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运行工况识别作为风电机组状态监测与健康管理领域的重要环节,往往受到不确定信息以及高速实时数据流的影响,造成健康状态评估难以有效实施。在此背景下,文中提出一种基于Spark流式处理的健康状态实时评估方法。首先,采用大数据分析技术实现风电机组运行工况的空间划分;然后,在充分考虑风电机组监测信息不确定性的情况下,结合数据采集与监控(SCADA)历史运行数据,对基于高斯云模型和高斯云变换的健康状态评估模型进行训练,并以健康指数作为风电机组健康状态评估的指标。最后,将该评估方法应用在中国北方某风电场1.5 MW风电机组故障前的健康状态评估中。算例分析结果表明,该方法可监测到风电机组健康状态的变化趋势,初步实现了故障的早期预警。 相似文献
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针对多光谱成像中存在的多光谱共光路问题,在ZnSe基底上设计了三波段增透膜。通过选取合适的薄膜材料,利用TFCalc膜系设计软件对膜系进行设计与优化,使用热蒸发和离子源轰击结合的方式沉积膜层,采用分光光度计和傅里叶红外光谱仪测量光谱特性。通过设计粘结层与保护层,有效提高了膜层与基底之间的结合力以及膜层的强度。该膜层可以实现多光谱ZnSe基底在电视(500~800 nm)、1064 nm激光和中波红外(3.7~4.8 μm)三个波段高效增透,且具有良好的环境适应性。 相似文献
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采用瓶试法考察了原油组成及疏水缔合聚合物(Hydrophobically associating polymer, HAP)质量浓度对原油乳状液稳定性的影响,用油 水界面张力、界面电性、界面扩张流变、界面剪切黏度等多个参数表征了HAP驱采出液油 水界面性质的变化规律,用一系列酚胺树脂聚醚破乳剂对模拟采出液进行破乳。结果表明,原油中胶质和沥青质是影响原油乳状液稳定的重要因素;实验浓度范围内,随着HAP浓度升高,原油乳状液稳定性增强。HAP具有界面活性,吸附在油 水界面可降低界面能,利于乳化;HAP在界面上形成交联网状结构,提升了界面膜的扩张模量和剪切模量,同时增强了界面膜的负电性,利于稳定乳状液。环氧乙烷与环氧丙烷各占一半的酚胺树脂聚醚破乳剂与1%甲苯二异氰酸酯(TDI)交联后,5 min即可完全将原油乳状液破乳。 相似文献
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为了研究Al_2O_3薄膜在蓝宝石光学窗口中的应用,采用离子束溅射技术制备了不同工艺条件下的Al_2O_3薄膜,根据薄膜的测试结果对薄膜的折射率和消光系数进行了拟合,分析了工艺条件对Al_2O_3薄膜性能的影响。在蓝宝石窗口上用ZnS和Al_2O_3作为高、低折射率材料,设计并制备了电视(600~900 nm)和中红外(3.4~4.8mm)双波段高效减反射薄膜,测试结果表明,薄膜的减反射效果良好,具有较强的环境适应性,适合于作为光学窗口薄膜。而Al_2O_3薄膜吸潮引起的2.8~3.5mm波段的吸收,以及蓝宝石基片在4.0mm之后的吸收是造成透射率较低的主要原因。 相似文献
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基于长短时记忆神经网络的风电机组滚动轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
风能作为一种绿色能源在我国能源结构中发挥着越来越重要的作用;风电机组的滚动轴承作为传动系统的重要组成部分,是其主要故障部件之一;随着风电规模的不断增长,及时地发现风电机组滚动轴承的故障对风电场安全稳定运行具有重要意义;针对传统回归神经网络存在的梯度消失问题,提出了利用长短时记忆神经网络对风电机组滚动轴承进行故障诊断的模型;首先,利用小波包变换对风电机组滚动轴承振动信号进行处理,提取其特征向量,将其作为长短时神经网络的输入,从而诊断出风电机组滚动轴承的3种常见故障;通过算例分析,结果表明所提出的方法能够有效地对风电机组的滚动轴承进行故障诊断,并且在故障特征量差异不明显的情况下长短时记忆神经网络仍具有良好的故障诊断性能,说明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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采用电子束蒸发镀膜方法在K9玻璃基底上分别镀制了ITO/SiO2/ITO,ITO/Ti2O3/ITO和ITO/MgF2/ITO结构的多层薄膜,用四探针方块电阻仪测量薄膜表面的方块电阻,用原子力显微镜观测样品的表面微观形貌。结果显示,当ITO薄膜的粗糙度较大且介质薄膜的物理厚度小于100nm时,各层ITO薄膜之间通过山峰状的凸起结构相连通,导致样片表面的方块电阻测量值与各层ITO薄膜电阻的并联值相当。这表明,当ITO薄膜的粗糙度较大且介质薄膜厚度较小时,各层ITO薄膜表现出电阻并联效应。利用多层ITO薄膜的电阻并联效应设计并制备了450~1200nm超宽光谱透明导电薄膜,用四探针方块电阻仪测量了试验样片的表面方块电阻,用紫外-可见-近红外分光光度计测试了样片的光谱透射率。结果显示,在相同表面方块电阻条件下,相比于单层ITO薄膜,利用ITO薄膜电阻并联效应所制备的多层透明导电薄膜具有更高的光谱透射率。 相似文献
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