基于EMD多尺度特征熵的水轮机尾水管涡带信息提取

水电机组故障诊断的关键是从状态信号中提取故障特征,因此采用经验模态分解和指标能量相结合的方法,进行水轮机尾水管动态特征信息提取。首先,对信号进行经验模态分解,然后,根据得到的本征模式分量函数计算指标能量,最后,建立基于指标能量的多尺度特征熵,并以此熵值作为故障模式识别的特征向量。以原型水轮机尾水管压力脉动信号为例,进行了应用检验。结果表明,该方法准确性高,并具有良好的水轮机特征向量提取能力,适合分析复杂而特殊的水轮机动态特征信息。

基于降采样HHT的水轮机振动信号研究

在分析水轮机振动信号特征的基础上,提出了一种基于降采样过程的HHT方法,并引入到原型水轮机振动信号分析中。该方法利用数字降采样对信号进行重采样,得到适当的采样率,再进行EMD分解提取具有明确物理意义的水轮机轴系振动模式分量信号,最后通过H ilbert谱分析来探讨基于HHT的振动状态识别方法。非最优工况下原型水轮机振动信号的实例结果表明,该方法计算简便且计算精度高。

基于EMD和Multi-fractal spectrum的BP水机故障诊断

为了准确判断水轮机组的故障,提高水轮机组诊断的精确性,建立了EMD-Multi-fractal spectrum和改进BP神经网络相结合的机组振动故障诊断模型.选取水轮发电机组不同工况下的轴系正常、轴承油膜涡动、转子部件不平衡、转子不对中等状态,采集各状态下的振动信号.经过经验模态分解得到振动信号波各种故障信号的EMD分量,根据信号波形趋势图由EMD系数提取出波形样本,再由多重分形谱算法提取波形样本的特征值alpha(q),f(q),将该特征向量作为BP神经网络的输入进行分类识别.将训练好的神经网络应用于全部样本,得到测试正确率为100%.该模型用波形提取信号特征代替了传统的频谱特性,并结合先进的多重分形谱进行诊断识别,为水轮发电机组故障诊断提供了一种新的思路.应用信号采集于水电厂运行的水轮机,根据诊断的结果对轴系各个部件进行局部校正,通过检测发现振动和摆度都大大减弱.该方法提高了检测精度,增强了人机交互性,具有重要的理论意义和实用价值.

基于小波预处理的HHT方法在水轮机振动诊断中的应用

提出了基于小波去噪、降采样和HHT变换的方法。该方法先利用小波进行信号去噪,克服噪声对EMD分解的影响。其次,为获得正确的IMF分量和Hilbert谱,采用降采样方法对信号进行重采样,继而得到适当的采样率。最后,进行EMD分解提取具有明确物理意义的水轮机振动模式分量信号,再对各分量信号进行Hilbert谱分析,从而识别信号的异常频率和发生时间。并将该方法应用于某电站1号机组振动信号分析,结果表明,基于小波预处理的水轮机振动信号Hilbert-Huang变换方法能对机组性能做出良好评价,值得推广应用。

高校实验室门禁系统设计

为提升高校实验室的安全性和便利性,设计了一种智能化的门禁系统。运用单片机STC89C52作为控制器,采用红外测温传感器检测体温,通过键盘输入密码,单片机将储存的密码与输入密码进行对比,通过PWM算法控制门锁动作,同时将所测体温与密码比对结果进行显示。仿真实验结果表明,该系统可以实现密码开锁、人体测温等功能,测温平均相对误差为0.07%。该系统的成本低、操作方便、节省了人力资源,推进了线下实验课的安全展开。

高校教室照明控制器设计

针对目前高校教室缺乏完善的照明管理系统而造成电能资源浪费的现象,设计了一种对教室进行分区域控制的智能照明控制器。运用单片机STC89C52作为中央处理器,采用时钟芯片DS1302提供准确计时,利用光频转换器TSL230测量光照强度,采用热释红外传感器检测人体。实验结果表明,根据时间、光照强度和人体信号,控制器可以有效控制该区域内灯组的状态。该控制器既能实现对教室内日光灯的控制,也能起到节能的效果,符合低碳生活的要求。

