基于模糊综合评价的锂离子电池健康状态评估

锂离子电池健康状态的准确评估,对于储能系统的安全性具有重要意义。基于某实际运行的锂离子储能电站数据,通过提炼影响锂离子电池健康状态的关键参数,分别对电池电压标准分、充电容量和库伦效率进行单因素分析,通过变异系数法对单因素指标进行赋权,最后采用模糊综合评价法对电池整体健康状态进行量化评分。经评估,该储能电站锂离子电池整体健康状态良好,其中91.67%的锂离子电池健康度评分在85分以上,剩余8.33%的锂离子电池健康度评分低于85分但仍高于80分,且从单因素评估过程中发现,该部分电池开始出现一致性较差等现象,需要对该部分电池加强观测。研究提供了一种基于运行数据的、量化的、原位无损的锂离子电池健康状态评估方法,对储能电站的运行维护、安全稳定运行具有借鉴意义。     

反吹系流煤粉燃烧技术对炉内空气动力场影响的试验和数值模拟

对引进型300MW机组四角切向燃烧锅炉实施反吹系流技术改造,进行了冷态模化试验和数值模拟。试验数值结果表明：在原炉上实施一次风反吹技术能够改善内容气动力场,解决炉内各种火侧问题,并且能有效地减小水平烟道入口处的残余余旋转量。     

基于自适应粒子群算法优化DG的配网静态电压稳定性提高策略

为了改善配电网络的静态电压稳定性,提出一种接入分布式电源优化布置的方案。基于IEEE33节点配电网络和Matlab仿真测试软件平台,以静态电压稳定指标L(Voltage Stability Index)和最大电压偏差最小为目标函数,以最大电压偏差小于7%为约束条件,应用自适应粒子群算法(Adaptive Mutation Particle Swarm Optimization Algorithm, AMPSO)对配电网络中DG的接入进行优化布置,从而提高了整个配电网络的静态电压稳定性。并通过重庆某地区的实际配电网络进行实例验证,证明方案的正确性和可行性。该研究所提出的方案,对配电网络静态电压稳定性的改善有一定的指导意义。     

高斯颜色模型在瓷片图像分类中的应用

由于RGB颜色空间不能很好贴近人的视觉感知,同时也缺少对空间结构的描述,因此采用兼顾颜色信息和空间信息的高斯颜色模型以获取更全面的特征,提出了一种基于高斯颜色模型和多尺度滤波器组的彩色纹理图像分类法,用于瓷器碎片图像的分类。首先将原始图像的RGB颜色空间转换到高斯颜色模型;再用正规化多尺度LM滤波器组对高斯颜色模型的3个通道构造滤波图像,并借助主成分分析寻找主特征图,接着选取各通道的最大高斯拉普拉斯和最大高斯响应图像,与特征图联合构成特征图像组用以进行参数提取;最后以支持向量机作为分类器进行学习和分类。实验结果表明,与基于灰度的、基于RGB模型的和基于RGB_bior 4.4小波的方法相比,本文方法具有更好的分类结果,其中在Outex纹理图像库上获得的分类准确率为96.7%,在瓷片图像集上获得的分类准确率为94.2%。此方法可推广应用到其他彩色纹理分类任务。     

总变差模型在书画打印宣纸印刷质量预测中的应用

为了建立适用于书画打印宣纸印刷质量的预测模型,本研究测量了14种书画打印宣纸的粗糙度、白度、不透明度、定量、光泽度和针对宣纸特别设定的帘纹深浅以及帘纹疏密度等表面物理参量,并在相同条件下,使用喷墨打印设备输出并测量印品色度值,利用总变差模型构建去除帘纹色差的测定方法,得到与人眼视觉特征相符的色差。运用GRNN广义回归神经网络结合书画打印宣纸表面物理参量与宣纸去帘纹后的色差值,建立预测模型。结果表明,该模型能够在仅测量书画打印宣纸表面物理参量的情况下,便能较为准确地预测书画打印宣纸印刷质量,为书画打印宣纸印刷前的选纸工作提供指导依据。     

95Al2O3陶瓷件的活性钎焊

对活性封接在真空器件制造中的应用进行了分析探讨,针对自制Ag-26.5Cu-4.5Ti(质量分数,%)钎料测试了钎料熔化温度范围以及对95Al2O3陶瓷的润湿铺展特性,制备了95Al2O3 /Ag-26.5Cu-4.5Ti搭接接头,并分析了接头组织形貌。针对真空器件封接需求,重点对95 Al2O3陶瓷进行了活性钎焊封接试验,测试钎焊强度及漏气率。     

主动调相方式对脉管制冷机性能的影响

通过实验研究了主动调相脉管制冷机的性能,采用锁相器调节主动调相压缩机（APC）的电压幅值和相位角,实现对活塞运动的调节,旨在考察APC对冷指的调相能力。当调相压缩机和主压缩机驱动电压之间的相位角,即电压相位角（调相压缩机落后主压缩机）为210°和240°时,测试了两台压缩机活塞的位移相位角为90°～130°时制冷机的性能。结果表明,不同电压相位角时,制冷机在相同的位移相位角下,其性能仍会出现差异。对比发现,主动调相方式下制冷机的最佳性能优于惯性管调相方式,当制冷量为30 W,系统输入电功减小了8.1%。最后,从相位调节及冷指与压缩机匹配两方面,解释了脉管制冷机在不同的调相方式下性能出现差异的原因,表明了APC能够替代惯性管对脉管制冷机进行调相。     

基于参数扰动的混沌控制方案在Buck-Boost变换器中的应用研究

分布式直流微电网中,直流母线与大电网的接口变换器通常选择具有升、降压功能的DC-DC变换器,如Buck-Boost变换器,来提升或降低光伏阵列或其他储能单元的输出电压,使之与直流母线电压匹配。Buck-Boost变换器作为一个强非线性系统,在输入电压、参考电流等电路参数变化时容易产生分叉、混沌等非预期情况,使变换器性能变差甚至不能正常运行。基于峰值电流控制型Buck-Boost变换器的频闪映射模型,分析了变换器的非线性动力学现象。基于参数扰动的混沌控制原理,设计了一种适用于峰值电流控制型BuckBoost变换器的混沌控制方法 ,该方法可使进入混沌状态的变换器重新回到周期态,并使变换器的稳态性能、输出纹波等得到显著改善。     

基于知识数据化表达的制冷空调系统故障诊断方法

制冷空调系统广泛用于建筑环境调节,是建筑能耗的重要组成部分,而系统故障运行会造成15%~20%的能耗增加。以深度学习为代表的数据驱动方法是故障诊断的热点技术。然而,数据驱动需要依赖大量标记数据从而限制了其应用。针对上述问题,提出一种基于知识数据化表达的故障诊断方法,通过将故障诊断先验知识以数据化的形式表达弥补真实标记数据不足的难题。首先,提出以随机缩放策略为信息扩增手段的知识数据化方法,并利用添加噪声达到生成样本与真实样本一致性更优的目的。然后,提出基于基准模型的目标系统偏离特性表征方法,将目标系统数据与生成数据的格式统一。最后,利用生成数据训练模型并在ASHRAE RP-1043数据集上验证,综合诊断正确率达82.67%,与经典的监督学习方法效果接近且完全无须标记数据,具有广泛应用前景。