超声波辅助提取黑莓籽油及其脂肪酸组成分析

以黑莓渣为原料,研究了超声波辅助提取黑莓籽油的工艺。考察料液比、超声波功率和提取时间等因素对黑莓籽油得率的影响,利用单因素试验和正交试验优化得到最佳提取工艺为:料液比为1∶7(W∶V),超声功率500 W,提取时间30 m in,该工艺条件下,黑莓籽油的得率达到12.15%,比传统提取方法得率提高了近20%。利用气相色谱对黑莓籽油进行分析,结果表明:黑莓籽油中含有亚油酸、亚麻酸、油酸等7种主要的脂肪酸,油脂不饱和脂肪酸质量分数为96.18%,其中亚油酸质量分数为66.29%。     

基于电力光纤到户的网络切片资源管理方案

为解决电力光纤到户项目中网络管控不灵活、业务种类繁多且QoS复杂等问题,提出了基于电力光纤到户的网络切片资源管理方案和基于网络切片感知的多业务融合动态资源分配算法。仿真结果表明,所提方案能够有效实现不同切片的QoS保障,并显著提升网络资源利用率。     

基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警

为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。该方法以辅机的历史正常数据为训练集,利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系,同时引入批标准化(BN)算法优化网络性能。对于输入的观测向量,SAE网络给出相应的重构向量。构造基于融合距离的相似度表示观测向量与重构向量间的偏差,当辅机开始偏离正常状态时,观测值与重构值偏差增大,相似度下降至预警阈值即表明设备出现故障。分别利用某热电机组中速磨煤机的正常数据与故障数据进行测试与验证,结果显示引入BN算法的SAE网络具有更低的重构误差,同时能够在磨煤机跳闸前做出预警,表明该方法可对辅机故障进行有效预警,具有一定的工程应用价值。     

工业以太网性能分析与建模

介绍工业控制网络的发展状况,在此基础上讨论工业以太网的实时性及以往相关研究的不足,从以太网的介质访问方式CSMA/CD入手,引出网络延时,同时根据排队论的理论建立了工业以太网的排队系统模型,并且建立了工业以太网的数学模型,然后根据模型分析了工业以太网的传输延时,得出了由于网络之间的冲突而引发的发送延时及排队延时和影响信道吞吐量的主要因素,并分析了传输延时对整个网络系统性能的影响,推导出了对分析和设计网络控制系统进一步研究有重要的公式并进行了仿真,结果显示传输延时和网络吞吐量与数据帧长成正比,工业以太网的模型建立完全正确.     

面向多层次、多指标的光网络规划与评估方法

首先深入分析了影响业务可靠性的关键指标,并建立了面向可靠性和建设成本的网络规划模型,然后设计了自适应免疫算法以求解网络规划方案。进而,建立了面向多层次、多指标的网络规划方案评估模型,并使用神经网络算法获得指标权重,实现对网络规划方案的全面、有效评估。通过仿真可知,提出的面向多层次、多指标的光网络规划与评估方法能够提高光缆资源利用率和站点成环率、降低网络建设成本以及保障网络可靠性,有助于提高运维人员的工作效率和运维水平。     

EDDL与FDT技术的研究与应用实现

随着自动化程度的不断提高,对设备的种类要求越来越广泛,由此带来的设备配置工作越来越繁琐.设备描述技术和FDT/DTM技术的出现解决了这个问题.在对这两种设备描述技术进行了具体的技术分析,并且给出了这两种技术在基于Hart协议的NCSPT105II上的实现,提出了一种多技术结合的方法,以适用于复杂多样的工业应用环境.     

小波包与Hilbert分析法在旋转设备故障诊断中的应用

文中分析了对齿轮和滚动轴承的故障诊断在旋转机械设备中的重要性,介绍了小波包分析和Hilbert分析的理论,针对齿轮和滚动轴承故障信号的非平稳性特点,提出了一种基于小波包分析和Hilbert分析法相结合的故障诊断方法.在matlab中应用该方法对齿轮的点蚀故障和滚动轴承的内环故障进行诊断,仿真结果表明,基于小波包分析与Hilbert分析法相结合的方法可以有效地提取齿轮和滚动轴承的故障特征频率,从而可以迅速地识别出齿轮和滚动轴承的故障类型.     

试论水工环研究中新技术与新方法的应用

水工环地质与岩土工程学科技术的理论发展历程，则由水文与工程地质一环境水文与环境工程地质一岩土工程地质一生态水文与工程地质一生态岩土工程地质的全过程，当代水工环地质与岩土工程学科技术应用于土木工程建设的全过程中。水工环地质学科与岩土工程两个专业学科的理论体系核心是通过原始的分散型、局部性水文地质、工程地质理论成果革新，然后随着生产力与科学技术的发展，形成了普遍性，全局性，集中型科技创新与发展，并得到了高度综合与集成而形成的当代水工环地质与岩土工程学科。