电动机绕组接线错误引起空载电流减小

我公司一套丝机的电动机因超负荷工作烧毁,经大修后出现工作异常现象（该电动机由一倒顺开关控制,正转时套丝、反转时退丝）：空载正向起动后,拧开关至反向位置,发现电动机不像以前那样立即反向起动,而是继续正转;同时在套丝时电动机负载能力下降,转速也随之降低。维修人员检查电动机后未发现异常情况,就更换了倒顺开关,但仍不能解决问题。     

基于FPGA的低功耗等效数据采样装置

介绍一种基于FPGA的低功耗、高分辨率数据采样装置.该装置不采用通用高速模数转换器件,通过设计快速比较器,利用FPGA差分输入特性和内部延时锁相环路实现800 MHz速率等效采样.测试结果表明:装置具有功耗低、集成度高、可扩展等特点,可用于便携、低功耗、长期野外作业产品领域.     

聚苯乙烯-二氧化硅@十四烷复合纳米相变胶囊的表征及其乳液性能

采用细乳液原位聚合法,研制了以正十四烷(Tet)为芯材、高热导率二氧化硅(SiO₂)改性的聚苯乙烯(PS)为壳层的新型复合纳米相变胶囊蓄冷材料;对复合胶囊形貌、组成以及热物性进行纳米粒度、透射电镜(TEM)、X射线光电子能谱(XPS)、差示扫描量热(DSC)以及热失重(TG)等表征,并测试其乳液的热导率、比热容、黏度及机械稳定性。结果显示:复合相变胶囊平均粒径为64.90 nm,具有规整的球形核壳结构,表面硅含量(质量分数)为3.27%,相变潜热达83.38 J·g^-1,复合壳材对芯材有很好的保护作用;其乳液的热导率及比热容峰值均优于未用SiO₂改性的纳米胶囊乳液,且乳液具有较高机械稳定性和较低黏度,可作为潜在的蓄冷用功能热流体。     

龙滩水电站主变压器冷却器控制系统优化改造

分析了龙滩水电站主变运行温度波动原因和控制逻辑的安全隐患,阐述了龙滩水电站调整冷却器控制定值、改进回路和控制逻辑的具体方法,解决了存在的问题,并取得了较好的运行效果。     

主题爬虫技术研究综述

随着移动互联网的普及以及网络信息指数的增长,如何有效地提取和利用这些信息面临巨大挑战。介绍了主题爬虫的工作原理、分类;回顾了近年来国内外关于主题爬虫的研究状况,分析了各种主题相似度的方法以及搜索策略,得出相比于普通的爬虫系统,基于网页内容和基于链接分析的爬虫系统的查准率、查全率都大幅度地提升;最后分析比较了主题网络爬虫两种动态搜索策略并指出了未来研究方向。     

OFDM系统中线性插值信道估计器的性能研究

为了得到由线性插值信道估计器本身精度造成的插值误差与噪声所带来的误差间的定量关系,通过基于一阶线性插值的OFDM系统梳状导频信道估计器和块状导频信道估计器误差性能的分析,推导出了插值误差和高斯噪声对估计器性能影响的数学表示式,并得出了线性插值信道估计器导频间距的选择规范;最后,在IEEE802.11 a环境下进行了系统仿真,仿真结果表明,插值误差与插值带来的噪声降低二者存在折衷,并且在室内环境中具有相同导频间距的梳状导频估计器比块状导频信道估计器性能优越。     

图纸不规范引发的故障和控制电路的改进

我公司是一家生产太阳能电池硅片的企业,生产工艺要求供应纯水。出于可靠性的考虑,纯水站用水泵均采用了冗余配置。其中一级RO系统中P3泵为“两用一备”：P3-A供应一级RO系统A组,P3-B供应一级RO系统B组;在P3-A／B发生故障不能运行时,可以自动软起动或手动起动P3-C泵,接替P3-A／B继续运行,满足车间用水需求。主电路见图1（注：为方便讲述,电气设备文字符号照用原厂家图纸）。     

蒙脱土纳米材料对PET固相缩聚的影响

用粘度法测试研究了蒙脱土(MMT)纳米材料对PET固相缩聚的影响,并通过WAXD,DSC,热台偏光显微镜等手段,研究了加入MMT对PET固相缩聚过程中的结晶度、晶体结构等的影响.结果表明MMT纳米材料对PET的固相缩聚反应具有明显的促进作用,而且MMT的加入起到异相成核作用,促进了PET的晶核形成;与此同时MMT纳米微粒与PET之间较强的界面作用又在一定程度上阻碍了分子链段运动,限制了晶体生长速率,结晶完善程度较差.     

蒙脱土纳米材料对PET纤维热收缩性的影响

对纯PET切片及PET/蒙脱土(MMT)(2.5 wt%)切片进行固相缩聚,使分子量有所提高.在不同工艺条件下对三种样品进行纺丝拉伸.利用WAXD、DSC和声速法等手段测试纤维的取向、结晶度及结晶形态等的变化,研究蒙脱土的加入对PET纤维热收缩性能的影响.测试及研究结果表明:少量蒙脱土的加入能有效抑制纤维的热收缩;同时随着拉伸温度的提高,纤维的热尺寸稳定性也有所改善.     

基于区域谷值双层EEMD方法的超宽带雷达生命信息检测

为解决心跳信息在低信噪比环境下难以提取的问题,提出一种基于区域谷值双层EEMD的信号检测方法。首先,对原始数据进行伪二维聚类经验模态分解(Pseudo Bi-Dimensional Ensemble Empirical Mode Decomposition,PBDEEMD)去除系统静态杂波以获得目标矩阵;其次,计算目标矩阵关于快时间轴的能量函数,选择能量函数上目标时间区域的谷值作为特征时间指数;最后,提取时间指数所对应的慢时间信号,并对信号进行聚类经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)获得呼吸和心跳信息。仿真结果表明,在不同信噪比下,基于区域谷值的双层EEMD方法都可以实现呼吸与心跳信号的有效分离。