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公开(公告)号：CN101615772B
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN200910072080.0
申请日：2009-05-21
CPC classification number: Y02E40/30
Abstract: 一种线路末端注入无功电流的输电线路融冰方法，属于高压输电系统领域，本发明的目的是解决采用电容补偿电感调负融冰方法存在大容量可调电感没有成型设备，设备投资大的问题。本发明针对两个变电站之间的输电线路进行融冰的方法，首先将需融冰的输电线路从电网上断开，将两个变电站用于改善功率因数的无功补偿装置从电网上断开，然后将其中一个变电站的无功补偿装置经过需融冰输电线路接入到另一个变电站的母线上，形成融冰回路中，融冰回路处于无功过补偿状态，输电线路升温，达到融冰的效果。本发明用于高压线路融冰。
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公开(公告)号：CN101710445A
公开(公告)日：2010-05-19
申请号：CN200910250507.1
申请日：2009-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G08C19/16
Abstract: 基于模拟电流环的多参数远距离传输装置，涉及传输装置。它为了解决电压信号在远距离数据传输过程中常会受到噪声的干扰，传输线缆的分布电阻会使其产生压降的问题而提出。所述井上组件由电流环电源和采样电阻组成；井下组件包括电压电流转换电路模块和滤波电路模块；滤波电路模块的电压信号输入端与电流环路的正相线缆相连，参考电阻的一端和第一、二恒流源二极管的阴极相连，第一、二恒流源二极管的阳极同时与限流电阻另一端相连，参考电阻的另一端同时与第二、七二极管的阳极、电流环路的负相线缆和地线相连。它对电流环电源的要求不高，供电电压输入井下组件前有滤波电路，保证其稳定性；整个传输过程中电流信号无损耗，尤其适用于远距离信号的传输。
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公开(公告)号：CN117464182B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202311765994.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 山东船舶技术研究院
IPC: B23K26/21 , B23K26/046 , B25J9/16
Abstract: 一种基于卷积神经网络的激光焊接状态判别方法，涉及焊接技术领域。为了解决现有的激光焊接状态判别方法在面对复杂焊接状态时依赖于单一信息进行判别、准确率低、精度低、需要人工参与、焊缝的不良率高的缺陷，通过预实验采集激光焊接过程中的激光羽辉和熔池形貌；通过三维卷积神经网络分别处理激光羽辉和熔池形貌，获得特征向量；通过权重融合将对应于激光羽辉和熔池形貌的特征向量进行融合，采用全连接层对焊接状态进行区分；对三维卷积神经网络进行训练，获得每一个全连接层的输出结果，并对每个输出结果进行变换，根据变换后的最大值所对应的焊接状态作为最终的诊断结果。本发明主要用于对激光焊接状态进行判别。
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公开(公告)号：CN117153153A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311297960.4
申请日：2023-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G10L15/16 , G10L15/06 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络与注意力机制的轻量级嵌入式设备语音增强方法，包括：收集听力对象的听感良好样本作为纯净语音样本，提取纯净语音样本的幅度特征与带噪语音样本的幅度特征进行模型训练。具体包括，在解码过程中，对输入语音样本高维特征的不同通道分配不同权重；提取待增强带噪语音特征，获得带噪语音幅度特征与带噪语音相位特征，将带噪语音幅度特征输入训练模型中，获得增强语音幅度特征；将增强语音幅度特征与带噪语音相位特征进行数据重构，获得增强语音。采用本发明，减少了信息冗余并有效去除噪声，可解决现有嵌入式设备语音增强，计算成本高、个性化不足、推理效率低、处理效果差的问题。
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公开(公告)号：CN101557090B
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN200910072079.8
申请日：2009-05-21
IPC: H02G7/16
Abstract: 一种在输电线路末端注入无功电流的融冰装置，属于高压输电系统领域，本发明的目的是解决采用电容补偿电感调负融冰方法存在大容量可调电感没有成型设备，设备投资大的问题。本发明的输电线路的两端分别设置第一隔离开关和第二隔离开关，它还包括近端融冰隔离开关、远端融冰隔离开关和无功补偿装置，无功补偿装置与近端融冰隔离开关的一端相连，第一隔离开关和输电线路近端的连接点与融冰隔离开关的另一端相连，第二隔离开关和输电线路远端的连接点与远端融冰隔离开关的一端相连，远端融冰隔离开关的另一端与远端变压器副边母线相连。本发明用于高压线路融冰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101615772A
