利用FDM和随机共振检测风机主轴承微弱旋转信号

轴承作为风力发电机设备中重要部件,其健康状态直接影响风力发电机运行的稳定性和现场的安全可靠性.由于风力发电机特殊的工作环境,导致采集到的振动信号中包含大量的噪声干扰,难以准确提取轴承振动信号包含的信息成分,给评估主轴承健康状态带来困难.因此本文采用将傅立叶分解(Fourier decomposition method,FDM)和随机共振(Stochastic resonance,SR)相结合的方式提取信号中微弱的轴承振动信息.首先用FDM将原始信号自适应地分解为一系列包含轴承振动特征的傅立叶频带函数,然后找出相关性大的频带函数进行重构,最后采用SR对重构信号进行分析获得特征频率,判断轴承的健康状态.结果 显示,将两种方法相结合能有效提高输出信噪比,提升特征频率检测的精度,为实现风机轴承早期微弱故障诊断提供帮助.     

枣味白酒的酿造工艺初探

把红枣做为酿酒原料之一,采用生物工程技术,融合白酒固态发酵机理,使红枣不仅参与白酒生产发酵,同时,把红枣中含有的天然健康因子与白酒有机的融合,开发出满足消费者需求的,明明白白的健康白酒。     

复合保鲜剂对鲜切苹果贮藏品质的影响

以鲜切苹果为试材,研究不同浓度柠檬酸、壳聚糖及D-异抗坏血酸钠(D-sodium erythorbate,D-SE)复合保鲜剂处理5 min,4℃贮藏期间鲜切苹果贮藏品质特性的变化规律。结果表明:复合保鲜剂处理组可保持鲜切苹果感官品质、抑制鲜切苹果多酚氧化酶(PPO)及过氧化物酶(POD)活性,对鲜切苹果有较好的保鲜效果;1.0%柠檬酸+0.5%壳聚糖+1.0%D-异抗坏血酸钠溶液处理组优于其他处理组,能在4℃贮藏12 d内保持鲜切苹果外观品质与食用品质品质,有效抑制鲜切苹果果肉褐变,延缓硬度和TSS含量降低速率,降低与褐变有关的多酚氧化酶(PPO)及过氧化物酶(POD)活性。     

高速公路建设中的钢箱梁安装施工技术

钢结构制作的工艺水平正逐步提升,钢箱梁桥成为高架桥结构体系中的重要组成部分,且在核心交通枢纽、施工条件错综复杂等场景中均具有可行性。本文以工程实例为依托,围绕钢箱梁的安装施工技术展开探讨,以供参考。     

枣味白酒的酿造工艺初探

本研究是把红枣作为酿酒原料之一,采用生物工程技术,融合白酒固态发酵机理,使红枣不仅参与白酒生产发酵,同时,把红枣中含有的天然健康因子与白酒有机的融合,开发出满足消费者需求的健康白酒。     

重载铁路干阳沟大跨度富水黄土隧道施工技术

以山西中南部铁路干阳沟大跨度富水黄土隧道施工为对象,结合工程实际,分别从隧道开挖方式、支护手段、隧底处理等方面对施工技术进行了总结和探讨,并归纳了大跨度富水黄土隧道控制要点和注意事项,为类似隧道工程施工提供了借鉴。     

搅拌摩擦点焊瞬态输入组合热源模型

为得出搅拌摩擦点焊瞬态温度场,依据摩擦学原理,建立了由均布面热源与双椭球体热源耦合的新型组合热源模型,并同时考虑搅拌针正压力与材料属性的瞬时变化。采用ABAQUS有限元软件对2 mm厚6061-T6铝合金板材搅拌摩擦点焊(FSSW)下压、停留、冷却三个阶段的温度场瞬态变化进行了数值模拟,并用焊接热循环测定实验验证了新型组合热源模型的准确性。研究了转速对于温度场的影响规律,并分析得出搅拌摩擦焊接不发生相变的机理为温度通过材料屈服应力的变化实现的负反馈调节。此新型热源模型为研究FSSW全过程温度瞬时变化及焊点成形提供了理论支持。     

基于氨基酸含量的苹果浊汁品种与产地差异性分析

以来自7个主产区的18个主栽品种，共41份苹果鲜果为研究对象，对每个品种鲜榨浊汁的氨基酸组分及含量进行测定。运用描述性分析、逐步线性判别分析处理数据。结果表明：不同品种以及不同产地的苹果浊汁的氨基酸含量差异较大。总的来看，丙氨酸、亮氨酸、丝氨酸、缬氨酸、异亮氨酸的变异系数相对较大，分别为191.38%，96.91%，67.82%，53.60%，57.97%。天门冬氨酸、苏氨酸、谷氨酸、甘氨酸、赖氨酸以及氨基酸总量的变异系数相对较小，分别为43.92%，45.70%，28.37%，35.16%，47.47%，39.40%。华金的天门冬氨酸、丝氨酸、丙氨酸、氨基酸总和含量均最高，分别为235.6，12.6，10.5，289.4 mg/100 g。这一品种分布在图中的边缘，与其它各品种之间均有较大差异。然而，对于不同产地间的样品，其氨基酸组成及含量受到产地因素的影响较大，样品在图中分布较为分散。新疆省苹果浊汁的苏氨酸、丝氨酸、谷氨酸、缬氨酸含量均较低，分别为1，2.4，7.1，1 mg/100 g。来自山东省不同品种苹果浊汁的样品以及来自不同产地富士苹果浊汁的样品间均有较大差异性，分别获得了77.8%和81.8%的判别准确率。以上结果表明，基于不同品种及产地的原料所得苹果浊汁，对其氨基酸组分含量进行系统分析，可构建判别模型，实现品种及产地间的差异性分析。     

基于ELMD能量熵与PSO-SAE的齿轮故障诊断研究

齿轮发生不同的故障会导致不同频带内的信号能量值发生改变,因此可通过计算不同振动信号的能量熵判断齿轮是否发生故障,而针对复杂多变的工况和噪声的干扰而导致的齿轮振动信号的非线性、非平稳性且由于数据量大等问题。传统的信号分析方法,已无法表征丰富,海量的信号信息与复杂的多元非线性信号关系。故本文提出基于ELMD能量熵与PSO-SAE的齿轮故障诊断研究。该研究首先对原始信号进行ELMD分解,得到若干个乘积函数(PF);其次,对ELMD分解结果的前7个PF进行求取能量熵作为特征样本。最后进入一个经粒子群优化后的深度学习网络即堆叠自动编码机网络(PSO-SAE)对特征样本分类。实验中,将PSO-SAE与两类常用支持向量机分别进行识别精度与运行时间的对比。实验结果证明,所提研究方案可很好地应用在齿轮故障诊断研究中。