模块化再生制动能量利用系统及其控制策略

城市轨道交通需要频繁的启动和制动,若对其制动时产生的能母进行合理利用.可以达到节约能源的作用.针对基于超级电容储能的1.5 kV城市轨道交通供电系统应用场合,研究了一种采用输入侧串联、超级电容侧独立组合结构的模块化再生制动能量利用系统方案;提出了适用于该方案的三环控制策略,可以实现能量的双向自由流动、超级电容电压和最大充放电电流限制、串联模块的输入电压均衡等功能;最后通过实验验证了该系统的可行性.     

面向电-热综合能源系统的双线性抗差状态估计方法

提出一种面向电-热综合能源系统(IEHS)的双线性抗差状态估计方法。首先,通过引入辅助变量构建IEHS的线性加权最小绝对值(WLAV)模型,然后通过一次非线性变换与求解一个二次规划模型得到状态变量的估计值。所提方法的优势为：对强相关的多不良数据具有较好的辨识能力;不需要进行非线性迭代,因而具有较高的计算效率。在搭建的IEHS测试系统上验证了所提方法的有效性。     

风电供暖技术方法研究

风电供暖对于提供风电场运行效率具有重要意义。根据风电场的实际情况选用合适的供暖方案,可以有效地减轻和避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高了风电场在电力市场中的竞争能力。重点分析了离网型风电机组独立供暖、风电互补供暖、风光互补供暖、风电和燃气联合循环机组供暖等几种基本方法。     

火电机组汽动引风机改造控制策略研究

针对某电厂600 MW超临界机组汽动引风机改造过程中设备和系统的特点,设计了汽动引风机改造的控制策略。通过对改造后相关设备和系统的调试,汽动引风机投入正常运行,设计的控制策略满足机组各种工况的运行需求,对设计同类型机组的汽动引风机改造控制策略可提供参考。     

基于StrongARM SA1110网络摄像机方案设计

随着计算机技术和网络通讯技术的发展，视频监控走向数字化、网络化和智能化已经成为必然趋势，网络摄像机正是这一趋势应运而生的产物。文中结合摄像机在视频监控领域的应用，介绍了网络摄像机的概念、原理及相应的软、硬件结构，给出了一种可行的方案设计。     

基于物联网技术的变压器套管非接触式检测方法

分析了相关变压器套管离线检测系统和接触式在线检测系统存在的不足,提出基于物联网技术的非接触式在线检测绝缘检测系统。通过对静电感应原理的研究,以微型电场探头为传感器,检测终端节点变压器套管周围空间电场的分布情况,再利用低功耗、远距离的无线通信LoRa模块将采集数据传输到网关节点,并将这些数据传输至微处理器模块,经处理后传输到PC端或手机端,最终实现绝缘在线检测系统的实时性、可视化检测。     

基于电机驱动系统自传感的机械故障诊断研究综述

对数控机床和工业机器人等关键制造装备开展状态监控与故障诊断研究,有助于提高设备安全性、可靠性,提升制造业智能化水平。与传统振动分析方法相比,将机电系统的执行器——电机驱动器作为感知器有助于实现无附加传感装置的机械故障诊断。该文聚焦电机驱动系统在机械设备运行状态感知领域的应用,综述了国内外基于电机驱动系统测量、控制和观测信号的机械故障诊断研究,并结合电机驱动系统自身特性和工程实践需求,提出自传感方法在应用中存在的一些关键性问题与可能的解决途径。     

锅炉汽包水位异常波动原因分析与优化措施

通过对某火电机组锅炉汽包水位异常波动历史曲线分析,得出主要原因是由于主蒸汽压力偏差大自动解除机组协调运行方式转为汽轮机跟随方式运行,汽轮机主控由调节功率转为调节压力,主蒸汽压力偏差由汽轮机主控调整,导致汽包水位异常升高。针对存在问题提出了优化措施,对相同类型机组具有一定的借鉴意义。     

旋转与热效应对齿轮箱轴向迷宫密封泄漏特性的影响

探索润滑油与理想气体混合介质下齿轮箱密封泄漏机理,分析转子旋转效应和热效应对迷宫密封泄漏特性的影响,研究旋转效应和热效应造成密封系统转子结构变形和流场变化导致密封性能变化的影响规律. 研究结果表明：旋转效应和热效应减小了迷宫密封间隙宽度,其中,热效应膨胀变形量高于旋转效应离心变形一个量级;转子转速存在一个阈值（4 000 r/min）,当转速超过阈值时,迷宫密封泄漏量明显降低,当转子转速为10 000 r/min时,相对无旋转工况,泄漏量下降了18.5%;润滑油温度升高,黏度降低,密封结构的泄漏量呈近线性增大,当温度为140 °C时,相比温度为40 °C工况,泄漏量上升了58.6%;旋转效应和热效应造成流场变化是影响密封系统泄漏特性的主要因素,结构变形是次要因素.     

用于内河船舶目标检测的单次多框检测器算法

针对传统目标检测算法在内河水运环境受外界条件影响过大的问题,本文提出了基于单次多框检测器的内河船舶目标检测方法。单次多框检测器模型基于卷积神经网络,使用全图各个位置的多尺度区域特征进行回归,使图像可以直接作为网络的输入,避免了由于波浪、树叶晃动等外界因素产生的误检。同时,对于内河船舶样本不足的问题,应用样本增强和迁徙学习的方法训练船舶目标检测的网络模型,有效缓解了训练过程中的过拟合现象,取得了较好的检测效果。经内河不同地区的多组船舶视频检测表明:此方法具有更好的鲁棒性和更低的误检率,船舶的识别率均超过了90%,比传统的背景建模算法提高16%以上。