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对15台同型号贯流式蒸汽锅炉进行能效测试.测试用锅炉主要热损失为排烟热损失,占到总损失的85%以上.对比TSG G0002-2010中对锅炉设计参数的要求,分析了锅炉热损失产生的原因及节能方法,以指导锅炉节能运行和节能改造. 相似文献
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针对非平稳的微震信号,采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对其滤波、消噪。但该方法在应用中存在严重的端点效应,会影响分解结果。为了改善端点效应,针对微震信号低频特点,提出了基于LMS自适应滤波器对微震数据端点处进行波形延拓的方法。LMS自适应滤波器经过信号内部的数据训练后从端点处向左右延拓波形,延拓过程中生成符合内部信号趋势的极小值和极大值,波形的延拓长度由延拓算法自适应决定。在EMD对信号分解过程中得到前一层模态分量后均再次对剩余信号进行延拓,进而进行下一层分解,以此修正插值算法带来的误差。最后根据信号频率特点对得到的模态分量有选择的重构,达到降噪的目的。利用仿真数据和煤矿微震监测数据对LMS自适应延拓法进行了验证,结果表明该方法能够明显减小经验模式分解的端点效应,特别对低频的微震信号有很好效果。 相似文献
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随着经济的迅猛发展,人们生活水平不断提高,推进了建筑业的蓬勃发展。人们对建筑物功能的多样化及个性化的需求也不断的增强,这就使传统电气系统的缺陷逐渐暴露出来。在这种情况下,传统的电气控制技术就严重制约了现代建筑功能的拓展。因此,智能建筑中电气自动化控制技术得到了快速的发展和应用。 相似文献
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针对强干扰背景下的微震信号提取,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和互信息熵的自适应提取算法。通过EMD对微震信号进行分解,得到高频和低频两部分信号,并对分解得到的各阶固有模态分量求出能量和能量熵值。根据互信息准则,通过依次计算相邻分量能量熵之间的互信息值来区分高频和低频信号。将经过自适应阈值滤波后的高频信号和低频信号一起进行信号重构,得到新的微震信号。仿真结果表明,在对微震信号去噪时,该方法可以有效地去除噪声信号,信噪比均提升了10 dB以上。工程上的微震信号通过该方法处理后,也取得了较好的效果。 相似文献