公开(公告)日：2009-12-30
申请号：CN200910072080.0
申请日：2009-05-21
CPC classification number: Y02E40/30
Abstract: 一种线路末端注入无功电流的输电线路融冰方法，属于高压输电系统领域，本发明的目的是解决采用电容补偿电感调负融冰方法存在大容量可调电感没有成型设备，设备投资大的问题。本发明针对两个变电站之间的输电线路进行融冰的方法，首先将需融冰的输电线路从电网上断开，将两个变电站用于改善功率因数的无功补偿装置从电网上断开，然后将其中一个变电站的无功补偿装置经过需融冰输电线路接入到另一个变电站的母线上，形成融冰回路中，融冰回路处于无功过补偿状态，输电线路升温，达到融冰的效果。本发明用于高压线路融冰。
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公开(公告)号：CN117464182A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311765994.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 山东船舶技术研究院
IPC: B23K26/21 , B23K26/046 , B25J9/16
Abstract: 一种基于卷积神经网络的激光焊接状态判别方法，涉及焊接技术领域。为了解决现有的激光焊接状态判别方法在面对复杂焊接状态时依赖于单一信息进行判别、准确率低、精度低、需要人工参与、焊缝的不良率高的缺陷，通过预实验采集激光焊接过程中的激光羽辉和熔池形貌；通过三维卷积神经网络分别处理激光羽辉和熔池形貌，获得特征向量；通过权重融合将对应于激光羽辉和熔池形貌的特征向量进行融合，采用全连接层对焊接状态进行区分；对三维卷积神经网络进行训练，获得每一个全连接层的输出结果，并对每个输出结果进行变换，根据变换后的最大值所对应的焊接状态作为最终的诊断结果。本发明主要用于对激光焊接状态进行判别。
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公开(公告)号：CN117253475A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311297956.8
申请日：2023-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G10L15/16 , G10L15/06 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于音频质量评估与RNN状态判别的低算力需求嵌入式语音增强方法，包括：训练语音音频质量评估模型、设定质量阈值、训练语音增强模型，同时训练状态更新预测器、得到当前质量阈值条件下的，低算力需求的语音增强模型用于测试，测试时使用状态更新预测器进行Bi‑RNN的状态更新。其中语音音频质量评估模型，用于找出无语音及高质量语音片段跳过处理，减少计算；状态更新预测器用于替换原始的Bi‑RNN状态更新方式，大幅减少算力需求和计算成本。采用本发明，可解决现有嵌入式设备语音增强，算力需求高、处理效果差的问题。
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公开(公告)号：CN115351421A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211018203.4
申请日：2022-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 山东船舶技术研究院
Abstract: 本发明涉及激光焊接领域，具体公开了一种用于厚板钛合金的负压激光填丝焊接装置，所述装置包括激光器、一级负压仓，所述一级负压仓的仓体上设置焊接窗口，所述激光器与激光头耦合，所述激光头设置在焊接窗口处，所述一级负压仓与一级真空泵连接，所述一级负压仓旁设置二级负压仓，所述二级负压仓与二级真空泵连接，所述送丝机将焊丝送入二级负压仓后，送入一级负压仓。本发明解决了现有技术中钛合金焊接质量差，焊接缺陷严重的问题。
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公开(公告)号：CN108280856B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810139292.5
申请日：2018-02-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 基于混合信息输入网络模型的未知物体抓取位姿估计方法，属于机器人自主抓取领域。本发明为了实现机器人对未知物体的快速、有效抓取。对训练图像数据集中的图像混合信息进行预处理；构建基于混合信息输入的信息融合机制，并搭建神经网络模型；对包含混合信息融合机制的网络模型参数进行训练，获得优化后的混合信息输入网络模型；利用基于RGB‑D图像的物体分割技术实现对传感器采集到的场景图像进行可抓取物体分割；利用基于反馈信息的候选区域生成机制，搜索获得物体上的最佳抓取区域；利用深度信息估计机器人在最佳抓取区域的抓取位置和抓取姿态，进而获得抓取物体时的抓取位姿。该方法有利于机器人快速、准确地实现对未知物体的自主抓取。
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