基于非线性状态估计(NSET)方法的燃机电厂故障检测研究及应用

随着“双碳”目标的提出,燃气轮机发电机组的经济、可靠运行成为了行业关注的重点。因此,准确检测故障和提高运行水平具有重要的研究价值。本文针对燃机电厂的故障检测问题,结合小波去噪等数据预处理方法,提出了一种基于非线性状态估计(NSET)的故障检测方法。该方法利用电力大数据,首先构建记忆矩阵并建立数学模型,然后通过比较实际曲线与预测曲线,分析残差值,从而有效地检测出故障。为了验证其有效性,本文以浙江某燃机电厂为例,在仿真平台和生产现场分别进行实验。实验结果表明,该方法能够有效检测33种故障也能够检测生产现场的燃机速比阀故障、热电偶故障等常见故障。最后,本文将该方法落地到模拟数字电厂项目中,实现了数字电厂故障检测技术的工程示范应用。

非线性状态估计(NSET)建模方法在故障预警系统中的应用

工业生产的特点是设备多且长时间不间断运行,设备运行启停耗量巨大,生产运行实时数据量巨大且密集,设备事故或停产常常会带来巨大的经济损失,因此,设备故障预警在工业生产过程中起到了至关重要的作用。本文概述了非线性状态估计建模方法的原理,通过简单仿真示例说明此方法可行。举例说明了此建模方法在电厂预警系统上的应用,并用该方法对电厂送风机设备的出口压力预警仿真,当残差值超出预先设定的时,发出预警信息,提示运行人员检查设备状态。

基于NSET的高速公路隧道机电设备故障预测模型的设计和实现

针对高速公路隧道机电设备子系统多、复杂度高等特征,利用非线性状态估计建模方法,提出了基于NSET的高速公路机电故障预测模型。该模型在非线性状态估计技术的优化和改进下,采用滑动窗口计算残差分布特征,实现故障预警,并根据指标权重设计健康评估模型,实时反映设备运行的健康程度,表征设备的工作状态。通过真实数据实验表明,该模型能有效实现高速公路隧道机电设备的实时健康评估和故障预警功能。

基于NSET模型的高速列车轴温预测方法

为对高速列车轴温进行预测,采用非线性状态估计(NSET)的方法对轴承温度进行研究;用皮尔逊相关系数法对特征参数进行选择,在减少模型的复杂性的同时又保证模型的准确性。通过所建模型来计算出小齿轮箱轴承的预测温度,与实际的运行温度进行对比,然后用滑动窗口对残差进行分析。验证结果表明,NSET模型可以准确预测列车轴承温度,实现轴温的预警,为行车策略调整提供依据。

基于能量转移的光响应型生物探针在分子医学方面的应用

在各种生物传感和成像探针中,光响应型探针由于具有高特异性和高灵敏度等优点而被广泛应用。其中,基于能量转移的光学生物传感和生物成像技术具有较优异的高信噪比,可以实现更灵敏、更广泛和更精准的传感与测量。该文基于Förster共振能量转移(FRET)、纳米金属表面能转移(NSET)和等离子体共振能量转移(PRET)3种能量转移过程,介绍了光学生物传感和生物成像技术在疾病研究与治疗领域中的应用范例,可为基于能量转移的光学生物探针的开发和实际应用提供参考。此外,探讨了现有检测方法存在的问题,展望了基于能量转移的光学生物传感器和生物成像技术的前景与未来发展趋势。

英语口语教学中的中外合作教学模式初探

以我校英语口语教学实践为基础,对中外合作教模式进行初步的探究。试图从课堂教学前、课堂教学中、课堂教学后三个阶段来建立中国环境下的中外合作教学模式,并就各阶段提出一些尝试性建议。

基于动态数据的风电机组维护效果评价方法研究

针对风电机组维护效果评价结果主观性强和解释性差的问题,文章提出了一种基于动态数据的风电机组维护效果评价方法。该方法基于机组设备状态特征,建立了适合机组维护效果评价的指标体系;引入云模型,明确了评价方法的整体流程;采用非线性状态估计(NSET)模型对云模型进行改进,并将描述机组设备状态的动态数据特征进行解析与转化,作为云模型的输入数据,提高了评价模型分析结果的客观性。通过实际案例证明,该方法能够较为客观真实地对机组设备维护效果进行评价,同时,评价结果具有较强的解释性,可为后续维护工作提供必要的技术支持。

