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珲春发电厂 48SH - 2 2型循环水泵由于运行工况严重偏离设计工况 ,存在着运行效率低、电耗高、叶轮汽蚀严重等问题。 1997年采用了高效叶轮对循环水泵进行了节能改造 ,并对电机进行了双速改造。通过性能试验和经济性分析 ,改造后高速运行水泵效率为 84.7% ,低速运行效率为 86 .8% ,每年可节电 2 47.7万kW·h ,相当于降低供电煤耗率 1.4787g/ (kW·h)。水泵运行调整灵活 ,能满足不同季节对循环水量的需求 ,为同类型循环水泵的改造提供了经验 相似文献
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对CCl40/N200—130/535/535型供热汽轮机组进行了供热调峰能力的试验研究,通过数据分析和热力试验确定了机组的供热和调峰能力,为供热电厂供热期间的科学调度提供了有益的借鉴。 相似文献
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针对滚动轴承声音信号中周期性冲击故障特征难提取的问题,提出了基于最优 IMF 分量与 K-SVD 字典学习相结合的轴承故障特征提取方法。首先,利用 VMD 分解原始信号获得一系列 IMF 分量;其次,利用 SAF 指标自适应选取最优 IMF 分量,并作为训练信号;最后,利用 K-SVD 字典学习方法训练出字典库,通过正交匹配追踪算法( OMP )对原始信号处理得到稀疏信号,并对稀疏信号进行包络谱分析。仿真及实验结果表明,对比传统 K-SVD 字典学习方法,该方法得到的稀疏信号信噪比( SNR )更高,能更准确地提取滚动轴承周期性冲击,增强了轴承故障特征。 相似文献
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三维重建是指从单幅或多幅二维图像中重建出物体的三维模型并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型,是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像,并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。近年来,深度学习背景下的图像三维重建受到了广泛关注,并表现出了优越的性能和发展前景。本文对深度学习背景下的图像三维重建的技术方法、评测方法和数据集进行全面综述。首先对三维重建进行分类,根据三维模型的表示形式可将图像三维重建方法分类为基于体素的三维重建、基于点云的三维重建和基于网格的三维重建;根据输入图像的类型可将图像三维重建分类为单幅图像三维重建和多幅图像三维重建。随后介绍了不同类别的三维重建方法,从三维重建方法的输入、三维模型表示形式、模型纹理颜色、重建网络的基准值类型和特点等方面进行总结,归纳了深度学习背景下的图像三维重建方法的常用数据集和实验对比,最后总结了当前图像三维重建领域的待解决问题以及未来的研究方向。 相似文献