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公开(公告)号：CN118361489A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410595657.0
申请日：2024-05-14
Applicant: 天津大学
IPC: F16F15/03
Abstract: 一种并联式蝶形压电减振装置。其包括上底板、下底板、蝶形减振环、压电片和SSDV半主动控制电路；本发明效果：利用压电陶瓷体积小、灵敏度高的特点，可对环境中的振动做出快速、有效的响应，大大提高了减振性能，同时避免了对机械结构进行改动后产生的设计难题。使用半主动控制方法，利用SSDV半主动控制电路与压电片连接，当压电片产生形变，出现结构位移极值时，对压电片电压进行放大处理，增加了阻尼性能的频带范围，使得减振装置同时兼具了被动控制和主动控制的优势，既能保证系统具有良好的鲁棒性和动态特性，又不需要类似于主动控制系统中的功率放大器和大量的外部能源，减小了系统的体积和重量，便于安装。
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公开(公告)号：CN113282009B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110551731.5
申请日：2021-05-20
Applicant: 天津大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及帕金森闭环神经调控硬件在环测试系统，该系统包括皮层‑基底核‑丘脑神经回路模拟单元、信号处理单元、闭环调控单元和测试管理单元，可用于闭环DBS治疗方案的评估与检测。皮层‑基底核‑丘脑神经回路模拟单元用来模拟真实脑区的电生理信号，信号处理单元对电生理信号进行放大、去除伪迹以及滤波处理，提高了反馈神经信号的信号质量；闭环调控单元利用嵌入式闭环算法对处理后的电生理信号进行分析并根据分析结果实时调整刺激参数。本发明测试系统为后续DBS研究提供了在实验室条件下能够复现真实环境的方法，降低了实验成本，推动了闭环刺激走向临床应用的进程。
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公开(公告)号：CN113768519A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111090703.4
申请日：2021-09-16
Applicant: 天津大学
Abstract: 一种基于深度学习和静息态脑电数据分析病人意识水平的方法。其包括脑电波信号预处理；构建锁相值、全频带多通道功率谱密度周期分量和非周期分量矩阵；划分训练集和测试集；构建卷积神经网络模型并训练和验证；重构训练集和测试集；再次训练和验证卷积神经网络模型；获得患者最终分类结果及分类结果可信度等步骤。本发明使用的CNN模型无需大量特征提取工作，仍可发挥模式识别的优良性能。引入梯度加权类激活映射技术，以达到对学习结果可视化的目的，增加优势。可找到静息态脑电波信号中与意识水平相关性较高的信息，以此建立具有较好分类性能的卷积神经网络模型，可辅助医护人员对患者的意识水平进行初步的分析评估。
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公开(公告)号：CN112023263A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010965771.X
申请日：2020-09-15
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明为一种远程监控的家用高精度经颅电流刺激系统，该系统包括主电路(1)、微控制单元(2)、显示屏(3)、通讯模块(7)、移动终端应用程序(8)、AD转换模块(6)、电极阵列(9)、译码电路(10)、隔离驱动电路(11)；所述主电路(1)包括相互连接的适配电源(12)、升降压斩波电路(13)、调频及波形发生电路(14)、IGBT选择阵列(15)；电极阵列的每一个电极需要两个IGBT控制，两个IGBT控制一个电极，分别实现对电极的阴极、阳极控制，控制同一电极的两个IGBT的控制信号必须互锁，通过对每一个电极阴极、阳极通断控制，实现对大脑特定部位的高精度刺激和多焦刺激。满足用户在家对经颅电流刺激系统的使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106345056B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610839586.X
申请日：2016-09-21
Applicant: 天津大学
