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本發明公開了一種考慮逆變型分布式電源接入的配電網故障區域定位算法，包括如下步驟：(1)建立恒功率控制方式下逆變型分布式電源故障特性分析模型；(2)根據配電網中聯絡開關、斷路器等開關器件的分布特點對配電網進行分區處理，使用圖論的理論分析方法，建立配電網的圖模型，并設定配電網的電流參考方向；(3)利用設定的配電網電流參考方向以及斷路器處保護裝置上傳的故障信息，通過矩陣運算求取故障判斷矩陣，實現故障區域的定位。本發明能夠滿足分布式電源接入，無需動作值整定，具備一定拓撲結構自適應的能力。

本發明公開了一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網絡故障 診斷方法，包括：(1)從網絡歷史數據庫中獲取歷史數據，包括癥狀變 量集以及故障類變量集；(2)構建選擇性隱樸素貝葉斯分類器預測模型， 根據癥狀變量集中的每個癥狀變量確定對應的最相關癥狀變量集合； (3)所述選擇性隱樸素貝葉斯分類器通過訓練歷史數據自動學習到分類 器參數；(4)進行故障診斷時，對測試數據利用上述選擇性隱樸素貝葉 斯分類器進行估計得到對應最終的故障診斷結果。通過執行本發明中的網絡故障診斷方法，有效解決了現有網絡故障診斷中運算復雜度高、 網絡診斷結果偏差大的問題，顯著提高了網絡診斷的準確性，在進一 步降低運算復雜度的同時，能夠保持較好的學習能力及容錯特性。

 本系統利用工業無線傳感器網絡構建無線、分布式機械設備故障診斷和監測系統，對工業現場運轉設備的工作狀態進行監測，部署的工業無線傳感器網絡既充當在線狀態監測系統，也承擔通信網絡的功能，最后作為具有推理學習能力的決策網，是集感知、通信、識別、診斷、決策為一體的綜合預測性維護平臺。   作為一種獨立的控制網絡，本系統包含低功耗傳感器節點、執行器節點、匯聚網管等硬件設備及專家知識庫、規則匹配數據庫、歷史數據庫、人機交互界面等軟件平臺，能夠有效彌補有線診斷系統在應用中布

本發明公開了一種基于卷積神經網絡和小波灰度圖的旋轉機械故障診斷方法，其包括以下步驟：(1)將振動位移傳感器及振動速度傳感器設置在旋轉機械上，利用所述振動位移傳感器及所述振動速度傳感器采集所述旋轉機械的振動信號；(2)對采集到的所述振動信號進行多尺度小波分解，以得到小波灰度圖；(3)按照預先訓練過的卷積神經網絡的輸入形式，對所述小波灰度圖進行預處理；(4)將預處理后的所述小波灰度圖輸入到所述卷積神經網絡，所述卷積神經網絡對接收到的所述小波灰度圖進行分析診斷，以得到所述旋轉機械的故障診斷結果。

本發明公開了一種半導體激光器泵浦的克爾透鏡鎖模鈦寶石激 光器，包括：第一半導體激光器，用于發射藍綠波段的連續激光來泵 浦諧振腔內的鈦寶石晶體；諧振腔用于使近紅外波段的激光發生振蕩 和鎖模輸出飛秒脈沖激光；干涉儀使飛秒脈沖激光產生拍頻信號得到 載波包絡偏移頻率；反饋調節單元用于調節諧振腔端鏡的前后位置和 傾斜度以及半導體激光器輸出激光的功率，從而保持重復頻率和載波 包絡偏移頻率的穩定。本發明可以輸出重復頻率和載波包絡偏

本發明公開了一種基于開槽結構的四分之一模基片集成波導濾波器，包括四分之一模基片集成波導弧形腔，四分之一模基片集成波導弧形腔通過基片集成波導圓形腔沿任意兩條相互垂直的磁壁分割得到，四分之一模基片集成波導弧形腔包括介質基片，介質基片的上表面設有上金屬層，介質基片的下表面設有下金屬層，介質基片中沿四分之一模基片集成波導弧形腔的周向均勻分布有貫穿上金屬層和下金屬層的金屬通孔。本發明相對于傳統的基片集成波導圓形腔有效實現了小型化。并且，相對于傳統的多層結構，本發明結構簡單，加工方便。此外，相對于傳統的微帶結構，本發明的濾波器品質因數高，損耗小。

近日，上海交通大學電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調控，對飛秒激光器的設計具有重要的應用價值。相關成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發表于國際光學頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應著原子分子、材料、生物蛋白、化學反應等豐富物質體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應用。鎖模激光器作為產生飛秒脈沖的重要基礎研究工具，在物理、化學、生物、材料、信息科學等領域都有廣泛的應用。飛秒鎖模激光器自上世紀六十年代發明以來，與其相關的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學的快速發展，越來越多的前沿應用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進行精細控制。由于飛秒脈沖的產生涉及非常復雜的非線性和色散傳輸效應，達到特定脈沖狀態的穩態輸出需要對激光器多個參數在高維空間進行優化，傳統基于激光器光學設計和優化的方法已被證明難以精確實現。 通過對飛秒脈沖狀態進行智能識別，結合智能算法對激光器多參數進行全局優化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環內引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術，通過時域到光譜的轉換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應的瞬時光譜寬度和形狀。結合智能控制算法，實現了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領域首次實現飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態無法精確調控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態至寬譜鎖模態以及從三角形光譜脈沖態至寬譜鎖模態的演變過程，發現兩者動力學過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態可能決定中間動力學過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學著名專家John Dudley教授（歐洲物理學會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認為本工作極具創新性，開拓了研究鎖模動力學新的可能性，很可能應用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發表在光學領域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學學會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

本發明提供的具有高單縱模成品率的脊波導分布反饋(DFB)半 導體激光器，是由自下而上依次排列的 N 型電極(1)、襯底(2)、下包層 (3)、下分別限制層(4)、應變多量子阱有源層(5)、上分別限制層(6)、緩 沖層(7)、光柵層(8)、上包層(9)、第一脊條(10)、第二脊條(11)、第一 脊條上的 P 型電極(12)、第二脊條上的 P 型電極(13)組成。本發明通過 在單個半導體激光器管芯上制作端面反射率相位相差π/2 的兩個

本發明公開了一種考慮雙饋風電機組勵磁調節特性的電力系統 故障電流值計算方法，包括 S1 建立雙饋風電機組受勵磁調節特性影響 的等效受控電流源模型；S2 建立電力系統的正序阻抗矩陣、負序阻抗 矩陣和零序阻抗矩陣； S3建立不同故障類型下的故障點邊界條件方程； S4 進行迭代計算獲得雙饋風電機組的受控電流源值； S5 根據雙饋風電 機組的受控電流源值、以阻抗矩陣表征的電網節點電壓方程以及故障 點邊界條件方程獲得當前迭代計算時各節點的各序電壓值，并計算實 際節點的電壓值；S6 獲得當前迭代計算的節點實際電

本發明涉及一種基于故障限流-快速儲能協調控制的微電網暫態性能強化裝置及方法，如下：當微 電網遭遇外部短路故障時，考慮故障位置的差異及高滲透功率的交互需求，某些故障工況下限流器和快 速儲能裝置的協調控制以提高微電網的故障穿越能力；對于某些特定的工況如微配電網聯絡線短路故障， 微電網必須從主網絡斷開時，故障限流器及快速儲能裝置的協調控制以保障微電網在并網與孤島模式之 間實現平滑過渡。本發明可以在有效限制故障電流、減小微電網耦合點電壓跌落的同時，也在