交互式多模型的锂电池荷电状态估计

针对锂电池工作在温度不恒定的环境中时单个模型无法捕捉电池参数动态变化,导致电池模型误差增大,荷电状态估计精度下降的问题,提出使用交互式多模型平方根无迹卡尔曼滤波算法来估计电池荷电状态.以戴维宁电池模型为基础建立了一组电池温度子模型,并实现参数辨识;在平方根无迹卡尔曼滤波的基础上,利用交互式多模型方法估计电池荷电状态,通过实时调整模型概率来实现各个模型间的软切换.实验结果表明,交互式多模型方法融合了不同温度下的电池信息,增强了荷电状态估计的精度和鲁棒性.     

川北某黑色页岩型铼矿工艺矿物学研究

通过矿相显微镜、扫描电镜、电子探针、X射线能谱元素面分析等多种手段综合研究了川北某黑色页岩型铼矿中铼的赋存状态。样品为黑色页岩,有机碳含量较高。粘土矿物总量为14.6%,黄铁矿含量16.2%,石英含量37.7%。样品具典型的粘土结构,矿物粒度微细。铼有两种赋存状态,一种呈类质同象形式赋存于黄铁矿内,另一种则以分散形式存在。典型黄铁矿测点Re平均含量为0.024%。黄铁矿是Re的重要载体矿物。建议通过浮选分离黄铁矿,从而实现Re的富集。      

旺苍含钒石墨矿的工艺矿物学及钒的赋存状态研究

通过对四川旺苍地区石墨矿的工艺矿物学研究,查明了旺苍石墨矿的矿物组成、化学成分、元素分布;采用分步化学提取法提取石墨矿石中的钒,研究钒在石墨矿中的不同赋存状态。结果表明:该矿山石墨矿的固定碳含量为28.87%～47.68%;矿石的主要化学成分为SiO_2、Al_2O_3、K_2O、Fe_2O_3,此外V_2O_5的含量也较高,且V与Al、Ti、K的相关性极高;查明原矿的主要伴生矿物有石英、云母等。采用分步化学提取法提取矿石中不同赋存状态的钒,其中硅酸盐矿物态钒最多(91.30% ～ 98.57%),有机质态钒和铁氧化态钒次之,吸附态钒和方解石态钒最少。结合能谱分析与矿物镜下鉴定,查明了矿石中的钒主要以类质同象替代的方式赋存于云母矿物中,其次为铁氧化物态和有机质态。     

矿井提升机状态监测数据分析研究

针对矿井提升机状态监测问题,采用LabVIEW开发平台,设计了提升机数据采集与分析软件,能够对矿井提升机的运行状态进行实时监测,实现了提升机的位置、速度、加速度、电枢电流和电压等数据的采集处理、显示存储,以及超限警示功能。分别通过时域分析和频域分析方法,完成了电枢电流和电压等参数的标准差、方差、频谱、功率谱等性能指标分析。     

铁氧化物在流化床温度和CO气氛下的形态迁移及其对NO催化还原

利用小型固定床实验台实验研究了铁氧化物在典型流化床温度和CO还原性气氛下的形态迁移及其生成物对NO的催化还原作用，采用分级还原结合X射线衍射（XRD）表征分析，确定铁氧化物与CO和NO反应后生成物的价态及各种铁氧化物对NO的还原机制。结果表明，Fe₂O₃在实验条件下可依次被CO还原为Fe₃O₄、FeO和单质铁，反应过程中随着还原度的增加，还原速率逐级下降，从Fe₂O₃还原到Fe₃O₄的速率最高，FeO还原到Fe速率最低，在实验温度范围内，床温升高有利于提高Fe₂O₃到Fe₃O₄的还原速率和还原度。不同形态的铁氧化物对NO的催化还原特性不同，Fe₂O₃及其部分还原后生成的Fe₃O₄都不能直接与NO反应，Fe₂O₃对CO催化还原NO的效果很弱，而Fe₃O₄对CO还原NO的反应却有很强的催化作用，而进一步还原生成FeO与单质铁还可直接与NO反应。     

一种新型的变电站设备区门状态在线监测告警系统研制及应用

为了加强对变电站设备区内门型设施的监管,及时发现长时间处于打开状态的门型设施,研制了一种新型的变电站设备区门状态在线监测告警系统,实现一台主机同时对多个门的开合状态进行在线监测。当被监测的门超过设定时限仍没有关闭时,远程主机系统弹出告警并发出声光提醒;而当某设备区检修、门需长时间打开时,可在远程系统更改延时告警时间或撤销防护,避免短时重复告警。     

阳煤输配电线路防雷状态分析及改造

防范雷电灾害对电力系统的安全、稳定运行具有重要意义。输配电系统安全、稳定运行对矿井供电安全提出了更高、更严格的要求,现对2019年阳煤集团矿区电网的输配电线路雷电活动进行了深入分析,找出了输电防雷的缺陷和薄弱环节,提出了有针对性的防雷保护措施。     

运行状态下能否带电更换脉冲变压器

A:请教,可以在运行状态下更换脉冲变压器吗?B:@不可以吧?A:一个桥臂两个脉冲变压器,一个脉冲变压器带两只晶闸管,晶闸管余量3~5倍。现有一个脉冲变压器无输出,这种状态下运行两个多月了,随着气温的回升,晶闸管的温度达到54,急须更换脉冲变压器,该如何操作?     

基于改进EKF算法的锂电池SOC估算

采用传统EKF算法对电池SOC估算时,系统噪声先验特性未知及电池模型误差会影响电池SOC估算的精度。论文提出一种基于改进EKF算法的锂电池SOC估算方法:通过建立电池等效电路模型,联合安时积分法原理,得到系统的状态空间方程;接着引入数据校正的思想,运用Cauchy鲁棒函数,以EKF观测方程的真实值与估计值之间的残差为依据,实时矫正了滤波状态噪声协方差阵Q,且在SOC区间内通过观测噪声协方差阵R进行了动态调整,使算法具有更强的鲁棒性。仿真结果表明,与传统的EKF算法相比,改进后的EKF算法估算误差降低了3.5%,且算法的平均误差保持在0.68%左右,验证了该方法的有效性及精确性。