基于SCADA运行数据的风电机组塔架振动建模与监测

振动信号是风电机组数据采集与监视控制(supervisorycontrol and data acquisition,SCADA)系统中的一类重要变量。对振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如塔架、传动链、叶轮等的状态监测工作。采用非线性状态估计技术(nonlinear state estimate technique,NSET)作为建模方法,在对风电机组塔架振动特性及其影响因素进行细致分析的基础上,建立了塔架振动模型。该模型由额定风速以下和额定风速以上两部分子模型构成。同时,对非线性状态估计技术的物理意义及特点进行了深入的分析和探讨。在某风电机组2006年4至6月份SCADA数据的基础上,建立了覆盖其正常工作状态的塔架振动模型,并对该模型进行了验证。研究表明,基于NSET的塔架振动建模方法具有方法简单、物理意义明确和建模精度高等优点,为后续拟开展的风电机组振动状态监测和早期故障诊断打下了良好的基础,同时为风电机组振动分析提供了新的思路。

风电机组齿轮箱温度趋势状态监测及分析方法

风电机组状态监测对于风电场特别是海上风电场降低维护成本,提高运行水平具有重要的实用价值。采用温度趋势分析的方法对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测。利用非线性状态估计(nonlinear state estimate technology,NSET)方法建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理构造过程记忆矩阵,使模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,NSET温度模型预测残差的分布特性发生改变。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差的置信区间超出预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。为模拟齿轮箱的故障情况,在机组数据采集与监视控制系统(supervisory control anddata acquisition,SCADA)数据中加入人为温度偏移。通过对该模拟故障的分析,新的状态监测方法能够及时发现齿轮箱的异常状态,达到实时在线状态监测的目的。

基于状态监测的风电机组变桨系统故障诊断

以风电机组中故障率较高的变桨系统作为研究对象,从数据采集与监视控制系统的数据库中选择与变桨系统运行相关的特征参数,基于相似性原理,利用非线性状态评估方法,建立能够涵盖变桨系统全部正常运行状态的健康模型。当变桨系统发生故障时,会出现模型预测值与正常状态的偏差,根据每一个特征参数对偏差的影响来确定故障的原因。应用实例验证表明,该模型能够准确地识别故障类型,可以解决在排除故障及设备维修时,因缺少相关信息而造成停机时间过长、维修难度大等问题。

缺血性中风发病前24～72小时内症状的条件logistic回归分析

目的探讨缺血性中风急性发病前24～72h内相关症状,为缺血性中风急性期的及早诊治提供依据。方法采用1∶2配对病例对照研究方法,调查缺血性中风患者急性发病前24～72h内相关症状,对数据进行条件Logistic回归分析。结果缺血性中风急性发病前24～72h内主要相关症状如下:主症为偏身麻木,呵欠频频,持续眩晕,嗜睡,急躁;次症为体胖、臃肿,手麻,头昏沉,颜面正常;伴症为面色晦暗,气息均匀。结论研究表明,若患者但见偏身麻木,或伴见呵欠频频、嗜睡、持续眩晕等症状,可以认为其处于缺血性中风急性发病前24～72h时段。

基于邻比模型分析的风电机组传感器监测研究

以风速计为例,提出基于邻比模型的风电机组传感器监测方法。风资源相似的多台风电机组（邻比机组）的运行工况和传感器测量值存在较强的相关相似性。采用多台风电机组风速计正常测量数据和非线性状态估计方法来建立多个风速计横向之间的邻比模型,该模型反映了邻比机组风速之间的相关相似关系。模型建立后,将风速计实时测量风速作为模型的输入。当某台机组的风速计出现测量异常时,其与其他邻比机组风速计之间原有的相关相似关系被破坏,邻比模型对该机组风速的预测残差将会显著增大,预示该风速计出现故障。该方法能够实现风电机组传感器状态的实时监测。通过某风电场实际运行数据,验证了该方法的有效性。

基于大数据分析的风电机组塔架振动仿真研究

风电机组常年在复杂工况下连续运行,机组对设备的可靠性等方面有很高的要求,对机组塔架振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如叶片、传动链、塔架等的状态监测及故障预警工作。文章采用非线性状态估计技术(Nonlinear State Estimate Technology,NSET)作为建模方法,在对风电机组塔架振动特性及其影响因素进行细致分析的基础上,利用大数据平台采集的机组塔架相关数据建立了塔架振动模型。该模型反应了机组正常工况下塔架振动情况。利用残差统计方法对机组塔架振动估计值和实际值的残差进行分析,残差均值能显示出塔架振动的异常状态,为后续开展的风电机组叶片开裂等早期故障诊断打下了良好的基础,同时为风电机组振动分析提供了新的思路。

