基于改进NGO算法优化SVM的变压器故障诊断研究

为解决通过油中溶解气体诊断变压器故障精确度不高的问题,提出了一种改进北方苍鹰优化(INGO)算法优化支持向量机(SVM)的故障分类模型。首先,采用主成分分析(PCA)法对油中溶解气体体积数据降维,去除冗余信息;然后,通过引入Singer混沌映射、改进的野马算法搜索机制、Lévy飞行策略多种方法改进北方苍鹰优化算法,再利用INGO算法对SVM核心参数进行优化;最后,将处理后的数据输入到INGO-SVM故障诊断模型中。结果表明,其诊断平均准确率为93.5%,与NGO、GWO、AO优化SVM相比,诊断平均准确率分别提升了3.34%、7.04%、10.12%。同时,该模型也优于极限学习机(ELM)、概率神经网络(PNN)、随机森林(RF)典型分类模型,验证了所建立的变压器故障诊断模型具有更高的精度和泛化能力。

弓网滑动电接触电磁热力耦合效应研究进展

为电力机车提供牵引动力的受电弓滑板与接触网导线是典型的滑动电接触摩擦副,二者在工作中存在电、磁、热、力多场耦合效应,复杂的多场耦合作用将影响弓网的受流质量和摩擦磨损性能,开展电气化铁路弓网接触多物理场耦合效应研究,对降低弓网运行维护成本,提高受电弓滑板和接触网导线使用寿命等具有重要意义。该文重点归纳总结了近些年来弓网系统在电、磁、热、力多场效应下的相关研究进展。结合列车实际运行工况,综述了弓网接触电阻、电弧、接触温度、电磁力和压力载荷等因素对弓网载流摩擦磨损性能的影响规律,针对多物理场作用下研究中存在的问题与不足,提出进一步研究和完善的意见。在此基础上,从提高弓网滑动电接触性能、保障列车安全稳定运行角度,采用弓网接触电阻、燃弧率及接触温度对电接触性能的评价进行阐述和探讨,以期对弓网电接触行为进行合理预测与评估,为进一步研究弓网滑动电接触多场耦合效应提供参考。

强电流下弓网滑动电接触磨损特性分析和建模

针对电气化铁路弓网滑动电接触的摩擦磨损问题,采用自制的弓网滑动电接触实验机,研究了受电弓滑板的磨损特性,获得了磨损率随接触电流、滑动速度、压力波动幅值及其波动频率的变化规律。以此为基础,利用Archard磨损模型,通过无载流磨损、压力载荷波动磨损、载流摩擦下的总磨损率与纯机械摩擦下磨损率的比例关系研究,构造出磨损率的数学表达式。将通用全局优化算法和麦夸特算法相结合,对磨损率模型的参数辨识寻优,并证明了磨损率模型的准确性。从磨损率的定性分析转化为磨损率的定量分析,对进一步研究弓网系统的磨损有一定的指导意义。

载流摩擦振动对受电弓滑板摩擦特性的影响与磨损率建模

在铁路列车实际运行时,由于受电弓滑板与接触网导线的接触面粗糙,会产生摩擦振动。这种摩擦振动将对滑板的摩擦磨损造成严重影响,从而极大地缩短滑板的使用寿命。利用自制滑动电接触试验机,在变化的工况下探究了摩擦振动加速度对于弓网摩擦磨损的影响。实验结果表明摩擦振动是导致滑板磨耗的要素,不同工况下摩擦振动对摩擦磨损的影响也有所不同。为了提高预测准确率,本文采用鲸鱼算法(WOA)改进随机森林(RF)模型,并构建以摩擦振动加速度为自变量、磨损率为因变量的回归模型。结果表明,经过WOA改进后的模型在磨损率预测方面具有较好的性能,为相应领域提供重要参考价值。

脊髓损伤患者并发尿路感染的病原菌分布与肠侵袭型大肠埃希菌的基因分型分析

目的:分析医院脊髓损伤(spinal cord injury,SCI)患者并发尿路感染(urinary tract infection,UTI)的病原菌分布与肠侵袭型大肠埃希菌(enteroinvasive Escherichia coli,EIEC)的基因分型,为临床SCI患者UTI的诊治提供参考。方法:选取2019年10月—2021年10月医院泌尿外科收治的56例SCI并发UTI患者作为研究对象,统计患者中段尿的细菌培养与药敏试验结果,分析EIEC的检出情况,并对检出的EIEC开展多位点序列分型与其药敏试验,以多重聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)检测EIEC毒力基因分型。结果:56例SCI并发UTI患者的中段尿标本中,培养、检出67株病原菌(革兰阴性菌42株,其中31株EIEC、6株肺炎克雷伯菌、其他菌株5株)、革兰阳性菌25株(15株金黄色葡萄球菌、5株表皮葡萄球菌);药敏结果显示,31株EIEC对头孢他啶、环丙沙星、头孢唑林、氨苄西林、头孢替坦、头孢呋辛、复方磺胺甲噁唑的耐药率较高,对亚胺培南、美罗培南、替加环素的耐药率均低于10%;31株EIEC经PCR检出13个ST分子分型,其中占据前3位的ST型分别为ST131(占35.48%)、ST1193(占19.35%)、ST405(占12.90%),其余的ST10等10个ST分子分型分别为3.23%;毒力因子基因检测结果显示dsdA、tonB、finH、degP、ompR检出率均高于80%,而neuC、ireA检出率均低于20%。结论:SCI并发UTI患者感染的EIEC对临床常用抗菌药物均具有较高的耐药率,分子分型以ST131最为多见,且携带多种耐药基因,临床应加强医院感染监测与隔离防护措施,遏制多重耐药菌的流行。

