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本文通过对300MW、600MW火电机组汽动给水泵、电动给水泵运行情况和配置标准的调研以及对给水泵各种不同配置方案的综合分析,确定了更经济的给水泵配置方案。综合考虑了影响给水泵运行经济性的各种因素,分析以往计算方法存在的片面性及难度,提出相对功效率的概念及理论计算式,简化了计算过程,制定了一份较为全面、简便的计算方案。 相似文献
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通过对多种废纸质量分析与废纸脱墨制浆实验,研究了含机械浆纸与不含机械浆纸的差异,以及国内回收废纸与进口废纸的差异。结果表明:进口废纸除#8美废外观质量相对较差外,总体质量要优于国内回收废纸。不含机械浆纸的白度高,强度相对要好。#8废纸油墨含量最高,#10废纸的油墨去除率最高,不含机械浆纸其成浆的残余油墨最低。#8废纸制浆得率最高,国内回收废铜版纸的得率最低。因#8废纸脱墨浆固有的低白度、高尘埃,无法满足文化纸生产的要求,以#10纸脱墨浆为主配抄生产,能满足白度85%ISO文化纸生产要求。 相似文献
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机械振动信号一般具有非线性、非平稳特性,多重分形特征是表示振动信号几何结构特征的一种重要手段。传统的多重分形特征计算方法计算量大,限制了多重分形特征的应用。小波leaders多重分形分析方法具有坚实的数学基础,且计算简便。针对齿轮正常状态和点蚀故障状态,提出基于小波leaders的多重分形振动信号特征提取及表示方法,提出基于bootstrap技术的最优块长求解算法,并建立振动信号小波leaders多重分形特征的统计性能分析方法。研究结果表明,小波leaders多重分形特征能够很好反映振动信号的几何结构特征,基于块bootstrap方法能有效分析多重分形特征统计性能,为机械设备状态监控和故障诊断提供了一种有效的选择。 相似文献
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用于心律失常识别的LSTM和CNN并行组合模型 总被引:1,自引:1,他引:1
心脏病是导致人类死亡的首要原因,而大部分心血管疾病往往伴随着心律失常出现.为实现对不同类型心电图信号的自动分析、识别异常心律,研究并提出了一种基于深度学习的心拍分类算法.考虑到心电图自身的特性,使用长短时记忆网络来捕捉心电序列数据的前后依赖关系,结合卷积神经网络提取局部相关特征,自动识别5种不同类型的心拍.基于LSTM和CNN的深度学习方法将经过预处理的心电信号后直接作为网络的输入,将心电分类的特征提取、分类两个步骤融合为单个学习器.针对类别数据不平衡问题,通过对少数类样本滑窗采样获得更多训练数据.使用MIT-BIH数据集验证模型的有效性,最终在测试集2万多个心拍记录中分类结果准确率达到99.11%,特异性为99.44%,灵敏度为97.27%,此外滑窗采样操作对少数类样本的灵敏度有明显改善.实验结果表明,相比传统的SVM和随机森林等方法,基于LSTM和CNN的并行组合模型不需要人工提取复杂特征,且达到了更好的分类性能,适合用于可穿戴式心电设备和远程监护领域. 相似文献
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