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连铸二冷区大量水雾对铸坯表面辐射测温造成不可忽视的误差,为探明水雾对高温铸坯表面辐射测温的影响规律,设计了研究水雾对高温铸坯表面辐射测温误差影响的实验装置,并利用实验装置以水雾厚度、铸坯实际表面温度、水量、气压为影响因素研究了水雾对辐射测温误差影响的实验研究。研究表明,存在水雾时,双色辐射测温值比单色辐射测温更加准确,且其与表面实际温度、水量,水雾厚度的关系为T=T双-(aQ+b)h-cQ-d,与气压关系为?T=kh-b1,实验确定了各参数值,得出了根据双色辐射测温值计算铸坯表面实际温度的表达式以及实际表面温度、气压对测温误差影响的关系,研究结果希望能为连铸过程提供准确测温的方法。 相似文献
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换流变压器是特高压直流输电系统中的关键设备,其阀侧承受着交直流复合电压。研究热老化对交直流电压在油纸绝缘内分布的影响,可为换流变压器油纸选型提供理论借鉴。选取了换流变压器常用的绝缘油和绝缘纸作为研究对象,并对2种不同油纸组合展开加速热老化试验,测量并分析试验过程中绝缘油和绝缘纸的介电常数和电阻率的变化规律,在此基础上通过油-绝缘纸-油有限元电场仿真模型分析,基于线性叠加原则,得到了交直流电压在热老化过程中的分布变化情况,表明热老化主要影响油纸中直流分量的分布,将显著提高油中的电场强度。 相似文献
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提出一套完整的水电机组振动故障模式识别方法。首先,基于广义S变换提出一种能反映频谱特性的频带能量谱特征向量提取方法,并对其进行归一化处理后作为诊断模型的输入变量;然后,在分析量子粒子群算法(QPSO)和支持向量机算法(SVM)的基础上,利用QPSO算法对SVM算法中的核函数参数g和惩罚系数C进行寻优以提高SVM算法模型的诊断精度,提出一种基于QPSO-SVM算法的故障分类方法;最后,通过对比仿真和实例应用表明,该方法具有学习能力强、诊断精度高、鲁棒性好等优点,是一种有效的方法。 相似文献
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以CaO-SiO2-FeO三元渣系为基,利用正规溶液模型计算了不同碱度、炉渣组分对于脱磷转炉内磷分配比和终点磷含量的影响规律;同时,采用Factsage软件计算了不同脱磷渣系的液相线温度,考察了添加不同炉渣组元对于渣系液相线温度的影响规律。综合理论计算结果,得到脱磷转炉适宜的成渣路线为铁质成渣路线,脱磷初渣成分为15%CaO-44%SiO2-41%FeO,中期渣成分为53%CaO-25.5%SiO2-21.5%FeO,后期固磷渣成分为63.6%CaO-30.3%SiO2-6.1%FeO。可为脱磷转炉的生产操作提供参考。 相似文献
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电力系统暂态稳定是电力系统遭受大干扰能够恢复稳定运行的能力,是电力系统安全稳定运行的重要基础。电力系统是一个高度复杂的、强耦合的非线性系统,PSS作为线性控制策略不能够有效抑制大扰动。基于滑模控制,分数阶微积分和有限时间稳定,提出了分数阶滑模控制策略来提高电力系统暂态稳定,使系统能够在有限时间内恢复稳定运行。首先,通过输入输出线性化方法解耦非线性电力系统。然后,提出分数阶滑模控制器并给出其设计和证明过程。同时,给出电力系统在所提出的控制策略性下的收敛时间。最后,在3机9节点电力系统中应用分数阶滑模控制器调节发电机的励磁提高电力系统的暂态稳定,验证了所提出的分数阶滑模控制器的有效性和优越性。 相似文献
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水分是电力设备油纸绝缘寿命的首要劣化因素。将太赫兹时域光谱系统(THz-TDS)引入到油纸绝缘微水含量测试中,利用太赫兹时域光谱系统对不同微水含量绝缘纸板样品进行测试,得到了不同太赫兹时域及频域响应信号结果并进行拟合,从而获得了可以初步估计纸板中水分含量的计算公式;最后结合太赫兹成像技术对纸板平面的水分不均匀分布情况进行了检测。由于水分子中的氢键在太赫兹波照射下会产生强烈的共振与吸收,在太赫兹透射波中产生明显的反馈作用,基于此原理可以将太赫兹检测技术运用于对绝缘纸板水分含量与分布的评估中。 相似文献
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行星轮安装孔周向位置误差是行星轮系制造加工过程中的一种常见误差,该误差会导致行星轮系轮齿间的啮合线长度和啮合相位发生变化,使行星轮系出现异常振动、噪声和载荷分布不均等问题,加速行星轮系轮齿的失效。针对行星轮安装孔周向位置误差激励机理不明问题,提出一种包含行星轮安装孔周向位置误差的行星轮系动力学建模方法。利用该方法推导行星轮安装孔周向位置误差与行星轮系轮齿啮合线位置、压力角和位置角之间的映射关系,及其对轮齿接触线长度和啮合相位影响特性,获得行星轮安装孔周向位置误差影响下的行星轮系动态响应。仿真结果表明:行星轮安装孔周向位置误差直接导致行星轮系齿轮刚度相位和幅值发生变化,行星轮系均载特性变差,动态传递误差和振动位移变大,且振动位移出现明显的调制线性。通过行星轮安装孔周向位置误差模拟实验验证了所提理论方法和计算结果的正确性。 相似文献
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工厂实际运行环境下,基于实验室数据的离心鼓风机故障预警模型常常失效,且实际运行数据难以支撑高精度预警模型的构建。提出一种基于自编码的迁移学习方法来快速构建适用于实际运行环境的故障预警模型。首先对实验室采集的离心鼓风机监测数据进行加窗重采样,建立融合稀疏限制的自编码模型;然后将工厂和实验室数据输入自编码网络得到低维特征,最小化两者低维特征的最大均值差异,进而采用较小学习率调整自编码模型完成模型迁移;最后,基于调整后的模型与预警指标制定故障预警策略,实现工厂实际环境下离心鼓风机故障的准确预警。在某型号离心鼓风机数据集上的实验结果表明,该方法与其他三种方法相比具有更高的故障预警精度。 相似文献