万向节式太阳跟踪方法及跟踪装置

为了提高光伏发电系统的太阳方位跟踪精度,降低太阳方位跟踪装置的制造成本,提出了一种新的太阳跟踪方法及跟踪装置。该方法通过将太阳方位角及高度角的参数进行换算,得到与之对应的两个驱动转角参数,根据这新的参数驱动太阳能电池板进行万向节式的运动以跟踪太阳。新设计的跟踪装置包括太阳方位监测模块、参数计算模块、驱动装置、自方位误差测定模块以及反馈控制模块,能及时采集太阳方位参数进行换算,并且能够根据太阳能电池板方位误差修正实时联动的频率与步幅。新型太阳方位跟踪装置跟踪精度高,跟踪时间间隔小,结构简单且造价低。     

广义形态滤波和VMD分解的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号的特征提取通常都会受到强噪声的影响,难以得到有效信息,因此提出了广义形态滤波和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相结合的方法。首先利用不同结构元素构成的广义形态滤波去除故障信号中噪声信息的影响,突出故障信号的冲击特征;其次运用VMD对处理过后的信号进行分解,得到若干个模态分量;然后由峭度准则选取故障信息最为丰富的模态分量进行包络谱分析,获取滚动轴承的故障特征频率。通过对仿真信号和实测数据的处理结果表明,方法对噪声的去除效果显著,获取故障特征频率也十分明显,能够作为滚动轴承故障诊断的有效方法。     

一种改进的BP网络快速算法

BP神经网络已广泛应用于许多领域,但标准BP算法收敛速度很慢.为了提高标准BP算法的收敛速度,提出一种基于LM数值优化算法,以双极性S型压缩函数为转移函数的改进BP算法.分析了双极性S型函数及LM算法与BP神经网络具体结合实现的方法,并给出了算法步骤.通过实例证明,改进后算法的收敛速度比其它BP算法快.     

风力发电机组早期故障诊断

随着风力发电行业的快速发展,风力发电机组装机数量迅猛增加。然而恶劣的工作环境导致风力发电机组故障率较高。通过故障诊断技术及时发现设备存在的故障,进而确保发电机组安全可靠运行,是降低事故的有效途径。提出一种风力发电机组早期故障诊断的方法,通过对风力发电设备运行状态进行实时监测并进行趋势预测,及时发现运行过程中存在的故障隐患,并利用信号处理方法 EEMD对故障信号进行分析处理,提取故障特征信息,进而诊断故障发生的原因和部位等情况,最后综合评价决策釆取适当的应对措施,并通过实验验证了该方法的有效性。     

移动机器人超声波测距避障系统设计

测距避障是移动机器人适应未知复杂环境的能力之一,准确测出移动机器人和障碍物之间的距离是关键。以dsPIC33FJ256MC710单片机为核心研究设计了一种移动机器人超声波测距避障系统。该系统利用脉冲回波法测距,针对超声波在空气中的传播速度受环境温度的影响,设计了超声波速度温度补偿电路。实验结果表明该超声波测距避障系统测量数据准确,能够满足移动机器人在复杂环境中避障的需求。     

综合分析的发电机组故障趋势曲线

发电机组的故障趋势分析经常受到负荷变化的影响.尤其基于振动分析,当负荷变化明显时.与能量有关的故障特征值发生相应变化,影响了故障趋势分析的效果.为了减少这种影响,提出一种综合分析的反映发电机组故障恶化程度的趋势曲线.它是基于无量纲波形统计分析与幅值域分析,提取对能量不敏感的形状因子,实现形状与能量综合分析.实验结果表明,它比传统的振动通频值能更好的反映发电机组的故障发展趋势.     

基于本体及Web文本的数控机床知识获取

为了有效解决数控机床领域,由于知识没有结构化描述,导致知识获取效率低的问题以及实现知识重用和知识共享,通过对该领域Web文本中机床知识进行研究,分析文本结构特点,提出一种基于本体的数控机床知识抽取方法。对爬虫程序获取的文档进行预处理,通过模式匹配的方式抽取Web文本中存在上下位关系的语句,经过中文分词系统ICTCLAS分词处理后抽取概念,构建概念集合和概念树,最终构建领域本体并以OWL语言储存。实验中对随机选取的网页进行知识抽取,并采用对比实验,证明该方法能有效地对数控机床领域中半结构化和结构化Web文本信息进行获取。     

基于滑差率分析的轮轨材料摩擦磨损特性研究

随着列车速度的提高和轴重的加大,轮轨的失效往往影响了铁路的正常运行,甚至存在着安全隐患。目前对于影响轮轨磨损性能的研究仅限于轮轨材料、接触应力、轴重、车速等因数,尚未对滑差率的影响进行研究。提出基于滑差率分析的重载轮轨间的磨损行为故障研究,利用GPM-30型滚动接触摩擦磨损试验机,采用双轮对接接触方式,建立轮轨间隙曲线与轮对横移量之间的面积模型,通过改变滑差率来研究其轮轨摩擦磨损性能的变化规律。对磨损后试样表面的扫描电镜观察,分别阐述了不同滑差率下车轮试样表面以及钢轨试样表面的磨损形貌特性,试验验证了不同滑差率对轮轨磨损性能的影响因素。