基于不变矩和神经网络的泵机组轴心轨迹自动识别

基于泵机组故障信号处理的需要,介绍了不变矩原理,同时对神经网络建模,包括其样本获取进行了详细讨论;由于泵机组的多种故障与表征其运行状态的轴心轨迹形状有关,根据不变矩的平移、伸缩和旋转不变性特征,对实时检测的轴心摆度信号进行不变矩处理,利用BP型神经网络对其进行模式识别,进而判断出轴心轨迹的形状．为了弥补泵机组用于神经网络训练样本的不足,采用数值模拟与现场测试相结合的方法,将获取的所有样本进行求不变矩处理,并连同样本对应的实际形状作为神经网络的训练样本．网络训练完成后,将其输出结果与轴心轨迹图形进行比较验证．以山西大禹渡泵站水泵机组故障检测及诊断为例,在样本中选取其中的10组数据,比较的结果表明神经网络自动识别的结果准确．该方法为泵机组轴心轨迹自动识别和实现泵机组故障诊断智能化提供了依据．     

国内外天然橡胶产供销分析及其趋势预测

分析全球天然橡胶的生产、进出口贸易、消费和库存情况，对未来天然橡胶产量、消费量和价格进行估计；并预测和展望今后全球天然橡胶的供求情况。     

国内外天然橡胶产供销分析及其趋势预测

分析全球天然橡胶的生产、进出口贸易、消费和库存情况,对未来天然橡胶产量、消费量和价格进行估计;并预测和展望今后全球天然橡胶的供求情况.     

BDFM变频调速系统在泵站中的应用及其可靠性评价

无刷双馈电机(BDFM)是近些年来出现的一种新型电机,它与高压大容量机组配套,可使泵站变频调速系统的成本大为降低。BDFM变频调速系统具有功率因数可调、变频器功率小等特点,且无刷的结构,减少了电机的故障点。根据BDFM变频调速系统的具体情况,分别采用经典和Bayes理论对其可靠性进行评价。电机寿命符合指数分布,且该分布的共轭分布为Г分布,由此可得共轭先验分布,分析样本数据后分别求出小样本数据下BDFM系统的可靠性指标,并验证在该系统中采用Bayes理论评价的优势和合理性。分析BDFM变频调速系统在泵站中应用的特点、优势和推广前景,并着重对用户关心的可靠性进行分析和评价,为其在泵站中的推广应用提供基础和保障。     

节能高效电动机在泵站中的应用前景浅析

拖动水泵运转的电动机是泵站能耗的主要设备之一,研发和选用高效电动机对实现泵站节能有重要意义.这种电动机通过采用新技术、新材料、新工艺,包括改变其内部结构实现变极调速等,以降低损耗、提高效率.在阐述了节能高效电动机概念及其本体节能和调速节能的基础上,以无滑环绕线式异步电动机和双速凸极同步电动机在泵站中的应用为例进行了节能分析.结果表明,采用这种电动机与传统的电动机相比,其能耗节约率分别为4.33%和26.2%,推广到全国大型灌溉排水泵站更新改造的部分机组,年节电量可达3.58亿kWh,约占其机组年消耗电量的7.84%,经济效益显著.