基于传感器标定系统的微陀螺频率特性检测方法

本文设计了一种利用丹麦B＆K公司的9610型振动传感器标定系统对叉指式微陀螺的频率特性进行检测的方法；在分析微陀螺的受迫振动特性的基础上，阐述了频率特性的检测方法；设计了检测电路。     

某机载特种设备舱高可靠温度控制系统设计

某机载特种设备悬挂于飞机外部,舱内精密仪器对温度敏感,需要工作在10℃~30℃温度范围内。研究设计了一种适用于某机载特种设备舱的高可靠温度控制系统,系统采用纯硬件电路控制加温通路,通过软件上报温控系统工作状态。为了提高系统可靠性,采取了分区独立控制设计、温度传感器和电加温元件冗余设计、温度控制电路三判二设计等多种措施。测试和试验结果表明,温度采集精度优于0.4℃,加温通路接通的精度优于0.4℃,加温通路断开的精度优于0.2℃,温控系统可以将舱内温度稳定控制在10℃～30℃范围内。     

Φ3.8×12.0m水泥磨的提产技术改造

1改造原因中联鲁宏水泥有限公司原有两条日产2300吨熟料回转窑生产线,4台Φ3.8×12m水泥磨系统,年产水泥130万吨。当时存在的问题是:生产P·Ⅱ42.5R水泥,平均台产仅为50t/h,吨水泥工序电耗为45kWh;生产PC32.5R水泥,平均台产为67t/h,吨水泥工序电耗为40kWh;2002年水泥工序电耗为40.44kWh/t;水泥输送部分为单仓泵管道系统,效率低,能耗大,故障率高。随着公司的快速发展,特别是新建5000t/d熟料生产线投产后,要求水泥粉磨系统提高生产能力,就地消化部分新增熟料产量。而现有水泥磨系统的产能无法达到公司提出的200万吨/年水泥的生产能力和工…     

基于季节ARIMA模型的近海表层水温时间序列模拟与预测

基于1996—2007年逐月时间序列数据,采用季节ARIMA模型对连云港近海表层水温时间序列进行模拟,并依据残差不相关和简洁性原则确定模型的结构,建立最优预测模型ARIMA（1,0,1）（0,1,0）12。运用该模型对2008年逐月表层水温进行预测,预测值与实际值的变动趋势基本一致,且平均相对误差仅为3.5%。在此基础上对2009年连云港近海逐月表层水温进行预报,预报结果符合该海域表层水温的逐月变化趋势,表明模型用于近海表层水温预报是可行的。     

卵黄非磷肽分子组成及其抑菌活性的研究

采用蛋白酶水解鲜鸡蛋蛋黄,分离得到卵黄非磷肽,测定了卵黄非磷肽的分子组成及其抑茵活性.研究结果表明:卵黄非磷肽的相对分子质量分布在158～1 493之间,其中酸性氨基酸成分较多,达到23.6%.卵黄非磷肽对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和枯草芽孢杆菌具有抑制作用,在PH4.0～5.0显示稳定的抑菌活性,121℃和紫外线照射处理对其活性无明显影响,常温长时间(72 h)放置其抑菌活性保持稳定.     

一种新型变电站智能运维平台的设计及应用

本文以某地市公司变电设备管理现状为基础,对变电设备故障及其影响因素等数据进行深度分析与挖掘,利用Logistic回归、深度学习、风险矩阵分析等方法,搭建变电站智能运维辅助决策大数据平台,实现了设备状态在线预警预警。经过大量的实践验证表明,该方法设备故障预测研判准确率达到90%以上,能够为企业提供智慧决策方案,现场巡检方面具有广阔的推广前景。     

漆膜倾向指数在抗燃油劣化原因分析中的应用

某大型电厂5号机组抗燃油发生劣化,闪点、体积电阻率、泡沫特性超标。为找出劣化原因,按DL/T571-2014《电厂用磷酸酯抗燃油运行维护导则》,对该机组运行抗燃油(运行油)和库存新抗燃油(新油)进行了各项指标测试,结果显示运行油中氯、多种元素和矿物油含量等并无异常,因而难以判断劣化原因。后将漆膜倾向指数运用于抗燃油的劣化原因分析,发现该机组运行油的漆膜倾向指数为43.4,而库存新油的漆膜倾向指数仅为0.1;结合油的颜色变化,说明油品严重老化、急需处理,随即提出换油和加强抗燃油日常监督的建议。由此可见,漆膜倾向指数在油品分析中有重要作用。     

基于电力4G专网的变电站实时双向智能巡检

基于电力4G专网的变电站实时双向智能巡检可替代传统人工巡检,实现变电站智能巡检功能。以4G专网作为数据通道,提高智能巡检的实时性和安全性,以谷歌眼镜作为主要智能穿戴设备,可以解放巡检人员的双手,提高巡检便捷性。该巡检方法解决了以往变电站人工巡检难以获取实时数据的问题,实现了变电站巡检人员与后台数据库的信息交互,有助于提高变电站巡检的信息化和智能化。     

基于大数据挖掘的变电设备故障预警研究及应用

针对变电设备缺乏有效的故障预警预测方法,本文提出了利用Pearson相关分析、单因素方差分析、统计对比等方法,对各类变电设备巡检数据进行相关性分析,然后建立Logistic回归故障预测模型,实现对设备状态的超前预警;继而利用深度学习建立分类深度学习神经网络模型,能够准确判断预警设备可能的故障类型。最后通过搭建变电站智能运维辅助决策大数据平台对变电设备故障预警模型进行可视化展现;运用风险矩阵分析法,对设备进行分级管控,辅助优化运维策略,从而使重要设备得到重点运维,实现变电设备差异化运维。经过大量的实践验证表明,该方法设备故障预测研判准确率达到90%以上,较以往人工经验预判准确度提升约20倍,设备故障率较同期减少75%,设备可用率系数达到99. 988%,大大提高了设备健康水平,提升了设备运维效率。