矿用隔爆型移动变电站的维护与故障处理

保证矿用隔爆型移动变电站的安全可靠运行,已成为煤矿供电安全管理的重要工作内容。结合矿用隔爆型移动变电站在煤矿安全生产中的实际应用情况,对移动变电站的基本特征、工作原理、操作维护方法等方面存在的问题进行常见故障分析,并提出相应的解决措施;在解决故障的同时,对操作过程进行了优化,使之更加安全规范。分析认为,熟悉设备基本性能,提高快速排除各种故障的技能,可以为煤矿供电系统的安全可靠提供保障。     

基于优化神经网络的高拱坝力学参数反演

高拱坝力学性能参数变化规律复杂,使用人工智能算法进行预测已经成为反演参数的重要手段。使用遗传算法对神经网络进行优化来检验优化后算法的性能,并比较不同算法应用于参数反演中预测结果的精度。根据某高拱坝运行期变形监测数据,分别使用RBF神经网络和遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络对不同水位工况下的坝段分区混凝土弹性模量进行反演。基于反演结果进行有限元正分析计算,将所得结果与实测数据进行对比,检验反演精度和效率。结果表明:GA-BP网络的最大预测误差为1.8%,相比于RBF网络预测精度提高了约50%。使用神经网络进行拱坝力学参数反演实用性好,优化后的神经网络比传统BP神经网络在计算精度和效率两方面均有明显改进,且GA-BP神经网络反演比RBF神经网络反演精度更高。     

基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。     

环己烯水合生产精己二酸提质提量的研究

为提高己二酸生产负荷和产品质量,在对环己醇与硝酸反应机理进行研究的基础上,发现环己烯水合生成环己醇、环己醇与硝酸反应生成己二酸的氧化反应产生的热量及NOx气量较大,制约了氧化反应负荷的提升。通过调整NOx总管压力以及吸收塔吸收液输送阀自控条件,提高氧化反应的空气补入量,同时稳定输送吸收塔吸收液,实现了己二酸装置高负荷连续运行。另外,通过增加原料过滤设施,控制己二酸中丁二酸、戊二酸含量等措施,提高了己二酸产品质量。     

区域自动气象站常见故障及维修方法

区域自动气象站当中的设施设备是否可以正常、稳定运行,不仅会直接决定气象监测工作质量,同时还会形成严重的经济损失。对此,为了更好地保障气象监测工作质量,文章简要分析区域自动气象站常见故障及维修方法,希望可以为相关工作者提供理论帮助。     

基于VMD瞬时能量与GA- RBF的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障的有效识别,提出了一种基于VMD瞬时能量与GA优化的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法,可以有效对滚动故障做出诊断。首先,VMD将滚动轴承振动信号进行分解成合适数目的本证模态函数;其次,计算本证模态函数分量的瞬时能量并组成特征向量;最后,将特征向量输入到GA优化的RBF神经网络实现轴承故障识别。通过滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证。结果表明,该方法识别滚动轴承故障的准确率为96.43%,较默认参数的RBF神经网络和EEMD瞬时能量与GA-RBF神经网络有明显的提高,证明了所提方法的可行性。     

遗传算法和模矢法结合的概率积分法参数反演方法

遗传算法在反演概率积分法预计参数时从参数取值范围内的串集开始搜索,并使用弹性策略来维持群体的多样性,使得算法可以跨过局部收敛的障碍,向全局最优解方向进化;但这种概率化的寻优算法存在局部探索能力差、结果不稳定的缺陷,只能获得问题的近似最优解。模矢法是一种降梯度算法,算法局部探索能力强、收敛快;但这种算法对初值选取敏感,初值选择不当易陷入局部极值。本文提出并实现了一种模矢法与遗传算法结合的组合算法:先使用遗传算法求得参数的全局近似最优解,然后将近似最优解作为探索初值,使用模矢法获得参数的稳定、精确最优解。研究结果表明:组合算法反演概率积分法预计参数的精确度高、收敛快、稳定性好,综合性能较遗传算法和模矢法有明显优势。     

Optimal design and operation of ammonia decomposition reactors

The design and steady-state operation of a packed bed reactor with tubular geometry is optimized. Direct optimal control methods are used. Two objective functions are considered: (i) minimization of the ammonia mass fraction at reactor outlet and (ii) minimization of the heat flux necessary to reach a predefined value of the ammonia mass fraction at reactor outlet. The optimization process is performed by using different controls, that is, the space distributions of (1) tube wall temperature T_w , (2) circular tube diameter D_tube , and (3) diameter d_p of the catalyst spherical particles. Results for the first objective function are as follows. The optimal distribution of T_w along the reactor consists of a constant temperature or a U-shaped space temperature distribution, respectively, depending on the allowed range of variation of T_w . The optimal space distribution of D_tube (or, in other words, the shape of the reactor tube) depends of T_w . For smaller values of T_w the tube is narrower at inlet and larger at outlet while the reverse situation happens for larger values of T_w . For lower T_w values, particles with smaller diameter d_p are placed at reactor inlet while when higher values of T_w are considered, particles with larger d_p are placed at reactor inlet. When both D_tube and d_p are used as controls, the optimization results are generally different from the results obtained from one-control optimization. Results for the second objective function are as follows. The optimal space distribution of T_w starts with high values at reactor inlet. Next, the temperature decreases abruptly towards a minimum (which is lower for longer tubes). Finally, the temperature increases smoothly towards a maximum near the reactor outlet. The required heat flux slightly decreases by increasing the tube length. The optimal D_tube ranges between its maximum allowed value (at reactor inlet) and its minimum allowed value (at reactor outlet). The best performance is obtained for catalyst particles of the smallest allowed diameter.     

部分传输序列的遗传模拟退火搜索方法

在正交频分复用(OFDM)系统中,基于遗传算法的部分传输序列(GA-PTS)技术有效地降低了 PTS 的计算复杂度,但在 改进峰值-平均功率比(PAPR)性能方面却并不理想。 为此,提出在遗传算法中嵌入模拟退火(SA)算子从而构造一种混合的遗 传模拟退火(GSA)算法,并把它应用于对 PTS 的最优相位因子进行搜索。 首先,通过对 PTS 相位因子编码形成染色体,采用随 机元素组成的染色体作为遗传算法的初始群体,并评估每个染色体的适应度值。 然后,根据适应度值选择染色体,建立染色体 的变异规则和交叉规则,对群体进行迭代进化。 最后,群体中的染色体利用退火温度进行更新,从而产生出新的下一代种群。 仿真结果说明,与 GA-PTS 方案相比,该方法不仅能降低计算负担,而且能够有效地降低 OFDM 系统 PAPR 值。