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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及一種霧幕投影控制方法及系統(tǒng)，涉及霧幕投影的領(lǐng)域，其包括步驟100：采集車輛的行駛參數(shù)；步驟101：響應(yīng)于所述行駛參數(shù)判斷車輛是否發(fā)生故障；步驟102：當(dāng)車輛發(fā)生故障時(shí)，控制預(yù)設(shè)的無人機(jī)采集路況圖像；步驟103：從所述路況圖像中識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種顯影劑容器及打印設(shè)備，其中顯影劑容器包括：盒體；第一輥；蓋部件；傳動部件，包括傳動齒輪；觸發(fā)部件，包括：轉(zhuǎn)動構(gòu)件，包括能夠與傳動齒輪嚙合并繞轉(zhuǎn)動軸線轉(zhuǎn)動的驅(qū)動力傳遞件，驅(qū)動力傳遞件上具有周向設(shè)置的至少一個(gè)驅(qū)動齒部；被感應(yīng)構(gòu)件，...
								
            
							
            
							
						
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								      基于機(jī)載光電跟蹤系統(tǒng)的擴(kuò)張狀態(tài)觀測器控制方法及系統(tǒng)。屬于伺服控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。其解決了在機(jī)載光電跟蹤系統(tǒng)中由于受到姿態(tài)擾動和高頻振動的影響所導(dǎo)致其跟蹤精度降低的技術(shù)問題。建立機(jī)載光電跟蹤系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型；根據(jù)數(shù)學(xué)模型得出機(jī)載光電跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的火電機(jī)組初壓動態(tài)優(yōu)化控制系統(tǒng)，涉及工業(yè)自動化技術(shù)領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于從工業(yè)機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)庫中獲取多維度參數(shù)記錄，采用標(biāo)準(zhǔn)化方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行量綱統(tǒng)一處理，同時(shí)通過小波變換去噪技術(shù)降低數(shù)據(jù)噪聲干...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于陀螺控制技術(shù)領(lǐng)域，涉及基于在線學(xué)習(xí)控制的全角微機(jī)電陀螺的控制方法，包括：獲取全角微機(jī)電陀螺的振動信號，得到實(shí)時(shí)的控制力；根據(jù)實(shí)時(shí)的控制力，進(jìn)行測控系統(tǒng)辨識，得到剛度誤差；根據(jù)剛度誤差，進(jìn)行剛度瞬時(shí)控制計(jì)算，得到剛度瞬時(shí)控制量；以剛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于能效模型驅(qū)動的實(shí)驗(yàn)室節(jié)能優(yōu)化控制系統(tǒng)及方法，涉及智能控制技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：基于融合數(shù)據(jù)集識別危化品存儲區(qū)溫度超限區(qū)域的核心坐標(biāo)作為第一點(diǎn)，識別危廢處理區(qū)氧化反應(yīng)速率峰值位置坐標(biāo)作為第二點(diǎn)，識別高能耗設(shè)備散熱異常區(qū)邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于安全性的eVTOL螺旋槳多參數(shù)融合自適應(yīng)控制方法及裝置，該自適應(yīng)控制方法包括：S1，實(shí)時(shí)獲取安全性相關(guān)參數(shù)，所述安全性相關(guān)參數(shù)包括飛行器總重量、飛行器重心位置、溫度、濕度、風(fēng)速。S2，對安全性相關(guān)參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于舒適性的eVTOL多參數(shù)融合自適應(yīng)控制方法及裝置，該自適應(yīng)控制方法包括：S1，實(shí)時(shí)獲取舒適性相關(guān)參數(shù)，所述舒適性相關(guān)參數(shù)包括艙內(nèi)噪聲、艙內(nèi)振動強(qiáng)度、艙內(nèi)溫度、艙內(nèi)濕度、艙內(nèi)空氣質(zhì)量指數(shù)。S2，基于所述舒適性相關(guān)參數(shù)并根據(jù)預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水電站機(jī)組狀態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng)，涉及水電站機(jī)組監(jiān)測控制技術(shù)領(lǐng)域，采用物理機(jī)理主模型與液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)殘差補(bǔ)償模型相結(jié)合的混合式數(shù)字孿生建模技術(shù)，構(gòu)建高保真度機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)模型。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)字孿生建模模塊、故障演化預(yù)測模塊、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鎂粉生產(chǎn)過程的在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及安全生產(chǎn)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，將生產(chǎn)車間劃分為若干個(gè)空間區(qū)域；在每個(gè)空間區(qū)域均布設(shè)鎂粉濃度監(jiān)測儀器，對歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)取，并根據(jù)歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建鎂粉濃度預(yù)測模型；當(dāng)鎂粉濃度監(jiān)測儀器的監(jiān)測數(shù)據(jù)超...