-
公开(公告)号：CN205101902U
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201520725807.1
申请日：2015-09-19
IPC: F21L4/08 , F21V33/00 , F21Y101/02
Abstract: 本实用新型涉及多功能照明指示灯，它包括壳体、太阳能电池板、充电控制器、蓄电池、光敏电阻开关、指示灯集成面板、发光体、USB输出接口，太阳能电池板安装在壳体内，壳体与指示灯集成面板通过折叠机构活动连接，太阳能电池板与充电控制器通过连接线相连，充电控制器与蓄电池通过连接线相连；蓄电池的输出端为两端，一端经过光敏电阻开关和功能控制开关与发光体连接，另一端与所述USB接口连接；光敏电阻开关和功能控制开关设置在指示灯集成面板上，本实用新型安装于行进中单兵手臂处，进行能源补充或照明指示，也可固定安装于任务区域，对行进方向及危险地形进行指引，同时还可以为自身补充能源。在使用过程中还可将设备进行整体或小块分离使用。
-
公开(公告)号：CN112930882A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110196159.5
申请日：2021-02-22
Applicant: 叶翔
Inventor： 叶翔
Abstract: 本发明涉及一种农业机械加工技术领域，具体涉及一种具有筛选功能的农业用玉米种子脱粒机。要解决的技术问题为：提供一种可以自动将玉米脱粒，并且能对不同大小的玉米粒进行筛选的农业用玉米种子脱粒机。一种具有筛选功能的农业用玉米种子脱粒机，包括有底座、支架一、伺服电机、齿轮一、带轮一等；底座上安装有支架一、伺服电机与支架一远离底座的一侧固定连接，伺服电机的输出轴转动穿过支架一并向另一端延伸，齿轮二和带轮一相邻设置于伺服电机的输出轴上。本发明通过脱粒组件中转刀、螺纹圈一和螺纹圈二的配合，实现了玉米的高效脱粒，通过转动桶上的圆孔实现了玉米粒和玉米棒芯的分离。
-
公开(公告)号：CN113057025A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110465482.8
申请日：2021-04-28
Applicant: 叶翔
Inventor： 叶翔
Abstract: 本发明涉及一种农产品加工的技术领域，特别涉及一种高效去除农作物管状花的装置。本发明的目的在于针对现有技术的不足提供一种可自动去除管状花和筛分的高效去除农作物管状花的装置。技术方案为：一种高效去除农作物管状花的装置，包括有工作台、摩擦机构和筛分机构，工作台的顶部一侧固接有摩擦机构，摩擦机构的下侧设有筛分机构。本发明通过摩擦机构工作可对向日葵上的管状花进行去除，通过摩擦机构和筛分机构的配合可对管状花和向日葵籽进行筛分。
-
公开(公告)号：CN103996048B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201410183616.7
申请日：2014-04-30
Applicant: 叶翔
Inventor： 叶翔
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请公开基于粒子群优化对风机运行状态进行模式识别的方法和系统该方法：获取待测风机在一定时间内运行数据，根据预置划分条件将运行数据划分为多种运行特征项，获取待测风机在每一时间段对应运行特征项；对各时间段所对应运行特征项进行概率统计处理，生成每一运行特征项在该时间段内的概率值，建立运行特征项与运行状态类型的对应关系；利用粒子群优化方式选取多组权重值，构建多个对应于待测风机运行状态类型的权重矩阵，选取权重概率最大的运行状态类型作为权重矩阵在该时间段内对应的风机运行模式；最终使用所有权重矩阵所收敛的最优权重矩阵对待测风机的运行状态进行模式识别。本发明有效解决了难以准确及时地探测到待测风机故障的问题。
-
公开(公告)号：CN104005917A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410183613.3
申请日：2014-04-30
Applicant: 叶翔
Inventor： 叶翔
IPC: F03D11/00
Abstract: 本申请公开基于贝叶斯推理方式对风机状态进行预测的方法和系统，该方法包括：获取风力机在一定时间内的运行数据进行归类；对各时间段内的风力机运行状态类型进行概率统计处理，生成概率值并确定出各时间段内的总体运行状态类型；对总体运行状态类型进行贝叶斯网络建模，生成总体运行状态类型发生的先验条件概率；对各时间段的先验条件概率以及总体运行状态类型的概率值利用贝叶斯推理方式进行概率处理，生成联合概率值并建立风机的状态分布曲线，根据状态分布曲线对风机进行故障状态的预测。本申请解决了难以对风力发电机故障运行状态的发生进行预测的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114535161A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210170898.1
