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针对电站锅炉回转式空气预热器运行时上下表面不可见的问题,本文提出了一种视频监控与故障分析系统,可直接监测转子表面情况。该系统通过视频监控获取图像,结合改进的Retinex算法对其进行处理,实现了以下2个功能:1)能分析积灰程度以判断转子堵塞 情况;2)与温度场融合实时显示转子表面热点分布以预防二次燃烧。该系统已应用于某600 MW机组,实现了在热态环境下对空气预热器转子积灰程度、热点分布、堵塞程度的估算与可视化,大大提高了空气预热器运行的可靠性。 相似文献
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Video transmission over IEEE 802.11e wireless networks still shows poor performance for large bandwidth demand and frequently changed environments. Thus, several enhancements of IEEE 802.11e were proposed. On the other hand, big frames and simultaneous sending of adjacent frames always cause packet dropping for buffer overflow. In the past, we proposed an IEEE 802.11e enhancement named DFAA and a content aware mechanism to solve the above problems. The motivation of this paper is to find a proper way to integrate these two mechanisms. A DFAA enhancement (DFAA-E) is proposed to make up the insufficiency of content aware mechanism. Experiments results show that the combination of DFAA-E and content aware mechanism improves the video decoded quality greatly. And its performance can be further enhanced by selecting the suitable settings of certain parameters. 相似文献
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不确定性因素存在于火电机组负荷分配中,影响机组负荷分配、节能环保目标。本文综合考虑负荷预测不确定性、机组煤耗率不确定性与其CO2排放系数不确定性,分别构建火电机组一次能源消耗成本与CO2排放量最小目标下的火电机组负荷优化分配模型;以此为基础,引入析因分析方差分解方法,量化多源不确定性因素单独与交互作用下对节能、环保目标的影响程度。结果表明:负荷预测不确定性对火电机组节能、环保目标影响最为显著,相对影响程度分别为51.13%、62.70%;机组煤耗特性及其CO2排放系数影响次之,相对影响程度分别为47.58%、34.95%。此研究结果对不确定性条件下电力系统负荷分配具有借鉴价值。 相似文献
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采用Aspen plus软件对工业七塔精馏过程进行全流程建模与模拟,优化工艺参数,研究了新的精馏节能工艺。对一甲塔等7个精馏塔采用双因素水平的灵敏度分析,考察了塔釜采出率、回流比、进料位置和塔顶压力对产品浓度和热负荷的影响,确定一甲塔最优的工艺参数:塔釜摩尔采出率为0.92,摩尔回流比为130,塔顶压力为0.18 MPa,总理论板数为400,在210块理论板位置进料。在此基础上,针对高能耗的脱高塔/脱低塔,模拟研究了双效精馏新工艺,新工艺可节省39.70%的年总成本;针对一甲塔模拟研究了热泵精馏新工艺,新工艺可降低41.42%的年总成本。 相似文献
128.
Minghuan Wang Xia Chen Wenjun Tong Jiajie Wang Xindi Wang 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2020,107(1):157-166
Microdimples as a typical surface texture has been widely used for improving the properties in tribology and heat transfer fields. Ultrasonically assisted 相似文献
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针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题,提出一种多共振分量融合卷积神经网络(multi-resonance component fusion based convolutional neural network,简称MRCF-CNN)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对振动信号进行共振稀疏分解,得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量;其次,构建多共振分量融合卷积神经网络,将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合,通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明,该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障,成功对行星齿轮箱故障进行诊断,同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。 相似文献
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