电渗析分离提取高值组分的研究进展

随着我国经济高速发展，现代化和工业化不断推进，环保与可持续发展成为资源开发以及工业生产的必要条件。资源开发与工业生产过程中会产生大量重金属废水以及有机废水，电渗析技术能耗较低，对水质敏感性低，简单易操作，且具有优秀的浓缩与分离性能，因而被广泛应用于工业废水中金属与有机物的分离和提取。文章综述了工业废水中金属与有机物回收的基本原理与研究进展，介绍了多种金属在不同体系中的回收案例与有机物回收案例，分析了pH、操作电压与电流、溶液流量和离子浓度等不同工艺参数对电渗析效果的影响和作用机制，并展望了电渗析技术分离提取金属与有机物的发展方向，为电渗析技术处理重金属废水与有机物废水，实现重金属与有机物分离和提取提供理论依据。     

基于WOA-VMD及综合评价指标的轴承故障诊断北大核心

针对轴承振动信号的冗余信息过多、故障特征提取率较低的问题,提出一种基于鲸鱼算法及综合评价指标优化变分模态分解(VMD)参数的轴承故障特征提取方法。首先构建了一种模糊熵与峭度倒数和的综合评价指标,作为鲸鱼优化算法(WOA)的适应度函数;其次对VMD的相关参数进行寻优;然后使用优化的参数对原始信号进行VMD分解,得到固有模态函数(IMFs),选取模糊熵与峭度倒数和最小的IMF作为目标模态;最后对目标分量进行希尔伯特包络谱分析来提取故障特征。在仿真信号实验和实测数据实验中与传统方法对比,结果表明,鲸鱼算法与综合指标的结合能选取最优VMD分解参数,故障频率提取率较传统方法有所提高。