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								      本發(fā)明涉及位置控制技術領域，具體為伺服閉環(huán)全自動插拔視覺控制方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取插拔接口靜止方向與姿態(tài)角，構建基準構型，計算當前姿態(tài)偏差與傾斜角生成偏移構型，提取偏移角對比容差并調整伺服執(zhí)行器，監(jiān)測擾動信號生成偏移向量組，分析擾動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向高效切削的數(shù)控機床動態(tài)特性匹配與加工路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，涉及智能制造與數(shù)控加工路徑優(yōu)化技術領域，該方法包括以下步驟：基于加工零件的CAD三維圖紙，將CAD三維圖紙導入CAM軟件中，確定零件的加工面與非加工面，結合圖紙參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于物聯(lián)網的閥門智能管控平臺，基于物聯(lián)網的閥門智能管控平臺包括數(shù)據(jù)采集模塊、邊緣計算模塊、物聯(lián)網通信模塊、云平臺管理模塊、智能診斷模塊以及自適應控制模塊，涉及工業(yè)自動化控制技術領域，其中，通過多源傳感器數(shù)據(jù)采集、邊緣計算與云...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于T?S模糊模型的兩階段抗攻擊耦合憶阻神經網絡有限時間二分同步控制方法，包括建立憶阻神經網絡模型和符號拓撲結構；將憶阻神經網絡模型轉化為模糊耦合憶阻神經網絡模型，并定義同步誤差狀態(tài)變量，建立憶阻神經網絡的誤差系統(tǒng)；將誤差系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自動控制技術領域，具體涉及基于振動主頻估計的變阻抗振動控制方法及系統(tǒng)，該方法通過施加寬頻激勵信號并采集響應信號，利用系統(tǒng)辨識確定振動系統(tǒng)傳遞函數(shù)；然后分析傳遞特性，劃分頻段并優(yōu)化阻抗參數(shù)組合，形成頻段參數(shù)映射表；通過擴展卡爾曼濾波...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N金屬掩膜版量測誤差的補償方法、補償系統(tǒng)、終端。金屬掩膜版量測誤差的補償方法，包括：獲取產品設計值；測量設備量測值；計算量測偏差值=設備量測值?產品設計值；其中，還包括：對同一量測設備的量測數(shù)據(jù)庫中不同測試點位中孔的位置精度值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種表面等離激元開關，屬于微納光電子技術領域，包括玻璃基板，在玻璃基板上設置有金膜，金膜設置有非對稱的狹縫，狹縫包括小槽和大槽，小槽內與金膜頂面均設置有PMMA聚合物，大槽內的兩側設置有聚酰亞胺取向層，大槽內的其余部分設置有液晶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可調諧表面等離激元激發(fā)結構，屬于微納光電子技術領域，包括基板，在基板上設置有金屬膜，金屬膜上設置有非對稱的狹縫，狹縫包括小槽和大槽，小槽內設置有PMMA聚合物，大槽內部的兩側設置有聚酰亞胺取向層，大槽中間設置有液晶層，金屬膜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于偏振成像技術領域，涉及一種Sagnac寬波段線偏振成像結構，包括依次間隔排列在第一光軸上的第二平面反射鏡、第一偏振分束器、第一檢偏器、第一成像透鏡和第一焦平面陣列，第一偏振分束器的一側設置有用于補償剪切量的補償板，補償板靠近第二平...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種光學成像鏡頭，包括鏡筒以及置于鏡筒內的成像透鏡組和多個間隔元件，成像透鏡組包括第一透鏡、第二透鏡、第三透鏡；多個間隔元件包括第一間隔元件、第二間隔元件；光學成像鏡頭滿足：66.89°≤HFOV≤82.73°；5.63≤D0m/...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種光導耦合技術，具體是一種適用于CPO模塊高精定位可插拔光纖陣列結構,包括PIN針座和光纖連接模塊，在PIN針壓蓋的中央靠近PIN針座的一側形成有凹口，凹口處設置有光纖壓塊；光纖壓塊與光纖連接模塊之間通過彈性結構相連，光纖連接模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于因子圖優(yōu)化的RTK/INS組合定位方法，包括：設置滑動窗口的長度，基于滑動窗口內的IMU數(shù)據(jù)和GNSS數(shù)據(jù)構建各節(jié)點時刻的模糊度參數(shù)的狀態(tài)向量；對移出滑動窗口的模糊度參數(shù)的狀態(tài)進行邊緣化處理后，結合先驗信息得到邊緣化的先驗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種雷達目標檢測方法、裝置、設備及存儲介質，應用于雷達檢測技術領域，該方法包括：在雷達副瓣檢測區(qū)域當前檢測到第一目標時獲取雷達主瓣檢測區(qū)域中當前映射的第二目標及其第一位置；獲取視頻設備當前采集的第一幀圖像，根據(jù)第一位置、視頻設備與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種校準目標協(xié)作下基于時延和多普勒的移動目標定位方法，涉及無線電反射定位技術領域，包括步驟：通過各接收機接收分別由移動目標和校準目標反射的信號，提取時延和多普勒信息轉換為傳播距離和距離率測量值；根據(jù)各信號傳播鏈路中傳播節(jié)點的距離...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明用于目標深度估計領域，提供基于信息熵的深海極近距離水面水下目標辨識方法，其特征在于，包括步驟：S1、獲取深海極近距離位置的聲源數(shù)據(jù)；S2、構建虛源法模型，計算得到測量角，進而得到聲壓互譜矩陣；S3、計算獲得聲源距離?方位模糊度函數(shù)；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開一種用于點云的擴角畸變校正方法。方法包括:獲取點云集合，基于特征數(shù)據(jù)點與第一關聯(lián)關系，確定第一擴角角度，基于第一擴角角度與第一擴角曲線，確定擴角前的第一角度，第一擴角曲線為第一角度與第一擴角角度的關聯(lián)曲線，確定特征數(shù)據(jù)點對應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車載雷達檢測技術領域，公開了車載激光雷達點云實時目標檢測方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過車載偏振攝像頭采集圖像序列，獲取隧道進出口區(qū)域光熵梯度譜、識別梯度突變點并預測光熵突變區(qū)間，生成雙通道增益權重矩陣以接收原始點云；接著識別彌散區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種毫米波雷達的占空比測試方法及裝置，涉及占空比測試技術領域，包括：獲取待測毫米波雷達的工作頻率；根據(jù)工作頻率選擇目標測試端口；通過目標測試端口對所述待測毫米波雷達進行時域掃描，得到時域信號；對時域信號進行第一抽象處理，得到時域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電變量測量技術領域，具體涉及用于變電站蓄電池的狀態(tài)監(jiān)測方法及裝置，包括：使用第一模型獲得未來時間段T1內每個蓄電池的第一電變曲線；根據(jù)備用組和供電組的健康系數(shù)獲取備用組切換時間下的切換合適度F1；使用第二模型獲得未來時間段T2內每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋰電池故障預測技術領域，具體涉及一種鋰電池剩余使用壽命預測方法，包括以下步驟：S1，采集鋰電池在恒溫下多次循環(huán)充放電過程中的退化數(shù)據(jù)；S2，標準化處理退化數(shù)據(jù)；S3，基于誤差最小化優(yōu)化BP神經網絡超參數(shù)；S4，利用最優(yōu)超參數(shù)進行前...
								
            
							
            
							
						
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