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1.
2.
特征提取是故障诊断问题的关键,风电机组齿轮箱负载多变,振动数据量大、信息密度低,导致多模态融合诊断方法的特征学习性能和计算成本难以兼顾。为此,提出了基于多模态时频图融合的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先,使用小波包分解算法对齿轮箱振动数据集进行故障特征分析;然后,将所得分解子信号和原始信号分别转化为二维时频图像,形成体现小波域和时频域的互补故障特征;最后,利用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)分别学习图像纹理的深层特征并进行特征融合,训练基于CNN-ViT(vision transformer)的多模态故障诊断模型。以凯斯西储大学齿轮箱轴承数据进行验证,所提模型在变负载和未知故障下,相比其他单模态和多模态方法具有较高的准确率,时频图融合方法能够以较低计算成本实现小波域和时频域双模态的故障特征学习。 相似文献
3.
以SBA-15为载体制备了固体磷酸,将其和纤维素机械混合后进行快速热解制备左旋葡萄糖酮(LGO)。通过Py-GC/MS(快速热解-气相色谱/质谱联用)实验,考察了催化热解温度、催化剂/纤维素比例对纤维素热解生成LGO以及其他产物的影响。实验结果表明,固体磷酸能够抑制纤维素热解形成左旋葡萄糖(LG)等产物,并大幅促进LGO的生成,从而高选择性地获得以LGO为主的热解产物。在热解温度为350℃以及催化剂/纤维素比例为1/1的条件下,可获得最高的LGO产率与相对含量,相对峰面积值高达68.6%。此外固体磷酸还能促进LG脱水形成LGO。 相似文献
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以SBA-15为载体制备了固体磷酸,将其和纤维素机械混合后进行快速热解制备左旋葡萄糖酮(LGO)。通过Py-GC/MS(快速热解-气相色谱/质谱联用)实验,考察了催化热解温度、催化剂/纤维素比例对纤维素热解生成LGO以及其他产物的影响。实验结果表明,固体磷酸能够抑制纤维素热解形成左旋葡萄糖(LG)等产物,并大幅促进LGO的生成,从而高选择性地获得以LGO为主的热解产物。在热解温度为350℃以及催化剂/纤维素比例为1/1的条件下,可获得最高的LGO产率与相对含量,相对峰面积值高达68.6%。此外固体磷酸还能促进LG脱水形成LGO。 相似文献
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为研究板式橡胶支座(简称板座)和球型支座(简称球座)在重载铁路桥梁中的适用性和差异性,以某重载铁路3座桥梁作为研究对象,采用现场试验方法,对比研究板座和球座对重载铁路桥梁结构振动、冲击和变形的影响规律。研究结果表明:板座具有较大的弹性和抗剪切变形能力,而球座则具有更大的刚度、转动性能、耐久性和显著降低的横竖向位移变形等特点;相对于板座,球座应用引起列车对支座和桥梁结构更大的冲击作用,进而引起支座响应频率、桥跨动挠度和阻尼比增大,但球座的应用也引起桥跨结构横向动力响应显著降低,有利于行车安全,并且对桥墩振动、桥跨竖向振动和桥跨自振性能的影响较小。因此,球座给桥梁结构提供了更好的稳定性和可靠性。 相似文献
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海上风电集群的风速时空相关性强,加剧了整体有功输出的波动幅度,大规模并网对电力系统的影响更为突出,海上风电集群有功输出平滑控制是解决上述问题的关键手段。传统方法的优化效率低、难以支撑高频率控制,且对预测误差、执行偏差灵敏度过高。因此,提出了“策略离线训练、在线快速寻优、控制效果自进化”的控制架构,建立了深度强化学习的海上风电集群有功输出平滑控制模型。首先,提出了面向集群功率平滑控制的短期收益函数,基于马尔科夫决策过程模型求解最优指令;其次,提出了面向功率策略校准的长期收益Policy函数,根据历史反馈数据有效矫正控制偏差;最后,建立了智能体状态、控制收益和控制决策之间映射的深度神经网络模型,实现基于深度确定性策略梯度算法的智能体训练与求解。算例结果表明:在平均风速为7.5m/s的给定风况下,所提方法能够降低功率波动幅度达20%,同时将发电量损失控制在5%以内。 相似文献
9.
本文介绍了包钢医院自1985年以来,以中剂量芬太尼或小剂量芬太尼-吗啡静麻醉为主,辅以间断吸入少量安氟醚的静吸互补全麻应用于各类心内直视手术70例,取得良好效果。 相似文献
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风电场出力短期预报研究综述 总被引:14,自引:1,他引:14
风力发电是可再生能源发电技术中发展最快的一种,是一种理想的、无污染的洁净能源。但是风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入电网,势必会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战。对风电场的出力进行短期预报,是解决这一问题的有效途径。在参考阅读大量国内外文献以及作者工作的基础上,首先对风电场出力预报的划分方法进行了探讨;结合我国风力发电发展的实际情况,分析了进行风电场出力短期预报的意义和必要性;然后对风电场出力短期预报的原理、方法以及国内外研究现状进行了总结;最后指出风电场出力短期预报研究中存在的问题和今后的研究方向。 相似文献