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介绍工业控制网络的发展状况,在此基础上讨论工业以太网的实时性及以往相关研究的不足,从以太网的介质访问方式CSMA/CD入手,引出网络延时,同时根据排队论的理论建立了工业以太网的排队系统模型,并且建立了工业以太网的数学模型,然后根据模型分析了工业以太网的传输延时,得出了由于网络之间的冲突而引发的发送延时及排队延时和影响信道吞吐量的主要因素,并分析了传输延时对整个网络系统性能的影响,推导出了对分析和设计网络控制系统进一步研究有重要的公式并进行了仿真,结果显示传输延时和网络吞吐量与数据帧长成正比,工业以太网的模型建立完全正确. 相似文献
3.
以黑莓渣为原料,研究了超声波辅助提取黑莓籽油的工艺。考察料液比、超声波功率和提取时间等因素对黑莓籽油得率的影响,利用单因素试验和正交试验优化得到最佳提取工艺为:料液比为1∶7(W∶V),超声功率500 W,提取时间30 m in,该工艺条件下,黑莓籽油的得率达到12.15%,比传统提取方法得率提高了近20%。利用气相色谱对黑莓籽油进行分析,结果表明:黑莓籽油中含有亚油酸、亚麻酸、油酸等7种主要的脂肪酸,油脂不饱和脂肪酸质量分数为96.18%,其中亚油酸质量分数为66.29%。 相似文献
4.
为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。该方法以辅机的历史正常数据为训练集,利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系,同时引入批标准化(BN)算法优化网络性能。对于输入的观测向量,SAE网络给出相应的重构向量。构造基于融合距离的相似度表示观测向量与重构向量间的偏差,当辅机开始偏离正常状态时,观测值与重构值偏差增大,相似度下降至预警阈值即表明设备出现故障。分别利用某热电机组中速磨煤机的正常数据与故障数据进行测试与验证,结果显示引入BN算法的SAE网络具有更低的重构误差,同时能够在磨煤机跳闸前做出预警,表明该方法可对辅机故障进行有效预警,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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9.
文中分析了对齿轮和滚动轴承的故障诊断在旋转机械设备中的重要性,介绍了小波包分析和Hilbert分析的理论,针对齿轮和滚动轴承故障信号的非平稳性特点,提出了一种基于小波包分析和Hilbert分析法相结合的故障诊断方法.在matlab中应用该方法对齿轮的点蚀故障和滚动轴承的内环故障进行诊断,仿真结果表明,基于小波包分析与Hilbert分析法相结合的方法可以有效地提取齿轮和滚动轴承的故障特征频率,从而可以迅速地识别出齿轮和滚动轴承的故障类型. 相似文献
10.
为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。以辅机的历史正常数据为训练集,利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系,同时引入批标准化(BN)算法优化网络性能。对于输入的观测向量,SAE网络给出相应的重构向量。构造基于融合距离的相似度表示观测向量与重构向量间的偏差,当辅机开始偏离正常状态时,观测值与重构值偏差增大,相似度下降至预警阈值即表明设备出现故障。分别利用某热电机组中速磨煤机的正常数据与故障数据进行测试与验证,结果显示引入BN算法的SAE网络具有更低的重构误差,同时能够在磨煤机跳闸前做出预警,表明所提方法可对辅机故障进行有效预警,具有一定的工程应用价值。 相似文献