基于单片机的智能插座的设计与实现

提出一种新型节能插座,该插座能够通过对外界用电情况的智能检测以及外界的控制信号收集实现对电源的控制。智能插座由PIC12F615单片机主控模块、电源稳压模块、浪涌保护模块、红外信号检测模块、按键检测模块与继电器控制模块及电压取样模块组成。通过检测插座回路的微小电流,获知外界用电情况以及通过对外界红外信号的识别和对按键信号的识别控制继电器的开关动作,实现对电源的智能控制。     

一种基于PLC梯形图的结构化程序设计方法

阐述一种通过PLC梯形图实现与专用程序控制指令无关的结构化程序设计方法.以OMRON C系列PLC在专用剪切设备中的应用为例,通过控制字设置程序流程,满足设备运行要求.该设计方法对不同公司生产的PLC用梯形图编程同样适用,并提高了软件编制效率和可靠性.     

300 MW机组循环流化床锅炉选择性非催化还原系统模拟及优化研究

通过模拟300 MW机组循环流化床（CFB）锅炉的选择性非催化还原（SNCR）脱硝过程,研究了反应温度、氨氮摩尔比、还原剂雾化粒径、还原剂喷射速度等对SNCR脱硝效果的影响,并对某电厂300 MW机组CFB锅炉的SNCR脱硝系统进行了优化。结果表明:在800~ 1 000 ℃的反应范围内,随着温度和氨氮摩尔比的升高,脱硝效率随之提高;还原剂雾化粒径的增加和喷射速度的提高对脱硝效率提升的幅度很小;某300 MW机组CFB锅炉SNCR系统及运行参数优化后,锅炉在3个典型负荷下均实现了NOx的超低排放,最大脱硝效率达到了74.2%。     

户内110kV变压器的选择

本就SF6气体绝缘变压器(GIT)和环氧浇注干式变压器(HJB)的技术性能、经济指标及其发展前景等相关问题作了剖析和比较，指出HJB应当是户内110kV变压器的首选，而且应当加速推广使用。     

智能变电站中装置检修压板的操作方法探讨及研究

文章介绍了智能变电站内二次装置检修硬压板的具体情况,说明了变电站内一次设备转检修和二次设备定检时检修压板的操作方法及原理。     

600MW超临界CFB机组低负荷运行技术研究

中国自主研发的世界首台600 MW等级超临界CFB锅炉,在四川白马示范电站成功投运。600 MW CFB锅炉具有大范围的调峰能力,在四川电网火电低负荷率期间显示了普通煤粉炉不可比拟的优势。针对机组长期低负荷下出现的异常工况进行分析,并制定相应对策措施,取得了很好的效果,保证了机组安全稳定运行,为后续超临界CFB机组提供了借鉴。     

多媒体技术使幼儿园故事教学更富情趣

幼儿园故事教学是文学作品欣赏的一种形式,—个好的故事不仅可以丰富幼儿的知识,而且能为幼儿的行为、品德提供榜样。然而传统的故事教学模式使许多原本生动的故事变得枯燥乏味,幼儿大胆想象、大胆质疑的天性也被扼杀了。     

RSM在PVC复合热稳定体系中的应用

研究了响应面法在聚氯乙烯（PVC）热稳定剂配方研究中的使用价值．依据Box-Benhnken的中心组合实验设计原理,设计了响应面分析中的3因素3水平分析表及热稳定实验方案．使用SAS软件对实验数据进行了处理,得到了硬脂酸锌、硬脂酸钙和硬脂酸钡之间相互作用对热稳定时间影响的响应面曲面图．分析图表可知,硬脂酸锌对热稳定时间产生了负作用,硬脂酸锌和硬脂酸钙之间及硬脂酸锌与硬脂酸钡之间产生了交互作用．     

Mo在NiO/Al_2O_3-TiO_2催化剂中助催化作用的研究

采用引入钼组分的办法,调变NiO-TiO2-Al2O3体系的性能。TPR结果发现,含Mo催化剂产生了还原性能不同的多 种镍原子位。当n(Ni):n(Mo)=3．04时,形成了3个还原峰:峰Ⅰ为362．5℃,与纯NiO的最高还原峰接近;峰Ⅱ位于 482．1-491．6℃之间,与NiO-TiO2-Al2O3催化剂tm为483．4℃接近,峰形都比较宽;在430．2℃还存在1个还原态(峰 Ⅲ),说明骨架内作用的复杂性。可以推测,催化剂中加入Mo后,减弱了Ni与载体之间的相互作用力,生成了容易被还原的, 类似于纯NiO样品的Ni原子位。同时,Mo的引入增加了NiO-TiO2-Al2O3催化剂的氢化学吸附量。在Mo含量较低时,即 当n(Ni):n(Mo)=5．22和9．47时,表面镍原子浓度不高,耗氢量也低于粉状纯NiO催化剂的。随着Mo含量的增加,当 n(Ni):n(Mo)=3．69和3．04时,表面镍原子浓度高,单位质量金属镍的耗氢量远高于其它样品。证明Mo的突出作用是 提高了催化剂中活性组分镍的分散度。高钼的NiO-MoO3-TiO2-Al2O3型催化剂的选择性加氢脱芳烃精制煤油的芳烃含量 平均低于200 μg/g,所用的反应条件是,反应温度180℃,压力1．2 MPa,LHSV2．0 h-1,氢油体积比500: 1。表明n(Ni) :n(Mo)=3．04-5．22的NiO-MoO3-TiO3-Al2O3型催化剂的加氢脱芳烃性能满足煤油脱芳烃和除味的要求。     

基于人工神经网络预测柴油机油台架试验结果

根据ＣＤ级柴油机的模拟实验与台架试验的基础数据,用人工神经网络的反向传播（ＢＰ）方法,对两者的关系进行了研究,给出了人工神经网络的学习速率为０．２,动量因子为０．９,对人工神经网络的拓扑结构也进行了研究,得到了合适的５－７－２拓扑结构及各节点间的权重系数。探讨了用模拟实验数据预测台架试验结果的可能性,通过检验,证明了用人工神经网络方法建立的模型能准确预报柴油机油的台架试验结果。