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主要介绍了1000t/d(固形物)碱回收的工艺流程、主要设备以及先进技术等。蒸发工段介绍了世界先进的结晶蒸发技术及原理;燃烧工段介绍了碱炉的配风系统及特点、作用,黑液枪的结构原理;苛化工段介绍了X-filter绿液处理设备、CD白液处理设备、LMD白泥洗涤设备等。本套大型碱回收绝大部分设备采用国产,工艺控制方面吸收了国际先进技术,使投资大幅度下降。为先进设备国产化打下了基础,使得工艺系统控制的核心技术在设计方面得以吸收、创新。 相似文献
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针对实际应用中局部均值分解(LMD)法存在的模态混叠问题,提出了自适应高频谐波LMD法.分析了信号中异常事件对求取包络函数和均值函数的影响,将构造的自适应高频谐波加入到原始信号中,通过改变原始信号的极值点位置来抑制模态混叠现象.对含有典型异常事件的信号进行了自适应高频谐波LMD法和ELMD法仿真实验对比,验证了该算法的有效性和优越性.将该算法应用于风电机组传动系统故障诊断中,结果表明:采用该算法后,原有的模态混叠状况得到明显改善,并成功提取出轴系不平衡故障特征,可为风电机组故障诊断提供参考. 相似文献
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结合局部均值分解LMD(Local mean decomposition)算法和BP神经网络算法,提出一种全新的局部均值分解——BP神经网络位移时序预测模型。通过把实际监测的位移值作为训练样本,利用局部均值分解算法对其进行高度的自适应分解,得到多个生产函数PF(Product function)分量;而后通过BP神经网络模型对每一个PF分量进行预测,再把各个PF分量预测值进行重构累加,即可得到位移的预测值。通过BP神经网络对相关参数进行优化,达到了对于预测精度的改善。将该模型应用到永久船闸高边坡的三个监测点上进行位移时序预测中,结果表明,预测精度较高,具有一定的科学依据,在边坡体位移时序预测领域中具有极大的潜在价值。 相似文献
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This article originated when an Indian textile company identified packing rejection of yarn cones as its major quality problem and decided to use Six Sigma methods to correct the problem. At the end of its manufacturing process, yarn is wound into conical-shaped packages called cones, and it is shipped to customers in this format. Customers were rejecting cones due to unacceptable weight variation. Pareto charts revealed the major “counts” (a measure of yarn fineness) that were experiencing this problem. Technological deliberations led to identifying variation in yarn length, yarn count, empty yarn container weight, and moisture content of yarn as the critical parameters for this rejection. Statistical hypothesis testing established that the observed weight was significantly more than the set weight of yarn at the assembly winding stage. In addition, a significant difference in gross yarn weight between left and right sides of a machine was found at this stage. This occured despite the attachment of electronic length measuring devices (LMDs) on all assembly winding machines. The gage capability analysis of LMDs, performed on the yarn length at two assembly winding machines, revealed inadequate capability. In addition, for the polyester yarn of count 4/12's, a relation was found between gross yarn weight and length of yarn through regression analysis. This relationship was used to arrive at the optimum parameter level. 相似文献
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针对岩体破裂信号与爆破振动信号难以自动识别的问题,提出了基于局部均值分解(LMD)和模式识别的矿山微震信号特征提取及分类方法。首先采用LMD对微震信号进行自适应分解得到乘积函数(PF)分量,再利用相关系数和方差贡献率筛选得到PF主分量,进而计算各主分量的相关系数和能谱系数,并以此作为模式识别的特征向量。结果表明:LMD、经验模态分解(EMD)和离散小波变化(DWT)的主分量分别为PF1~PF6,IMF1~IMF6和D2~D7,其中IMFi(i=1,2,…,6)为EMD分解的本征模态分量,Dj(j=2,3,…,7)为DWT分解的细节分量;LMD主分量分类识别结果整体上优于EMD和DWT主分量分类识别结果;能谱系数分类结果整体上优于相关系数分类结果,人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)识别效果明显优于逻辑回归(LR)和Bayes判别法识别结果,且基于LMD能谱系数的SVM分类准确率达到了93.0%。 相似文献
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埋弧焊交流方波电弧电信号存在畸变,影响焊接过程电弧稳定性和焊缝成形质量,针对于此,在对采集的埋弧焊交流方波电弧电流信号进行小波包降噪后,利用局部均值分解(local mean decomposition,LMD)对电弧电流信号进行自适应分解,获得若干个具有真实物理意义的PF(product function)分量,并对PF分量集进行Hilbert变换及能量熵计算。结果表明,利用小波消噪与LMD能有效得到埋弧焊交流方波电流波形畸变的不同频率成分及其幅值在时间特征尺度上的变化特征,在此基础上通过Hilbert变换及能量熵计算可以有效提取反映焊接过程电弧稳定性和焊缝成形质量的电弧特征信息。 相似文献
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针对局部均值分解(LMD)方法在分解非线性、非平稳振动信号过程中存在的模态混淆现象,从而影响故障识别准确性的问题,提出了基于条件局部均值分解方法(CLMD)与模式识别变量预测模型(VPMCD)的故障诊断方法。该方法将数字图像处理的频率分辨率方法与LMD相结合,首先确定振动信号中所有局部极值点的频率分辨率,将振动信号分为低频率分辨率区域和高频率分辨率区域;然后对高频率分辨率区域进行LMD分解,可得若干乘积函数(PF)分量;最后用折线将所有PF分量连接起来,经滑动平均处理可得PF分量,提取PF分量的偏度系数和能量系数构成故障特征向量,用于VPMCD故障识别。将该方法应用于轴承故障诊断,实验结果表明,与LMD方法相比,识别效率提高了8.33%,表明了该方法的有效性和可行性。 相似文献