基于PXI总线的远程测控系统设计

介绍了一套基于虚拟仪器的远程测控系统,系统以多功能转子实验台作为被测对象,通过PXI采集平台和DataSocket技术实现数据的采集和远程通讯。整个系统柔性好,适应性强,不但可以用于实验室教学,还可以更广泛地应用到工业现场。

虚拟仪器环境下PXI总线远程测控系统研究

为了实现制造业的网络协同监控服务,以旋转机电系统为被测对象,采用PXI总线技术和虚拟仪器技术,结合网络技术研究开发了一套基于PXI总线的远程测控系统。介绍了该系统的硬件、软件组成和网络监控的实现方法。给出了该系统网络监控实现的具体实例。实验表明整个系统兼容性好,具有灵活性、实时性和开放性等特点,具有实际应用与推广价值。

双前轮转向无碳小车结构创新设计

根据全国大学生工程训练综合能力竞赛"重力势能驱动的具有方向控制功能的自行小车"的创新思维活动要求,进行了小车结构的创新性设计,提出了双前轮转向机构,很好地解决了小车在沿s形轨迹行进过程中的差速问题,无碳小车采用曲柄滑块机构进行s形轨迹的转向控制,行走机构采用一级齿轮传动,多组齿轮快换进行桩距调节。设计中采用MATLAB进行计算及可行性模拟分析,采用Pro E进行三维建模设计,并进行了加工组装与调试参赛,并根据比赛实际问题进行了改进。小车结构设计新颖,在转向、传动机构等方面的设计创新性获得专家评委的一致好评。

基于Ansoft对永磁风力发电机设计与性能分析

结合场路分析法,设计一款功率为3.0MW的直驱式永磁风力发电机。介绍风轮机系统的基本组成结构、主要技术指标以及电机的基本尺寸参数。利用Ansoft软件建立电机二维模型,结合场路分析法研究风电机在短路、空载情况下磁磁场分布特性。试验特性结果表明,仿真结果和理论设计的磁场分布要求基本吻合,验证了基于Ansoft软件对永磁风力发电机设计的正确性。

粗糙集合理论在旋转机械故障诊断技术中的应用

粗糙集合理论基于严格的集合分析方法,通过对数据集合进行等价关系、近似空间、分类等运算,发现隐含在数据中的规律与性质,从而完成知识发现。在人工智能机器故障诊断系统中,如何获得故障诊断等知识成为关键技术。论文提出将粗糙集合理论应用于加工中心故障诊断技术,使得故障诊断技术中的知识获取瓶颈问题得以有效解决。

基于ANSYSWorkbench的风力发电机塔筒模态分析

风力发电机塔筒的模态分析对于避免风机整体共振、提高其安全稳定性具有重要的意义。运用Pro/Engineer软件对塔筒进行三维建模,通过ANSYS Workbench软件对风力发电机塔筒结构进行模态分析和额定风速下的预应力模态分析,从而求解出风力发电机塔筒结构的模态参数,并得到塔筒的固有频率和振型特征,进而评价该风机塔筒的振动特性。

基于均值函数新息加权的神经网络趋势预测的方法研究

当前旋转机组状态预测神经网络的应用中, 存在着对新数据强调不足的缺陷, 为了弥补原有的神经网络存在的缺陷, 提出了一种新的神经网络预测方法, 即基于均值函数新息加权的神经网络预测方法。依据时间序列数据的新旧程度对预测值贡献的大小, 通过均值函数赋给输入数据不同的权值系数, 提高了神经网络的预测精度。在旋转机组状态预测中能取得较为理想的预测效果。

适用于周期性势能负荷电机系统的动态平衡–调压综合节能控制方法

游梁式抽油机电机系统的负荷具有典型的周期性特点,调压及平衡调节是该系统常用的节能手段。其中调压通常利用电力电子开关或调压器实现,前者节能效果明显,但会产生明显谐波,后者虽然不产生谐波但受峰值载荷限制其节能效果并不明显;常规平衡调节对平衡度较高的抽油机系统无法有效降低峰值功率,限制了节能效果。针对上述问题,在系统分析抽油机机械负载、平衡力矩特点以及调压节能限制因素的基础上,提出一种平衡实时动态调节与调压相结合的综合节能方法,该方法首先利用平衡实时动态调节方式降低系统峰值功率,在此基础上,以满足系统最大负载需求为限制条件,最小能耗为目标,通过多级调压节能方法提高系统效率。基于所提出的节能方法研发相应样机,并在油田37kW标准井实验平台进行了实验验证,结果表明所提出的综合节能控制方法,在不同运行工况下的平均节电效果达到10%以上,很好地验证了其通用性及实用性。

基于CAN总线的制造业远程监测仪器系统

为了实现制造业的网络协同监控服务,以旋转机电系统为测控对象,采用CAN现场总线技术和网络技术构建了集实时测量、控制和现场监视功能于一体的远程网络监控仪器系统。该仪器系统能对反映现场工作状态的特征信号进行监测,通过人工智能软件对现场状态进行分析,诊断,使用灵活,易于联网,可广泛应用于工业领域。

变工况时频脊流形早期故障预警方法研究

针对风电机组齿轮箱工况复杂多变,提出了一种基于Gabor重排对数时频脊流形早期故障预警方法.该方法首先研究提取Gabor重排对数时频谱的脊线,构建早期故障高维特征向量;然后研究改进局部切空间流形学习方法,进行维数约简;最后采用K-近邻分类器,实现变工况风电机组齿轮箱的早期故障识别与预警.通过变转速、变载荷等多种工况的行星齿轮箱磨损试验与风电机组现场运行数据验证,结果表明该方法有效提高了复杂变工况风电机组齿轮箱早期故障预警准确率,可为其预知维护提供可靠依据.

我国甲烷排放情景分析:IPAC模型结果

近期发布的IPCC第六次评估报告再次强调了短寿命期温室气体减排对温升减缓的作用。甲烷是最重要的短寿命期非CO_(2)温室气体。在各国提出各自新的减排目标之后,针对甲烷减排的行动方案也越来越多。甲烷减排正在成为下一阶段各国和全球合作的重点领域之一。本文在我国碳减排目标下的能源转型基础上,结合其他非能源活动的减排排放源的减排技术选择基础上,利用IPAC模型对未来甲烷的排放情景进行了分析。在模型设定的两个情景分析基础之上,研究发现,到2050年的能源转型可明显减少能源活动的甲烷排放,和2015年相比能源活动的排放可减少67%。和其他行业相比,能源部门的甲烷减排具有更好的协同性。如果考虑进一步减排甲烷,则需要在考虑其他大气污染物减排的基础上,可通过实现天然气的进一步减排来实现。同时其他部门的甲烷减排也具有很大潜力,低甲烷排放情景可以实现到2050年将甲烷排放减少到1494万吨,和2015年相比全范围排放可减排58%。