-
公开(公告)号：CN111499898A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010267594.8
申请日：2020-04-08
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 中国科学院电工研究所
摘要： 一种碳纳米复合薄膜制备方法，其特征在于所述的制备方法包括：制备CNT薄膜，利用匀胶机制备PDMS聚合物湿膜，将CNT薄膜压印到PDMS聚合物湿膜层；固化形成CNT-PDMS复合薄膜。一种CNT-PDMS复合薄膜，其特征在于所述的CNT-PDMS复合薄膜包含CNT薄膜层和PDMS聚合物湿膜层，其结构为双层结构；CNT-PDMS复合薄膜作为激光超声检测系统的光声转换增强介质使用，使用过程中，CNT-PDMS复合薄膜粘贴在被测目标体表面。
-
公开(公告)号：CN111426918A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010267610.3
申请日：2020-04-08
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 中国科学院电工研究所
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 一种激光超声非接触式盆式绝缘子无损检测装置，包括激光激励模块、电磁超声接收模块、控制与同步模块和断层成像模块四部分。激光激励模块连接控制与同步模块，电磁超声模块也连接控制与同步模块，电磁超声接收模块连接断层成像模块。所述的控制与同步模块首先输出同步信号使激光激励模块和电磁超声接收模块启动工作，电磁超声接收模块接收到超声信号后输出给断层成像模块使其进行成像。所述的激光激励模块通过脉冲激光激励盆式绝缘子使其内部产生高频超声。所述的电磁超声接收模块利用电磁超声的洛伦兹力效应获取盆式绝缘子内部传输的超声产生的回波信号。所述的断层成像模块包括计算机，实现对盆式绝缘子的断层成像。
-
公开(公告)号：CN111419185B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010267622.6
申请日：2020-04-08
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 中国科学院电工研究所
摘要： 一种声速不均匀的磁声成像图像重建方法，利用激励线圈对被测目标体施加激励电流，被测目标体在电磁激励下感应生成涡旋电流。所述涡旋电流与静磁场相互作用，在目标成像体内产生超声信号。利用超声换能器接收超声信号，并对接收到的超声信号利用声速重建算法获得被测目标体内的声速分布，然后根据声速分布结果校正磁声信号，最后基于时间反演法进行被测目标体的图像重建。
-
公开(公告)号：CN111426918B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202010267610.3
申请日：2020-04-08
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 中国科学院电工研究所
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 一种激光超声非接触式盆式绝缘子无损检测装置，包括激光激励模块、电磁超声接收模块、控制与同步模块和断层成像模块四部分。激光激励模块连接控制与同步模块，电磁超声模块也连接控制与同步模块，电磁超声接收模块连接断层成像模块。所述的控制与同步模块首先输出同步信号使激光激励模块和电磁超声接收模块启动工作，电磁超声接收模块接收到超声信号后输出给断层成像模块使其进行成像。所述的激光激励模块通过脉冲激光激励盆式绝缘子使其内部产生高频超声。所述的电磁超声接收模块利用电磁超声的洛伦兹力效应获取盆式绝缘子内部传输的超声产生的回波信号。所述的断层成像模块包括计算机，实现对盆式绝缘子的断层成像。
-
公开(公告)号：CN111426919A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010267611.8
申请日：2020-04-08
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 中国科学院电工研究所
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 一种基于激光诱导超声的盆式绝缘子检测装置，其激光器控制系统控制激光器激励系统输出脉冲激光。脉冲激光直射在贴附于待检测盆式绝缘子表面的碳纳米增强介质上。放置在激光入射路径边缘的光电探测器接收激光器激励系统发射的脉冲激光的余光，作为信号检测处理系统的同步触发信号，启动信号检测处理系统工作。在脉冲激光激励下碳纳米增强介质在盆式绝缘子内部产生高强高频的超声波信号，待检测盆式绝缘子表面放置的空耦超声换能器接收超声信号，经信号检测处理系统放大、滤波后由计算机采集系统采集。利用小波包分解将超声波信号分解为不同的频率范围，再用小波包系数组成的矩阵表征缺陷某一深度下的信号状态，根据不同的信号状态表征缺陷状态。
-
