某台球团冷却风机异常振动原因分析及治理

介绍某钢铁厂1台球团冷却风机振动故障情况,分析了风机振动大的原因,简述了动平衡过程,并对动平衡过程中出现的异常情况进行了分析.指出试加重量较轻及滚动轴承故障容易导致影响系数分散度大,进而影响动平衡精度和效率.     

基于不平衡同频激励的密封动力特性系数识别

针对传统频域识别密封动力特性系数方法存在的问题,提出利用转子不平衡实现同频激励,在2组不平衡状态下构建4个独立方程,建立密封动力特性系数识别模型。在密封试验台上研究了转子不平衡、转速、进出口压比等因素对密封动力特性系数的影响。试验结果表明动力特性系数中直接项系数相近,交叉项大小相同,符号相反。随着进出口压比和转速的增大,8个密封动力特性系数都增大,直接刚度项增大幅度较交叉刚度项更为明显,直接阻尼项增大幅度与交叉阻尼项接近。同时发现相对振动大小对动力特性系数影响并不大。对影响动力特性系数识别精度的因素进行了分析,提出了试验转速、不平衡工况的合理选择方法。     

基于阻抗匹配与相位补偿的心电检测工频抑制

为有效抑制影响电生理信号检测质量的工频干扰,以心电检测为例,提出了皮肤电极阻抗自动匹配与右腿驱动信号的相位补偿相结合的新方法.其技术流程为：先通过皮肤电极阻抗自动补偿电路,采用逐次逼近优化算法实现阻抗自动平衡;再对右腿驱动放大电路的输出信号进行模数转换和滤波网络反馈处理以补偿其相位.实验证明,皮肤电极阻抗补偿可以将工频干扰降至2/3;改进右腿驱动电路后可将干扰进一步降至1/2.两者结合可将心电信号中工频干扰最终降至1/3.     

汽轮发电机组叶片—轴耦合系统动力响应问题研究

为了深入研究汽轮发电机组叶片弯振和轴扭振在外界扰动下的耦合振动响应问题 ,提出了阻抗匹配法。该法可以用来分析具有任意多个叶片数目的叶片—轴耦合系统动力响应问题 ,可以计算耦合系统稳态或瞬态响应。研究结果表明叶片弯曲振动和轴扭转振动之间具有很强的耦合性。耦合系统中叶片弯振固有频率降低而轴扭转固有频率增大 ,在外界扰动作用下两者会同时被激发出来 ,叶片根部所承受的力和力矩在短时间内有可能会达到一个比较大的峰值 ,从而影响到叶片的安全稳定运行     

汽轮发电机组振动周期性波动故障原因分析

某电厂大修后开机过程中出现了比较大的振动故障,振动呈现明显的周期性波动现象,停机过程中振动异常增大,严重影响了机组的安全稳定运行。全面介绍了机组振动测试分析结果,深入分析了机组故障原因,指出轴承油档内油垫与轴的摩擦是导致异常振动的根本原因,据此进行了治理,取得了良好效果。     

霍州发电厂2号机100MW机组振动故障治理

霍州电厂2号机系前苏联100MW机组,长期以来该机组高真空下的振动一直很不稳定。大修中对该问题进行了治理,重点检查和调整了排汽缸底部接触情况、油系中心、汽缸膨胀等影响振动的因素,取得了良好效果。大修开机过程中新出现了发电机和汽轮机不稳定振动等故障。对该机组大修前后振动情况和处理方案进行了分析,论述了机组摩擦故障的几种不同现象和诊断方法。     

汉字文本BCF矢量中间聚集现象及其稳定性

针对汉字文本分析,提出了一种新的文本特征——空白线特征(BCF)来进行文本投影轮廓生成。在对生成的投影轮廓进行分析之前,应用BCF矢量平滑算法(BVSA)对它进行预处理。处理后的投影轮廓揭示了汉字文本的一个重要现象,就是BCF矢量中间聚集现象。通过统计实验验证,这是一个稳定的现象,也就是说,不同字体、不同字号、印刷体和手写体等等文本风格的不同,都不影响汉字文本的BCF矢量中间聚集现象。应用这个现象对汉字文本进行行分离,取得了良好效果。     

偏心及部分进汽下密封间隙流体激振力数值研究

喷嘴配汽汽轮机在部分进汽时调节级附近会形成极不均匀的流场,不仅影响调节级动叶轮周力的分布,还会对临近密封间隙内的流场及流体对转子的作用力产生扰动。以某国产300MW汽轮机端部汽封间隙为参考,建立密封间隙CFD模型,求解三维、粘性、可压缩N-S方程,研究了不同进汽方式、偏心情况下流场特性及流体对转子作用力。结果表明:部分进汽的位置、转子的偏心距及两者的相对位置对汽流力的大小、方向和变化趋势产生了较大的影响。在某些部分进汽情况下,偏心距增大也会减小汽流力。     

基于多尺度特征多对抗网络的雾天图像识别

目的 当前的大型数据集,例如ImageNet,以及一些主流的网络模型,如ResNet等能直接高效地应用于正常场景的分类,但在雾天场景下则会出现较大的精度损失。雾天场景复杂多样,大量标注雾天数据成本过高,在现有条件下,高效地利用大量已有场景的标注数据和网络模型完成雾天场景下的分类识别任务至关重要。方法 本文使用了一种低成本的数据增强方法,有效减小图像在像素域上的差异。基于特征多样性和特征对抗的思想,提出多尺度特征多对抗网络,通过提取数据的多尺度特征,增强特征在特征域分布的代表性,利用对抗机制,在多个特征上减少特征域上的分布差异。通过缩小像素域和特征域分布差异,进一步减小领域偏移,提升雾天场景的分类识别精度。结果 在真实的多样性雾天场景数据上,通过消融实验,使用像素域数据增强方法后,带有标签的清晰图像数据在风格上更趋向于带雾图像,总的分类精度提升了8.2%,相比其他的数据增强方法,至少提升了6.3%,同时在特征域上使用多尺度特征多对抗网络,相比其他的网络,准确率至少提升了8.0%。结论 像素域数据增强以及多尺度特征多对抗网络结合的雾天图像识别方法,综合考虑了像素域和特征域的领域分布差异,结合了多尺度的丰富特征信息,同时使用多对抗来缩小雾天数据的领域偏移,在真实多样性雾天数据集上获得了更好的图像分类识别效果。     

辣木籽多酚的分离纯化研究

辣木籽多酚已经被证明有极好的抗氧化功能,为了更好的研究辣木籽多酚的生物活性及理化性质,对提取出的粗提物进一步的分离和去除杂质非常有必要。本研究对超声辅助提取的辣木籽多酚经一步纯化,测定了五种不同类型的大孔树脂中辣木籽多酚的吸附率、解吸率,筛选出分离纯化辣木籽多酚的最佳大孔树脂,采用静态、动态吸附解吸实验研究辣木籽多酚分离纯化的适宜条件。结果表明:D-101大孔树脂效果最好并确定最优的吸附,解吸条件为:样品液pH为5,上样液浓度为3mg/mL,洗脱液为80%的乙醇溶液,上柱流速为2mL/min,洗脱流速为2mL/min,在此条件下得到的辣木籽多酚的纯度由10.37%提高到32.29%。纯化效果明显,对辣木籽多酚的分离纯化提供了指导意义。