考虑负荷特性的光伏消纳能力的模拟与评估

针对目前在配电网光伏消纳能力评估过程中不能全面考虑电力系统中负荷特性多样化对光伏消纳能力影响的不足,提出一种考虑负荷运行中的实际情况,光伏消纳模拟与概率评估的方法。首先采用支持向量机-随机森林算法对负荷数据进行清洗,再采用改进谱聚类算法对不同类型的负荷特性进行聚类分析,然后基于场景分析法选取不同负荷的类型曲线作为节点处负荷数据,最后基于蒙特卡洛模拟法和均匀抽样法进行光伏消纳方案随机模拟与消纳能力近似评估。基于IEEE 33节点系统算例分析,对有无考虑负荷特性的抽样结果进行对比,有效验证了所述方法的适用性。     

氧化淀粉的理化性质和结构表征

淀粉是一种可再生资源,近年来淀粉在皮革上的应用和研究已经越来越受到重视.该实验通过双氧水和高碘酸钠两次氧化合成了一种同时含羧基和醛基的氧化淀粉,并且对该合成氧化淀粉进行了理化性质分析和结构表征,包括固含量、pH值、羧基、醛基和羰基含量的测定,利用红外和凝胶色谱进行了结构分析,有利于制革中的应用.     

滚动轴承的MSE和PNN故障诊断方法

针对滚动轴承不同运行状态振动信号具有不同复杂性的特点,提出一种新的基于多尺度熵(multiscale entropy, MSE)和概率神经网络(probabilistic neural networks, PNN)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用MSE方法对滚动轴承振动信号进行特征提取,并将其作为PNN神经网络的输入,再利用PNN自动识别轴承故障类型及故障程度。实验数据包括不同故障类型和不同故障程度样本,结果表明,相比于小波包分解和PNN结合的诊断方法,提出的方法具有更高的诊断精度,能有效实现滚动轴承故障类型及程度的诊断。     

活性炭柱吸附带长与设计流速的相关性分析

本论文在活性炭柱状动态试验基础上,提出炭柱中活性炭吸附带长度的推求方法,建立了炭柱中设计流速与活性炭吸附带长度的数学模型,对净水装置炭柱高度设计具有指导意义。     

氨基改性聚硅氧烷阴离子乳液（INS）的合成及应用

采用乳液聚合技术合成了氨基改性聚硅氧烷的阴离子乳液,讨论了催化剂,乳化剂、温度及氨基量对聚合反应的影响,并对乳液在织物后整理中的应用性能进行了测试和比较。     

减少精梳棉纱毛羽的体会和探讨

成纱毛羽多而长且分布不匀，会影响织造工序产质量及成品匀染性。减少纺纱毛羽是一项系统工程，其重点应在细纱工序和络筒工序，再及前纺工序和原料。根据实践分析了毛羽形成原因，提出了减少毛羽的一些办法，并通过生产实例进行验证。加深了毛羽与加捻元件、集合器、络筒工序等关系的认识，认为机件同一性、管理规范化是减少毛羽的重要手段。     

基于数据驱动的离心泵转速识别及故障诊断研究

针对提取离心泵转速数据成本高、操作困难,获得的先验参数误差较大等问题,提出了一种完全基于数据驱动的离心泵转速识别模型。首先,采用快速傅里叶变换(FFT)得到了振动信号的复频谱,利用有效频段内的频谱计算了等效速度谱;然后,通过计算速度谱的谱峰值与本底能量之间的差值,获取了差值最大值,并将其与当前本底能量进行了对比(若满足条件,其对应的频率即为离心泵的转频);对原始振动信号进行了包络解调得到了包络谱,在包络谱中搜寻具有明显谐波特征的故障频率,并分析了故障频率周围的边带特征,结合故障频率和边带特征,对离心泵进行了故障诊断分析;最后,采用实验获得的实际离心泵振动数据,对上述算法模型的准确性进行了验证。实验结果表明：使用基于数据驱动的离心泵转速识别模型对具有明显内圈故障特征的离心泵冲击信号进行识别,其转频为43.58 Hz,在包络谱中有明显的故障特征频率为214.8 Hz,故障特征系数为4.93,符合轴承内圈故障信号特征,也与实际离心泵故障一致。研究结果表明：采用计算速度谱的谱峰值与本底能量之间差值的方法可以有效排除噪声的干扰,准确地识别设备的转速,可为实际工程中的设备故障诊断提供技术支持。     

“蓝色食物”来源多糖的免疫调节活性研究进展

随着目前陆生资源的极度开发,水生资源多纬度的深入利用受到广泛关注。海洋中各种动物和藻类可作为“蓝色食物”为全球32亿人提供营养。糖类物质是“蓝色食物”中重要的一类营养组分,具有抗肿瘤、抗炎、抗过敏等多种生物活性,这些生理功能均与其免疫调节活性息息相关。因此,本文综述“蓝色食物”中多糖的类别、组成以及免疫调节活性的研究进展,主要阐述软体类海洋动物及海藻中的多糖对天然/适应性免疫反应的调控作用,并重点关注促炎型多糖在抗肿瘤和免疫佐剂中的作用,以及抑炎型多糖在自身免疫性疾病和炎症中的作用,旨在丰富对海洋多糖不同免疫作用的认知,并为基于“蓝色食物”中多糖免疫调节功能的食品研发提供理论支撑。     

国内外乳糖酶产品标准及管理制度现状比较研究

乳糖酶被广泛应用于食品、医药等行业中,通过文献检索、比较研究的方式分析了国内外乳糖酶及其配方食品在主管部门、法规标准、管理现状等方面的差异,以期为我国乳糖酶及其配方食品的生产、销售、管理提供科学依据。     

机器学习在食品贮藏品质预测中的应用

食品贮藏和流通过程中会出现不同程度的品质劣变现象。随着人们对食品品质和安全重视程度的不断提高,开展食品贮运过程中的品质预测研究,对食品品质调控具有重要意义。本文综述机器学习在食品贮藏品质预测中的研究进展,包括常规的品质预测方法及其局限性。重点介绍近年发展快、应用广的集成学习和人工神经网络算法以及预测性能评估方法,展望机器学习在食品领域的未来发展趋势,为开展食品科学的交叉研究提供参考。