中压真空断路器全寿命周期管理与保养的探索

中压断路器全寿命周期管理的核心是为了极大地提高运行可靠性,针对设备运行的各个阶段进行科学的积极的管理。通过技术和经济的统一管理,以量化数据来进行决策,做到全面规划,合理配置,择优选购,正确使用,精心维护,科学检修,适时改造更新,使设备处于良好的技术状态,综合效能最高。

板球控制系统的抗干扰电路设计与分析

在板球控制系统中,干扰信号是影响控制系统稳定的重要因素。球体控制是否能够精确地完成相应的要求,取决于系统受到的外界干扰大小。因此,设计板球系统的抗干扰电路很有必要。该系统采用边沿检测二值电路防止传输图像出现模糊化,运用光耦隔离电路避免舵机运动过程可能出现的抖动现象,通过在交流电源输入端采用EMI滤波电路抑制外部干扰中共模信号产生的干扰。实验表明,加入抗干扰电路后,板球系统控制小球进入目标位置并保持稳定的状态需要较短的时间,距离目标位置更近。该系统可以更快速、准确地控制小球的运动,控制性能得到很大提升。

基于EMD特征谱的智能化水电厂状态监测算法

水电机组轴系振摆信号蕴含着丰富的机组状态信息,本文提出一种基于EMD特征谱的机组振摆信号提取算法,有效分离振摆信号与机组运行背景噪声,解决单一FFT频率混叠丢失问题。该方法首先对机组振摆序列中高维含噪信号进行EMD分解,在此基础上对振摆时序信号进行经典的快速傅里叶变换,得到了与以往单一FFT不同的分析效果,深度刻画机组振摆信号的特征谱。以原型机故障信号为例,进行了应用校验分析,EMD特征谱可将复杂的非平稳振摆信号平稳化处理,解决FFT数据提取过程中频率混叠问题。该方法可有效识别机组故障状态,适于智能化水电厂统一平台系统。

空调系统的导风板控制装置设计与测试

随着天气的转热,很多家庭普遍使用挂壁式空调来保证家里空气的清新和新鲜,而空调的性能好坏是由其送风量和送风角度决定的,因此设计一种控制电路来调节风量和角度很有必要。采用STC89C52RC单片机作为中央处理器,通过WDD35D4角位移传感器采集导风板的倾斜角度,经模数转换后,单片机对检测角度与设定角度进行比较,并应用比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)算法进行处理,再以运算结果调整脉宽调制(Pulse-Width Modulation,PWM)信号,作用于直流风扇来调节风扇的风力。实验表明,在5 s内可以将导风板稳定停留在预置位置,误差范围不超过5°,且摆动的周期不大于5 s。该系统可以有效调整导风板的角度,减小误差,确保空调的送风范围和家居环境的舒适性。

求解内力图的新方法

在梁的荷载、剪力图与弯矩图相互间微分关系的基础上 ,推导出相邻 2截面内力的积分关系式 ,避免了直接用截面法求解控制截面内力的麻烦 ,淡化了力学概念 ,使内力问题转化为数学上的面积问题 。

EMD融合多重分形的故障诊断研究

本文建立了以EMD分解为基础,将分解信号再多重分形然后用改进BP神经网络训练的水轮发电机组故障诊断模型。该模型先利用EMD分解对振动信号进行识别,得到故障信号的EMD近似系数,再通过多重分形谱算法提取振动故障的特征向量,最后将该特征向量输入BP神经网络进行分类识别。故障信号频谱特性的提取差异很大,不能反应故障特征。该模型直接通过波形提取信号特征,避免频谱提取的提示还结合了多重分形谱进行诊断识别,为水轮发电机组故障诊断提供了一种新的思路。经过现场试验,该方法能够准确识别故障,结果令人满意。

基于时序贴近度与改进SVM的水机轴心轨迹诊断

为了提高水轮机组诊断的精确性,提出应用时间序列模糊贴近度特征提取轴心轨迹特征参数,通过改进SVM模型并引入故障分类准确性判定因子对参数化的水电机组轴心轨迹开展了智能诊断.应用改进SVM对时间序列特征引入正确率、错误分类率计算方法,从而对诊断后轴心轨迹分类准确性进行判定,由此促进运行状态设备智能诊断,提高故障诊断系统的自动诊断水平及准确率;引入多类分类支持向量机算法、分类准确度判断解决异常状态下机组轴心轨迹特征参数无法识别、识别率低的问题.通过对改进扩展时序距离时间序列贴近度度量算法的应用解决了水电机组实时轴心轨迹特征参数准确性差和实时性差的问题.该方法提高了检测精度,同时增强了人机交互性,具有重要的理论意义和实用价值.

