基于机器学习的核电厂DCS卡件故障诊断研究

随着核电厂运行时间的累积,数字化仪控设备的老化问题日益凸显。开关电源电路模块是分布式控制系统(DCS)卡件的关键组成部分。该模块的故障会导致卡件失效,甚至可能破坏核电厂的安全经济运行。针对核电厂某DCS卡件开关电源电路模块,开展了基于机器学习的板级故障诊断研究。根据传统机器学习和深度学习,分别开发了粒子群优化(PSO)-支持向量机(SVM)和一维卷积神经网络(1D-CNN)模型。小波包变换用于PSO-SVM模型的电路故障特征提取。基于加速寿命试验获得的电容老化过程数据,通过Saber电路建模仿真采集了开关电源在对应故障模式下的输出电压波形,用于模型的训练和测试。试验结果表明,所开发的故障诊断模型均表现出良好的诊断性能。该研究完成了故障诊断方法的可行性验证,不仅为DCS卡件的预测性维护提供了具有实际工程意义的应用参考,也为后续开展系统级健康管理研究奠定了一定的理论基础。     

阳关磚瓦厂制成蟹斗式挖土上料机

貴州省阳关砖瓦厂机电車間职工,发揚自力更生、奋发图强精神,針对生产上的薄弱环节,开展技术革新。經过一个多月的努力,制成一台蟹斗式挖土、上料机,并已正式投入生产,效果良好。过去,原料工序用手工操作,每班需37个工人,使用这台机器后,工效大为提高,只要15个人就够了,不但使每班节約了22个劳动力,还大大改善了劳动条件,减輕了劳动强度,保証了     

废纸造纸厂实现废水封闭循环零排放的措施

大连创大纸业以废纸为原料生产瓦楞原纸和包装纸,通过强化管理,改进工艺设计,采用合理的工艺和设备.实现了造纸废水封闭循环和零排放.通过添加树脂吸附剂,提高了助留助滤效果,缓解厂DCS积累,减轻了胶黏物问题,虽然成纸的物理强度有所降低,但仍能够达到用户的要求.     

Au—Ni／酪氨酸酶修饰生物传感器检定BPA

将镍金材料结合壳聚糖修饰于玻碳电极表面形成复合膜,酪氨酸酶（Tyr）借助NHS～EDC联酶法修饰于复合膜上,制备了一种新型的酪氨酸酶修饰电极。以循环伏安法和电化学阻抗谱实验研究了修饰电极的电化学性能。由于复合材料良好的生物相容性和高电导特性,联酶法保持了酶活性和稳定性,该传感器对双酚A（BPA）具有良好的电化学响应。在最佳实验条件下,该传感器对双酚A的检测范围为：4．0×10^-8～5．0×10^-6mol／L,检测限为1.0×10^-8mol／L（信噪比=3）。该传感器具有良好的性能,重现性,稳定性。