一种公自转组合式风力发电系统的研究与设计

由于地理环境和气候条件等因素的影响,导致风向的复杂多变,通过对传统风力发电系统的受风情况进行分析发现,部分风能未能得到有效利用,同时受到变应力的作用,影响设备的使用寿命。通过对风向的深入分析,对其进行结构创新设计,实现六面受风,在各种风向的情况下,都能达到风能的最大化利用,进一步提高风能的利用率;公自转组合设计,在变荷载的作用下可有效提高抗疲劳强度,增强抗风性能,增强风力发电系统的适应性。     

用玉米芯水解液发酵木糖醇的研究

对用玉米芯水解液发酵木糖醇进行了研究。结果表明玉米芯水解液中的葡萄糖和杂质成分对木糖醇发酵具有抑制作用。试验显示一些添加剂能明显减轻这种抑制作用。本试验用玉米芯水解液进行的木糖醇发酵中,木糖醇的转化率为理论值的74.9%。     

基于DTW相似度和Bi-LSTM的滚动轴承寿命预测

针对现有的滚动轴承退化指标单调性差,对轴承异常不敏感导致基于数据驱动的深度学习算法难以实现轴承寿命准确预测的问题,提出一种基于动态时间规整算法(DTW)和双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)的滚动轴承剩余寿命预测算法。利用信息熵提取滚动轴承的退化特征,构造连续的时间序列;划分时间序列并构造出参考模板及测试模板,采用DTW算法计算模板间的相似度,将它作为健康指标表征轴承的退化程度;用健康指标训练Bi-LSTM网络并预测轴承的寿命。采用法国IEEE PHM 2012的全寿命数据进行研究,结果表明：经过DTW算法优化信息熵指标后所构造的健康指标可更好地反映轴承的退化过程;当进行寿命预测并保持预测算法不变时,经过优化后的指标较优化前相比,能明显提高轴承寿命预测的准确度。     

免费构建高效的校园流媒体点播系统

校园网建成以后，不少学校积累了大量的音频和视频资源，通过网上邻居共用，没有一套自己的校园流媒体点播系统，师生使用极为不便，而购买校园流媒体点播系统的价格又是学校无法接受的。我参考网上很多介绍，并多次在实践中构建了适合自己的校园流媒体点播系统(后台流媒体服务器核心系统使用Helix server 9．01，内网发布前台系统使用美萍VOD点播系统标准版，外网发布前台系统使用一套ASP影院系统，如笔者的http：／／www．ycwsx．com／vod／)，实现了完全免费和高效。本系统运行两年以来，实现校园同时点播和播放，运行稳定。     

基于SylixOS的励磁系统智能化数据管理单元的研制*

随着水电站智能化、智慧化技术研究的不断深入,对发电站自动化设备的智能化要求也越来越高。以SylixOS国产操作系统为软件平台研制了励磁系统智能化数据管理单元,该单元基于高速CPU+FPGA的多CPU架构,搭载大容量Flash和运行内存,同时采用硬实时内核,有效满足嵌入式系统对时序的严格需求,可对励磁系统各部件的实时数据进行采集、分析,并为电站其他自动化设备提供大量的数据接口,从而为实现整个电站的智能化提供技术支撑。     

汽车尾气蒸汽涡轮转化系统设计与分析

设计开发了一种汽车尾气蒸汽涡轮转化系统,其能够充分利用汽车发动机冷却系统中的冷却水和排气系统中废气的热量,实现燃烧热量的回收再利用。该系统主要由热水传送子系统、涡轮转换子系统、储能子系统、蒸汽传送子系统和换热装置子系统等构成。对该系统的主要构成和布置方式进行了研究,开发了适用于1.5 L发动机的汽车尾气蒸汽涡轮转化系统实物模型,并对影响热能转化效率的关键子系统,即涡轮转换子系统进行了试验测试。测试结果表明,该系统能够回收一定的能量,从而提高发动机燃料利用率。     

屋面防水技术探讨

社会经济的发展带动了建筑业的快速发展，同时人们对于建筑物的性能要求也越来越高。特别是建筑物屋面防水性能已经成为了一项重要的衡量内容。在文中主要就屋面防水技术进行了探讨。     

液态排渣炉的改进

我厂钴炉为DG300/100—Ⅱ型单炉膛开式自然循环液态排渣炉。由于钴炉辅助设备及机炉不配套(发电机、汽轮机为50MW,炉为300T/H,而实际需要的蒸发量为190T/H)。投运一年多来,最长持续运行时间仅14天,一般为一星期,人称“礼拜炉”。主要是四角严重堆灰,把下排二次风喷咀堵死。其次是蒸汽温度偏低,在520℃以下(设计值540℃)。高压加热器投入时,只有510℃,运行极不正常。     

免费构建高效的校园流媒体点播系统

校园网建成以后,不少学校积累了大量的音频和视频资源,通过网上邻居共用,没有一套自己的校园流媒体点播系统,师生使用极为不便,而购买校园流媒体点播系统的价格又是学校无法接受的.我参考网上很多介绍,并多次在实践中构建了适合自己的校园流媒体点播系统(后台流媒体服务器核心系统使用Helix server 9.01,内网发布前台系统使用美萍VOD点播系统标准版,外网发布前台系统使用一套ASP影院系统,如笔者的http:∥www.ycwsx.com/vod/),实现了完全免费和高效.本系统运行两年以来,实现校园同时点播和播放,运行稳定.     

联合 VMD 与 ISSA-ELM 的电力电子电路软故障诊断

针对电力电子电路的软故障特征区分度差、不易诊断等问题,提出了变分模态分解(VMD)结合改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化极限学习机(ELM)的故障诊断方法。首先,将采集的故障信号进行VMD分解成本征模态分量(IMF),提取线性重构后IMF的12维时域参数作为故障诊断的特征向量。其次为提高ELM在故障诊断中的精度,提出ISSA对ELM的参数进行优化,建立ISSA-ELM分类模型。ISSA首先采用Iterative映射初始化种群,然后在发现者位置更新处引入自适应惯性权重因子,最后在解的位置引入Levy变异算子进行扰动得到新解等3种策略改进,提高算法性能。在8类基准函数测试中,ISSA比另外4种智能算法的收敛速度和寻优精度均有提升,并且VMD结合ISSA-ELM在功率为150 W Boost电路软故障诊断中精度达到99%以上。