中美高危险物质管控范畴的对比及启示

为了研究高危险物质的管控范畴,调研了美国和我国高危险物质管控的相关法律法规及标准,采用统计分析方法对比了两国法律法规及标准中高危险物质管控范畴的共性和差异性,研究了两国相关法规标准中高危险物质目录的范围、临界量设定及分级管理方法,综合了物质目录和危险性判定条件制定的开放的物质范畴更全面;科学制定高危险物质及危险特性的分级管控临界量可提高管控目录的可操作性,根据分级管控临界量制定分级管理方法有利于合理分配安全监管资源.     

可溶性硅酸钠盐水溶液对金属腐蚀性分析

为研究可溶性硅酸钠盐水溶液对金属的腐蚀特性,用钢片和铝片作为测试试样,用金属腐蚀性测试仪对其一周腐蚀速率进行了分析。分别考察了3种不同模数的硅酸钠盐在5种不同浓度时对钢片试样和铝片试样的腐蚀情况。结果表明,可溶性硅酸钠盐水溶液对钢不具有腐蚀性,对铝产生较强的腐蚀性,且对铝的腐蚀性为吸氧腐蚀,腐蚀从气液界面开始,然后向周围蔓延,出现先均匀腐蚀后点蚀的现象。硅酸钠模数大于等于3时,其水溶液对铝的腐蚀性较小,未达到金属腐蚀物的范围。模数小于等于2时,其水溶液对铝的腐蚀速率较快,当质量分数达到一定范围,即可划入金属腐蚀物。同时给出了划入金属腐蚀物的质量分数范围,为日常生产、储存、使用、监管和运输提供了重要的参考。     

基于CORDIC算法的反正切函数IP核的设计与优化

本文基于传统的CORDIC算法原理,采用经典的CORDIC硬件架构,实现了反正切函数模块的设计和仿真。针对CORDIC算法的局限性和电机驱动的工程应用场景,本文对反正切函数电路方案进行优化,最终完成了反正切函数的ASIC硬件电路设计。经过验证表明,该电路的输出角度范围和角度输出方式得到了改进,角度误差符合设计要求,适用于电机驱动等应用场合。     

基于深度学习的数字化装备故障诊断研究综述

数字化装备具有结构复杂、技术密集、信息化程度高等特点,传统的故障诊断方法需要拆装的部件多、故障定位准确率低,而深度学习能够从装备原始数据中挖掘有价值且敏感的特征,适合用于数字化装备的智能故障诊断;为此,首先进行了部队数字化装备故障诊断的现实困境和挑战分析,阐述了国内外数字化装备维修保障的研究现状,而后总结了装备故障诊断的主要方法和研究应用进展,重点将深度学习在装备故障诊断领域的研究成果进行了梳理,最后结合实际提出了基于深度学习方法实现数字化装备故障诊断的3种研究思路。     

含飞轮储能单元的永磁直驱风电机组频率调节研究

在分析风力发电接入对电力系统频率特性影响的基础上,提出利用飞轮储能单元进行辅助频率调节的控制策略。该控制策略通过对飞轮储能单元输出功率的灵活控制增大系统等效惯量和阻尼,进而改善风电接入电力系统的频率特性。通过对含飞轮储能单元的永磁直驱风电系统在全工况下的仿真对比研究表明,在实现最大风能跟踪控制的前提下,所提控制策略下的系统频率特性可得到有效改善,有助于提高风电接入电网的频率稳定性。     

基于模糊比例?微分控制的永磁直驱风电机组频率调节

在分析系统不同等效惯量和阻尼对电网频率影响的基础上,提出了基于模糊比例-微分(proportional differential,PD)控制的含飞轮储能单元的永磁直驱风电机组频率调节控制策略,以动态调节电网等效惯量和阻尼。建立了系统小信号稳定性模型,以确定模糊PD控制器的输出论域,并通过相应仿真验证了理论分析的正确性。通过对1台含飞轮储能单元的2MW永磁直驱风电系统进行仿真研究表明,所提控制策略能辅助电网频率调节,减小电网受扰动后的频率波动,有助于增强电网的频率稳定性。