《联合国海洋法公约》不到案制度下的“查明义务”

不到案制度旨在实现到案国与不到案国诉讼地位的平等,法庭通过履行查明义务实现对不到案国的保护。由于《联合国海洋法公约》争端解决机制在确立管辖权以及其他程序性规则上存在特殊性,法庭需要结合实践和《联合国海洋法公约》第十五部分的条款,才能厘清查明义务的内涵。判断法庭是否充分履行了查明义务,不仅需要从形式上考察法庭履行查明义务的方式,还需就法庭对有关证据的适用和相关条款的说理进行实质性分析。

三种类型辊压机辊套对比

辊压机辊套目前有锻造母材+硬面耐磨堆焊、双金属离心复合铸造及柱钉辊套三类,通过对三种辊套的制造及材质特点、工作过程中辊面的可修复性、可靠性等分析对比得出,硬面耐磨堆焊辊套和柱钉辊套均具有较高的装配可靠性、抗疲劳强度及使用寿命,在控制物料粒度及严格控制金属异物进入的前提下,柱钉辊套是首选。

基于机器视觉的辊压机辊套机器人堆焊系统设计

针对现有辊压机辊套堆焊过程中存在堆焊质量不稳定、过程质量难监控、操作环境恶劣等问题,开发一套智能机器人堆焊系统,可实现辊套智能堆焊和过程质量监测,提高辊套堆焊质量和降低人力成本,有效保证了堆焊辊套质量一致性和实现焊接质量精准溯源。

卷烟厂生产数据分析与决策支持系统的构建与优化

本文针对卷烟厂生产数据分析与决策支持系统构建进行研究。通过对卷烟厂生产数据的收集、整理和分析,可以为企业提供决策支持和优化生产过程的依据。本文介绍了卷烟厂生产数据分析的方法与工具,包括数据收集与整理、数据分析方法的选择与应用,以及数据可视化工具的应用。同时,探讨了卷烟厂生产数据分析与决策支持系统的关系,并提出了构建该系统的步骤。最后,给出了优化卷烟厂生产数据分析与决策支持系统的建议,包括提升数据质量与准确性、优化数据分析方法与模型选择,以及改进数据可视化与报告呈现方式。本研究对卷烟厂的数字化转型和生产决策具有参考意义。

基于“工业互联网+”的卷烟厂智慧安全管控平台建设

党中央、国务院高度重视安全生产工作,并就安全生产工作作出了一系列重大决策部署,国资委和国家能源局也出台了一系列规范性文件,旨在建立安全管理机制,提高安全信息化发展水平,强化安全生产基础保障。开展安全风险管控与隐患排查治理是企业安全生产重要内容,也是预防事故最有效的方法,特别是卷烟厂。基于此,文章就基于“工业互联网+”的卷烟厂智慧安全管控平台建设进行论述。

磷石膏的疏水改性研究现状及进展

磷石膏是湿法生产磷酸排放的固体废弃物,每生产1 t磷酸就会排出约5 t磷石膏。磷石膏表面具有亲水性,在高湿度环境下或接触水分之后易出现溶融蠕变效应,对力学性能造成负面影响,限制了其在建筑材料领域中的应用。全面综述了3种制备疏水磷石膏基材料的方法:表面疏水涂层、内掺疏水剂、有机/无机复合。通过比较各方法的优缺点,发现有机/无机复合能整体提高磷石膏基材料的疏水性和力学性能。

5G智能海关巡检机器人设计与开发

为实现对港口集装箱区域的实时监测和智能巡检,融合5G和计算机视觉技术,设计一款智能海关巡检机器人。这款巡检机器人已在福建江阴港口落地应用,显著提升了巡检效率,同时大幅推进了港口运维的智能化进程,为工作人员全面掌握港口集装箱信息、危化品区域防护设施的运行状态等提供可靠的依据。

新型高增益开关电容Zeta式DC-DC变换器

为解决光伏组件输出电压较低的问题,提出一种新型高增益开关电容Zeta式变换器。在Zeta变换器中加入开关电容,其内置的二极管-电容支路作为双倍压钳位吸收回路以减少开关管的电压应力,耦合电感的原边代替变换器中前级电感,副边与二极管、电容构成倍压结构与变换器进行并联,可进一步加大电压增益。分析了该变换器的性能,获取变换器各种性能数据。搭建功率为150W的实验样机验证了理论分析的正确性,所搭样机测试效率高达95.5%,开关器件应力也大大降低。

