船舶内燃机远程状态监测研究

随着社会经济的不断发展,全球各国之间的贸易交流变得越来越频繁,水运海航线发展也变得尤为必要,由此对船舶功能提出了越来越严格的要求。在船舶航行中,其前行动力离不开内燃机的有力支持,而为保障内燃机的安全稳定运行,对其监测诊断方法进行研究有着十分重要的现实意义。本文首先阐述了船舶内燃机监测诊断技术,其次概述了船舶内燃机系统,最后探讨了船舶内燃机远程状态监测系统结构设计及展望了船舶内燃机监测诊断技术发展,旨在为促进船舶内燃机的可靠、稳定运行提供一些帮助。     

基于铝热还原制备FeV50渣中钒的赋存状态

通过渣金V-O平衡及VO-Al平衡理论研究,分析了铝热还原FeV50合金制备过程不同冶炼阶段对渣中钒赋存状态的影响,计算得到钒在渣中的热力学还原极限。通过不同物相分析手段,得到铝热还原FeV50合金制备过程实际渣中钒的稳定结构。研究结果表明:渣金共存时渣中钒的稳态为VO;出渣后VO与V_2O_3的稳定性与冶炼氧分压有关,其平衡氧分压为0.41 Pa,常压条件下,VO会进一步氧化。渣中钒含量随合金铝含量的增加而降低,当合金铝质量分数分别为8.0%和20.0%时,对应渣中理论钒质量分数分别为0.16%和0.10%。实际冶炼过程中,冷态刚玉渣中的钒除了已还原FeV_x初级合金之外,主要以类质同象的形式与镁、铝、铁等元素固溶形成Mg(Al,V)_2O_4和(Mn,Fe)V_2O_4复合尖晶石结构。     

严寒地区冬季室外化学清洗风险辨识及施工对策研究

设备和管道化学清洗作业发展迅速,随着我国的煤化工项目向西北转移(新疆、内蒙、陕北等),严寒地区冬季室外化学清洗施工业务随之扩展。通过研究冬季室外化工清洗施工存在的难点,辨识施工作业过程中的危险和有害因素,结合工作经验对清洗施工作业及制定项目施工方案提出了良好的建议措施,为同行业严寒地区或其他地区冬季室外化学清洗施工提供积极的指导作用。     

神华准能公司本安体系建设中危险源辨识工作的实践

危险源辨识是安全管理工作的基础,也是本安体系落地的根本。神华准能公司从强化职工参与、加大专项培训力度、优化危险源辨识方法等方面对危险源辨识工作进行了探索,并取得了积极的成效。针对现阶段危险源辨识工作中存在的不足,从危险源辨识方法的选择、安全检查表数据库的建立等方面提出了解决建议,为国内同类企业开展本安体系建设和危险源辨识工作提供参考。     

HXD1型机车走行部安全状态监测方案研究

轴箱轴承是HXD1机车安全运行的基础部件,也是易于发生损伤的部件,发生故障时会引起重大事故,车载轴承故障诊断系统能在发生前期故障时进行预报警,保障列车运行安全,故HDX1机车均已安装此系统。用于获取温振信号的传感器加装位置的选择对于系统的效果有重要影响。建立了SimpackHXD1线路-机车耦合动力学模型,基于美国五级轨道谱,计算出轮对三向位移激励;建立了RecurDynHDX1轴箱轴承动力学模型和HDX1轴箱刚体及柔体模型,基于此建立基于RecurDyn的HDX1轴承-转向架-机车耦合动力学模型,包括刚体耦合动力学模型及刚柔耦合动力学模型;使用HDX1轴承-转向架-机车耦合动力学模型进行了仿真计算,确定了传感器加装位置。结果表明:观测X或Y方向的加速度,传感器安装在测点1的位置较为合适;观测Z方向的加速度,传感器安装在测点2的位置较为合适;110km/h下加速度很大,可能在此速度下,轮对激励引起了轴箱的共振。     

基于状态空间法的电动机故障诊断和识别

电动机的初期故障信号一般较弱,不易辨别,而状态空间法在小信号的处理中灵敏度很高。为达到对电动机故障的诊断和识别,试图把状态空间法应用到对电动机的故障诊断中,先通过推导,从数学理论层面分析了状态空间法对于电动机故障信号的可辨别性,再使用Matlab软件搭建状态空间的辨别模型,把实验台测试的三组数据导入到模型中进行测试。测试的结果有力地证明了此方法的可行性,并能克服快速傅里叶变换(FFT)中数据采集量较大、分辨率不高的缺点。     

运用边界状态约束的表面体素加密细分算法

为了平衡体素模型的体素数量与精细度,提出一种实体模型体素加密细化算法。该算法对低分辨率均一体素模型的表面体素进行切分,标记与三角面不相交的体素,并运用边界状态传递判定标记体素的内外位置。通过编码不同八叉树的节点,并进行跨八叉树快速邻居节点搜寻,实现多级加密细分。实验结果表明,该算法可以以低分辨率模型为基础,精确地获得体素单元少的高分辨率模型。     

基于大数据和集中监控技术下的风机状态分析与检修

集中监控技术是实现风电企业"无人值班、少人值守、区域运维合一"的唯一途径。在大数据时代,具有大数据分析能力的集控中心更是电力行业发展的必然趋势。从实时监视、报警中心、经济运行、设备管理、数据分析和统计报表等6个功能需求模块说明了集中监控平台的优势所在,并依据大数据Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)的4 V特性,完成对风电企业风机状态的分析及检修作业指导。