基于能量转移的荧光纳米传感器研究进展

从核酸分析、细胞成像、环境监测和生物识别等多个方面综述了荧光共振能量转移(FRET)、纳米材料表面能量转移(NSET)、化学荧光共振能量转移(CRET)等荧光纳米传感器中3种常见光谱技术的最新研究进展,并对荧光纳米传感器在生物标志物发现、疾病早期检测与诊断、生物成像和体内药物输送等生物、化学领域中的发展前景进行了展望.

藏雪鸡繁殖活动的考察

对本省同仁县境内直岗拉尖峰地区的藏雪鸡繁殖期的若干活动进行了考察。发现该地区藏雪鸡约在4月中旬开始进入繁殖期。繁殖期的藏雪鸡尤为机警;孵化期中雌鸡的恋巢性极强。藏雪鸡巢为椭圆形,长径约25 cm,短径10～20 cm,深7～12 cm。藏雪鸡每窝产蛋7枚,每2d 产蛋1枚。蛋呈卵圆形,长径6.29±0.12 cm,短径4.34±0.09 cm。蛋壳为浅橄榄绿色,上有褐色斑点。蛋重60.64±2.71 g,孵化期27 d。

共轭高分子PFP/金纳米颗粒合成及用于探测核酸酶的研究

使用共轭高分子/金纳米颗粒/染料标记的DNA复合物发展了S1核酸酶的一种新型检测方法,此方法利用了金良好的荧光淬灭性质和共轭高分子的信号放大特性。这种方法是由于纳米材料表面能量转移(NSET)中,能量从供体分子到纳米颗粒表面的转移遵循可预测的约为70~100 nm的距离。在此过程中,由于从共轭高分子到嵌入染料进而到金纳米颗粒表面的NSET,不存在S1核酸酶的情况下将观察不到嵌入染料的荧光信号。而存在S1核酸酶的情况下,双链DNA被切离金纳米颗粒的表面,NSET过程中断,从共轭高分子到嵌入染料高效的荧光共振能量转移所得的嵌入染料的荧光得以恢复。

大学英语听说课中外合作教学模式探讨

中外合作听说课教学模式是由一位中国教师和一位外籍教师同时对同一班级的学生进行授课的教学形式。这种教学模式促使两位教师在备课、授课、指导课外学习、设计检查作业、审定平时成绩、完成期末考试等教学环节中共同协商、相互配合,发挥了他们各自的教学优势。中外合作教学模式的互补效应保证了大学英语听说课堂接近全英语的授课环境,极大提高了学生的学习能力和对英语学习的兴趣。

基于工况辨识的风电机组齿轮箱状态监测

针对大型风电机组复杂多变的运行工况,采用单一固定阈值来评价风电机组运行状态误报警率高的问题,采用标准模糊C均值聚类进行运行工况识别;在各个子工况空间下,利用非线性状态估计方法建立齿轮箱正常工作状态下温度模型进行轴承温度估计;采用滑动窗口残差统计方法对残差进行分析,建立残差均值报警阈值。最后以某风电机组SCADA(数据采集与监视控制系统)数据进行应用研究。结果表明:基于工况辨识的模型可以准确估计齿轮箱温度并能够降低误报警率,可以实时在线监测齿轮箱运行状态。

Redox-responsive polymer prodrug/AgNPs hybrid nanoparticles for drug delivery

A drug carrier system of the hybrid nanoparticles based on the redox-responsive P[（2-（（2-（（camptothecin）-oxy）ethyl）disulfanyl）ethylmethacrylate）-co-（2-（D-galactose）methylmethacryl-ate）]（P（MACPTS-co-MAGP）） and AgNPs is developed to deliver the anti-cancer drug camptothecin（CPT） and monitor the drug release by the recovery of the fluorescence of CPT. CPT is linked to the polymer sidechains via a redox-responsive disulfide bond, attaching on the surface of AgNPs and leading to the quenching of CPT fluorescence（ ＂off＂ state） due to the nanoparticle surface energy transfer（NSET） effect.Upon the exposure to glutathione（GSH）, the disulfide bond is cleaved to release CPT, resulting in the recovery of the fluorescence of CPT（＂on＂ state）. The system offers a platform to track the CPT delivery and releasing in real time