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针对水电站厂房结构振动安全监测问题,结合智能学习算法,提出了一种基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动响应预测方法,为实现厂房结构振动智能化监测提供了一种新的思路。首先采用AVMD方法将振动信号分解为多阶IMF分量;然后对各阶IMF分量分别建立KELM预测模型,模型参数采用BSA优化算法选取;最后通过信号重构得到结构预测振动时程曲线。将该方法应用于某实际水电站工程,以机组和水压脉动原型观测信号作为输入,以水电站厂房结构振动信号作为输出,建立了预测模型,预测信号与测试信号对比结果表明:测点预测结果决定系数均大于0.8,振动幅值均方根误差均小于0.3 μm、平均绝对误差均小于0.2 μm,证明该方法预测精度较高,预测效果良好。 相似文献
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结合流域梯级两个水电站二滩水电站和桐子林水电站水库"首尾相连"运行特点,同时两个电站又分属于不同的电网调度,形成了"一厂两站、两级调度"的调控模式。因此,为研究下游桐子林水电站蓄水至机组全部投产后,上游水位的变化对上游二滩水电站尾水位的影响,从而进一步分析桐子林水电站机组在枯平期运行时,对二滩水电站经济性的影响[1-4]。也希望通过本文的研究可以为类似一厂两站运行模式的电站提供借鉴。 相似文献
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简便易行的地层可钻性求取和钻速预测方法 总被引:2,自引:1,他引:1
预测钻井速度 ,制定钻井计划是科学钻井的一项重要内容。地层可钻性是钻速预测的基础 ,通常要通过大量实验才能取得 ,本文旨在介绍一种简便易行的地层可钻性求取和钻速预测方法。以利科学钻井的普及和发展。利用已有的研究成果 ,使用现场实钻资料数据 ,应用数理统计的方法求取地层可钻性规律 ,进行钻速预测。通过对鄂尔多斯 10口井的 2 13组数据进行处理 ,求得了不同年代地层的可钻性规律 ,经 7井和 10井实际钻井检验 ,证明用此方法求出的该地区地层可钻性规律与实钻情况有较好的吻合性。通过实钻资料统计分析得出的地层可钻性规律具有较高的精度 ,可用于钻井速度的预测 ,能够满足现场钻井工作的需要 相似文献
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现场条件对氧化锌避雷器运行监测的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
结合氧化锌避雷器(MOA)现场运行条件,分析了电压分布、电网电压波动、谐波含量、运行方式以及环境因素对氧化锌避雷器阻性电流监测的影响,为MOA现场运行中准确判断氧化锌避雷器的工作状况提供参考。 相似文献
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“双碳”背景下,为了加强建筑废弃物的资源利用和减少CO2气体的排放,利用CO2强化再生骨料成为主要的措施之一,但CO2强化不同成分组成和粒径的再生骨料研究相对匮乏。在常温、常压条件下,利用非纯浓度约20%的CO2分别与不同成分组成和粒径的再生骨料进行碳化作用,并定量表征CO2强化前后的表观密度、含水率、吸水率和碳化率等参数。结果表明,再生骨料碳化作用后表观密度相对增加,而吸水率和含水率明显降低,与水灰比呈正比;CO2强化再生骨料的碳化率随再生骨料的水灰比增加而增加,但粒径影响更为显著,粒径越小,碳化率越高,碳化效果好。 相似文献
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