立式水电机组轴线智能调整系统研发及应用

目前国内外立式水轮发电机组轴线调整均采用等相位定点盘车、人工架表测量、人工计算调整的方式,不仅盘车周期长、人工测量和计算工作量大,而且因定点盘车测点数少、调整方案主观性强,导致计算和调整精度不高,工作效率普遍较低。本文提出了一种适用于立式水轮发电机组的轴线智能调整系统,采用连续盘车轴线调整工艺,实现了盘车数据的自动采集、无线通信、自动计算分析,并自动给出轴线调整方案。该系统已在葛洲坝电站成功应用,可大幅提升机组轴线调整工艺的智能化水平。     

考虑频率稳定性的新能源电力系统惯量水平多区间评价方法

随着大量新能源机组取代同步发电机接入电网,系统惯量水平的下降将威胁系统频率稳定,但基于频率稳定评价系统实际惯量水平与充裕度的方法仍相对较少。本文通过量化分析惯量与频率动态响应的关系,提出一种新能源电力系统的惯量分区评价方法。首先,基于新能源电力系统频率响应模型求解,并借助提出的惯量灵敏度指标分析惯量对相关频率安全指标的影响。然后,依据频率稳定约束与综合惯量灵敏度指标确定区间边界,构建惯量危险区、惯量敏感区和惯量饱和区三类惯量水平区间,并分析潜在最大扰动功率及调频能力对区间边界的影响。进而,提出惯量安全性系数与充裕度系数评价系统当前惯量的水平高低。最后,在DIgSILENT中建立IEEE10机39节点标准系统,仿真验证了所提系统惯量分区评价方法的有效性与可行性。     

基于石墨烯/硅微米孔阵列异质结的高性能近红外光探测器

本文报道了一种由石墨烯和硅微米孔阵列构筑的异质结探测器,具备高性能近红外光探测能力。通过光刻和反应离子刻蚀技术制备的硅微米孔阵列具有整齐光滑的表面,保证了较低的表面载流子复合速率。同时,孔阵列结构能有效地抑制入射光的反射,增加了有效光照面积,提高了石墨烯/硅异质结的吸收效率,从而提高了器件的光响应度。器件在±3 V偏压下表现出明显的电流整流特性,整流比为4.30×105,在功率密度为4.25 mW/cm2的810 nm入射光照射下器件的开关比达到了9.20×105。在入射光强为118.00 μW/cm2的810 nm光照下,光探测器的电流响应度可达到679.70 mA/W,探测率为3.40×1012 Jones;入射光强为7.00 μW/cm2电压响应度为1.79×106 V/W。更重要的是,该器件具有20.00/21.30 μs的升/降响应速度。相比于商业化硅光电二极管,石墨烯/硅微米孔阵列光电探测器结构简单、制备工艺简便,有望大幅降低制备成本。研究结果显示了石墨烯/硅微米孔阵列异质结探测器在未来低成本、稳定和高效近红外光探测应用方面的巨大潜力。     

高纯ZnAl_2O_4纳米颗粒的制备及其微结构分析

将机械力化学与超声波化学相结合制备出高纯度、结晶性良好的尖晶石型ZnAl_2O_4纳米颗粒。分析了样品的表面形貌、晶体结构及微观结构。研究结果表明:当焙烧温度为600~900℃时,ZnO与γ-Al_2O_3固相反应制备出高纯度、结晶性良好的尖晶石型ZnAl_2O_4纳米颗粒。随着焙烧温度的升高,材料的致密度增大,结晶度提高,平均孔径依次增大,比表面积明显下降,孔隙率降低。     

基于计算听觉场景分析和语者模型信息的语音识别鲁棒前端研究

传统抗噪算法无法解决人声背景下语音识别(Automatic speech recognition, ASR)系统的鲁棒性问题. 本文提出了一种基于计算听觉场景分析(Computational auditory scene analysis, CASA)和语者模型信息的混合语音分离系统. 该系统在CASA框架下, 利用语者模型信息和因子最大矢量量化(Factorial-max vector quantization, MAXVQ)方法进行实值掩码估计, 实现了两语者混合语音中有效地分离出目标说话人语音的目标, 从而为ASR系统提供了鲁棒的识别前端. 在语音分离挑战(Speech separation challenge, SSC)数据集上的评估表明, 相比基线系统, 本文所提出的系统的语音识别正确率提高了15.68%. 相关的实验结果也验证了本文提出的多语者识别和实值掩码估计的有效性.     

非线性扩展结构大系统自适应神经网络跟踪控制

针对一类非线性关联大系统在结构扩展时的跟踪控制问题, 提出一种采用自适应神经网络的控制方法. 该方法要求在不改变原结构系统控制律的前提下设计新加入子系统的控制律和自适应律, 使扩展后所有子系统都具有很好的跟踪性能. 这里主要利用神经网络的逼近功能以及Backstepping 技术来设计自适应律和控制律, 通过Lyapunov 理论证明在该控制器的作用下闭环系统的所有信号均是有界的, 并可使系统准确跟踪. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于互补模型的汉语韵律间断自动检测

自动韵律间断检测和标注对语音理解和语音合成有十分重要的作用。提出了利用声学、词典和语法相关特征的互补模型方法检测汉语韵律间断。该方法具有下列优点:(1)摒弃了声学相关特征和词典、语法相关特征的独立性假设;(2)互补模型方法不仅在特征层上利用当前音节的上下文信息,而且在模型层次上利用了当前音节的上下文信息。在ASCCD语料库上验证了该方法能够获得90.34%的韵律间断的检测准确率,较基线系统有 6.09%的提高。     

基于Mellin变换的语音新特征与频率归正说话人自适应技术

为了减小由于说话人之间声道形状的差异而引起的非特定人语音识别系统性能的 下降,研究了两种方法,一种是基于最大似然估计的频率归正说话人自适应方法,另一种是基 于Mellin变换的语音新特征.在非特定人孤立词语音识别系统上的初步实验表明,这两种方 法都可以提高系统对不同说话人的鲁棒性,相比之下,基于Mellin变换的语音新特征具有更 好的性能,它不仅提高了系统对不同话者的识别性能,而且也使系统对不同话者的误识率的 离散程度大大减小.     

移动互联时代的语音识别技术

语音识别是新一代人机界面中最重要的技术之一。上一世纪最后十年,由于语音识别技术的快速发展,人们对此寄托了无限的期望和遐想。然而,至少到目前为止,从听写机到电话语音识别,语音识别的应用尚欠火候。是技术上不可逾越的障碍,还是应用不合时宜、时机?这一切将随着移动无线互联网以及新一代移动通讯的发展而产生变化。 中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师、国家模式识别实验室副主任徐波老师将从现有语音技术、产品出发,讨论该技术未来几年在嵌入式系统、无线互联网以及语音翻译中的应用以及对信息产业可能产生的深刻影响。     

多媒体网络技术在物理教学中的应用

在物理教学中,相对于传统教学而言,多媒体网络技术能够展示物理现象的演变过程,能够实现和常规实验的相互补充,能够帮助教师更好地掌握学情,更有利于激发学生的学习兴趣,培养学生的思维能力。