新时代党建也要更“智慧”

今年是中国共产党成立一百周年,一百年来,中国在党的领导下取得了翻天覆地的变化。在外,经济、科技进入全球领先地位;在内,人民丰衣足食,进入小康社会。2020年面对突发疫情,中国共产党快速、统一、高效的执政能力更是在国际备受赞誉。今年是我国全面建成小康社会,实现第一个百年奋斗目标,乘势开启全面建设社会主义现代化国家新征程,向第二个百年奋斗目标进军的第一年,是加强党的建设,提高党的执政能力的关键之年。     

作品名称:《港城遗梦》

作品说明:“港城遗梦”以湛江非遗项目:雷州石狗、舞鹰雄、北坡游鱼、湛江傩舞、吴川飘色为创意文化,从中提取创意元素进行设计。非遗里悠久的故事和精神内核是世代相传的,这五项非遗都独具湛江特色,具有悠久的历史,生动表达了湛江人民爱憎好恶的价值评判态度与审美情趣,传达出人们对生活的美好祝福和向往。此次设计从湛江非遗文化中提取元素进行插画设计,采用现代表现手法与传统文化的融合,并选用精美的金属书签作为载体,让湛江非遗融入人们的生活,让非遗“潮起来”。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

多机电力系统非线性自适应励磁控制器的设计

为了增强多机电力系统的动态稳定性,提升电力系统平抑负荷扰动的能力,本文提出了一种基于自适应反步技术的非线性自适应励磁控制方案.由于发电机的机械功率和阻尼系数受系统运行状态的影响,因此可以直接视为未知数,利用自适应定律估算出来这些未知量.根据李雅普诺夫(Lyapunov)函数的形式推导出自适应规律,保证发电机的转子角速度、机端电压、输出功率等不同物理量均收敛.然后在4机11母线的电力系统输电线路上仿真三相短路故障,测量转子转速偏差,对所提出的控制方案进行评估,并与现有的反步控制器和常规电力系统稳定器(CPSS)进行了比较.根据仿真结果,本文所提出的方法比现有的两种控制器的控制效果更有效.     

画家孙继仁:一身侠风伴酒香

孙继仁的祖籍地为河北省辛集,因此自号辛集散人。人说“慷慨豪迈河北人,千年燕赵一壶酒”,孙继仁是书画家,也是品酒家,由于家乡文化的传承,使得他一身侠风伴着酒香,也使得他的作品充满着一股阳刚之气。     

MOMEDA结合数学形态滤波的齿轮故障特征提取

为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取。