基于变分模态分解和ANFIS的齿轮故障诊断

针对齿轮振动信号的传递路径复杂,噪声污染严重,故障特征信息微弱等问题,提出了基于变分模态分解和自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)的故障诊断方法。将原始振动信号利用变分模态分解得到不同尺度的本征模态函数后,通过提取各模态函数的排列熵,构造出表征模态分量信息的特征向量,并将提取的特征向量输入自适应神经模糊推理系统进行训练,建立齿轮故障诊断模型。最后通过齿轮实验故障数据对模型进行验证,并与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别方法进行对比,结果表明,提出方法具有很强的学习能力,能够有效地对齿轮故障进行诊断,提高故障识别的准确率,识别效果明显优于SVM。     

沙河水库浮游植物季节变化特征

为了解沙河水库浮游植物群落季节变化特征,于2020年对沙河水库浮游植物和水质进行调查监测,分析了浮游植物的种类组成、密度、优势种群及季节性变化,并结合水质,运用多样性指数、均匀度指数和物种丰富度指数进行综合评价.     

基于多结构元素形态滤波和EMD的轴承故障诊断

海上风电场现场釆集到的实际振动信号经常受到多种噪声的影响,加大了故障诊断的难度,而目前普遍应用的单一元素多尺度形态滤波器不能滤除各种噪声。为此文章在多尺度形态滤波方法的基础上,同时兼顾尺度和形状两种因素提出了基于多结构元素的多尺度形态滤波方法;用信噪比和偏斜度构建出新的判别指标,用来判断去噪效果的好坏;最后利用经验模态分解将信号进行分解得出更加准确的包络谱,由此进行故障判断。应用所提方法对标准轴承信号和某海上风机的现场数据进行分析,仿真结果表明该方法能够更好地滤除噪声,抑制噪声干扰,突出轴承故障频率,进而实现对海上风机轴承的故障诊断。     

排水氟化物风险评估及最优生态处理措施研究

以钢铁行业排水为例,基于风险评价模型计算成人和儿童的年内风险值;并通过试验手段,以电解法、还原性碳法和狐尾藻生物法为处理方法,分析不同方法的处理效果。结果表明,排水氟化物浓度对儿童的影响明显高于成人,且风险值在年内呈先增加后降低的趋势;不同方法的处理效果不同,电解法和生物法的处理效果最佳,而5～30 mg/L的浓度为狐尾藻活性最高浓度。研究结论可为钢铁行业发展及治污措施制定提供科学依据。     

面向配电网接地故障暂稳态协同调控的UPQC优化运行方法

针对现有有源消弧装置存在稳态时直流侧取电难、直流电容难以稳压,暂态时接地故障瞬时过电压等问题,充分解析了接地故障全过程中统一电能质量调节器(unified powerqualityconditioner,UPQC)主动参与调控的潜力,提出一种面向配电网接地故障暂稳态协同调控的UPQC优化运行方法。将使用此方法的装置简称为具备消弧功能的统一电能质量调节器(arcsuppression-unifiedpowerquality conditioner,AS-UPQC)。首先,通过分析消弧稳态模式下AS-UPQC系统的功率流向,提出一种适用于AS-UPQC的能量主动平衡方法,通过控制AS-UPQC串联侧从电网吸收一定的有功来补偿并联侧消弧时消耗的有功。该方法在无需额外储能设备的前提下,有效保证了消弧装置直流侧电容能量平衡。其次,对接地故障的暂态模式进行分析,提出一种暂态响应优化的控制方法。在发生接地故障瞬间,控制串联侧从电网中吸收的有功,其等效增大系统阻尼,加快暂态过渡过程,从而抑制瞬态过电压的幅值。最后,通过仿真和实验验证了所提调控方法的有效性与可行性。     

集成电压补偿与无功支撑能力的并网变换器拓扑优化及控制

针对传统串联型电能质量治理装置利用率较低、可靠性较差,而并联型电能质量治理装置解决电压波动问题的能力有待进一步提升的问题,提出了一种集成电压支撑与无功调控能力的多功能并网变换器(MF-GCC)。电网电压波动时,MF-GCC工作于串联接入模式,实现电压调节功能。电网电压正常时,MF-GCC工作于并联接入模式,实现网侧单位功率因数运行。与传统串联接入型电能质量治理装置相比,MF-GCC仅多了一个开关和一个耦合电容,即可实现串联和并联接入型电能质量治理装置功能的有效集成。此外,在系统故障时,MF-GCC有源部分的端口电压钳位为零,故障电流被遏制,MF-GCC自身及其接入电网的可靠性均得到了提升。文中详细分析了MF-GCC的拓扑结构、工作原理、控制策略及参数设计。仿真与实验结果验证了所提拓扑结构与控制策略的有效性和可行性。