021-11-26 - 2022-03-11 - B21B17/04
  • 本发明涉及冷轧管机连续上料技术领域,公开了一种力矩控制的自动上料方法,包括步骤:1)将主机机头停车至轧制区;2)计算最小脱棒力对应转矩;3)推料电机在行程范围内将坯料管送至送料床身;4)推料电机反转后退;5)芯棒卡盘夹紧;6)根据最小脱棒力,设置伺服驱动器的力矩限值;7)使用力矩限值下的速度控制方式,控制伺服电机将新上坯料管向机头方向动作,力矩到达限值,伺服电机速度降至零,自动上料结束。本发明方法通过对伺服电机的控制方式改进实现了上料动作的全自动,降低了人工操作失误进而产生生产事故的可能,提高了设备可靠性与设备生产效率;并且在实现上料动作全自动的同时,未新增任何检测开关与编码器。
  • 一种力矩控制自动方法
  • [发明专利]一种行驶监控图像去雾方法-CN201810744126.8有效
  • 杨延西;赵梦;韩叔桓;田瑞明 - 西安理工大学
  • 2018-07-09 - 2021-12-21 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种行驶监控图像去雾方法,根据使用的不同场合以及实现成本设计两种不同功能的载波信号,在不同使用范围内对其目的信号与载波信号进行不同的分类,再运用调制解调技术使得目的信号更加清楚呈现,而载波信号可以消失不见。本发明针对在K米(一般取200米)范围之内,及K米范围之外的景物采取不同的算法进行处理,使得在大雾天气高速行驶时仍然在安全范围之内看清周围的物体。本发明对安全范围内的景物先进行滤波,然后进行去噪操作,处理后我们会发现近处的景物会异常清楚。针对安全范围之外的景物,进行去噪,然后进行滤波操作,会得到安全范围之内异常清晰的图像,对于不是很有用的外围图像可以舍去或者模糊处理。
  • 一种行驶监控图像方法
  • [发明专利]改进深度稀疏自编码器网络旋转机械复合故障的诊断方法-CN201911015043.6有效
  • 杨延西;杨静;田瑞明;谢国 - 西安理工大学
  • 2019-10-24 - 2021-08-10 - G01M99/00
  • 改进深度稀疏自编码器网络旋转机械复合故障的诊断方法,1)分别获取旋转机械正常状态和不同故障状态的c种工况的振动信号,分别得到d组时域振动信号样本;2)对每个样本进行傅里叶变换,得到预处理后的信号样本;3)构造诊断样本集,将其作为训练样本集;4)建立旋转机械复合故障诊断模型,获得深度稀疏自编码器网络的连接权重和偏置参数;5)获得softmax分类器模型;6)进行快速傅里叶变换,选取测试样本;7)测试样本作为训练好的改进的深度稀疏自编码器网络的输入,对测试样本深度学习,进行特征提取,得到测试样本特征信号;8)将测试特征信息作为测试样本的匹配特征,得到待测旋转机械的复合故障诊断结果;提高了诊断准确度和效率。
  • 改进深度稀疏编码器网络旋转机械复合故障诊断方法

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