申请日：2022-02-22
Applicant: 叶翔
Inventor： 叶翔
Abstract: 本发明涉及建筑技术领域，且公开了一种高强度精扎螺纹钢表面除锈设备，包括底座，所述底座上设有两个连接套，两个所述连接环之间固定连接有金属连杆，所述金属连杆外壁上固定安装有圆环突出，所述金属连杆上设有两个挤压环，所述挤压环侧边开设有贯穿挤压环的连接孔，所述挤压环的两侧均固定安装有弹性杆，所述弹性杆的端部固定安装有金属块，两个所述挤压环之间设有驱动环，所述驱动环的内壁上固定安装有异形气囊，所述异形气囊的外壁上固定安装有驱动金属条及弧形金属贴条。本发明弧形金属刮件对螺纹钢更好的进行清刮，提高清理螺纹钢的效率，异形气囊膨胀更好的将锈迹进行清理，同时降低劳动程度。
-
公开(公告)号：CN105718717A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610019329.1
申请日：2016-01-12
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16Z99/00
Abstract: 本发明公开了一种利用贝叶斯网络算法建立锅炉燃烧过程模型的方法和装置，属于能源电力技术领域。所述方法：设定锅炉燃烧过程模型的输入变量和输出变量；根据输入变量和输出变量之间的因果关系，建立输入变量和输出变量的贝叶斯网络结构；获取锅炉燃烧的历史样本数据；通过使用锅炉燃烧的历史样本数据对锅炉燃烧过程模型进行离线学习，得到贝叶斯网络结构中输入变量和输出变量之间的条件概率关系参数；根据贝叶斯网络结构中输入变量和输出变量之间的条件概率关系参数，确定锅炉燃烧过程模型。所述装置：设定模块、建立模块、获取模块、离线学习模块和确定模块。本发明提高了建立的锅炉燃烧过程模型的精度，可以适应电厂生产中复杂多变的工况。
-
公开(公告)号：CN111491303B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010281197.6
申请日：2020-04-10
Abstract: 本发明属于物联网通讯技术领域，具体涉及一种基于LoRa‑Mesh的楼宇通讯系统及楼宇通讯自组网方法，系统中传感器用于将从楼宇内第三方设备中采集的数据发送到节点；节点用于将数据传递到网关；网关根据楼宇高度设置在一定位置，用于将数据传递给云端；云端集中部署在公有云上，用于根据数据报文特征，将数据分发给楼宇外对应的第三方应用服务端；节点和网关通过电源持续供电，节点和网关的通信协议为LoRa，路由协议为RPL，不同节点之间以及节点与网关之间通过RPL协议自动组成Mesh网络。本发明使得传感器的协议可以从LoRa转为蓝牙，蓝牙传感器的成本更低，使用寿命更长；采用RPL协议，使得网关之间可互相通信，自动组网，降低了建设和维护成本。
-
公开(公告)号：CN111491303A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010281197.6
申请日：2020-04-10
Abstract: 本发明属于物联网通讯技术领域，具体涉及一种基于LoRa-Mesh的楼宇通讯系统及楼宇通讯自组网方法，系统中传感器用于将从楼宇内第三方设备中采集的数据发送到节点；节点用于将数据传递到网关；网关根据楼宇高度设置在一定位置，用于将数据传递给云端；云端集中部署在公有云上，用于根据数据报文特征，将数据分发给楼宇外对应的第三方应用服务端；节点和网关通过电源持续供电，节点和网关的通信协议为LoRa，路由协议为RPL，不同节点之间以及节点与网关之间通过RPL协议自动组成Mesh网络。本发明使得传感器的协议可以从LoRa转为蓝牙，蓝牙传感器的成本更低，使用寿命更长；采用RPL协议，使得网关之间可互相通信，自动组网，降低了建设和维护成本。
-
公开(公告)号：CN103996048A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410183616.7
申请日：2014-04-30
Applicant: 叶翔
Inventor： 叶翔
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请公开基于粒子群优化对风机运行状态进行模式识别的方法和系统该方法：获取待测风机在一定时间内运行数据，根据预置划分条件将运行数据划分为多种运行特征项，获取待测风机在每一时间段对应运行特征项；对各时间段所对应运行特征项进行概率统计处理，生成每一运行特征项在该时间段内的概率值，建立运行特征项与运行状态类型的对应关系；利用粒子群优化方式选取多组权重值，构建多个对应于待测风机运行状态类型的权重矩阵，选取权重概率最大的运行状态类型作为权重矩阵在该时间段内对应的风机运行模式；最终使用所有权重矩阵所收敛的最优权重矩阵对待测风机的运行状态进行模式识别。本发明有效解决了难以准确及时地探测到待测风机故障的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
42
records
(took 0.056 seconds)
