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公开(公告)号：CN113479076A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110933949.7
申请日：2021-08-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 燃料电池增程式混合电动汽车供电系统，属于电动汽车供电技术领域。本发明解决了燃料电池混合动力汽车在低温环境下，动力电池放电稳定性差的问题。本发明包括三端口DC/DC变换器、动力电池驱动电机控制器、电池加热膜、燃料电池和变换器控制电路；三端口DC/DC变换器的三个端口分别连接电池加热膜的供电端、燃料电池的电源端和驱动电机控制器的供电端；变换器控制电路用于控制三端口DC/DC变换器中开关管的开关，使三端口DC/DC变换器处于不同的工作模式；所述电池加热膜设置在动力电池的外侧，用于为动力电池加热；动力电池用于为驱动电机控制器供电，本发明适用于混合电动汽车供电。
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公开(公告)号：CN111899754A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010743053.8
申请日：2020-07-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G10L21/0272 , G10L21/0208 , G10L21/0232
Abstract: 本发明公开了GA_FastICA算法的语音分离效果算法，包括如下步骤：在传统谱减法中假定噪声信号为d(n)，纯净的语音信号为f(n)，获取带噪混合信号h(n)；带噪混合信号经过短时傅里叶变换后获得频谱；利用GA算法计算得到的增益来计算纯净语音功率谱和混合语音功率谱之间的关系，得到纯净语音信号的功率谱，弥补了传统谱减法在0dB左右交叉项为零的假设不成立弊端，通过短时傅里叶逆变换可还原成原始语音信号，FastICA算法进行语音分离，获得分离后语音信号。本发明在不同信噪比条件下，绘制了分离后语音信号时域波形，分析了分离后信号和原始信号之间的相关系数，并比较了GA_FastICA和FastICA、IBM、FOBI算法的分离效果，GA_FastICA算法可有效分离语音信号，在噪声环境下具有较好的语音分离效果。
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公开(公告)号：CN119347552B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411896461.1
申请日：2024-12-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 哈尔滨理工大学
Inventor： 张国宝 , 吴正阳 , 张磊 , 杨为 , 朱太云 , 赵恒阳 , 黄伟民 , 李坚林 , 柯艳国 , 丁国成 , 宋东波 , 蔡梦怡 , 韩文虎 , 孙皓天 , 齐天宇 , 高禾 , 李枕
Abstract: 本发明公开了一种提高交/直流沿面闪络的绝缘子粗糙度梯度改性方法，属于高压绝缘材料技术领域，包括以下步骤：1）对盆式绝缘子超声处理并烘干；2）选用设定目数的第一细砂纸将步骤1）中烘干后的绝缘子的整个侧面进行打磨；3）选用设定目数的第一粗砂纸将步骤2）中所得的绝缘子的未覆盖的部分进行打磨；4）选用设定目数的第二粗砂纸将步骤3）中所得的绝缘子的第一梯度进行打磨；5）利用粗糙度测试仪频繁测量每一层的粗糙度，将每一层梯度范围进行均匀化打磨，获得粗糙度梯度改性的绝缘子。本发明提供的绝缘子粗糙度梯度表面改性处理方法，可显著改善绝缘子放电路径，为提升绝缘子的交/直流沿面闪络性能提供支撑。
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公开(公告)号：CN119347552A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411896461.1
申请日：2024-12-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 哈尔滨理工大学
Inventor： 张国宝 , 吴正阳 , 张磊 , 杨为 , 朱太云 , 赵恒阳 , 黄伟民 , 李坚林 , 柯艳国 , 丁国成 , 宋东波 , 蔡梦怡 , 韩文虎 , 孙皓天 , 齐天宇 , 高禾 , 李枕
Abstract: 本发明公开了一种提高交/直流沿面闪络的绝缘子粗糙度梯度改性方法，属于高压绝缘材料技术领域，包括以下步骤：1）对盆式绝缘子超声处理并烘干；2）选用设定目数的第一细砂纸将步骤1）中烘干后的绝缘子的整个侧面进行打磨；3）选用设定目数的第一粗砂纸将步骤2）中所得的绝缘子的未覆盖的部分进行打磨；4）选用设定目数的第二粗砂纸将步骤3）中所得的绝缘子的第一梯度进行打磨；5）利用粗糙度测试仪频繁测量每一层的粗糙度，将每一层梯度范围进行均匀化打磨，获得粗糙度梯度改性的绝缘子。本发明提供的绝缘子粗糙度梯度表面改性处理方法，可显著改善绝缘子放电路径，为提升绝缘子的交/直流沿面闪络性能提供支撑。
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公开(公告)号：CN118824653A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410901433.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 哈尔滨理工大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H01B19/04
