基于电信号特征分析的电机故障诊断技术

介绍了电机故障诊断技术平台的组成,分析了电机常见故障下电信号的特征。利用宜昌和景洪工厂两台电机进行了实际对比测试,宜昌工厂电机定子电流特征频率在49.2Hz时表现出峰值-36.08dB,在50.8Hz时表现峰值则为-37.23dB,表明电机存在转子断条故障;景洪工厂电机在转子特征频率为113.51Hz时,出现峰值-58.47dB,表明电机存在静态偏心故障。经电机现场抽芯检查,验证了电机故障快速诊断平台给出的电机健康状态评估结果,证实了基于电信号特征分析的电机故障诊断技术的准确性。     

抗凝血药物研究进展

抗凝剂是血栓栓塞性疾病预防和长期治疗的主要药物.几十年来,华法林一直被用于抗凝治疗.然而,由于华法林的一些缺点,包括需要持续的常规监测、食物和药物相互作用,以及高出血发生率限制了其使用.随着新药的不断研发,目前出现了许多新型更安全的抗凝药物.这些药物起作用迅速,治疗范围相对较广,有的药物不需要凝血监测,使用更加方便.本文对抗凝药物的研究进展进行了综述和展望.     

基于重要度排序的配电自动化终端优化布局方法

针对配电自动化终端优化布局问题，提出了一种基于重要度排序的终端优化布局方法。首先以等年值综合费用为目标函数，供电可靠性和投入产出比为双重约束建立了配电自动化终端优化布局模型。然后通过分析配电自动化终端对供电可靠性提升的影响，给出各个节点的“二遥”及“三遥”终端安装重要度定义及计算公式。最后采用枚举法确定最优终端安装数量，基于节点终端安装重要度排序确定终端的最优安装位置。该方法考虑了已布局节点对剩余节点终端安装重要度的影响，能够在降低计算量的同时兼顾布局合理性。运用所提方法RBTS-BUS2系统及扩充模型进行终端优化布局并与智能优化算法的布局结果进行对比，验证了本文方法的有效性及优越性。     

直驱风机故障穿越全过程的通用电磁暂态建模方法

开发有效的风机电磁暂态模型是进行风电并网研究的基础。然而，风机厂家对其关键策略保密使得风机建模十分困难。为了解决此难题，该文对实际直驱风机进行大量故障穿越测试，利用实测数据解析风机的故障响应特性，提出适用于对称和不对称电压跌落的通用故障穿越响应曲线。然后，推导不同故障阶段下有功和无功功率响应的表达式，包括故障期间的穿越控制过程、故障清除后的恢复控制过程及不同过程间的暂态切换。据此该文设计一个通用的有功和无功电流参考值发生器，形成直驱风机故障穿越全过程的通用电磁暂态建模方法。最后，利用实际风机的测试数据验证所提方法的有效性。     

基于m-Ucosφ平面识别振荡期间输电线路不对称故障的方法EI北大核心CSCD

距离保护作为输电线路的后备保护在电力系统广泛应用,但是系统振荡期间测量阻抗变化会导致距离保护误动作,在系统振荡期间需要闭锁距离保护,而系统振荡期间线路发生不对称故障时需要快速开放距离保护,现有距离保护利用电流不对称度识别振荡期间不对称故障,识别故障电阻的灵敏度低,无法快速开放距离保护。提出了一种综合利用保护安装处电流、电压特征识别振荡期间线路不对称故障方法,利用保护安装处的电压余弦分量反映故障点处的电压,建立了电流不对称度–电压余弦分量平面,从电流和电压两个维度综合反映系统振荡及线路故障特征,在此基础上,构建了系统振荡期间线路不对称故障的识别判据,提高了保护识别振荡期间线路不对称故障的灵敏性,缩短了距离保护开放时间,实时数字仿真系统(real time digital system,RTDS)仿真结果验证了本方法的有效性。     

双亲纳米SiO2颗粒的制备及提高渗吸采收率性能

以正辛基三乙氧基硅烷和3-巯基丙基三乙氧基硅烷为改性剂，以双氧水为氧化剂，在水基环境下对亲水纳米SiO2颗粒表面进行改性，得到具有磺酸基和辛基的双亲纳米SiO2颗粒，并通过红外和热重对其化学结构和热稳定性进行分析。将双亲纳米SiO2颗粒分散在地层水中制备纳米流体，并评价纳米流体的稳定性、界面性质和渗吸效率。利用核磁共振技术探究纳米流体渗吸过程中岩心孔隙内原油运移规律。结果表明，纳米流体储存30 d未出现分层现象，表现出良好的稳定性；经纳米流体处理的岩心亲水性增强。此外，双亲纳米SiO2颗粒将油水界面张力降低至1.7 mN/m；纳米流体渗吸采收率高达22.6%，渗吸初始阶段小孔隙中的原油被动用，而在渗吸后期阶段大孔隙中的原油才被动用。     

用于电弧检测的电力专用SoC设计

针对传统的电弧电路故障检测结果不准确的问题,设计用于电弧检测的SoC系统,并且在55nm工艺下进行流片验证。采用包含两种结构的模数转换器的片上电压源,设计了锁相环以及复位电路,精度最高可达8.67 bit。验证结果表明,本设计可提高电弧检测的准确性。     

基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别技术

为了解决传感器故障识别过程中识别效率低和精度低的问题。提出了基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别方法。通过合成外差算法和傅里叶变换解调和去噪传感器信号；采用本征模函数提取不同故障下信号特征。并将其分为状态信息和扰动分量两部分。计算二者之间的近似性。结合线性模型提取故障信号特征向量；利用系统灰色性故障识别方法和外部载荷位置预测传感器多角度负载并进行融合处理。构建灰色关联矩阵计算其与标准数据之间的贴近度。完成光纤传感器故障信号识别?仿真分析结果表明。所提方法在故障信号解调、去噪以及识别方面均具有明显的优势?对深入研究传感器起到了一定的推动作用?