电力变压器振动特性分析与固有频率识别北大核心CSCD

文章提出了基于合闸振动信号的变压器振动固有频率识别方法,可以据此来实现对变压器机械状态的评估。首先,文章建立了变压器多自由度非线性轴向振动模型,通过计算得出变压器在发生故障时其固有频率将会发生变化,而振动固有频率可以从变压器的合闸振动信号中提取得到,基于此文章提出了基于变分模态分解和特征系统实现算法结合的变压器固有频率识别方法,并根据固有模态分量的统计特性,提出了基于延时峭度法的模态识别方法,最后通过仿真与实验证明所提方法较传统方法而言可以有效的降低谐波模态的干扰,提高固有频率的识别精度。     

基于VMD与优化SVM的变压器绕组松动缺陷振动信号诊断方法

随着电力系统中变压器容量的不断增加，变压器绕组松动缺陷引起的影响也愈发严重，故需进行故障诊断。针对利用振动信号进行变压器绕组松动缺陷诊断问题，提出基于变分模态分解（VMD）排列熵（PE）的变压器振动信号特征提取方法与天牛须搜索（BAS）优化支持向量机（SVM）的变压器绕组松动缺陷诊断方法。首先对一台实际110 kV变压器设置不同松动状态，采集绕组正常与不同松动程度状态下振动信号；其次，采用变分模态分解结合排列熵进行变压器绕组松动缺陷特征提取；再次，采用天牛须搜索优化支持向量机算法进行绕组松动状态模式识别。最后将该方法与传统方法进行对比，结果表明，VMD分解效果优于当前主要采用的经验模态分解，排列熵量化故障特征效果优于多尺度排列熵、近似熵等时间序列复杂度计算指标，BAS-SVM运算时间及诊断正确率优于网格搜索优化SVM、遗传算法优化SVM等优化算法；所提方法在所进行的60%～110%额定电流状态试验下变压器绕组松动故障诊断准确率达到98.7%以上。     

富硒牡蛎肽的制备及其抗氧化和血管紧张素转化酶抑制活性研究

为开发兼具抗氧化和血管紧张素转化酶(angiotensin converting enzyme, ACE)抑制活性的富硒牡蛎肽，该研究以富硒牡蛎蛋白为原料优化制备富硒牡蛎肽，并对其硒含量、氨基酸组成、抗氧化活性和ACE抑制活性进行评价。结果表明，富硒牡蛎肽的最佳酶解条件为时间4 h、温度37℃、酶底比0.5%、pH 1.0、底物质量浓度7 g/100mL。该条件下制备的富硒牡蛎肽富含与抗氧化和ACE抑制活性相关的疏水性氨基酸和酸性氨基酸，其清除DPPH自由基和ABTS阳离子自由基的EC₅₀值分别为1.365、1.074 mg/mL,并呈现出良好的细胞抗氧化活性(EC50:1.114μg/mL),对HepG2细胞的氧化损伤具有显著的保护作用，且呈量效关系。此外，富硒牡蛎肽的ACE抑制活性较强，这可能与其良好的抗氧化活性具有内在关联性。富硒牡蛎肽具有良好的抗氧化和降血压活性，该研究结果为牡蛎源富硒肽研究奠定了前期基础，为天然富硒营养健康食品的开发提供了理论依据。     

超声对受限撞击流微观混合性能的强化

为了进一步提高受限撞击流反应器内纳米颗粒结晶性能，在反应器中引入超声场来强化反应器内入射流撞击区域上方“三角区域”流动与微观混合过程。采用Villermaux-Dushman平行竞争反应体系对超声强化的受限撞击流反应器内微观混合过程进行实验研究，使用离集指数、微观混合时间以及达姆科勒数对反应器内微观混合性能进行表征。结果表明：低频超声场通过诱导超声空化效应能有效地强化撞击流反应器内微观混合过程，低雷诺数时效果更为明显。与未施加超声相比，在超声作用下离集指数减小10.9%～23.5%，微观混合时间从0.000 16～0.000 43 s缩短至0.000 14～0.000 33 s。研究发现该反应器在所有工况下达姆科勒数均小于1，表明该化学反应由微观混合过程主导。