Abstract: 本发明公开了一种提高直流沿面闪络电压的绝缘子试样臭氧梯度表面处理方法，属于高压绝缘材料技术领域。1)对绝缘子试样进行表面处理后烘干；2)将保护套置于绝缘子试样上方使绝缘子试样上方表面裸露指定高度；3)将绝缘子试样置入臭氧处理平台，打开处理装置，使处理腔中臭氧的气压和浓度稳定在指定值对绝缘子试样进行处理；4)关闭臭氧处理装置，取出试样，将保护套下移至指定位置；重复步骤3)和4)两次后再次重复步骤3)，最后关闭臭氧处理装置，取出试样，取下保护套，获得臭氧梯度改性的绝缘子试样。本发明提供的绝缘子试样臭氧梯度表面处理方法，可显著降低表面电场畸变，为提升绝缘子试样的直流沿面闪络性能打下基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118746303A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202411001430.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01C21/20 , G01C21/34 , G01C21/00 , G01S17/894 , G01S17/88
Abstract: 本发明公开一种基于激光SLAM的自主导航与环境建图方法及系统，该系统通过对激光雷达进行去畸变处理并与IMU联合标定，确保传感器数据的精准。通过高斯平滑处理权重异常粒子，并采用低方差重采样策略对Gmapping算法进行优化，进一步减少粒子的退化现象并提高粒子多样性。根据计算粒子的有效样本，动态调整粒子数量以提高算法的计算效率。此外，对RRT_Connect算法进行优化，通过增加动态目标生成和重连机制，并加快收敛速度，使其找到最优路径。通过引入剪枝和贝塞尔曲线的方法，使路径更简洁自然。最终将改进的RRT_Connect算法与TEB算法融合，实现精准的地图导航和避障。
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公开(公告)号：CN114896753B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111499338.2
申请日：2021-12-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明为高能效铣刀后刀面瞬时摩擦能耗分布特性的识别方法，属于铣刀技术领域。本发明是针对高能效铣刀在铣削过程中，刀齿后刀面摩擦区域内摩擦速度及其能耗分布规律具有不确定性所提出。本发明包括高能效铣刀后刀面摩擦边界表征方法、高能效铣刀后刀面瞬时摩擦边界特征点识别方法、高能效铣刀后刀面摩擦能耗分布函数构建方法和高能效铣刀后刀面摩擦能耗分布特性及演变特性识别方法。本发明所提出的高能效铣刀刀齿后刀面摩擦能耗演变特性识别方法，可以充分考虑长时程切削条件下，铣刀刀齿后刀面摩擦能耗及其分布规律对时间的响应特性。
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公开(公告)号：CN113554669B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110857717.8
申请日：2021-07-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种改进注意力模块的Unet网络脑肿瘤MRI图像分割方法，解决了由于病灶的形状的多样性和不同器官结构的差异性，仅使用UNet结构分割病灶无法满足对于精准度、速度等的需求的问题，属于语义分割领域。本发明包括：在Unet网络中使用可逆残差模块替代原有的卷积模块；在Unet中的跳变连接部分，encorder与deorder拼接之前加入改进的残差注意力模块ResCBAM，可以更好地提高训练过程中细节特征的质量。本文使用Brats2019的数据集进行实验，实验结果表明，相比于其他方法，本文所提出的方法在不同的评价指标下分割效果都有不同程度的提升。
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公开(公告)号：CN111899750B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010743992.2
申请日：2020-07-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0232 , G10L25/30 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了联合耳蜗语音特征和跳变深层神经网络的语音增强算法，采用MMSE为前端的改进MRCG语音特征，通过比较不同特征作为网络输入的语音增强效果；分析DNN与Skip‑DNN滤除“音乐噪声”的能力，建立了联合改进MRCG和Skip‑DNN的语音增强模型，由实验可知，联合改进MRCG和Skip‑DNN的语音增强模型比MRACC与MRCG增强效果好；同时，在低信噪比与非平稳背景噪声环境中，Skip‑DNN滤除了部分“音乐噪声”，很好的拟合了改进MRCG与IRM之间复杂的非线性关系，提高低信噪比环境中语音增强效果，获得更清晰的语音特征，可有效提高语音可懂度和语音质量。
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公开(公告)号：CN114185970A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111515043.X
申请日：2021-12-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/33
Abstract: 本发明提出了一种基于独立概率完全加权的并行关联规则挖掘方法。该方法采用Spark运行框架，通过对项集进行依赖数据集的独立概率计算从而获得该项集权值的方法，对数据集进行加权关联规则挖掘。首先通过用户给定的数据集地址读取数据集并转换成垂直数据形式，对转换后的垂直数据库进行读取后计算项的独立概率权值，并过滤得到加权频繁1‑项集。对加权频繁1‑项集求交集，计算候选2‑项集的平均权值后过滤出加权频繁2‑项集。迭代地对加权频繁(K‑1)‑项集使用前缀划分方法得到加权频繁K‑项集。以上整个过程均使用位图结构对加权频繁项集的TidSet进行存储以加快求交集速度。数据预处理及前缀划分原则使本发明运行效率更快，独立概率完全加权的方法可以使本发明发掘出更多隐藏在事务集中的知识及规则。
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