多机电力系统非线性自适应励磁控制器的设计

为了增强多机电力系统的动态稳定性,提升电力系统平抑负荷扰动的能力,本文提出了一种基于自适应反步技术的非线性自适应励磁控制方案.由于发电机的机械功率和阻尼系数受系统运行状态的影响,因此可以直接视为未知数,利用自适应定律估算出来这些未知量.根据李雅普诺夫(Lyapunov)函数的形式推导出自适应规律,保证发电机的转子角速度、机端电压、输出功率等不同物理量均收敛.然后在4机11母线的电力系统输电线路上仿真三相短路故障,测量转子转速偏差,对所提出的控制方案进行评估,并与现有的反步控制器和常规电力系统稳定器(CPSS)进行了比较.根据仿真结果,本文所提出的方法比现有的两种控制器的控制效果更有效.     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别技术

为了解决传感器故障识别过程中识别效率低和精度低的问题。提出了基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别方法。通过合成外差算法和傅里叶变换解调和去噪传感器信号；采用本征模函数提取不同故障下信号特征。并将其分为状态信息和扰动分量两部分。计算二者之间的近似性。结合线性模型提取故障信号特征向量；利用系统灰色性故障识别方法和外部载荷位置预测传感器多角度负载并进行融合处理。构建灰色关联矩阵计算其与标准数据之间的贴近度。完成光纤传感器故障信号识别?仿真分析结果表明。所提方法在故障信号解调、去噪以及识别方面均具有明显的优势?对深入研究传感器起到了一定的推动作用?     

飞机外部照明装置的发射干扰问题及优化措施

结合某型产品DC/DC模块的电磁干扰超标案例,重点分析滤波设计器件选择与电磁干扰的关系,通过GJB 151B-2013中CE102和RE102项目的测试,针对部分频段的超标问题,从设备中的DC/DC模块的滤波电路设计进行故障原因分析,通过合理选择滤波器件、改善其插入损耗等对应的优化措施,解决产品的电磁干扰超标问题,保证测试项目的顺利通过.     

基础油中金刚石纳米颗粒润滑性能和导热性能的分子动力学分析*

为了研究纳米颗粒对基础油液热导率的影响,在基础油蓖麻油酸中加入不同体积分数和粒径的纳米金刚石颗粒,采用LAMMPS和分子动力学的研究方法,对粒子数密度以及粒子的径向分布规律、导热系数进行研究。结果表明:加入纳米颗粒的纳米流体的热物理性质受到多方面的影响,其中包括纳米颗粒体积分数及粒径等;随纳米粒子体积分数的提高纳米流体的热导率呈近似线性增加,随着纳米粒子粒径的减小,纳米粒子润滑膜的承载能力增强。纳米润滑膜能承受很高的外界冲击力,这有助于减小两作用面之间的摩擦,减小表面磨损;加入纳米颗粒的润滑油会减小摩擦副之间的摩擦和增强散热,提高热导率。     

改进的噪声总体集合经验模式分解方法在轴承故障诊断中的应用

在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用。由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难。提出一种改进的CEEMDAN(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)轴承故障诊断方法。通过对比分析仿真信号和实测信号可以得知:ICEEMDAN方法可以改善信号重构质量,具有良好的自适应性,能够提高故障信号的信噪比,从而可以有效地识别并提取有用的故障特征信息。     

混凝土双幂徐变函数二次开发

为了更准确地实现对早期混凝土的温度场和温度应力场的模拟,通过考虑水化度对混凝土生热模型的影响,采用基于成熟度的混凝土弹性模量增长公式,同时在应力分析中采用双幂徐变函数模型,基于ABAQUS二次开发平台编写了相应的粘弹性本构模型,并经过数值测试和分析验证了其正确性。     

抚顺油页岩/聚乙烯热解动力学机理研究

利用热重分析(TGA)技术研究了抚顺油页岩、聚乙烯(PE)及其混合的热解反应过程。结果表明:油页岩和PE混合物共热解过程中,共热解残渣量比油页岩单独热解减少了1.17%,对最大速率热解温度,共热解温度比油页岩单独热解温度低5℃。采用Coats-Redfern和Criado法对油页岩、PE及其混合物热解数据进行处理,从15种常用的固相反应机制函数中遴选出最优解,建立动力学模型。结果表明:油页岩的热解遵循表观一、二级化学反应模型(F1、F2);PE热解过程为扩散模型(D4);而其混合物的热解机理遵循动力学模型F1。混合物共热解活化能均远远小于油页岩或PE单独热解的活化能,共热解期间存在较大的协同效应。     

基于语义分割算法的水库漂浮物智能识别

为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%，通过微信企业号实现的移动监管，可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。