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1.
油浸式变压器的负载能力和运行寿命与其热点温度密切相关,准确预测变压器热点温度对监测变压器健康状态和制定动态增容决策有着重要意义.为了预测变压器热点温度,以变压器负载率、环境温度和顶层油温为特征值,采用BP神经网络、Elman神经网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种方法分别拟合变压器的热点温度,结果表明,ELM模型的拟合度更高,运算速度更快.通过温度、湿度、天气类型等7类变压器运行历史数据,构建基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的电力负荷预测模型,将预测结果作为ELM模型的前置输入,提出一种基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法.以某220 kV油浸式变压器的运行数据为样本对该方法进行验证,发现预测值与真实值的误差在±1℃之内,表明该预测方法具有良好的预测精度. 相似文献
2.
基于分形几何理论,考虑微凸体因应变硬化而造成弹塑性变形阶段硬度随变形量变化而变化,建立结合面第一、第二弹塑性变形阶段单次加载刚度分形模型。推导出在计入硬度变化的情况下,单个微凸体在弹塑性变形阶段法向接触刚度与接触面积之间的关系式,进而得出结合面在弹塑性变形阶段法向接触刚度与接触面积、接触载荷之间量纲为一的关系式,并通过仿真分析得出相关参数对结合面法向接触刚度的影响。仿真结果显示:考虑硬度变化时,结合面量纲一法向接触刚度的值与法向实际接触载荷、实际接触面积之间存在关系;结合面法向接触刚度随着分形维数D的增大而增大;分形维数一定时,结合面法向接触刚度随表面长度尺度参数G值增大而增大。 相似文献
3.
针对加速度传感器在健康监测系统恶劣工作环境下易发生故障的问题,提出一种基于残差空间主元加权统计量的传感器故障诊断方法。首先,将传感器故障采用故障方向和故障幅度向量来表征,并求取传感器故障在残差空间的投影;其次,通过理论推导得出平方预测误差(squared prediction error,简称SPE)统计量与残差空间主向量中各元素呈平方关系,将各元素作为SPE统计量的非线性加权系数;然后,结合贝叶斯推论,采用加权后的SPE统计量计算累积贡献率,并将其作为传感器故障定位的指标。三跨连续梁数值算例结果表明,传统方法对两类常见的增益和偏差故障诊断率分别为5.45%和3.43%,所提方法的诊断率分别为69.8%和100%,且在两种传感器故障类型下均能准确定位故障传感器;意大利帕尔马Lamberti实桥测试数据的算例表明,所提方法对增益故障的诊断率达到77.58%,且能正确定位发生故障的传感器通道。 相似文献
4.
建立了激光冲击强化宏观有限元数值模型和细观参量演化数值模型,提出了激光冲击强化三维多尺度模拟方法,分析了激光冲击强化后Inconel 718高温合金残余应力、位错密度、晶粒尺寸的分布规律;考虑激光冲击强化所致残余应力和晶粒细化对疲劳寿命的影响,对Sines疲劳寿命准则进行修正,并进行了试验验证.结果表明:模拟得到试样表面光斑冲击范围内形成了不小于550 MPa的残余压应力,表层区域存在明显的位错增殖,局部晶粒尺寸可细化25%左右,模拟结果与试验结果基本吻合;采用修正Sines准则预测得到的疲劳寿命在3倍分散带内,说明该模型能够较好地预测激光冲击强化后Inconel 718高温合金的疲劳寿命. 相似文献
5.
输油泵机组作为管道输油系统的主要设备,其运行状态影响着油田正常的生产。传统的针对泵机组的“预防为主,计划检修”检修模式由于缺乏实时性、灵活性,已无法满足设备安全稳定运行的要求。基于这种缺陷,通过“预测性维修”的方式实时掌握输油泵组运行状态趋势能够及时察觉设备故障,为企业计划性备品备件、提高生产效率、确保生产安全提供有力保障。因此,本文提出了一种基于ARMA模型的输油泵振动特征值趋势预测方案。通过对某输油站车间输油泵进行在线监测,得到测点振动信号特征值的历史数据。使用历史时间数据进行建模,进行当前时间数据预测。通过实际数据与预测数据对比,发现ARMA模型可以较好地拟合输油泵振动信号特征值,满足当下预测趋势的需求。该方案较于其他传统趋势预测方法准确率高、计算迅速、易于理解,填补了输油泵振动信号趋势预测方面的空白。 相似文献
6.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 相似文献
7.
8.
为解决非对称断面钢轨镦粗时的波浪变形问题,设计了局部镦粗成套装置,利用已有的锻造生产线,有效地控制了非对称断面钢轨镦粗时产生的失稳和轨肢波浪变形,减少了模具更换次数;同时,设计的镦粗测量和显示装置,可精确控制镦粗量,保证镦粗成形质量稳定。经实物验证,采用本装置及工艺,单根镦粗时间由原工艺的60 min降低至8 min,效率提高了7倍以上;镦粗钢轨一次合格率达100%,较原工艺合格率提高了3倍以上。利用已有的锻造生产线,减少了设备投入,降低了投资成本,在工艺布局上可以减少镦粗工序的生产区域,优化了车间的工艺布局。最后,通过实物验证了方案可行性,并确定了工艺参数,可用于指导实际生产。 相似文献
9.
10.
《锻压技术》2021,46(7):207-213
为了提高非等原子比高熵合金(Fe50Ni30Co10Cr10)的力学性能,在该合金中加入B元素作为间隙增强原子,对其进行变形处理与退火后,实现了对该合金显微组织的精确调控,并分析了经过不同时间与温度退火处理后该合金发生的再结晶转变过程。研究结果表明:FeCoCrNi高熵合金在添加B元素后会引起σ相温度发生小幅下降,随着温度逐渐下降,在574℃时生成了Cr_5B_3相。铸态试样内含有fcc基体相与Cr_5B_3第二相两种物相结构。在变形量较小状态下,晶粒外形主要以树枝晶形态为主,晶内组织发生了滑移,形成了明显的台阶外形;变形量达到50%后,晶粒明显拉长,形成了扭折带变形组织,树枝晶结构已逐步转变为扁平状组织;随着变形量增加,晶粒尺寸逐渐减小,晶粒明显细化。当退火时间达到30 min时,形成的晶粒尺寸与退火时间为10 min的晶粒尺寸存在明显差异,并未出现晶粒长大的情况,等轴晶内也同样形成了大量的hcp板条组织。 相似文献