一种自主移动运输机器人的设计与验证

在机器人搬运场景中,经常会出现货物实际姿态与预期不一致的情况,这时往往需要人工协作进行调整,工作效率和节拍因此受到影响。为解决以上问题,设计了一种自主移动运输机器人,可全向移动且具有新型摩擦轮-夹爪复合式取物结构及货物姿态调整结构,其控制系统采用同步定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)等技术。通过pitch轴和yaw轴货物姿态调整实验确定了关键工作参数的最优值。最后进行了自主导航实验,结果表明该机器人在室内环境可实现自主导航。     

富气乙烷回收工艺改进及能耗分析

目的针对国内处理原料气在气质较富时乙烷回收装置单一、产物回收率低的问题,在原有工艺冷干气回流流程(cold residue reflux process, CRR)的基础上提出两种高效乙烷回收流程,即带闪蒸的冷干气回流流程(cold residue reflux process with flash evaporator, CRR-FE)和部分原料气过冷分离的冷干气回流流程(cold residue reflux process with feed subcooled, CRR-PS)。 方法在保证乙烷回收率高于95%的条件下,利用HYSYS软件模拟改进工艺流程,设置了3组逐渐变富的气质对CRR及改进流程进行了综合能耗和火用分析对比。 结果改进后的流程有很好的节能效果,其中CRR-PS流程节能效果明显,在GPM值为4.3时,CRR-PS流程综合能耗节约了9.4%。3种流程火用损最大为主体设备压缩机中的外输压缩机,其次是塔设备中脱甲烷塔和丙烷制冷,最后是换热器、空冷器及水冷器;改进后的流程性能很好,整体火用效率在80%以上,总火用效率排序为CRR-PS＞CRR-FE＞CRR;当GPM值为4.3时,CRR-PS火用损为28 471 kW,相比于CRR降低了3.9%,表明CRR-PS火用损失较少,有很好的节能潜力。 结论CRR-PS流程对富气适应性更强,节能效果更好。      

中压开关柜温升特性的多物理场耦合仿真研究

长期过热问题威胁着中压开关柜的安全稳定运行,准确把握开关柜内部温升十分重要。为此以UR4-10型开关柜为研究对象,建立三维多物理场耦合仿真模型,探究不同电流下开关柜温度场和流场分布特性,以及负荷电流对开关柜温升特性的影响。研究结果表明：额定电流下通电导体回路整体温升从高到低为断路器触头处、上梅花触头、下梅花触头和进线母排;进线母排温度随着与母排搭接处距离的增加而逐渐降低;通过拟合函数的方式评估温度仿真数据已经趋于稳定,并得出在额定电流下开关柜最终稳定的最高温度为44.9℃;开关柜内流场分布较为稳定,内部空气流速分布范围在0.05～0.22 m/s;开关柜结构差异对对流散热的影响,使得三相之间以及上下梅花触头处产生温升差异;电流对开关柜温升影响较大,对柜内温升趋于稳定的时间和流场分布影响较小。研究结果可为开关柜温升研究和开关柜温度在线监测的监测点选择提供理论依据。     

联合测试方法在局部放电检测中的应用

气体绝缘组合开关设备（GIS）的局部放电检测方法各有优缺点,选择几种检测方法的联合测试方法,可提高局部放电检测的准确度。介绍了上海市电力公司采用的联合测试方法的具体做法,通过对同时提取GIS局部放电的超高频、超声波、高频电流等信号的对比分析,提高了局部放电的定位精度和缺陷类型识别的准确性。实例验证了联合测试方法有重要工程意义。     

有色金属矿物中硫资源的回收及综合利用研究

针对有色金属矿物冶炼过程中废气直接排放造成的硫资源流失问题,对火法冶炼与湿法冶炼过程中的硫资源回收与综合利用措施进行深入分析,以此为实际的资源回收与利用工作提供参考借鉴,保证回收和利用率。     

基于CEEMDAN-GAF的变压器机械故障检测方法

针对传统基于振动信号的传统机械故障检测方法中需要选择多个特征量这一缺点,文中介绍了一种基于自适应白噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与格拉姆角场(gramian angular field,GAF)的配电变压器机械故障判别方法。该方法利用CEEMDAN对信号进行重构并应用GAF变换获得重构信号的二维图像,通过对二维图像灰度处理、二值化后将所得二值矩阵用于训练径向基函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络,实现对于机械故障的检测。利用一台变压器进行了故障模拟及测试,结果表明该方法准确有效。工程实际中通过持续大量采集变压器运行数据优化RBF神经网络的分类函数,可以实现不同类型故障的精准识别,具有较高的参考价值。     

基于EEMD-KPCA和KL散度的垮落煤岩识别

综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题。而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的理论基础。针对垮落煤岩识别的实时性和综放开采的效率问题,基于综放开采现场采集的垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于EEMD-KPCA和KL(Kullback-Leibler)散度的垮落煤岩识别方法。该方法首先对振动信号进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)得到一组固有模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFs),分别计算各个IMF的能量,峭度和样本熵,构造表征垮落煤岩的特征向量;然后利用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)对特征向量进行降维,分别以各个IMF能量、IMF峭度、IMF样本熵构成的向量的KPCA低维特征来表征垮落煤岩;最后计算"未知样本"不同特征向量与垮落煤岩两类样本与之对应的特征向量的KL散度值,通过比较KL散度值来实现垮落煤岩的实时识别,并比...     

En〉6MeV能区（n,p）反应截面的物理分析

在Ｅｎ〈６ＭｅＶ能区，以＾５８Ｎｉ（ｎ，ｐ）＾５８Ｃｏ和＾６４Ｚｎ（ｎ，ｐ）＾６４Ｃｕ反应为例，对（ｎ，ｐ）反应堆面的实验数据进行物理分析，得出在评价这段能区的反应堆面时更应重视使用＾６Ｌｉ－ｐ和Ｔ－ｐ中子源实验数据的结论。Ｔ     

核结构数据评价系统

文章介绍了核结构数据评价系统，评价系统的主要功能和特点以及在核结构数据评价中的具体应用。