基于 LSTM-ICNN的烟草包装机传动系统滚动轴承状态预测研究

为提高烟草包装机传动系统滚动轴承状态预测精度,提出一种基于长短时记忆(LSTM)卷积神经网络结合改进卷积神经网络(ICNN)的轴承状态预测方法。首先通过LSTM提取滚动轴承的时序特征;然后在卷积神经网络(CNN)全连接层中嵌入局部最大均值差异函数,从而提取域不变特征,并通过回归损失函数输出传动系统滚动轴承状态预测结果;最后对以上预测方法进行试验验证。试验结果表明,在不同工况下,网络预测模型的RMSE和MAE都较小,且在实际在线监测系统应用中,RMSE和MAE分别为0.082和0.065。由此说明,提出的网络预测模型具有良好的预测精度,可用于烟草设备的在线故障监测。

受电弓滑板与接触网导线接触电阻计算模型

受电弓滑板与接触网导线之间的接触电阻特性直接影响弓网系统载流性能。本文通过浸铜碳滑板与铜锡接触导线的滑动电接触实验,研究了不同因素对接触电阻特性的影响。结果表明,受电弓滑板与接触网导线无载流静态接触时,接触电阻随着接触压力的增大而减小;无载流滑动接触且接触压力不变时,接触电阻随着滑动速度的增大而增大;强电流滑动接触且接触压力和滑动速度不变时,接触电阻随着接触电流的增大而减小。针对接触压力、滑动速度、接触电流对受电弓滑板与接触导线接触电阻特性的影响建立了接触电阻的计算模型,通过改进的高斯-牛顿迭代算法对模型的待定参数进行了求解并证明了模型的有效性。

弓网系统滑动电接触最优压力载荷的确定

弓网系统中,接触压力的大小直接影响列车的受流稳定性和滑板、接触网导线的使用寿命。本文通过浸金属碳滑板与铜导线的对磨实验,分析了不同载流、速度以及变化压力情况下的滑板受流和磨损情况,通过数据拟合建立电流相对稳定系数、磨损率与电流、速度和压力的预测模型,由于磨损率与电流相对稳定系数存在彼此冲突的矛盾关系,因此应用设计的多目标粒子群算法求解电流相对稳定系数和磨损率的Pareto最优前沿解,最后通过基于信噪比的多目标决策方法确定基于电流稳定性相对最好、磨损率相对最小情况下的最优压力载荷,为电力机车的实际运行调整压力载荷提供理论基础。

弓网多目标滑动电接触下最优压力载荷

通过自制实验机模拟弓网系统运行状态,进行浸金属碳滑板与铜导线的对磨实验,研究在给定电流及速度的情况下接触压力载荷与电流效率、载流相对稳定系数和磨损率之间的数值关系。采用免疫遗传优化Elman动态反馈神经网络(IGA-ENN)算法进行输入输出模型预测,并基于自适应权值粒子群优化(AW-PSO)算法对压力载荷进行寻优,得到其Pareto最优前沿解。最后,将多目标优化问题转换为单目标优化问题,确定相应的最优压力载荷。

弓网滑动电接触电流稳定性研究

弓网系统受流稳定性直接决定电力机车在高速、重载下能否稳定、安全地运行。而影响受流稳定性的因素主要有接触压力、滑动速度,因此本文利用自制实验机模拟弓网系统运行状态,分析研究了速度、压力等参数对弓网系统受流稳定性的影响,提出了电流稳定性的评价指标。从理论上分析了接触斑点数目的改变是影响电流稳定性的主要因素,并通过实验数据利用BP神经网络建立接触压力与电流稳定系数、滑动速度、接触电流之间的关系模型,通过模型可以得出当前速度和电流条件下满足电流稳定性要求的最小接触压力。

弓网系统受流摩擦下滑板温度分析与计算

弓网系统受流摩擦下滑板温度是影响其磨耗率的关键因素。笔者根据传热学原理和有限元方法,建立了滑板温度场的计算模型,给出了边界条件,并运用ANSYS建模和计算,得出载荷、速度、电流变化对滑板导电斑点温度的影响,并通过与实验数据对比证明了仿真模型的正确性。

新型受电弓滑板的设计与实现

针对某电气化铁路接触网导线磨耗严重问题, 分析了磨耗原因, 研制了一种新型双润滑铜基粉末冶金滑板。在铜基粉末冶金滑板内部加入锡、石墨、铅等合金元素, 其中石墨和铅都起到自润滑作用, 同时外部采用铝包双润滑结构, 将高强石墨润滑剂与粉末冶金滑板整体结合, 进一步提高润滑效果。经磨耗试验和现场装车运行试验结果表明该滑板与铝包钢接触网导线能形成良好配合, 滑板使用寿命为 4 4542万机车km, 接触网导线的使用寿命大于 15年以上。