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大数据处理技术在风电机组齿轮箱故障诊断与预警中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
风电机组状态监测数据具有量大、多源、异构、复杂、增长迅速的电力大数据特点。现有的故障诊断与预警方法在处理大数据时难以在保证精度情况下进行快速处理,故提出了结合Storm实时流数据处理和Spark内存批处理技术的风电机组在线故障诊断与预警模型。以齿轮箱故障诊断与预警为例阐释该模型,引入了Storm处理状态监测数据流,设计了流数据处理的Topology结构;引入Spark,利用弹性分布式数据集(RDD)编程模型实现了朴素贝叶斯(NB)算法和反向传播(BP)算法对设备状态信息进行故障诊断与预测。实验结果显示,该故障诊断与预测方法在保证精度的前提下具有较好的加速比,也证明了该故障诊断与预警模型的有效性和可行性。 相似文献
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异质数据仓库中有大量的数据,并且数据来源复杂,因而数据质量问题成为系统所面临的最大的挑战之一.为了保证企业数据仓库中的数据质量,使数据适合于特定的用途,在分析了异质数据仓库环境下存在的数据质量问题及保证数据质量的重要性之后,给出了衡量数据质量的客观度量指标,最后提出了解决数据质量问题的质量元模型的建模方法以及在此模型基础上进行的数据质量管理控制的应用.经检验,结合控制传输Agent和度量Agent的质量元模型可以有效地帮助设计、维护和管理企业从各种异质数据源所获得的数据,具有很大的现实意义. 相似文献
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64.
2Cr13焊接构件埋藏裂纹电磁热止裂及力学性能强化 总被引:3,自引:0,他引:3
选择2Cr13材料,通过对接焊方法在焊接接头处预制埋藏裂纹,采用超声波无损检测对埋藏裂纹位置及尺寸进行标定;采用热—电耦合焦耳热问题的数值分析方法,计算出放电瞬间焊接接头内圆形埋藏裂纹的温度场,并求得止裂后焊接接头内的残余应力场。通过ZL-2型超强脉冲放电装置对焊接接头进行电磁热止裂强化试验,对止裂前后埋藏裂纹裂尖附近微观组织进行分析,对比测试止裂前后试件的抗弯、拉伸等力学性能。研究结果表明:止裂瞬间,焊接接头中埋藏裂纹裂尖处温升超过金属熔点,裂尖熔化、钝化,达到阻止裂纹扩展的目的;同时,止裂后裂尖附近微观组织明显细化,出现强韧性均好的白亮组织,进一步阻止了裂纹的扩展;止裂后焊接接头抗弯强度提高18.0%,抗拉强度提高11.7%,断后伸长率提高34.6%。研究证实,脉冲放电实现了2Cr13焊接接头内埋藏裂纹止裂,并提高了焊接接头的力学性能。 相似文献
65.
差分隐私保护下面向海量用户的用电数据聚类分析 总被引:1,自引:0,他引:1
智能电表实现了对用户用电信息全方位实时收集,使得对用户用电行为精准聚类分析成为了可能,然而在分析过程中易泄露用户信息。为此,提出了一种差分隐私保护下用户用电数据聚类分析的方法,该方法运用两阶段隐私保护聚类技术解决精准分析与隐私保护不能并存的矛盾。两阶段聚类采用了分布式的思想,包括局部聚类和全局聚类两部分。局部聚类采用了隐私保护下的自适应K-means算法对智能电表采集的原始用户用电数据进行初次聚类;全局聚类设计一种新的基于密度和层次思想的聚类算法用于对初次聚类结果进行二次优化聚类。相关实验表明了该方法的有效性。 相似文献
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根据脉冲放电对含圆柱形非金属夹杂构件所引起的温度场,将其分解为轴对称温度场和非轴对称温度场两部分,采用热弹性位移势及叠加原理,在给定的边界条件下,分别求解两类温度场所引起的热应力场。以16Mn构件强化为例求解夹杂边界处热应力分布发现,在该区域,无论径向、周向应力均为压应力,而且远超出材料的屈服强度;在温度和应力耦合作用下,将极大影响夹杂附近的组织性能及应力状态。进一步研究沿径向路径的热应力变化发现,脉冲放电引起的热应力仅对含夹杂区域的组织性能及应力状态影响较大,而对无夹杂区域并没有太大影响,因此,该技术可应用于在线构件的强化。 相似文献
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在Fe-Cr-C系高Cr铸铁型堆焊焊丝中加入Mo元素制成自保护药芯焊丝,通过热力学平衡计算,理论分析了Mo对高碳高铬系堆焊材料的强化机理。结果表明:Mo元素的添加,可以增加堆焊层中初生碳化物的数量,细化合金组织,在强化碳化物的同时强化基体。通过试验的方法对比分析了Mo元素对高Cr铸铁型堆焊材料显微组织和力学性能的影响,当加入2%Mo时,堆焊熔覆层的质量明显好于不含Mo的材料,同时堆焊层平均硬度值提高了12.5%,添加Mo元素焊丝堆焊制备的复合材料的常温冲击韧性是未添加Mo元素的1.9倍。 相似文献
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