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公开(公告)号：CN111259864B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010142296.6
申请日：2020-03-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种水轮机运转状态识别方法，涉及一种水轮机运转状态的识别方法。本发明对现有方法进行改进，识别结果准确率比传统方法更高。方法：一、水轮机运转脉动信号采用镜像延拓法进行经验模态分解；二、采用三次Hermite插值法的希尔伯特‑黄变换算法获知水轮机运转时安置压力测点处所受到的冲击力大小及变化趋势；三、水轮机工况参数与压力脉动信号之间的相关性分析；四、水轮机脉动信号采用三层小波神经网络进行训练，对水轮机振动趋势预测；五、果蝇算法优化概率神经网络。本发明可以实时远程监测水轮机的运行状态，便于发现故障，及时诊断和检修，网络预测时间仅为0.336372s，实现实时监测运行故障，对实际工程应用具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN111259864A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010142296.6
申请日：2020-03-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种水轮机运转状态识别方法，涉及一种水轮机运转状态的识别方法。本发明对现有方法进行改进，识别结果准确率比传统方法更高。方法：一、水轮机运转脉动信号采用镜像延拓法进行经验模态分解；二、采用三次Hermite插值法的希尔伯特-黄变换算法获知水轮机运转时安置压力测点处所受到的冲击力大小及变化趋势；三、水轮机工况参数与压力脉动信号之间的相关性分析；四、水轮机脉动信号采用三层小波神经网络进行训练，对水轮机振动趋势预测；五、果蝇算法优化概率神经网络。本发明可以实时远程监测水轮机的运行状态，便于发现故障，及时诊断和检修，网络预测时间仅为0.336372s，实现实时监测运行故障，对实际工程应用具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN111192598A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010012435.3
申请日：2020-01-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种跳变连接深度神经网络的语音增强方法，解决了传统的深度神经网络DNN语音增强方法在低信噪比场景下语音有丢失、可懂度低的问题，属于语音增强领域。本发明包括：根据时域语音信号，提取时频域特征；确定训练目标，并将训练目标和提取的时频域特征送入到Skip-DNN模型中，进行训练，得到Skip-DNN语音增强模型；Skip-DNN模型的输入层、隐藏层和输出层之间采用跳变连接；S3、提取带噪语音特征，将其输入到Skip-DNN语音增强模型中，估计目标语音；S4、将目标语音与带噪语音合成，得到增强的纯净语音信号。
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公开(公告)号：CN211223326U
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201921852455.0
申请日：2019-10-30
IPC: B60R16/037 , G10K11/16 , G06F30/15 , G06F30/23
Abstract: 针对现有主动噪声控制系统的中次级声源的位置受车身结构和室内内饰影响的问题，本实用新型提供一种汽车室内主动噪声控制系统，属于汽车室内主动降噪技术领域。本实用新型的汽车室内主动噪声控制系统，所述系统包括初级声源和次级声源，所述次级声源布放在司乘人员头部附近。作为优选，每一个司乘人员相邻的汽车的侧壁上布放两个次级声源，所述两个次级声源与相邻司乘人员的头部同高，且与该司乘人员头部的距离均相等。作为优选，每一个司乘人员的头部正上方的汽车顶棚处布放一个次级声源。作为优选，每一个司乘人员的头部正下方的汽车底盘上布放一个次级声源。本实用新型基于汽车室内主动降噪技术的声学分析，针对司乘人员头部附近局部空间和全车室内全空间降噪。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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