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1.
以回转支承试验台为研究对象,基于高增益扰动观测器(HGDOB)与径向基函数神经网络(RBFNN)提出了回转支承试验台液压加载控制方法.对控制对象——单出杆油缸与伺服阀进行数学建模,应用径向基函数神经网络对模型中油缸的非线性摩擦进行逼近,应用高增益扰动观测器对外部扰动和噪声进行观测,进而提高系统实际输出的加载力逼近期望输出的性能.通过Matlab/Simulink软件对所提出的回转支承试验台液压加载控制方法进行仿真分析,确认这一方法提高了控制器的动态跟踪与抗干扰能力,具有实用价值. 相似文献
2.
针对传统故障诊断方法过于依赖人为经验的缺陷,提出小波变换和二维密集连接扩张卷积神经网络(WT-ICNN)的风电齿轮箱智能故障诊断方法. 所提方法将一维振动信号通过连续小波变换(WT)转换成二维故障图像;再将二维故障图像输入ICNN中进行训练和测试. 通过齿轮箱开源数据和风场实测数据验证结果表明,与传统故障诊断方法相比,所提方法采用密集连接的结构自适应特征提取时频图,有效加强了故障特征的利用效率;在对风电齿轮箱的故障诊断中,所提方法具有更好的特征复用能力和更高的诊断精度. 相似文献
3.
食品安全问题一直是社会关注的焦点,而果蔬中农药残留是影响食品安全的重要因素之一。果蔬产品大部分需要经过加工处理,残留在果蔬中的农药在加工过程中受到不同程度的影响,如清洗、去皮等加工对于果 蔬表面的非内吸性农药有显著的去除效果,而热处理过程对某些农药存在蓄积作用,在某些情况下也会加快分解或形成有毒的代谢产物。随着加工工艺水平不断提升,新型的加工方式在果蔬加工过程中应用越来越广泛,对农药残留影响也越发复杂。因此,本文对果蔬加工过程中农药残留行为影响进行系统综述,并总结农药残留加工因子在膳食暴露评估中的应用,以期为农药残留进行精准膳食风险评估和农药合理使用提供依据。 相似文献
4.
5.
以松河井田GP-1、GP-2生产井施工参数、GC-1井参数井煤岩芯实验、试井资料为基础,分析和总结了研究区储层特点和压裂裂缝形态特征。分析发现:煤储层破裂压力梯度介于0.02~0.027 5 MPa/m之间,闭合压力梯度介于0.016 8~0.026 8 MPa/m,压裂施工压力较高,含有高温高压异常储层;通过微地震裂缝检测,煤储层主裂缝均沿北东向呈现一致性;裂缝垂向延展不局限在压裂段内,均穿越压裂段顶、底部,裂缝高度是射孔厚度的2.6~3.14倍,埋深越浅,倍数越大;裂缝形态受地应力、局部构造、煤岩力学特性和高角度煤层群储层特点等因素共同作用而表现出复杂多态性。 相似文献
6.
针对传统齿轮箱振动有线监测系统的不足,设计了一款基于ZigBee协议的无线传感器节点。节点以低功耗的STM32单片机为核心,内置Contex-M3核。选取MEMS加速度传感器采集振动信号,使用LTC4070芯片管理电源电路,选用大容量SD卡作为数据缓存区。为了提高程序运作效率,引入RT-Thread操作系统。采用ZigBee和GPRS混合型无线通讯方式。重点介绍了基于齿轮箱振动的无线监测节点的原理与特点,以及节点主要模块的软硬件系统设计。并设计相应试验进行测试,测试结果表明:该无线节点适用于齿轮箱的振动监测。 相似文献
7.
通过选区激光熔化(SLM)技术制备了不同体积分数的NiTi记忆合金BCC点阵结构(基于CAD及基于三周期极小曲面TPMS),分析了失效前的压缩响应,研究了体积分数、单元构型和微观组织对能量吸收的影响。结果表明:NiTi BCC点阵(体积分数5 %~25 %)在压缩至损伤前具有优秀的比能量吸收(0.45~1.89 J/g),卸载后加热可恢复至92 %以上;体积分数及单元构型对NiTi BCC点阵的压缩响应有重要影响;体积分数小于15 %时,CAD样品具有更长可压缩应变,比能量吸收更好;体积分数大于15 %时,TPMS样品具有更高压缩应力,比能量吸收更好;SLM过程中的阶梯效应导致了点阵支杆的下表面与内部具有不同的材料组织,下表面处熔池条纹更深更宽且晶粒更加粗大;材料异质性导致了相对较差的机械性能,不利于能量吸收;由于受载下应力集中位置及异质比例的不同,该材料异质性对低体积分数的TPMS样品的不利影响更大。 相似文献
8.
作为一种清洁的可再生能源,太阳能的利用也得到迅猛的发展。太阳能发电已经成为太阳能利用的主要方式之一。为了保证太阳能发电设备能稳定高效的工作,必须对太阳能发电系统的各个部件进行监测,以便能及时有效的了解所监测的太阳能发电系统各个部件的工作环境及工作情况。文章以LabVIEW为平台,开发了一套基于PXI总线的测试系统,对气象参数包括温度、风速风向、照度以及跟踪装置参数包括转角、加速度、噪声以及磨损位移进行监测;同时运用网络技术,实现了对太阳能发电系统的实时远程自动监测,克服了传统方法实时性差、精确度低、浪费人力的缺点。 相似文献
9.
针对数控转台精度衰退特性缺乏有效的评估方法的问题,提出一种数控转台重复定位精度衰退趋势预测模型,该模型将主成分分析法(principal component analysis,PCA)的多维融合能力与正则化粒子滤波算法(Regularized Particle Filter,RPF)的状态跟踪与预测的能力相结合。将数据驱动的方法引入到数控转台精度模型中,提取采集到的振动数据的时域和时频域特征;通过PCA融合多维特征向量,建立转台精度衰退趋势;在此基础上,利用RPF建立精度失效预测模型,预测精度的剩余寿命(RUL)。模型计算与试验测量的结果表明,该模型能够比较准确地得到数控转台精度失效的预测结果。 相似文献
10.