造纸机水针精准移动控制策略分析

本课题设计了一套水针移动控制系统以解决造纸机网部用于纸机引纸和全幅定位的水针精准移动问题。基于变速双控制死区方法,控制水针移动和定位;通过控制水针移动的速度切换,配合设置双控制死区;采用水针降速的方式降低由水针移动引起的惯性误差,以达到精准控制水针定位的目的。结果表明,采用变速双控制死区方法,水针位移曲线变化平缓,最终停止时与水针设定位置的误差为0.8%,定位更加精确;且与变速单死区系统相比,水针移动反应时间缩短,为纸机水针精准位移控制提供有价值的参考。     

基于小波-DHNN识别变压器励磁涌流

变压器主要采用纵联差动保护,如何防止因涌流造成的误动已成为关键性问题。对于该问题,提出一种基于小波-DHNN识别励磁涌流的新的研究方案。利用小波变换对采样信号进行分析,得出励磁涌流的小波系数较内部故障电流有非常明显的差异,并且畸变特点伴随整个衰减过程。分析后的信号通过离散型Hopfield网络测试与识别,从而区分励磁涌流和内部故障电流。通过PSCAD和MATLAB仿真软件进行建模仿真,结果表明,该方法能可靠的识别励磁涌流和内部故障电流,并且准确率高达100%。     

WDM系统的监控技术分析

在介绍波分复用系统基础之上说明了光监控信道存在的合理性和必要性 ,详细分析了带内波长监控技术和带外监控技术的实现机制、功能特征及适用环境 ,最后归纳了实现 WDM系统管理应值得注意的一些相关因素     

煤矿高浓度胶结充填料浆管道输送特性研究

将粉煤灰、煤矸石、水泥、水四种材料按不同比例混合,通过加入适量添加剂,经搅拌机充分搅拌而形成高浓度胶结充填材料。以输送阻力系数作为考察指标,分析了不同材料配比、不同料浆浓度时高浓度胶结充填材料浆体的流变特性,以期为得出充填料浆的最佳配比提供参考。     

Web系统的煤矿安全计算网络模式

计算机是属于高新科技的产品,其中许多的软件都可以让大家的生活与学习得到更多的方便,特别是对于应用网络技术同时可以实现网络高性质的计算能力的今天。在本文中,笔者就对于计算机web系统对于煤矿安全计算的网络模式来进行探讨。     

基于AMESim的水下大型气液混合储能系统运行特性分析

海洋可再生能源有望成为日益频繁的海洋活动的重要能量来源，尤其是对于有长期、持续、原位、无人需求的应用场景，一定程度上可弥补传统缆系岸电和自持电池/燃料供电方式的不足。但海洋可再生能源存在显著的间歇、波动缺陷，储能是克服该缺陷的最有效方式之一。提出了一种应用于海洋可再生能源的存储与释放的水下大型气液混合储能系统概念，融合高压气体在能量密度和水液压在功率密度上的优势。利用AMESim建立了系统仿真模型，分析了系统储能与释能过程中压力、温度等关键参数的变化，研究了系统的运行效率、能量密度及能量传递与转换特性。结果表明，水下气液混合储能系统运行效率可达约58%,但储能能量密度还有待于进一步提升。     

ERP是企业实现精细化管理的必由之路

中石油于2007年走上ERP之路。炼化企业首先在兰州石化和锦州石化开展试点工作,2008年完成了上线运行。按照中石油信息化的进程,试点后进行推广,哈尔滨石化公司成为炼化企业首批推广单位。     

带接管组合法兰的强度和密封有限元分析

螺栓法兰连接是石化设备和管道中应用最广泛的密封形式,对其完整性和紧密性分析仍是工程中亟待解决的问题。综合考虑垫片的非线性压缩回弹本构关系、螺栓预紧和法兰垫片接触作用,将带接管的组合法兰、垫片、螺栓作为一个系统进行三维非线性有限元模拟。基于强度和密封要求,借助Waters公式和有限元试算,选定合适的螺栓预紧载荷。计算获得组合法兰在预紧、操作、设计和水压试验4种工况下的应力与变形分布规律。依据JB 4732对法兰应力进行分类强度评定,依据ASMEⅧ-1从垫片应力和法兰转角两个方面进行密封评定。可为实际应用提供参考。     

Ni-P化学镀层对304L钢焊接接头应力腐蚀的影响

用慢应变速率（ＳＳＲＴ） 和恒载荷应力腐蚀试验方法研究了ＮｉＰ化学镀层对３０４Ｌ 钢焊接接头在４２ ％ ＭｇＣｌ２ 溶液和５ ％ ＨＣｌ 溶液中的应力腐蚀（ＳＣＣ） 的影响,并对镀层的最佳磷含量进行了研究。在较低的应力下,特别是在镀层不开裂的情况下,镀层能起到抗ＳＣＣ的作用;而当应力较高（σ＞ σｓ） 时或在ＳＳＲＴ下镀层破裂时,则裂纹首先在镀层破裂处产生,从而镀层失去保护作用。     

基于自编码器和支持向量机的气压传动系统气缸泄漏故障诊断

气压传动系统在制造领域应用广泛,对智能化故障诊断与节能有较大需求。泄漏是气动系统最常见的故障类型及能量浪费的最主要因素之一。以最具代表性的执行元件气缸为研究对象,通过对其上游压力与流量信号进行处理分析,实现对下游气缸常见的内外泄漏故障的有效诊断。信号特征提取通过栈式自编码器完成,提取的特征进行聚类处理评估后送入支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类器进行分类,从而对气缸泄漏故障进行分类和定位。结果表明：通过分析上游信号来确定下游元器件故障状态是可行的;且对于泄漏故障实验,在同等条件下,基于流量信号的平均分类准确率可达到96%,基于压力信号的平均分类准确率为87%。