基于无源无线温度传感器的阅读器设计及其研究

研究了基于陶瓷无源无线温度传感器的无线阅读器设计,使其能够从任意方向接收一定频率范围内的温度传感器射频信号并解析为温度数据。陶瓷无源无线温度传感器是一个全新材料科学领域与无线技术领域内的新型传感器,其应答射频信号延时不超过5μs。使用MSP430FG437嵌入式低功耗处理器以及两片CC1101分别作为阅读器的核心处理器和射频信号收发端,该阅读器同时具备发射与接收无线信号的能力,在供应传感器能量的同时也接收一定能量。该硬件平台扩展接口丰富,方便新增ZIGBEE自组网、MODBUS组网等组网通信功能,非常适合某些高温高压非接触式特殊应用场合的温度监测。     

热仿真在变速器电控单元设计中的应用

自动变速器电控单元是汽车的重要零件,工作可靠性和稳定性要求非常高。本文介绍通过应用热分析软件Icepak对电控单元进行热设计．从而使电控单元的电子器件工作在许可的范围内,保证电控单元能够稳定可靠地工作。在热仿真同时,笔者还做了热测试并和仿真结果做了对比,二者结果很接近,这说明热仿真和设计优化是合理的。     

H212型毛织机断经自停机构的改进

Ｈ２１２型毛织机断经自停机构的改进Ｈ２１２型毛织机的断经自停机构采用机械式自停。存在的问题是，调节后容易失效，可靠性差、调节比较困难，配件（撞头、撞块）极易磨损，消耗较大；对齿条的要求较高。针对这种情况，结合我厂实际，对断经自停装置进行了改进。主要是...     

基于Cruise的PHEV动力总成集成控制研究

针对目前PHEV动力总成系统各部件协调控制的不足,对混合动力汽车多能源动力总成的集成控制进行了研究,提出了一种动力总成部件的系统集成控制方法。依据发动机、电机、蓄电池、动力耦合器等各部件电控单元ECU的属性及特点,构建了动力总成各主要部件ECU的模型,以此为基础搭建了集成系统的协调框架,利用系统ECU实时监测各动力部件ECU的工作状态和环境状态,结合逻辑门限阈值控制和状态流程图,判断总成系统的工作模式,并在Matlab/Simulink和Cruise环境下进行了控制策略的联合仿真验证。研究结果表明,PHEV动力总成的集成控制策略具有良好的控制效果,有效适应了外界工况的变化,改善了发动机的工作点并且降低了燃油消耗,解决了总成各部件的动力匹配与协调控制问题。     

同轴度误差对交点尺寸的影响

正在对汽车变速器主要部件齿轮检测用的对表件进行检定时,经常碰到如图1所示的量具,对尺寸A的检测一般在万工显上用影像法进行计量。当α不太大时,尺寸A就很难测量,在不同的位置往往能测出差距较大的不同值。测量结果的差异除了是由于测量误差引起的以外,也有形位误差所造成的。图1下面谈谈同轴度误差对尺寸A的影响。     

流式细胞仪液流聚焦系统仿真分析与设计

使用FLUENT对流式细胞仪液流系统中的核心部件流动室进行了流体仿真分析。探讨了样品流速、鞘液流速、进样针位置对聚焦效果的影响,分析了鞘液不对称进样的实施可能性,以及对鞘液脉动性的补偿措施。搭建了流式平台进行荧光微球的CV值测定,其变化趋势与仿真结果较为吻合。仿真结果为流式细胞仪液流系统的设计提供了参考依据。     

在线谱仪在核电站一回路系统放射性监测中的应用

阐述在线谱仪在核电站一回路系统放舯}生监测中的应用,介绍在线谱仪的构成,分析测量原理,针对谱仪运行初期出现的各类问题给出解决对策。     

新型微生物蛋白质资源的开发

富锗酵母高蛋白粉作为一种新型的微生物蛋白质资源是一种很好的食品功能基料。它是集酵母的高营养、有机锗的免疫调节和抗肿瘤功能于一身的高附加值功能食品,在食品工业中具有很广泛的发展前景。     

气垫调压室联合单向塔的停泵水锤防护研究

针对某长距离、大流量、高扬程泵站加压供水工程,对事故停泵进行模拟。结合工程地形特征,提出采用气垫调压室和单向塔联合防护的方法,并结合管道压力控制要求,对泵后阀门关闭规律及调压室阻抗孔径进行敏感性分析。结果表明,气垫调压室可有效防护停泵水锤及泵后阀快速关闭产生的关阀水锤,单向塔解决了气垫调压室持续补水导致的局部高点低压问题,保护了高点管段安全。联合防护方案可显著减小气垫调压室体积,节约工程成本。另外,泵后阀关闭规律及气垫调压室阻抗孔面积对管道的水锤压力影响较大,关阀过快或阻抗孔口面积过大会导致管道正压超标;关阀过慢或阻抗孔口面积过小会导致管道出现较大负压,具体工程需结合过渡过程模拟进行优化,对于本工程,经过模拟优化,阻抗孔口直径取0.8 m,泵后阀采用5 s直线关闭,结果可满足调保计算要求。     

基于SCADA数据的风电机组齿轮箱状态监测方法

为解决故障劣化渐变过程的长时间序列对齿轮箱状态监测模型的影响问题,提升其决策精度,提出一种基于数据采集与监控(SCADA)数据的组合建模方法。首先,采用主成分分析法(PCA)选取与齿轮箱温度密切相关的输入观测向量,并应用长短期记忆(LSTM)神经网络分别对齿轮箱正常工况和异常工况独立建立温度模型;其次,结合模型输出结果与SCADA数据提取残差分布特征向量,建立随机森林残差分布模型对机组齿轮箱运行状态进行监测;最后,对某大型风电场机组进行模型建立和仿真研究。结果表明,基于LSTM神经网络结合随机森林算法对风电机组齿轮箱状态监测有较强的实用性和较高的准确率,为后续开展齿轮箱健康度评价提供了新的方法和思路。