刘家峡水电厂40MW水轮机磨蚀情况及处理措施

本文介绍了刘家峡水电厂右岸40MW混流式水轮机的磨蚀情况,分析了造成水轮机过流部件磨蚀破坏的主要原因,并介绍了相应的处理措施。

基于Dijkstra算法过必经点的最短路径设计

为改善传统诱导系统只涉及无必经点的单条最短路径的实现、使出行者的选择受到一定限制的局限性,设计了一种过必经点的最短路径,可方便人们的出行。通过建立路网节点属性数据库保存相关节点信息,并将路网信息数据导入到数据库,完善路网结构信息,再通过嵌入Dijkstra算法查找出过K个必经点的N条最短路径,最后将相关的路径信息显示在界面上。以26节点数据集模拟道路情况,实验结果表明该算法可以保证理论上的过K(小于5)个必经点的前N(小于5)条最短路径的实现,有效扩充了最短路径的数量,满足用户选择需求。

基于ST-UKF的高动态GPS载波参数估计

为了克服高动态引起的多普勒效应,解决传统跟踪环路容易失锁的问题,提出了一种基于强跟踪无迹卡尔曼滤波(Strong Tracking Unscented Kalman Filter,ST-UKF)参数估计器的高动态全球定位系统(Global Positioning System,GPS)载波跟踪环路,采用非线性滤波算法取代了传统GPS载波跟踪环路结构中的环路滤波器。此外,设计了ST-UKF参数估计器,应用该方案分别在高动态、高载噪比和高动态、低载噪比环境下对高动态GPS载波进行跟踪,并应用多个非线性算法在高动态GPS载波跟踪环路中进行比对。实验结果表明,随着环路载噪比的增大,从20 dB-Hz至30 dB-Hz,ST-UKF参数估计器对相位、多普勒频率及其一阶、二阶导数估计的均方根误差分别减小1.2192 rad、2.8805 Hz、8.9590 Hz/s和17.4803Hz/s ^(2),证明了ST-UKF参数估计器的有效性,以及跟踪环路可以完成高动态GPS载波跟踪。

基于改进粒子群算法优化神经网络结构和权值

神经网络识别能力的优劣是由网络结构和权值共同确定的.本文设计一种粒子群编码方式,实现神经网络结构和权值同时优化,并采用目标函数正则化的方式,使神经网络的学习能力和识别能力相结合,同时,设计出一种动态协同粒子寻优方式,在兼顾基本粒子群算法全局收敛的快速性的基础上,加强局部搜索的开发性,有效提高了算法寻优效率.将该模型应用到UCI标准数据集进行仿真实验,实验结果验证了本文方法可以提高神经网络的学习和识别能力.

基于Matlab的多普勒频率合成器设计与仿真

为了克服传统接收机接收到的高动态全球定位系统(Global Positioning System,GPS)信号存在多普勒频移现象的问题,对高动态GPS中频信号模拟器中的多普勒频率合成器进行了研究。设计了多普勒频率合成器的三个输入参数,运用合成的多普勒频率控制字作为载波数控振荡器(numerically controlled oscillator,NCO)的输入,采用NCO的正、余弦映射功能产生随时间变化的多普勒信号。仿真结果表明,该方法可以精确地模拟高动态参数,多普勒频率合成器的频率分辨率达到5.96×10^(-4)Hz,有效验证了该方法的正确性。

医用重离子加速器用陶瓷真空室内表面导电层的实现研究

本文针对医用重离子加速器用陶瓷真空室内表面导电层的要求,经反复研究和实践探索,给出了导电层复合材料的成分,提出了可行的工艺程序。

基于粒子群算法的水电机组一次调频PID参数优化

针对“比例-积分-微分”(PID)控制经验参数调节水电机组频率波动中,需多次试数以满足响应指数、电量贡献指数、响应时间的问题,提出了应用粒子群优化算法,优化PID控制参数,提升一次调频控制性能。通过实测分析表明,相对于传统PID控制参数,优化后PID参数较好地满足了机组各项考核指标,为机组并网运行提供技术支持。