基于EEMD近似熵的水电机组振动信号特征提取

对于水电机组非平稳非线性振动信号特征提取方法的研究近年来一直是水电机组故障诊断领域研究热点,特征提取的有效性直接关系到故障诊断的准确性。本文提出基于集合经验模态分解（EEMD）和近似熵的水电机组振动信号特征提取方法,将信号经EEMD分解后筛选得到的本征模态分量（IMF）近似熵特征值输入概率神经网络（PNN）进行模式识别。采用经验模态分解（EMD）和近似熵特征提取方法进行对比实验。识别结果表明：采用EEMD和近似熵的特征提取方法,能有效区分机组不同的运行状态,可为实际工程应用提供理论依据。     

第一期设备管理培训班简讯

为了提高企业设备管理人员的综合能力,适应设备管理知识日益更新的飞速发展,石化集团公司责成石化管理干部学院于1999年5月16日至6月5日,举办了第一期设备管理培训班。 培训班的目的是对设备管理人员进行知识更新,同时补充电器控制及仪表自动控制等相关知识。使设备管理人员提高解决问题的综合能力,适     

基于非线性建模的水电机组动态特性仿真研究

考虑到大型机组突增突减负荷的频繁出现以及新能源不稳定性对水电机组一次调频带来的挑战,建立能准确反映机组动态性能的仿真模型显得尤为重要。水轮机调节系统具有非最小相位、强非线性特点,需对其包含的大量非线性因素进行针对性研究和处理。针对水轮机调节系统各组成部分,综合考虑各因素建立了相应数学模型,重点建立了随动系统精细化模型、水轮机外特性数学模型,最终建立了水轮机调节系统整体非线性数学模型。基于建立的模型,进行甩负荷及一次调频仿真,通过与真机数据进行对比分析,证明了模型可高精度、准确反映机组甩负荷及一次调频动态特性,为水电机组动态特性研究提供了新的技术手段。     

提升生态风景园林施工技术的有效途径

现阶段的生态风景园林建设包含众多,涉及领域较多,整个建设过程较为复杂,在一定程度上增加了施工难度。同时,在园林建设过程中,需要施工人员具有较高技能,这也充分指出经营者在经营园林时,除要根据时代发展要求调整经营方案外,还要不断提升经营者综合技能。要想提高生态风景园林施工水平,就需要从各方面开展工作,从而创造出美观、理想的园林。     

汶南煤矿高产高效建设实践

该文介绍了煤炭开采、安全生产及信息化管理方面科技进步的成果;企业改制和加大科技投入后非煤产业的发展,及为适应科技兴企而建立良好的人才培养机制。通过开展系统优化、提高装备水平、优化劳动组织、依靠科技进步和经济政策倾斜,建设高产高效矿井。     

核燃料用γ-U合金的成分规律

铀合金作为一种重要核燃料,其体心立方结构的高温稳定的γ-U合金具有较好的综合性能,是合金设计所追求的目标。本文引入描述稳定固溶体结构的"团簇加连接原子"模型,用于建立γ-U固溶体合金的结构模型和相应成分式,指出其结构单元为体心立方第一近邻配位多面体团簇加3个连接原子构成。进而利用该结构单元对现有合金成分进行了解析,能够稳定形成体心立方bcc结构的合金均满足上述模型,如[Mo-U14]Mo3(U-10.7Mo),[Zr-U14]Nb3(U-7.5Nb-2.5Zr,即不锈铀)等,这些合金实际上均在各自体系中具有最优良的结构稳定性,显示出优异的耐蚀性。本文证实,基于团簇加连接原子模型的成分设计方法在预测γ-U合金成分与性能上具有重要指导价值。     

9Cr2Mo冷轧辊用钢的激光淬火试验

采用硬度测试、显微组织和断口分析,对经激光淬火处理后的9Cr2Mo冷轧辊用钢进行了研究.结果表明,与常规淬火相比,9Cr2Mo钢激光淬火后硬度明显提高,但激光淬火搭接区出现硬度值陡降,其原因为搭接区的马氏体组织回火分解;常规淬火处理后的9Cr2Mo钢内有条、块状碳化物,断口为脆性解理断裂特征;而激光淬火后,条块状碳化物溶解或部分溶解,未完全溶解的碳化物细化成球形颗粒,其断口为浅韧窝+脆性准解理的断裂特征.     

基于VMD与不同包络阶次构造的风电机组滚动轴承故障诊断

针对风电机组变工况滚动轴承故障诊断问题,将变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）与计算阶比跟踪（computed order tracking,COT）、逆包络阶次谱（reversed sequence squared envelope spectrum,RE-SES）2种方法结合进行包络阶次分析;将非平稳的时间域信号转换成平稳的角度域信号,再经包络法找出滚动轴承故障特征信息。仿真与实验结果表明,VMD结合RE-SES包络阶次法可以更加有效地提取出调幅信号中的调制阶次,并且VMD滤波可以使得故障特征阶次更加凸显,易于故障识别,为风电机组变速工况下的滚动轴承故障诊断提供参考。     

基于小波分解的投影寻踪自回归组合模型及其在年径流预测中的应用

为了进一步提高中长期径流预测精度,针对历史径流序列的非线性、随机性的特点,采用对原序列先处理再预测的研究思路,吸取小波分析的分频数据处理功能和投影寻踪自回归的高维数据逼近能力,构建基于小波分解的投影寻踪自回归模型。该模型首先利用小波分解方法将年径流序列分解为一个近似信号和多个细节信号,再对不同信号序列分别建立投影寻踪自回归模型进行预测,最后重构各序列预测结果。以长江宜昌站年径流为实例进行预测,同时探讨小波分解尺度数对组合模型预测结果的影响。结果表明:与投影寻踪自回归模型、BP神经网络模型和ARMA模型相比,新模型提高了预测精度,增强了预测稳定性,并且尺度数对组合模型的预测结果影响不大。     

时变均匀分布信号的自适应信道化滤波接收技术

在非合作接收中,常常会面临接收带宽内多路通信问题,其信号带宽、位置及个数对接收端来说都是未知的,在现代电子战中,信号还往往具有时变性。针对此问题,本文提出一种针对时变均匀分布信号的自适应信道化接收算法及其系统实现方案,该方法包含动态信道化内核设计、无盲区接收、频谱拼接、参数估计以及偏差校正自适应接收,能够在缺乏先验信息的前提下对均匀分布的时变中频多路信号进行信道化接收。实验结果表明,该方案能有效克服频偏等未知因素的影响,使各路输出的中心频点较准确的对准0频,在无人值守的情况下实现自适应接收。