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本發(fā)明公開了一種考慮逆變型分布式電源接入的配電網(wǎng)故障區(qū)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(jù)配電網(wǎng)中聯(lián)絡(luò)開關(guān)、斷路器等開關(guān)器件的分布特點對配電網(wǎng)進行分區(qū)處理，使用圖論的理論分析方法，建立配電網(wǎng)的圖模型，并設(shè)定配電網(wǎng)的電流參考方向；(3)利用設(shè)定的配電網(wǎng)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(xiàn)故障區(qū)域的定位。本發(fā)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(jié)構(gòu)自適應(yīng)的能力。

本發(fā)明公開了一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)故障 診斷方法，包括：(1)從網(wǎng)絡(luò)歷史數(shù)據(jù)庫中獲取歷史數(shù)據(jù)，包括癥狀變 量集以及故障類變量集；(2)構(gòu)建選擇性隱樸素貝葉斯分類器預(yù)測模型， 根據(jù)癥狀變量集中的每個癥狀變量確定對應(yīng)的最相關(guān)癥狀變量集合； (3)所述選擇性隱樸素貝葉斯分類器通過訓(xùn)練歷史數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)到分類 器參數(shù)；(4)進行故障診斷時，對測試數(shù)據(jù)利用上述選擇性隱樸素貝葉 斯分類器進行估計得到對應(yīng)最終的故障診斷結(jié)果。通過執(zhí)行本發(fā)明中的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，有效解決了現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)故障診斷中運算復(fù)雜度高、 網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果偏差大的問題，顯著提高了網(wǎng)絡(luò)診斷的準確性，在進一 步降低運算復(fù)雜度的同時，能夠保持較好的學(xué)習(xí)能力及容錯特性。

 本系統(tǒng)利用工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建無線、分布式機械設(shè)備故障診斷和監(jiān)測系統(tǒng)，對工業(yè)現(xiàn)場運轉(zhuǎn)設(shè)備的工作狀態(tài)進行監(jiān)測，部署的工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)既充當在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，也承擔(dān)通信網(wǎng)絡(luò)的功能，最后作為具有推理學(xué)習(xí)能力的決策網(wǎng)，是集感知、通信、識別、診斷、決策為一體的綜合預(yù)測性維護平臺。   作為一種獨立的控制網(wǎng)絡(luò)，本系統(tǒng)包含低功耗傳感器節(jié)點、執(zhí)行器節(jié)點、匯聚網(wǎng)管等硬件設(shè)備及專家知識庫、規(guī)則匹配數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、人機交互界面等軟件平臺，能夠有效彌補有線診斷系統(tǒng)在應(yīng)用中布

本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波灰度圖的旋轉(zhuǎn)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(shè)置在旋轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(yù)先訓(xùn)練過的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入形式，對所述小波灰度圖進行預(yù)處理；(4)將預(yù)處理后的所述小波灰度圖輸入到所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(zhuǎn)機械的故障診斷結(jié)果。

本發(fā)明公開了一種半導(dǎo)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(dǎo)體激光器，用于發(fā)射藍綠波段的連續(xù)激光來泵 浦諧振腔內(nèi)的鈦寶石晶體；諧振腔用于使近紅外波段的激光發(fā)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(chǎn)生拍頻信號得到 載波包絡(luò)偏移頻率；反饋調(diào)節(jié)單元用于調(diào)節(jié)諧振腔端鏡的前后位置和 傾斜度以及半導(dǎo)體激光器輸出激光的功率，從而保持重復(fù)頻率和載波 包絡(luò)偏移頻率的穩(wěn)定。本發(fā)明可以輸出重復(fù)頻率和載波包絡(luò)偏

