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1.
针对配电网发生单相接地故障且分布式电源(distributed generations, DGs)大量接入后,配电网结构和运行方式复杂多变、故障后电气量不明显、故障特征弱等特点,提出一种基于改进局部均值分解(improved local mean decomposition, ILMD)和能量相对熵的主动配电网故障定位方法。首先,利用镜像延拓将信号在两端延拓,消除LMD存在的端点效应,同时,在信号中加入自适应噪声,克服LMD存在的模态混叠问题,对各区段暂态零序电流进行ILMD分解;然后对分解后所有乘积函数(product function, PF)的能量相对熵进行计算,所有PF分量的相对能量熵之和即为区段间的相对能量熵,通过所设置的定位判据,对故障区段进行判断。仿真结果表明,所提算法在10 kV小电流接地系统和改进的IEEE33节点系统中,在不同的仿真条件下故障定位结果准确率高,验证了所提方法的准确性。 相似文献
2.
某铅锌矿原矿Pb品位6.67%,Zn品位13.26%,矿石中含有一定量的易浮脉石——碳质物,同时含硫较高,原矿S品位32.51%,属复杂难选铅锌矿石。矿石中方铅矿嵌布粒度不均匀,且与闪锌矿、黄铁矿共生关系复杂,严重影响选矿过程中铅锌分离及铅硫分离。根据原矿性质,采用“易浮脉石预先浮选-铅锌依次优先”浮选工艺流程进行试验研究,实验室闭路试验获得铅精矿铅品位53.22%,铅回收率85.07%,含锌8.73%;锌精矿锌品位56.19%,锌回收率83.68%,含铅1.23%,实现了铅、锌矿物和黄铁矿的高效分离。 相似文献
3.
煤在气化和燃烧过程中产生的气体污染物和颗粒物会转移到合成气和空气中,从而产生设备腐蚀和环境污染等问题。静电纺丝纤维具有可调控的、超细的直径,多孔的结构,超高的比表面积,可设计的形貌以及易于表面修饰等优点,在气体污染物脱除领域有着巨大的应用价值。介绍了静电纺丝的基本原理和发展现状,综述且简要分析了静电纺丝纳米纤维材料在PMs、CO2、NOx、H2S、SO2和VOCs等气体污染物脱除方面的应用及研究现状。最后,对电纺纤维在气体污染物脱除领域中更广泛、更深入的应用前景进行了展望。 相似文献
4.
以红树莓为原料,采用超声辅助法并结合单因素和正交试验优化花色苷的提取工艺,在此基础上,优化AB-8型大孔树脂纯化花色苷的工艺,并研究其抑菌活性。结果表明:红树莓花色苷最佳提取工艺为乙醇提取剂浓度90%、pH4.0、温度 30℃、时间 150 min、料液比 1∶10(g/mL),花色苷提取率高达 1.15 mg/g。最佳纯化工艺为上样液 pH2.0、静态吸附时间150 min、乙醇洗脱剂浓度90%、洗脱剂pH2.0、解吸时间30 min,纯化后花色苷纯度显著提高到纯化前的1.68倍;纯化后的花色苷对大肠杆菌(Escherichia coli)和金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)具有明显的抑制生长作用,而对啤酒酵母(Saccharomycete cerevisiae)及黑曲霉(Aspergillus niger)则无抑制作用。 相似文献
5.
7.
目前对电梯钢丝绳磨损量预测的研究还存在不足,针对这一问题,采用基于极端梯度提升(XGBoost)算法的机器学习方法,对电梯钢丝绳磨损率的预测进行了理论分析、数据采集和实验测试研究。首先,在目标损失函数中增加了额外的正则化项,并使用了贝叶斯超参数优化,提出了优化后的算法BO-XGBoost;然后,用自制的电梯钢丝绳疲劳试验机对曳引轮直径、载荷力、频率和包角这4个因素进行了试验,得到了用于预测钢丝绳磨损率的数据;最后,用BO-XGBoost算法对钢丝绳磨损率进行了预测分析,同时与多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)以及支持向量机(SVM)等机器学习算法进行了比较。研究结果表明:BO-XGBoost算法的建模效果和回归效果最好,其泛化能力也最高,能适应不同工况的实验,在预测钢丝绳磨损率方面优于其他几个模型,预测值与试验值达到了99.1%的准确率,证明了该方法的有效性。 相似文献
8.
提出一种工业机器人时间最优轨迹规划方法。将机器人关节空间的轨迹视为拟合关键点的三次样条曲线,以最优时间为目标建立最优时间轨迹规划的数学模型,同时考虑关节轨迹速度、加速度和加加速度的约束,结合目标函数值和约束条件提出一种用于进化算法的排序方法,以改进遗传算法为例优化关节空间的三次样条轨迹。应用谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱计算遗传算法优化结果,以D-H法建立机器人运动学模型,结合Roboticstoolbox构建机器人的三维仿真模型,建立对机器人三次样条轨迹优化的仿真环境。对斯坦福机器人仿真实验结果表明,与传统的模式搜索法相比,改进遗传算法优化的轨迹总时间明显降低。 相似文献
9.
10.
借助高效液相色谱-四级杆/静电场轨道高分辨质谱技术和多元统计分析技术建立葡萄酒中13种多酚类物质的检测方法和葡萄酒鉴别的研究模型。样品中的多酚类物质经酸化后乙酸乙酯提取,ACQUITY UPLC BEH C_(18)色谱柱分离,全扫描和目标离子二级扫描定性,外标法定量,然后结合产区、成分、国别等信息,用主成分分析、偏最小二乘法-判别分析法对数据进行分析。结果显示,龙胆酸和香草酸含量是干红、干白判别的重要指标,龙胆酸和白藜芦醇含量是洲产区判别的典型指标,相应模型的准确率分别为96.2%和55.3%,可以初步实现葡萄酒品质和产区的鉴别。 相似文献