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本發(fā)明公開了一種少輸入多模式輸出的假肢手驅(qū)動機(jī)構(gòu)，該假肢手驅(qū)動機(jī)構(gòu)包括底座和傳動系統(tǒng)，該傳動系統(tǒng)包括兩個伺服電機(jī)和五組以上的滑輪組單元，其中各個滑輪組單元整體分布在兩個側(cè)板之間，由第一至第五組件共同形成對稱形式，其中第一和第五組件和第五組件各自包括第一定滑輪和凸輪；第二和第四組件各自包括第一動滑輪和配套使用的第二定滑輪，并且第一動滑輪可滑動地設(shè)置在底板之上；第三組件包括第二動滑輪；此外在這些組件之間相應(yīng)設(shè)置有多個鋼絲繩，以便將驅(qū)動傳遞至各個假肢手手指，由此使其發(fā)生彎曲動作。通過本發(fā)明，能夠僅采用少量

本發(fā)明涉及一種考慮電網(wǎng)頻率偏差的多模重復(fù)控制器，控制器包括重復(fù)控制增益模塊、頻率偏差調(diào) 節(jié)模塊、加法器、反饋衰減模塊、延時環(huán)節(jié)和比例控制的增益模塊。所述方法由比例控制通路和多個相 互并聯(lián)重復(fù)控制通路構(gòu)成復(fù)合控制，能夠在電網(wǎng)頻率偏差工況無靜差跟蹤諧波指令。本發(fā)明的優(yōu)點是能 夠擴(kuò)大控制器在標(biāo)稱頻率點附近的頻帶寬度，提高品質(zhì)因數(shù)，在電網(wǎng)頻率偏差工況提高重復(fù)控制器跟蹤 控制諧波的性能，提升重復(fù)控制器對電網(wǎng)頻率偏差的魯棒性

隨著工程類重載車輛向大功率方向發(fā)展，對傳動系統(tǒng)中防止壓力油泄漏的密封環(huán)的性能要求日益苛刻。為提高密封環(huán)的穩(wěn)定性和可靠性，必須重視高速重載工況下密封接觸行為。本項目依據(jù)前期研究基礎(chǔ)，對密封環(huán)在不同工況階段存在的混合摩擦接觸和流體潤滑接觸兩個方面進(jìn)行研究。首先對復(fù)合材料密封環(huán)摩擦行為進(jìn)行跨尺度關(guān)聯(lián)，明確宏觀與微介觀尺度的材料變形、摩擦狀態(tài)、溫升之間的協(xié)同效應(yīng)，深化宏觀與微介觀之間的交互模型，實現(xiàn)尺度間摩擦狀態(tài)的雙向預(yù)測，以獲取密封環(huán)在各尺度上的混合摩擦規(guī)律。其次依據(jù)工況條件，定量表達(dá)與預(yù)測

電容層析成像（Electrical Capacitance Tomography, 簡稱ECT）是80年代中期開始發(fā)展起來的一種多相流參數(shù)檢測技術(shù)。當(dāng)相分布發(fā)生變化時會引起多相流混合體等價介電常數(shù)的變化，而引起傳感器測量電容值的變化。通過傳感器獲得管道截面上各電極對電容，重建出截面介電常數(shù)分布，該技術(shù)具有成本低廉、響應(yīng)速度快、非侵入性、適用范圍廣、安全性好等優(yōu)點，在石油管道的氣/油（油/水）流、氣體輸送的氣/固流、內(nèi)燃機(jī)燃燒以及流化床顆粒流動等工業(yè)過程的檢測中具有廣闊的應(yīng)用前景。 在

本發(fā)明屬于電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種多頻率的一體化同步 磁阻電機(jī)。該同步磁阻電機(jī)包括導(dǎo)磁外殼、左電機(jī)、中部電機(jī)和右電 機(jī)，導(dǎo)磁外殼包覆在所述左電機(jī)、中部電機(jī)和右電機(jī)外表面，左電機(jī)、 中部電機(jī)和右電機(jī)三者共用同一轉(zhuǎn)軸，左電機(jī)和右電機(jī)相對且對稱設(shè) 置在中部電機(jī)的兩側(cè)，左電機(jī)和右電機(jī)的結(jié)構(gòu)相同，中部電機(jī)通電轉(zhuǎn) 動，通過轉(zhuǎn)軸帶動左、右電機(jī)轉(zhuǎn)動，或者左、右電機(jī)通電轉(zhuǎn)動，通過 轉(zhuǎn)軸帶動中部電機(jī)轉(zhuǎn)動，從而實現(xiàn)所述同步磁阻電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)。通過本 發(fā)明，實現(xiàn)了電動和發(fā)電一體化同步磁阻電機(jī)，省去了原動機(jī)，減小 了系統(tǒng)的體積

本發(fā)明公開了一種基于 GPU 的多波前潮流計算方法，該方法包 括：1)波前矩陣鏈異步并發(fā)執(zhí)行；2)CPU-GPU 間任務(wù)的分配；3)GPU 上矩陣乘法、減法算法的優(yōu)化。波前矩陣鏈采用異步并發(fā)執(zhí)行的模式 處理，GPU 的資源得到了充分的利用；根據(jù)矩陣的大小決定采用 CPU 還是 GPU 處理，使得單個矩陣的處理時間最少，結(jié)合波前矩陣鏈的異 步并發(fā)執(zhí)行，能盡可能的減少 CPU、GPU 的空閑等待時間；在 GPU 上對矩陣

