基于多因素约束下的低温余热供暖资源潜力研究

低温余热供暖是重要的清洁供暖技术途径,但余热资源与供暖负荷的匹配受时间、空间、 温度、产业发展等多种因素的影响,因此需要深入研究能够提供长期、有效、稳定供暖的低温余热 资源。 通过深入分析影响低温余热供暖的主要因素,基于情景分析法对可用于供暖的低温余热 资源潜力进行了研究。 结果显示:2017 年,北方地区可用于供暖的低温余热资源约为62.26× 106t标准煤,可供冬季取暖面积约为8.12×109 m2,其中80℃以上的低温余热资源量约占可用 于供暖的低温余热资源总量的25.2% 。 到2020 年和2030 年,可用于供暖的低温余热资源量将 分别为68.98×106t标准煤和66.49×106t标准煤,可供取暖面积分别为12.14×109m2 和11.70× 109m2。     

基于LP与小波包的复杂机电系统监测序列混沌降噪方法

针对流程工业生产系统监测数据存在强噪声和混沌性的特点,提出了一种局部投影方法(Local Projection Method)与小波包方法相结合的信号降噪方法。该方法先利用局部投影方法从动力学系统嵌入流形的角度进行多次迭代降噪,并根据关联维数来判定迭代终止;再利用小波包方法从频率的角度进行降噪,抑制高频噪声的干扰,取得了较好的降噪效果。用Lorenz时间序列进行仿真验证,对仿真时间序列加入不同程度的噪声,对比分析小波包、局部投影与该方法降噪后的相空间、SNR值和最大Lyapunov指数,证明了该方法对于中高强度噪声具有更好的降噪效果。并将该方法用于某压缩机组的实际监测数据降噪,评估三种方法的降噪效果,进一步验证了该方法的优越性。     

电力营销决策系统的研究

对电力营销决策系统的系统架构了进行研究,对系统的各功能模块进行了分析,电力营销决策系统是为企业的电力营销提供决策分析,相比人工的分析更加准确,大大提高了营销决策的效率,为电力企业把握好了营销的大门,大大提高了企业的信息化决策管理。     

可拓物元分析在网络协同授课质量评价中的探索

可拓物元分析基于我国学者蔡文在1983年创立的可拓理论而得来的,其根本是建立可以拓展的域空间,将事物属性按照级别转换成一定的量值范围并最终计算得出相应程度.目前该方法的运用范围覆盖经济、工程及数学领域等,但是在高校教学教育中的运用尚不多见,文章中选取高校网络协同授课的质量评价与该分析方法相结合,旨在建立适用于高校网络协同授课评价的方式并积极拓展该方法在教育领域中的运用.     

带式输送机煤流量自适应检测方法

针对现有带式输送机煤流量检测方法存在检测精度易受环境影响、实现过程复杂、信息提取耗时较长等问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机煤流量自适应检测方法。首先,采用基于小波变换的融合算法对带式输送机运输煤料原始图像进行增强处理,并采用OTSU算法将增强图像分割为胶带图像和煤料图像;然后,对煤料图像进行空洞填充、轮廓检测和面积计算等处理,获取煤料图像面积信息;最后,采用基于数学建模的煤流量检测算法,通过计算煤料瞬时体积获得煤流量检测值。试验结果表明,该方法平均检测时间约为30ms,检测结果与电子胶带秤测量结果的误差约为5%,满足带式输送机自动调速控制系统对煤流量检测实时性和准确性的要求。     

众志成城 共同抵御疫情——东峡煤矿加强对疫情的防控工作

针对新型冠状病毒感染肺炎疫情防控工作的严峻形势,近期,华亭煤业集团公司东峡煤矿按照华能集团、华亭煤业公司各项决策部署,根据地方政府有关要求,成立了以矿党政领导为组长的领导小组,领导小组下设5个工作组,分别为综合协调组、安全管理组、后勤保障组、综治保安组、综合信息组,明确工作职责,细化工作措施,压实主体责任,指导各单位共同做好疫情防控工作。     

基于PCA和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别

在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。