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的深度脑刺激电极阵列优化系统，利用ANSYS软件仿真深度脑刺激电极阵列，并根据神经影像数据构建三维的神经组织电导模型，然后通过有限元分析求解特定组织位置的刺激电场强度；将刺激电场结合时变的脉冲序列作用于NERUON软件仿真的帕金森病灶区的单神经元多间室模型及神经网络模型，寻找电极附近神经元被影响的空间范围；应用机器学习分类算法寻找有效特征并进行分类建模，实现依据帕金森疾病的刺激靶点特征选择刺激配置的优化。有益效果是将机器学习分类算法应用于生理信号特征的分类建模，提出了深度脑刺激电极阵列最优刺激配置的方案，有效地解决传统临床应用中的反复试验方法存在的耗时久、不能得到最优刺激配置的缺陷。
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公开(公告)号：CN108808728A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810523243.1
申请日：2018-05-28
Applicant: 天津大学
IPC: H02J3/38
CPC classification number: H02J3/386
Abstract: 本发明涉及一种风力发电机组并网控制方法，所采用的系统包括风力发电机组柔性互联网络和控制部分两部分，上位机将参数发送至路由控制器，路由控制器输出控制信号至所有路由转换器，路由转换器执行与其它路由转换器的连接或断开，实现对所有输入电流整合及再分配，且将柔性互联网络的电力参数传输至上位机加以显示，从而实现风力发电机组互联、馈线电流大小和电流方向的柔性变化，风力发电机组柔性互联网络发出的所有电能最终汇集至联网风力发电机组，联网风力发电机组将这些电能输出至电网，实现整个风力发电机组柔性互联网络内所有风力发电机组的并网。
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公开(公告)号：CN108711948A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810421838.6
申请日：2018-05-04
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可变拓扑结构的电容补偿网络的无线充电装置，包括，充电电源、设置在发射侧的发射线圈、设置在接收侧的接收线圈、充电负载、一个可变拓扑结构的电容矩阵和控制电容矩阵改变拓扑结构的继电器组，电容矩阵通过继电器组的控制与发射线圈串、并联连接，构成等效的源边发射线圈侧并联谐振电路，副边接收线圈侧发射线圈接收无线传输的能量并为负载充电，充电电源为发射线圈侧的并联谐振电路提供电力；采用可变拓扑结构的电容补偿网络，通过有限数量的电容器进行动态调整电容矩阵的拓扑结构，从而显著增加补偿电容的容值范围，使装置能够在更多不同的充电频率下保持谐振状态进行能量的无线传输，并保持能量最大化传输。
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公开(公告)号：CN105160205B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201510582631.3
申请日：2015-09-14
Applicant: 天津大学
IPC: G06F19/12
Abstract: 本发明提供种基于LNC模型的针刺神经电信号FPGA编码分析平台,该平台包括针刺实验、PC机离线分析部分、FPGA单神经元编码器三部分。首先通过针刺实验采集刺激作用下针刺神经通路的样本数据,然后,PC机离线分析部分预处理实验数据并以此估计出LNC模型的最优参数,最后,依据LNC模型的最优参数,搭建FPGA单神经元编码器。利用FPGA编码器可以在不同条件的刺激下,产生不同的放电情况,从而模拟真实神经元,并与上位机仿真结果进行对比分析。该平台有效地将实验、软件仿真以及FPGA硬件仿真结合在起,共同用于构建针刺神经电信号的分析、处理、建模、预测等系列研究,对于针刺编码机制的研究具有重要价值。
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公开(公告)号：CN105515005B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201510929701.8
申请日：2015-12-14
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明提供基于开放市场环境下的多微电网系统优化方法，该方法包括以下步骤：收集数据；数据公布；下层优化；上层协调；执行方案，各成员微电网的MGEMS接受并执行DMS下达的最终优化方案。本发明的效果是采用本方法在进行多微电网系统的优化时，以各微网自身利益为优化目标，微网可以自主制定自身的优化计划，增加自身所得，与不允许微电网间进行传输的多微电网系统相比，允许微电网间电能自由传输后，各微电网可以提升2％左右的所得。
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