40kW矿用永磁磁力耦合器的结构设计及特性测试

以煤矿井下常用的40 kW刮板输送机为对象,设计了适合煤矿生产的40 kW矿用永磁磁力耦合器,并对其机械特性、软启动特性、效率特性、温升特性进行了测试分析,得出了永磁耦合器是一种高效的动力传递设备,完全具备恒转矩负载驱动能力,且具有明显的过载保护性能和软启动特性。

基于光储一体逆变器的10kW储能系统试验研究

针对传统逆变器供电方式单一不环保、工作模式不灵活的问题,文章研究了光伏和锂电池双供电模式的逆变器,并基于该逆变器搭建了10 kW储能系统试验平台。在并网运行状态下,设计了稳态试验和动态试验。试验结果表明:稳态运行时,该逆变器能平稳输出与电网同频同相的电压电流,且电流谐波畸变率小,直流电压波动在允许范围内;动态运行时,该逆变器在负载切换瞬间直流电压波动小,恢复时间短。因此,光储一体逆变器能够很好地满足10 kW储能系统的技术要求。

基于CAN网络的计算机控制30 kW柴油发电机组测试系统

介绍了基于CAN网络传递数据的30kW柴油发电机组测试系统结构,阐述了其软、硬件组成与特点。试验表明:测试系统能很好地解决30kW柴油发电机组的调试与试验问题。

基于差异检验的飞行超限事件参数特征分析

提出一种利用差异检验对QAR超限事件与飞行记录数据进行分析的方法,以从海量的QAR飞行数据中提取出带有指导意义的信息。首先研究了将KW检验应用于QAR超限事件分析的可行性;然后针对某超限事件进行典型参数选择,并对发生与未发生该超限事件进行分组,对所选择的航班采样数据进行KW检验,根据检验结果判断某飞行阶段中被选择的典型参数是否存在显著差异。最后对于存在显著差异的参数,分析其参数特征,通过理论与经验对其进行解释,研究其对于超限事件的影响。通过对爬升速度大(35-1000 ft),下降率大(2000-1000 ft)及接地点远三项超限事件进行举例分析,可以看出KW检验能够分析飞行参数的分布差异,进而为事件分析提供经验性的判读依据,并为飞行安全管理工作提供指导。

基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统

红外人脸成像具有对光照、人脸皮肤、表情、姿态等因素变化不敏感的特点,可以在一定程度上弥补这些因素对可见光人脸识别影响的不足。为了充分提取红外人的局部鉴别特征,文中提出了一个基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统。该系统首先通过thermoVision A40型红外热像仪获分辨率为320×240的红外人脸图像,并通过人脸检测和归一化方法提取大小为60×80的标准红外人脸图像。其次,基于人脸图像的对称性,将红外人脸图像分块。通过局部二元模式直方图提取每一分块所包含的纹理模式特征。最后,采用Kruskal-Wallis(KW)特征选择算法,进一步抽取对识别有贡献的局部纹理特征用于分类识别。实验结果表明:提出的热红外人脸系统识别率明显优于基于主成分分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)的传统红外人脸识别系统,可以达到98.6%的识别率。与此同时,提出的红外人脸识别系统识别速度也快于传统基于PCA和LDA系统,可以广泛应用于实时人脸识别中。

卡瓦式止浆塞模拟试验台设计

为改善现有止浆塞的工作性能，在对卡瓦式止浆塞的工作过程进行理论受力分析的基础上，根据其实际工况，采用对卡瓦和胶筒同时进行测试的方式，建立了模拟试验台。结果表明：该试验平台能满足止浆塞60～80kN的坐封力以及25MPa的浆液压力模拟要求，可同时监测卡瓦以及胶筒的受力情况、弥补理论分析的不足；还可同时监测注浆工作时其坐封力的变化；这为各种形式止浆塞的性能测试建立了平台，对止浆塞的改进方案提供了参考。

南露天矿煤结渣与沾污特性研究

在200kW沾污试验炉上对南露天矿煤的沾污和结渣特性进行研究。试验结果表明,南露天矿煤具有严重结渣和沾污倾向,沾污属于钙化物类型和钠盐型,而燃烧过程中形成的低熔点Fe2O3-CaO化合物、硅酸盐或复合硅酸盐是引起炉内结渣的主因。对此,可采取选择合适的炉膛热负荷参数,以及在炉膛内合理布置不同的吹灰器等措施,以保证锅炉的正常运行。

基于粗糙集理论的装备质量基因要素信息筛选

针对从数量众多的装备质量指标中筛选出基因要素指标的问题,构建了基于粗糙集理论的指标筛选模型。通过对装备研制生产阶段质量影响因素的分析构建质量指标体系,根据粗糙集属性约简的原理从中筛选质量基因要素,并通过KW检验验证了筛选指标的合理性。

网络舆情危机评价指标的一种约简方法

针对连续属性的网络舆情数据存在冗余和不确定的问题,提出了一种改进的粗糙集方法来对网络舆情危机指标进行定量筛选。首先根据现有指标体系建立评价指标初始信息表,对连续属性采用布尔推理离散化的高效实现算法进行数据预处理,降低复杂度;然后基于粗糙集可识别矩阵计算属性重要度,从而删除冗余指标。实证分析结果表明,采用此方法可保证候选断点的最优组合,使得粗糙集约简的信息表数据更加准确;按可识别矩阵计算属性重要度并对属性进行约简,删除缺乏实际意义的指标,降低了计算的复杂度。

基于ANOVA-KW检验的磨粒多级聚类分析

针对46个非正常磨粒样本形态参数数据进行分析,提出并确定多级聚类的思想以及具体实施步骤,然后通过对磨粒形态参数进行ANOVA-KW检验确定对磨粒分类有影响的参数变量,根据对确定的变量进行多级聚类分析,对球型、切削磨粒的识别度达到了95.6%,对疲劳、层状、片状磨粒的识别度达到了82.6%。