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1.
2.
曲线锚索沿程预应力损失是影响衬砌结构应力分布的关键因素,获取摩擦系数和偏差系数尤其重要。开展不同加载状态曲线锚索沿程预应力损失研究,建立了模型试验平台,进行了不分级加载、分级加载和分级循环加载测试,分析了锚固端和张拉端受力特征、预应力损失变化规律、摩擦系数和偏差系数取值,并结合实际工程计算了曲线锚索任意点受力值。结果表明:曲线锚索沿程损失摩擦系数和偏差系数不仅与材料自身属性有关,还受到力学加载状态影响;与不分级相比,分级加载曲线锚索平均预应力损失由 8.47% 降低至 3.63%,且各级荷载必须给予足够停滞时间,以保持预应力传递;分级循环加载曲线锚索预应力沿程损失大幅降低,而加载时长却较久,不适宜作为常规加载方式,宜作为极个别曲线锚索预应力值不能达标时的应急处置方案。 相似文献
3.
为研究变压器内部故障在线检测方法的有效性及抗干扰性,搭建实际变压器的非线性三维有限元模型.对变压器常见几种类型的内部故障进行详细的结构仿真,通过"场-路耦合法"构建各类型故障的ΔV-I1轨迹.同时,通过对正常绕组的测量信号设置一定的误差,构建了考虑测量误差时的误差轨迹.在此基础上,将正常时的标准轨迹、误差轨迹和各种类型的故障轨迹进行对比分析,通过对ΔV-I1轨迹特征差异的定性分析与定量计算,验证该方法在实际应用中的有效性,总结判断各类型故障的规则,同时针对测量误差所造成的干扰提出了建议. 相似文献
4.
滚动轴承的故障智能诊断研究多是针对同源数据进行,而不同型号、不同工况下的滚动轴承,由于时、频特征差异,加之背景噪声的影响,导致识别准确率偏低。为了解决这一问题,笔者以6307和6205两类深沟球轴承为研究对象,建立了以深度信念网络(deep belief network,简称DBN)为核心的迁移诊断模型,构造了以波形指标、峭度指标、近似熵及分散熵为代表的特征识别参数。为了抑制信号传递路径(共振频带差异)和背景噪声的影响,引入最大相关峭度反卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,简称MCKD)方法,并对其关键参数实施了自适应选取。结果表明,由MCKD与DBN联合组成的迁移诊断模型,在3类不同数据源之间的诊断准确率均超过了95%,为滚动轴承的迁移特征诊断提供了一条可行的途径。 相似文献
5.
大渡河集控在四川电网乃至西南电网占据重要地位,本文通过对流域梯级电站群集控误操作风险分析,从技术层面提出设备状态锁定和监控流程化监护相结合的防误操作技术并进行实际应用,应用成果显著,为电网安全稳定以及防洪对象安全提供了有力保障。 相似文献
6.
新能源发电不确定性改变了传统状态估计的边界条件,给不良数据辨识和电力系统运行状态预测等状态估计基本功能带来新问题,影响含新能源电网的调度与运行控制决策。在综述传统电力系统状态估计功能、模型与算法的基础上,分析了新能源发电不确定性带来的主要影响;结合新能源发电的特点,从估计对象和时间2个维度提出一种含新能源发电的分层状态估计框架,针对不同估计对象实现电站层级与全网的状态估计信息合理拼接,在时间维度上考虑历史数据挖掘、实时状态估计和状态趋势预测的有机衔接,并在对比所提框架与传统状态估计差异的基础上,提出了亟待解决的关键技术问题。 相似文献
8.
9.
针对列车车轮多边形磨耗问题广泛存在于轨道交通运输领域,会导致车辆/轨道系统产生高频的振动冲击,严重影响车辆和轨道系统零部件的使用寿命,危及行车安全这一问题,调查了大量车轮的多边形磨耗情况并进行统计分析,掌握了高速列车车轮多边形磨耗问题的现状和特点。以18~20阶多边形磨耗车辆为例,通过理论研究和试验分析(试验分析包括车辆系统振动特性测试和转向架模态特性测试),对车轮多边形磨耗的根本原因及诱导因素进行研究。研究发现,轮轨系统在580 Hz频率附近存在固有模态是导致车辆发生18~20阶多边形磨耗的根本原因,轮轨表面的各种不平顺能激发或者加剧轮轨系统在580 Hz频率附近的模态共振,从而诱发车轮多边形磨耗的产生。该结果可为高速列车车轮多边形磨耗问题的防止和进一步研究提供参考。 相似文献
10.
针对轴承振动实时状态监控的需要,从符号动力学角度提出了符号聚合近似与Lempel-ziv复杂度(SAX-LZC)融合的振动监控参数。首先,以Logistic映射和Duffing方程为对象,从理论角度验证了SAX-LZC对动力学结构表征的准确性,并验证了该指标的抗噪能力和计算效率;其次,将SAX-LZC指标与信息熵、样本熵、多分段Lempel-ziv复杂度等动力学参数性能进行了综合对比;最后,从实验角度对轴承早期微弱异常进行了监测,并对轴承典型故障进行了特征提取。理论研究结果表明,SAX-LZC具有动力学结构表征准确、抗噪能力好、计算高效简洁等优点,克服了常规动力学参数工程应用能力弱的问题。实验研究结果表明,SAX-LZC对早期微弱异常有准确的监测,对不同种类故障具有较好的区分度,弥补了时域和频域对轴承微弱故障表征能力不足的缺陷,是一种轴承振动实时状态监控与故障特征提取的有效参数。 相似文献