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)程序控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種風(fēng)力發(fā)電主軸的高疲勞性能的控制方法。獲取熱處理過程中主軸的多源傳感參數(shù)，并將其輸入至耦合了溫度場、相變場和應(yīng)力場的動態(tài)過程模塊，并通過同化算法更新模塊辨識的狀態(tài)分布結(jié)果；然后，使用預(yù)設(shè)的性能預(yù)測模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開有可協(xié)同、分解加工式的雙刀塔雙主軸機(jī)床的運(yùn)行控制方法，屬于數(shù)控機(jī)床運(yùn)行控制技術(shù)領(lǐng)域，是根據(jù)工件信息的匹配度對加工對象的一致性進(jìn)行判定，根據(jù)判定結(jié)果進(jìn)行不同方案的加工軌跡規(guī)劃，針對同一對象，采用同步鏡像加工軌跡規(guī)劃與同步執(zhí)行模式，雙...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及誤差補(bǔ)償技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于CNC的智能手表按鍵加工誤差補(bǔ)償方法與系統(tǒng)，所述方法包括獲取運(yùn)行參數(shù)；采集加工設(shè)備數(shù)據(jù)得到初始數(shù)據(jù)集；根據(jù)初始數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集；深度挖掘標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集得到誤差分布預(yù)測結(jié)果；根據(jù)誤差分布預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種五軸重載AGV的故障包容方法及其故障包容系統(tǒng)，涉及港口自動化設(shè)備領(lǐng)域。為了解決現(xiàn)有的五軸重載AGV無法抵抗輪轂電機(jī)失效風(fēng)險(xiǎn)的缺陷，獲取每個(gè)車輪輪轂電機(jī)的工作狀態(tài)，并根據(jù)獲取的狀態(tài)數(shù)據(jù)計(jì)算動態(tài)故障因子，判斷電機(jī)的故障等級；生成動態(tài)控制指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)控加工生產(chǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面向多機(jī)協(xié)同的數(shù)控加工動態(tài)調(diào)度方法，其根據(jù)實(shí)時(shí)生產(chǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)建立有向圖，然后根據(jù)有向圖基于預(yù)設(shè)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到每個(gè)加工設(shè)備的調(diào)整優(yōu)先級分?jǐn)?shù)，基于有向圖和調(diào)整優(yōu)先級分?jǐn)?shù)，對多個(gè)加工設(shè)備進(jìn)行調(diào)度。相比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產(chǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為用于絕緣件生產(chǎn)線的控制系統(tǒng)及方法，本發(fā)明中，感知模塊實(shí)時(shí)采集溫度信號、形變監(jiān)測信號及粘度狀態(tài)信號；主控模塊通過時(shí)序?qū)R與空間配準(zhǔn)融合三路信號生成融合工藝狀態(tài)矩陣，基于此結(jié)合材料屬性及環(huán)境參數(shù)構(gòu)建并動態(tài)更新第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的輪轂加工多工位協(xié)同控制系統(tǒng)，涉及輪轂加工領(lǐng)域；多源數(shù)據(jù)采集模塊精準(zhǔn)采集多參數(shù)并時(shí)空對齊，數(shù)字孿生建模模塊模擬加工過程并優(yōu)化參數(shù)，多工位協(xié)同調(diào)度模塊用量子啟發(fā)式算法提升設(shè)備利用率，質(zhì)量閉環(huán)控制模塊檢測缺陷并自動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及基于障礙識別的工業(yè)機(jī)器人行走控制系統(tǒng)。包括環(huán)境感知單元；障礙分析決策單元，所述障礙分析決策單元基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，對環(huán)境感知單元輸出的多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，精準(zhǔn)識別靜態(tài)障礙物、動態(tài)障礙物類型、運(yùn)動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種云邊協(xié)同的無人機(jī)目標(biāo)檢測跟蹤與軌跡預(yù)測裝置，屬于物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述裝置包括裝置硬件模塊、無人機(jī)目標(biāo)檢測模塊、無人機(jī)目標(biāo)跟蹤模塊、無人機(jī)軌跡預(yù)測模塊和云邊協(xié)同模塊。針對傳統(tǒng)方法響應(yīng)速度慢、檢測精度低和系統(tǒng)難...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種仿生群體智能的低空物流無人機(jī)集群抗風(fēng)擾協(xié)同方法，方法包括：采集無人機(jī)集群的歷史飛行數(shù)據(jù)及三維風(fēng)場數(shù)據(jù)，生成帶風(fēng)場標(biāo)簽的仿生編隊(duì)特征集；將仿生編隊(duì)特征集輸入融合流體力學(xué)的群體智能模型，生成動態(tài)編隊(duì)拓?fù)渲噶睿桓鶕?jù)動態(tài)編隊(duì)拓?fù)渲噶?..
								
            
							
            
							
						
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