小波多尺度Kalman滤波模型在高铁隧道沉降变形上的应用

针对高铁隧道沉降变形监测数据具有沉降量小、受随机噪声干扰大且具有较明显的多尺度特征和非平稳趋势性等特点,为克服Kalman滤波算法的不稳定性,运用基于小波多尺度分析的Kalman滤波对原始监测数据进行去噪,并用高铁沉降评估方法对基于小波多尺度Kalman滤波去噪后的数据进行预测和评估。结果表明:小波多尺度Kalman滤波去噪后提高了动态变形监测数据精度;沉降曲线更平滑且更逼近真实沉降情况;沉降变形评估的相关系数及可靠性均有所提高。     

高精度自平衡力矩测试系统控制原理

本文介绍一种模型水轮机机械测功的力矩测试系统,其基本原理是用特殊的控制方法来调节摩擦阻力,使砝码重力与旋转力自动保持平衡,以较高的精度实时地测出旋转力矩。     

鼠笼电动机作可调定量间歇运动的探讨

本文讨论的是:鼠笼式电机瞬间直流供电进行动力制动并加以适当控制使之成为一种特殊的运行方式。文中介绍了采用可控硅整流、脉冲计数器和微动开关发信的二种控制线路。对一些控制精度要求不高、电机及机械负载惯量不大的场合,这种控制方法不失为一种简单、经济的方法,它可以部分的代替大惯量电机和步进电机。图4幅、表1个。     

遗传小波神经网络在大坝变形预测中的应用

针对传统的数学统计模型无法完全描述大坝变形量与多种荷载因素之间非线性映射关系的缺点,引入了一种基于遗传算法的小波神经网络模型,利用该模型对小波神经网络的初始权值、尺度因子进行全局优化搜索,克服了BP神经网络初始化的随机性以及网络易陷入局部极小值的不足,将该模型运用于大坝坝顶的径向、切向位移预测,结果表明,遗传算法优化的小波神经网络模型结构稳定性更好,预测精度较BP神经网络模型、小波神经网络模型有较大提高。     

高铁隧道沉降变形评估方法分析

科学合理评估是高速铁路沉降变形监测的关键环节。由于观测环境和仪器设备等因素的影响,变形监测数据中不可避免含有大量的随机误差,使高铁隧道沉降变形曲线呈现"小量级,大波动"的现象。以某高铁隧道沉降变形监测数据为例,提出一种改进的阈值处理方法在小波分析中的应用,以改善传统阈值法中存在的不连续性及过渡平滑问题。并分别采用Kalman滤波、小波分析方法对监测数据进行去噪处理,然后用去噪前后的数据进行沉降变形评估分析。通过实例分析表明:基于改进后的小波分析的沉降变形评估的相关系数和可靠性较Kalman滤波方法与传统方法高,沉降变形曲线更平滑,沉降趋势更明显,具有更好的应用价值。     

耒阳电厂二期工程制粉系统选择

湖南耒阳电厂燃用挥发份极低的劣质无烟煤和易粘结煤,为确保电厂安全经济运行,本文通过分析燃煤特点,对粉制系统的选择进行了论述。     

大型锅炉引风机失速、喘振异常的分析与探讨

某电厂300 MW锅炉在运行中发生引风机失速、喘振异常。经分析,其原因是风机的选型不合理,在低负荷工况时引风机落入不稳定工作区运行。因此提出并实施合理的引风机运行方式,保证了引风机安全经济运行。同时建议今后新建电站锅炉风机选型或风机改造时应根据选型工况(TB)、BMCR工况、ECR工况、50%BMCR工况、不投油最低稳燃工况及锅炉点火启动工况选择风机的型式和型号大小,确保风机在稳定区域内运行,且失速裕度足够;同时电厂应编制具体的风机规程,防止类似现象发生。