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公开(公告)号：CN108781563A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810511070.1
申请日：2018-05-14
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: A01B49/04
CPC classification number: A01B49/04
Abstract: 本发明公开了一种玉米新型秸秆聚拢喷施菌覆土还田机，包括聚拢指盘装置，镇压装置，培土器，排菌装置，机架，限深轮；该装置相较于传统秸秆还田机，本发明是将秸秆进行聚拢后，同时喷施秸秆降解菌剂，再进行覆土压实。因为覆盖在秸秆垄上的土壤较少，这既可以使秸秆降解菌剂与秸秆充分接触，也避免了其与土著菌大量接触而发生拮抗反应，导致降低当季秸秆降解速度，同时压实的秸秆具有一定的保温保湿作用，可以为秸秆降解菌剂提供良好的生存环境，保持其降解功能，从而提高了秸秆的腐熟速率；相对传统的种植方法，本发明采用沟隆相间种植法，使秸秆降解菌剂的腐熟秸秆周期比传统种植方法延长了一倍，从根本解决了现有直接还田中降解效率低的问题。
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公开(公告)号：CN116579383A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310280158.8
申请日：2023-03-21
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06N3/0464 , G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/214 , F03D80/40
Abstract: 本发明公布了一种基于深度神经网络的风电机叶片结冰预测方法，具体步骤如下：S1采集叶片在未结冰和不同结冰质量状态下的前6阶固有频率作为样本数据；S2将样本数据分为训练样本和测试样本，并进行归一化预处理；S3搭建深度神经网络预测模型，选用激活函数ReLU，损失函数MSE和MAE，优化器Adam，以前6阶固有频率作为输入因子，以叶片结冰质量作为输出因子，并利用训练样本对深度神经网络进行训练；S4将S3得到叶片结冰质量的预测值，计算深度神经网络预测得到的叶片结冰质量与实际叶片结冰质量的相对误差ɛ，来评价网络模型的预测效果。本发明实现了叶片结冰质量预测准确性的技术效果，可靠性高，可为风力机叶片结冰监测提供新手段。
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公开(公告)号：CN118499205A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410680206.7
申请日：2024-05-29
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: F03D80/40
Abstract: 本发明涉及风电机组防覆冰领域，特别涉及一种基于超声波的风电机组叶片防覆冰方法。本发明将防覆冰装置内嵌于叶片中，不影响风电机组运行过程中的气动平衡，将超声波信号发生器产生的超声信号经由功率放大器之后由压电换能片转换成超声频率机械振动信号，由于压电换能片与叶片贴合，使叶片表面产生超声频率的机械振动，促进碰撞到叶片表面的过冷液滴的飞溅、回弹与驱离；本发明提供的基于超声波的风电机组叶片防覆冰方法能够在不依赖于表面性质的基础上起到连续有效的防覆冰效果，解决了传统的被动防覆冰方法的弊端，进而提高风电机组的防覆冰效率，增强风电机组运行的安全性与寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117783211A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311825811.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 内蒙古农业大学
Abstract: 本发明公开了一种主动式红外热像的在役风电叶片检测方法，通过主无人机搭载激光激励系统，副无人机搭载红外热像检测系统对在役风电叶片进行巡检。相对于自然激励的被动红外热成像检测方法，主动红外热像检测更有利于发现深层表下的损伤；相对于无人机辅助的视觉航拍检测方式，红外热像技术能够有效检测出叶片表面及表下损伤。本发明以无人机为载运工具，检测效率高；以激光作为热激励，降低了环境气候条件对检测结果的影响，提高了检测的准确率。
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公开(公告)号：CN108781563B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN201810511070.1
申请日：2018-05-14
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: A01B49/04
Abstract: 本发明公开了一种玉米新型秸秆聚拢喷施菌覆土还田机，包括聚拢指盘装置，镇压装置，培土器，排菌装置，机架，限深轮；该装置相较于传统秸秆还田机，本发明是将秸秆进行聚拢后，同时喷施秸秆降解菌剂，再进行覆土压实。因为覆盖在秸秆垄上的土壤较少，这既可以使秸秆降解菌剂与秸秆充分接触，也避免了其与土著菌大量接触而发生拮抗反应，导致降低当季秸秆降解速度，同时压实的秸秆具有一定的保温保湿作用，可以为秸秆降解菌剂提供良好的生存环境，保持其降解功能，从而提高了秸秆的腐熟速率；相对传统的种植方法，本发明采用沟隆相间种植法，使秸秆降解菌剂的腐熟秸秆周期比传统种植方法延长了一倍，从根本解决了现有直接还田中降解效率低的问题。
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公开(公告)号：CN118564419A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410680209.0
申请日：2024-05-29
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: F03D80/40
Abstract: 本发明公布了一种基于超声波的风电机组叶片除冰方法，具体步骤包括对1.5MW风电机组叶片，沿叶展方向将其分为叶尖、叶中与叶根三个部分，每部分各截取一段；接着沿弦长方向将叶片分为曲率不同的前缘、迎风面和背风面三部分，通过SolidWorks建立覆冰叶片模型；通过谐响应分析，确定不同个数的压电换能器和安装间距下的超声除冰频率、剪应力云图分布规律和除冰面积比，通过对比剪应力云图分布规律，计算除冰面积比，寻找最佳布置方；在理论分析与仿真分析的基础上，进行实际除冰。本发明实现了叶片超声除冰有效性的技术效果，可靠性高，可为风力机叶片除冰提供新手段。
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公开(公告)号：CN117605631A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311577525.7
申请日：2023-11-23
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: F03D80/40
Abstract: 一种非接触式的风力机叶片覆冰状态监测方法，包括：获取风力机图像；对覆冰叶片组成的风轮进行噪声测试，得到覆冰状态下风力机噪声信号；采用特征值优化波束成形算法对风力机噪声信号进行处理，得到声压级频谱特征；根据风力机图像获取噪声源，并识别最大噪声源的坐标，建立不覆冰位置下噪声源与不同覆冰状态之间的关系；构建不同位置覆冰、不同质量覆冰以及不同来流攻角覆冰状态与风力机总声压级增加量之间的正向关系；将正向关系分别输入到BP神经网络模型和局域线性小波神经网络模型中，得到监测结果；本发明通过利用声阵列技术实现非接触测量水平轴覆冰风力机噪声进而监测其覆冰状态，实现了对不同覆冰状态下风力机叶片噪声的监测。
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公开(公告)号：CN116626162A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310596045.9
申请日：2023-05-25
Applicant: 内蒙古农业大学
Abstract: 本发明公开了饲喂管道物料浓度与堵塞检测装置和检测方法，涉及管道物料检测技术领域，包括激振器，激振器设置在待测管道的外壁的一侧，且激振器的激振头可抵接并振动敲击待测管道的外壁，以在待测管道内产生声波；声波转换器，声波转换器设置在待测管道外壁与激振器相对的另一侧；且声波转换器的接收端与待测管道外壁间隙设置或接触设置，以接收和产生声波反馈信号；主控系统和上位机，激振器与声波转换器均与主控系统电性连接，且激振器与声波转换器均受控于主控系统；主控系统内置无线通讯模块，且与上位机无线通讯连接；供电机构，供电机构与主控系统电性连接；本发明无需打开管道即可检测管道物料浓度与堵塞情况，安装和操作便捷。
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