本發(fā)明公開了一種基于開槽結(jié)構(gòu)的四分之一模基片集成波導(dǎo)濾波器，包括四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔，四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔通過基片集成波導(dǎo)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(dǎo)弧形腔包括介質(zhì)基片，介質(zhì)基片的上表面設(shè)有上金屬層，介質(zhì)基片的下表面設(shè)有下金屬層，介質(zhì)基片中沿四分之一模基片集成波導(dǎo)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(fā)明相對于傳統(tǒng)的基片集成波導(dǎo)圓形腔有效實現(xiàn)了小型化。并且，相對于傳統(tǒng)的多層結(jié)構(gòu)，本發(fā)明結(jié)構(gòu)簡單，加工方便。此外，相對于傳統(tǒng)的微帶結(jié)構(gòu)，本發(fā)明的濾波器品質(zhì)因數(shù)高，損耗小。

近日，上海交通大學(xué)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(shù)和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調(diào)控，對飛秒激光器的設(shè)計具有重要的應(yīng)用價值。相關(guān)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(fā)表于國際光學(xué)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(yīng)著原子分子、材料、生物蛋白、化學(xué)反應(yīng)等豐富物質(zhì)體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應(yīng)用。鎖模激光器作為產(chǎn)生飛秒脈沖的重要基礎(chǔ)研究工具，在物理、化學(xué)、生物、材料、信息科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。飛秒鎖模激光器自上世紀六十年代發(fā)明以來，與其相關(guān)的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來越多的前沿應(yīng)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(chǎn)生涉及非常復(fù)雜的非線性和色散傳輸效應(yīng)，達到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對激光器多個參數(shù)在高維空間進行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學(xué)設(shè)計和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實現(xiàn)。 通過對飛秒脈沖狀態(tài)進行智能識別，結(jié)合智能算法對激光器多參數(shù)進行全局優(yōu)化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰(zhàn)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(tǒng)方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態(tài)。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環(huán)內(nèi)引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過時域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應(yīng)的瞬時光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實現(xiàn)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(lǐng)域首次實現(xiàn)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(tài)無法精確調(diào)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(tài)至寬譜鎖模態(tài)以及從三角形光譜脈沖態(tài)至寬譜鎖模態(tài)的演變過程，發(fā)現(xiàn)兩者動力學(xué)過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態(tài)可能決定中間動力學(xué)過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內(nèi)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(xué)著名專家John Dudley教授（歐洲物理學(xué)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(chuàng)新性，開拓了研究鎖模動力學(xué)新的可能性，很可能應(yīng)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(fā)表在光學(xué)領(lǐng)域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學(xué)學(xué)會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學(xué)年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學(xué)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(fā)明提供的具有高單縱模成品率的脊波導(dǎo)分布反饋(DFB)半 導(dǎo)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(yīng)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(fā)明通過 在單個半導(dǎo)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(fā)明公開了一種考慮雙饋風(fēng)電機組勵磁調(diào)節(jié)特性的電力系統(tǒng) 故障電流值計算方法，包括 S1 建立雙饋風(fēng)電機組受勵磁調(diào)節(jié)特性影響 的等效受控電流源模型；S2 建立電力系統(tǒng)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(fēng)電機組的受控電流源值； S5 根據(jù)雙饋風(fēng)電 機組的受控電流源值、以阻抗矩陣表征的電網(wǎng)節(jié)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(jié)點的各序電壓值，并計算實 際節(jié)點的電壓值；S6 獲得當前迭代計算的節(jié)點實際電

本發(fā)明涉及一種基于故障限流-快速儲能協(xié)調(diào)控制的微電網(wǎng)暫態(tài)性能強化裝置及方法，如下：當微 電網(wǎng)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(xié)調(diào)控制以提高微電網(wǎng)的故障穿越能力；對于某些特定的工況如微配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線短路故障， 微電網(wǎng)必須從主網(wǎng)絡(luò)斷開時，故障限流器及快速儲能裝置的協(xié)調(diào)控制以保障微電網(wǎng)在并網(wǎng)與孤島模式之 間實現(xiàn)平滑過渡。本發(fā)明可以在有效限制故障電流、減小微電網(wǎng)耦合點電壓跌落的同時，也在