基于概率神经网络模型的异步电机故障诊断

针对传统故障诊断方法的局限性,提出一种基于概率神经网络(PNN)的诊断方法.以异步电机转子断条、偏心、失电残压等故障为例进行了诊断研究,通过选取故障样本来训练PNN,将故障信息输入训练好的PNN模型后,由输出结果即可判断发生的故障种类.MATLAB仿真表明,基于PNN的电机故障诊断方法能有效识别出电机故障,故障诊断准确率高,易于工程实现.但神经网络还处于发展阶段,仍有不少问题需进一步研究.     

新型复合滤料对饮用水中溴酸盐的降解效果研究

将毫米级Fe-Si颗粒与Mg-Al颗粒混合制成新型复合(Fe-Si)/(Mg-Al)滤料,用于降解饮用水臭氧消毒副产物--溴酸盐.研究发现:在静态试验中,(Fe-Si)/(Mg-Al)复合滤料可以有效地降解溴酸盐,不同体积比的复合滤料降解溴酸盐的反应在动力学上均表现为准一级反应;流动状态下,溴酸盐降解速率受水流速度、滤料厚度、溴酸盐初始浓度的影响.试验结果表明,溴酸盐含量为50～100μg/L的原水以10 m/h左右的流速一次性流经VFe-Si:VMg-Al=1:1、厚度为30 cm左右的滤料(接触时间<2 min)后,溴酸盐降解率可达50%以上,且处理出水的色度及金属离子浓度等指标均符合国家饮用水标准.     

基于TLS-ESPRIT法的线路故障暂态分量特征提取

传统的线路故障暂态分析建模复杂,暂态分量特征量求取精度较低,将TLS-ESPRIT(总体最小二乘-基于旋转不变技术的信号参数估计)法应用于线路故障暂态分量的特征量提取,对暂态分量中的频率、幅值、衰减系数等参数进行辨识。该方法抗噪能力强,计算量小,可用于现场暂态信号分析,且可通过提取的特征量实现对现场电量的重构。通过仿真验证了TLS-ESPRIT算法在输电线路发生短路故障时提取暂态分量特征的可行性。     

离子色谱法和比色法测定饮用水中三氯乙酸的比较研究

对离子色谱法和比色法测定饮用水中三氯乙酸的效果进行了比较研究。结果表明,离子色谱法测定三氯乙酸的检测限为4.8μg/L,线性范围为0.1～10mg/L,加标回收率在98.7%～101%之间,相对标准偏差小于2%;比色法测定三氯乙酸检测限为80μg/L,线性范围为0.25～5mg/L,加标回收率在97.3%～104%之间,相对标准偏差小于3%。配对t检验结果表明,离子色谱法和比色法的结果没有显著性差异,两种方法均可作为饮用水中三氯乙酸的测定方法。     

混凝—超滤工艺残余铝含量调控方式优化研究

考察了前调pH和后调pH、两段加药及复合混凝剂对混凝—超滤工艺处理长江原水的出水残余铝的控制效果.结果表明,CO2调节长江原水pH至6.5时采用30％/70％的两段加药方式是安全且最有效的降低出水残余铝含量的方式.快搅后的pH降低至6.3～6.4之间时可以将二次投加的PAC中更多的溶解铝转化为颗粒铝并被超滤去除.此外,...     

基于SOM神经网络的智能变电站故障录波启动判据算法

 由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,本文提出一种基于SOM神经网络的算法。以A相电流越限为例进行了算法的研究,依次完成SOM神经网络的构建,网络训练以及聚类预测,将输入向量归一化后输入到训练好的SOM网络中,输出结果会在二维平面阵列中显示出来,网络拓扑结构中的蓝色神经元代表A相越限,此时需要启动录波。为了验证模型的正确性,依次将维数不同的两组向量输入网络模型中,输出结果表明,基于SOM神经网络的故障录波启动判据算法自适应能力较强,能有效地完成录波启动,误差较小。     

安全高效抗菌的AgCl-H2TiO3抗菌剂的合成与性能研究

以偏钛酸、硝酸银、氯化钠为原料，在60℃水浴条件下，通过简便的化学沉淀法，以粉体H₂TiO₃为基底，在其表面合成并负载AgCl微粒，得到AgCl-H₂TiO₃抗菌剂。对抗菌剂性能研究发现，载银质量为1.5%的AgCl-H₂TiO₃的抗菌性能优异，对于大肠杆菌的杀菌率达100%,Ag⁺溶出浓度小于0.05mg/L,可在确保高效抗菌的同时满足国家生活饮用水卫生标准；分析可知，用作基底的H₂TiO₃对于Ag⁺的吸附容量约为40.2mg/g,且对于Ag⁺存在吸附及解吸附的动态平衡，这可能是保证AgCl-H₂TiO₃在抗菌过程中Ag⁺溶出不超标的原因。该研究可为家用净水器滤芯提供具有安全高效抗菌功能的抗菌材料。