基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述

风能作为重要的可再生能源,近几十年来,全球风能使用规模迅速增长,陆上和海上风力发电机组发电容量不断增加。由于风力发电机组故障维修成本巨大,因此必须开发有效且可靠的风力发电机组故障预警方法,在风电机组发生故障前进行提前预警,以便降低风电场的运营和维护成本。目前风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition, SCADA)已经在风电场有了广泛的应用,其中蕴含着大量的潜在数据信息,同时深度学习方法在海量数据挖掘方面有比较明显的优势,因此深度学习方法在风力发电机组故障预警领域的应用潜力巨大。综述了近年来相关深度学习方法在风力发电机组故障预警的研究进展,总结了风电机组故障预警的大体步骤,分析了各个步骤的具体处理方法,对每种技术方法的特点进行整理分析。最后阐述了深度学习在风电机组故障预警领域所面临的挑战,并对今后的研究重点进行了展望。     

38种中草药对大菱鲆源副溶血弧菌的抑杀效果

为确定中草药对大菱鲆源副溶血弧菌的抑杀效果,选择鱼腥草、黄芪和甘草等38种中草药,采用牛津杯打孔法和改良二倍稀释法测定了中草药对大菱鲆源副溶血弧菌的敏感性。结果显示:副溶血弧菌对黄连、五倍子、秦皮、诃子、石榴皮、黄芩等6种中草药高度敏感,其抑菌范围为20～27 mm,其中以五倍子的抑菌作用最强,抑菌直径为27 mm;对青蒿、苏木、淫羊藿、乌梅、丁香、赤芍、地榆、栀子、地锦草、连翘、女贞子、黄柏、虎杖、白头翁、川棘子等15种中草药敏感,其抑菌圈直径为11～19 mm;对其他中草药不敏感。同时,采用改良微量二倍稀释法以及涂布法测定了具有抑菌作用的上述21种中草药对副溶血弧菌的MIC和MBC,结果表明:秦皮、诃子、石榴皮、黄连、五倍子、黄芩的抑菌和杀菌能力最强,其MIC和MBC分别为1.56 g/L和3.13 g/L;其次为淫羊藿、丁香、地榆、栀子、连翘、地锦草、苏木、赤芍、乌梅和青蒿,其MIC和MBC分别为3.13 g/L和6.25 g/L;白头翁的抑菌和杀菌效果最差,其MIC和MBC分别为25.00 g/L和50.00 g/L。     

基于DSA-Ph高效率色稳定的蓝色荧光有机电致发光器件

采用蓝色荧光有机染料DSA-Ph作为客体材料,将其掺入主体材料BUBH-3中,制备了高效率色稳定的单发光层掺杂结构的蓝色有机荧光器件.当DSA-Ph掺杂质量比为3 wt.%时,器件的最大电流效率4.17 cd/A,对应色坐标为(0.161,0.286),亮度为5 038 cd/m2.当电压为14 V时,器件的最大亮度为16 160 cd/m2.另外,亮度从907 cd/m2增加到14 680 cd/m2过程中,其色坐标从(0.163,0.287)到(0.159,0.281),变化量ΔCIExy仅为(0.004,0.006).     

采用谐波分析的直线度误差信号提取

通过三坐标测量机上对零件平面内直线度误差的5组实验,将谐波分析的方法应用于直线度误差提取.研究结果表明:在得到的谐波分析图上无法找到直线度误差信号的最高次谐波波长成分,相关标准中建议采用的奈奎斯特采样定理无法直接用于确定直线度误差的提取点数.但是可以对直线度误差进行误差分离处理,对分离出的确定性误差采用上述谐波分析的方法,从而再依据奈奎斯特定理确定出提取点数.     

数据通信与计算机网络课程建设的研究与实践

数据通信与计算机网络作为高校相关专业的重要课程,其课程建设具有重要意义。论文从教学内容、师资队伍、教材建设、实验教学、教学手段等方面,深入探讨了数据通信与计算机网络课程建设的思路。     

Prony算法在电网广域测量系统主站软件设计中的应用

本文简述了电网广域测量系统主站功能和结构以及主站软件的监测与分析功能,给出Prony算法拟合效果的评判指标,同时阐述将matlab工具箱中Prony算法与C++Builder混合编程的方法,最后利用广域测量系统主站软件对仿真数据进行分析及评判,找出系统的主导振荡模式。     

基于卷积核的港口客户细分方法

根据港口客户数据特点,运用信息增益方法对其进行了数据预处理,将其表示为树形结构组织方式,得到216棵客户树;引入卷积核,定义了度量客户树之间相似性的卷积树核;随后,将先前提出的核k-凝聚聚类算法推广到基于卷积核的客户树上,并运用Matlab数据处理工具实现对港口客户数据的聚类分析.分析结果表明,卷积核在港口客户细分中得到了良好的应用效果.     

新疆富蕴县沙尔布拉克地区南明水组烃源岩有机地球化学特征

应用岩石热解、有机碳、干酪根碳同位素、有机显微组分、镜质组反射率、饱和烃气相色谱等有机地球化学分析测试资料, 综合分析了沙尔布拉克地区下石炭统南明水组泥、页岩露头样品的有机质丰度、类型和成熟度, 探讨了有机质的原始沉积环境和生源特征。结果表明:南明水组第二、三亚组烃源岩有机碳含量高, 属于好烃源岩; 第二亚组的有机质类型为 Ⅱ₂ 型和Ⅲ型, 第三亚组的有机质类型为Ⅲ型;有机质热演化程度高, 处于高-过成熟阶段; 沉积环境为强还原、高盐度的开放性水体; 有机质生源以陆生高等植物为主, 并有部分低等水生生物输入。     

10kV高压开关柜事故分析及设计上的改进

随着高压开关柜的应用越来越广泛,因为种种原因而引发的事故也逐渐增多。本文针对这些事故进行了分析,并在分析的基础上提出了一系列设计上的改进措施。以期能对高压开关柜的设计制造有所帮助。     

中国东北玉米农田生态系统非生长季土壤呼吸作用及其对环境因子的响应

对2004～2007年连续3a玉米农田生态系统非生长季(10月16日～翌年4月30日)的涡度相关系统测量数据分析表明,玉米农田生态系统非生长季的日土壤呼吸值为1.08～4.08gCO2·m-2,日最低值均出现在11月下旬.整个非生长季平均土壤呼吸值为(456.06±20.01)gCO2·m-2,占生长季净生态系统生产力的11%,土壤呼吸月平均最低值主要出现在1,2月份.非生长季日土壤呼吸的季节变化均呈非生长期起始期和终止期高、中间期低的变化态势.当10cm土壤温度高于0℃时,土壤呼吸与土壤温度呈显著二次曲线关系(P0.001),解释率为38%～70%;当10cm土壤体积含水量大于0.1m3·m-3时,土壤呼吸与土壤体积含水量呈显著二次曲线关系(P0.001),解释率为18%～60%.选取土壤温度高于0℃时的观测资料,耦合土壤温度和土壤含水量可得到更好的土壤呼吸模拟模型,解释率达53%～79%,土壤呼吸模拟值与观测值的回归估计标准误差为2.7%～11.8%.非生长季土壤呼吸是生长季土壤呼吸的22.4%,在东北地区玉米农田生态系统碳收支评估中具有重要作用.