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1.
油液监测是判断设备健康状况和提供设备故障隐患预警的有效方法。综述了用于监测润滑油中磨损颗粒的最新各类在线传感器的基本原理,包括批量磁吸附式传感器、微流体电容传感器、金属扫描传感器、双层平面线圈传感器、超声波传感器和光学传感器等,并讨论各种传感方法的优缺点以及未来发展面临的挑战;指出了高通量、高灵敏度、能区别金属与非金属磨粒、可采集磨粒图像信息的集成式传感器是未来研究的重点,集成式、智能化、无线传输的传感器是未来研发方向。 相似文献
2.
边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
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为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应,并开展高效精准的性能评估,文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例,首先对监测数据进行清洗和重构,通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型,然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应,计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明,经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素,有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据,更高效地进行输电网系统风致易损性评估。 相似文献
7.
抱杆系统是悬浮式内拉线抱杆分解组塔施工安全的决定性影响因素,但由于其受力复杂且难以实时感知,造成铁塔组立施工难度过大甚至产生事故。为此,结合当前发展的无线物联技术,提出了一种基于无线传感器网络的悬浮抱杆组塔无线监测系统。通过对悬浮式内拉线抱杆分解组塔工艺的分析,获取了抱杆系统的安全薄弱点,从而明确了系统功能原理与模块组成。针对抱杆及其拉线系统的受力、倾角、风速、高度、距离等数据特点,选择相应传感器进行实时数据监测与采集;并针对监测点分布广、层级多的特点,采用LoRa树型组网模式,形成以上位机为网络总节点的一主多从无线传输方式。系统采用阵列巡检应答通信模式,各信道通过时分进行有序利用,数据延迟控制在ms级以内,并通过临限预警功能将各危险点数值控制在安全范围之内,保证施工全过程的安全稳定。 相似文献
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9.
基于塔里木河部分水量监测断面未采取防护措施出现变化较大,不能确定水位流量关系曲线的情况,选取喀尔曲尕水库进水闸、新沙吉里克闸、墩阔坦干渠三个典型测水断面,对塔里木河干流标准水量监测断面试点建设进行分析。通过实践和分析提出对塔里木河干流标准水量监测断面应采用无纺布+土工格室防护形式,可有效增强边坡的承载能力和分散荷载作用,使其达到标准水量监测断面测水的基本要求;流速过大时可根据实际采用干砌块石防护或混凝土板防护形式。 相似文献