公开(公告)号：CN111419185A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010267622.6
申请日：2020-04-08
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 中国科学院电工研究所
摘要： 一种声速不均匀的磁声成像图像重建方法，利用激励线圈对被测目标体施加激励电流，被测目标体在电磁激励下感应生成涡旋电流。所述涡旋电流与静磁场相互作用，在目标成像体内产生超声信号。利用超声换能器接收超声信号，并对接收到的超声信号利用声速重建算法获得被测目标体内的声速分布，然后根据声速分布结果校正磁声信号，最后基于时间反演法进行被测目标体的图像重建。
-
公开(公告)号：CN105654944A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201511020925.3
申请日：2015-12-30
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西振中电力股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种融合了短时与长时特征建模的环境声识别方法及装置。本发明提出了一种模型级联融合的方法，使得短时和长时的信息在整个识别过程中都能够得以运用。本发明的方案包括下列步骤：对于滑动窗，首先基于短时特征使用混合高斯模型(GMM)建模进行预分类；对GMM的分类结果，进行置信度判别，置信度高的结果直接作为最终的分类结果，置信度较低时，则基于长时特征再分类；在第二阶段，基于对GMM分类结果混淆矩阵的分析，找出容易混淆的类，训练这些类之间的支持向量机(SVM)分类模型，使用SVM进行再分类。第二阶段的建模过程使用GMM的概率得分加入长时特征一起作为SVM的输入。
-
公开(公告)号：CN105654944B
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201511020925.3
申请日：2015-12-30
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西振中电力股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种融合了短时与长时特征建模的环境声识别方法及装置。本发明提出了一种模型级联融合的方法，使得短时和长时的信息在整个识别过程中都能够得以运用。本发明的方案包括下列步骤：对于滑动窗，首先基于短时特征使用混合高斯模型(GMM)建模进行预分类；对GMM的分类结果，进行置信度判别，置信度高的结果直接作为最终的分类结果，置信度较低时，则基于长时特征再分类；在第二阶段，基于对GMM分类结果混淆矩阵的分析，找出容易混淆的类，训练这些类之间的支持向量机(SVM)分类模型，使用SVM进行再分类。第二阶段的建模过程使用GMM的概率得分加入长时特征一起作为SVM的输入。
-
公开(公告)号：CN105632501B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201511021329.7
申请日：2015-12-30
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西振中电力股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习技术的自动口音分类方法和装置，方法包括：对训练集中的所有带口音语音进行去除静音并提取MFCC特征；根据所提取的MFCC特征训练各种带口音语音的深层神经网络，以描述各种带口音语音的声学特性，其中所述深层神经网络指至少包含两个隐层的前向人工神经网络；计算待识别语音中各语音帧在深层神经网络上的各口音分类的概率得分，将概率得分最大的口音类别标签置为该语音帧的口音类别标签；使用待识别语音中的每个语音帧的口音类别进行多数投票，得到待识别语音相对应的口音类别。本发明可以有效利用上下文信息，从而可以提供比传统浅层模型更好的分类效果。
-
公开(公告)号：CN105632501A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201511021329.7
申请日：2015-12-30
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西振中电力股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习技术的自动口音分类方法和装置，方法包括：对训练集中的所有带口音语音进行去除静音并提取MFCC特征；根据所提取的MFCC特征训练各种带口音语音的深层神经网络，以描述各种带口音语音的声学特性，其中所述深层神经网络指至少包含两个隐层的前向人工神经网络；计算待识别语音中各语音帧在深层神经网络上的各口音分类的概率得分，将概率得分最大的口音类别标签置为该语音帧的口音类别标签；使用待识别语音中的每个语音帧的口音类别进行多数投票，得到待识别语音相对应的口音类别。本发明可以有效利用上下文信息，从而可以提供比传统浅层模型更好的分类效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
10 条记录 (耗时 0.101 秒)
