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讨论了3种制样方法对直流辉光放电质谱法(dc-GDMS)检测氮化硼中的Na、Mg、Al、Si等27种杂质元素的影响。3种制样方法分别如下所示:方法1,直接把氮化硼压在铟薄片上;方法2,把氮化硼压在铟薄片上后,再盖上一层铟罩;方法3,把压碎后的氮化硼放在针状钽勺上。在优化的辉光放电参数下对比了3种不同制样方法对基体信号强度的影响。试验表明:在方法1中,当氮化硼尺寸约为3mm×3mm,厚度小于1mm时,基体11B的信号可达1.8×107 cps;在方法2中,选择铟孔大小合适的铟罩,基体11B的信号可达1.0×107 cps;方法3获得基体信号强度比方法1、方法2高一个数量级。大部分元素在中分辨率下可获得较好的结果,而对于在高分辨率下也较难分离的元素,可选择丰度较低的同位素在中分辨率下进行测定,如Ge选择70Ge+,Se选择82Se+,Cd选择111Cd+,Sn选择119Sn+,Ag选择109Ag+,Pt选择194Pt+。氮化硼中的杂质元素含量可通过样品片中待测元素含量减去来自于铟薄片或钽勺中该元素贡献的含量来计算获得。将样品平行测定5次,相对标准偏差均在20%以内。对于Al、Si、Ti等元素的测定,3种制样方法的测定结果基本一致;方法1、方法2中检测到的In含量较大,使得铟中的Ni、Cu对氮化硼的测定值影响较大;方法3由于钽中Fe、Cu的贡献导致氮化硼中Fe、Cu的检测值较大,但方法3获得的基体信号强度大,可降低部分元素的检出限,如Cr、Mn、Ga、Ge等。综上所述,方法3为优选方法。 相似文献
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压缩感知利用与稀疏基相独立的观测矩阵将具有稀疏结构的高维度信号投影到低维子空间,对于信号的压缩和降噪有很好的效果,但是稀疏基以及稀疏系数矩阵的获得对于分析的结果有决定性的影响。稀疏贝叶斯学习(sparse bayesian learning,SBL)算法能极大地提高信号稀疏分解的精度,提出了一种改进的基于时空稀疏贝叶斯(SpatioTemporal Sparse Bayesian Learning,STSBL)的多通道信号降噪算法。首先给出了多通道压缩感知理论模型,然后通过自适应过完备字典求取信号的稀疏基矩阵,最后提出基于STSBL的多通道理论模型获取多通道稀疏系数矩阵,从而实现多通道机械故障信号的有效降噪以及特征成分的精确重构。分别通过数值仿真实验和实测风力发电机轴承内圈故障信号进行分析,结果表明提出的方法有很好的降噪效果,同时能成功地提取信号的故障特征信息。 相似文献
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正绝缘铜管母线因其载流量大、绝缘性能好、机械强度高、散热性能好、抗电气振动能力强、可靠性高等优点在国外被广泛应用,并有几十年的运行历史和经验。国内由于进入此领域时间较短,行业正处于发展期,近几年虽逐步得到用户的认可,但对于该类产品,运行维护经验较少。本文主要对我公司总降站内一起35 kV铜管母线外保护层破损故障原因的判断及修复过程进行阐述,为遇到同样问题的同仁提供参考方向。1 概述我公司通过1台12.5 MVA的升压变将电能传输至 相似文献
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构建直流微网容错控制对象模型,调节直流微电网的输出回路参数;以输出功率、直流微网的 参考电压、弱电网下系统惯性响应特征等为约束参量,构建直流微网容错控制目标函数,在不同电网强度下 进行直流微网容错控制的参数自整定性调节,采用无功环比例积分控制方法进行直流微网容错寻优分析, 建立模糊 PID控制模型,采用变结构的模糊 PID控制方法进行直流微网容错控制过程中的自适应加权学习 和误差反馈调节,实现直流微网容错控制改进设计。仿真结果表明,采用该方法进行直流微网控制的容错 性能较好,输出稳定性较强,具有较好的直流微网输出增益。 相似文献