本發(fā)明公開了一種基于 GPU 的多尺度空間特征提取方法，包括 以下步驟：利用多尺寸并行非線性濾波構(gòu)造尺度空間、在尺度空間中 并行的進(jìn)行關(guān)鍵點檢測和描述符生成。其中尺度空間構(gòu)造包括：多尺 寸數(shù)據(jù)打包、多尺寸并行降采樣、多尺寸并行非線性濾波的具體執(zhí)行 步驟。為了提高算法的并行度、降低數(shù)據(jù)依賴性，通過并行降采樣提 前得到各個尺寸下的初始圖像，使得各個尺寸下的非線性濾波、關(guān)鍵 點檢測和描述符生成可以在 GPU 中并行的執(zhí)行。

1. 痛點問題 由于絕緣柵雙極型晶體管（IGBT）具有驅(qū)動功率小而且驅(qū)動電路簡單、開關(guān)速度快并且損耗小、飽和壓降低、耐壓高、電流大等優(yōu)點，在柔性直流電網(wǎng)中得到了廣泛的應(yīng)用，現(xiàn)有的MMC換流閥裝備均是采用IGBT開關(guān)器件進(jìn)行設(shè)計。事實上，IGBT于二十世紀(jì)八十年代初誕生，在九十年代得到飛速發(fā)展。然而傳統(tǒng)的焊接式IGBT容量較小、可靠性較低且失效后呈斷路特性，因此早期的IGBT主要應(yīng)用于中低壓領(lǐng)域，直至壓接式IGBT誕生之后才開始在高壓、大功率電力電子換流器當(dāng)中得到應(yīng)用。IGBT器件的容量從最早的600V/6A級別逐漸提升，迄今為止已經(jīng)達(dá)到了4.5kV/3kA的水平。IGCT誕生于1996年，由于其核心GCT芯片是由晶閘管改進(jìn)而來，因此天然具備晶閘管大容量、高可靠性的特點。IGCT器件在2000年便已經(jīng)達(dá)到了4.5kV/4kA的水平，相比之下壓接式IGBT直至2012年才達(dá)到相同的功率等級，隨著六英寸IGCT器件在未來投入使用，IGCT在容量上仍將對IGBT保持較大優(yōu)勢。 另外，盡管IGBT優(yōu)勢突出，但是相比電流型器件，仍然存在通態(tài)壓降大、可靠性低、制造成本高等問題，具有很多改進(jìn)的空間。尤其是在海上風(fēng)電柔性高壓直流輸電系統(tǒng)中，所使用的開關(guān)器件數(shù)量非常大，若能改進(jìn)IGBT器件的特性，進(jìn)一步提高效率和可靠性、減小成本，將會具有巨大的吸引力和應(yīng)用前景。 2. 解決方案 模塊化多電平變換器（MMC）的多電平調(diào)制大幅降低了功率器件開關(guān)頻率，為集成門極換流晶閘管（IGCT）的應(yīng)用帶來了契機(jī)。相比IGBT，IGCT的通態(tài)壓降和成本可降低達(dá)到1/3以上，并且IGCT具有非常強(qiáng)大的浪涌電流、短路失效和防爆能力，無需增加輔助電路便可實現(xiàn)冗余和防爆，確保柔直輸電系統(tǒng)免維護(hù)的高可靠需求。該技術(shù)實現(xiàn)更高電壓、更大功率、更高效率和可靠性的柔性直流輸電系統(tǒng)具有重要意義和廣闊的應(yīng)用前景。

一種Nb3Al/Nb多芯復(fù)合超導(dǎo)線材的制備方法，其步驟是：按Nb3Al的化學(xué)計量比稱取Nb箔和Al箔；將Nb箔、Al箔重疊并纏繞在Nb棒上，再將其裝入Nb管中，然后拉拔成0.8-1mm的細(xì)線，得單芯線材；將單芯線材截成等長的多段后，整齊的裝入Nb管中，并在Nb管的中軸線上放置一根與等長的Nb棒；然后將Nb管拉拔、軋制成直徑1-2.5mm的圓形或扁形的線材，即得多芯線材；將制得的多芯線材截成10cm的短線材，利用脈沖電源在真空條件下對短線材進(jìn)行0.05-0.2秒的1900-2100℃的高溫處理，即得。該法制備周期短、效率高；制得線材整體連接緊密、均勻性好、無分離現(xiàn)象；不存雜質(zhì)相，超導(dǎo)性能優(yōu)良。

本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)繼電保護(hù)和風(fēng)險分析領(lǐng)域，公開了一種繼 電保護(hù)系統(tǒng)的多模式隱藏故障風(fēng)險分析方法，包括建立繼電保護(hù)系統(tǒng) 的多模式隱藏故障模型；根據(jù)多模式隱藏故障模型對由繼電保護(hù)隱藏 故障導(dǎo)致的電網(wǎng) N-k 故障進(jìn)行風(fēng)險分析，獲得繼電保護(hù)系統(tǒng)隱藏故障 的風(fēng)險指標(biāo)值。本發(fā)明對保護(hù)系統(tǒng)的隱藏故障進(jìn)行簡化建模分析；分 析不同種典型模式的保護(hù)隱藏故障特點，建立多種模式的隱藏故障模 型；針對隱藏故障的風(fēng)險分析問題，提出一種電網(wǎng) N-k 故障分析方法。 分析中采用了基于改進(jìn)功能組分解法和事件樹分析方法的 N-k 故