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切换系统下永磁同步电机混杂系统模型

河北大学学报（自然科学版） 2019年第4期39卷 430-436页

作者：陈文卓华北科技学院电子信息工程学院

永磁同步电机在实际控制运行状态中,不但包含连续状态,还包含离散状态,无论针对哪种状态进行单一控制都无法获得良好的效果.因此结合工程实践,在考虑漏电感及直轴交轴电感的情况下,通过分析磁链方程,建立三相坐标系下永磁同步电机本体... 详细信息

永磁同步电机在实际控制运行状态中,不但包含连续状态,还包含离散状态,无论针对哪种状态进行单一控制都无法获得良好的效果.因此结合工程实践,在考虑漏电感及直轴交轴电感的情况下,通过分析磁链方程,建立三相坐标系下永磁同步电机本体的非线性时变模型.针对逆变器建立其开关函数表,作为电机定子电压的离散状态,进而建立起永磁同步电机的开关混杂模型.通过开环状态下的仿真运行,证明了其正确性,为针对该混杂系统的控制及优化研究提供了基础.

关键词：混杂系统永磁同步电机逆变器数学模型仿真切换系统

有机大环CB6和羟化CB6的合成及其超分子结构研究

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有机大环CB6和羟化CB6的合成及其超分子结构研究

作者：陈文卓辽宁大学

学位级别：硕士

有机大环CB6 在最近几年以来成为在冠醚、杯芳烃、环糊精等化合物之后又一个新的超分子化学研究中的热点。有机大环CB6是通过甘脲与甲醛之间的缩合环化而形成的一类具有南瓜形状化合物的统称。因其具有高度极化的羰基端口,疏水性的环状... 详细信息

有机大环CB6 在最近几年以来成为在冠醚、杯芳烃、环糊精等化合物之后又一个新的超分子化学研究中的热点。有机大环CB6是通过甘脲与甲醛之间的缩合环化而形成的一类具有南瓜形状化合物的统称。因其具有高度极化的羰基端口,疏水性的环状空腔,刚性的外壁和高度对称的结构,有机大环CB6在新型超分子的构筑中具有良好的应用前景,在分子识别与组装、污水处理、分子催化、酶和药物缓释及载体中也有非常大的潜在的应用价值。本实验室多年研究CB6的超分子自组装应用,提出并采用了阴离子交换策略,成功构筑并报道了 CB6与含碘基的Cu(Ⅱ)配合物的超分子结构,研究了CB6外壁之间、CB6外壁与阴离子配合物之间的形状匹配分子识别相互作用,讨论了芳香碘基在超分子结构中的辅助支撑作用。本文在已取得的研究成果基础上,优化合成并分离了 CB6和具有较好溶解性的羟化CB6,并用HNMR,IR对其进行表征。利用有机大环CB6独特的结构产生的形状匹配相互作用,合成CB6-K模板配合物,采用阳离子交换策略,利用CB6的疏水空腔和刚性凸面外壁,成功合成了两种具有不同阴离子的CB6-己二铵超分子化合物,并得到单晶:[(NH3CH2CH2CH2CH2CH2CH2NH3)2(CB6)2C14]· 6H20(化合物 1)[(NH3CH2CH2CH2CH2CH2CH2NH3)2(CB6)2(N03)4]· 6H20(化合物 2)通过X-射线单晶衍射得到晶体结构,实验分析结果表明,CB6-K模板配合物晶体为六方晶系,P63/mmc 空间群,a=19.850(3)A,c=10.360(2)A,V=3535.2(10)A3,Z=1,F(000)=1568,Dcalc=1.417 g/cm3,μ=0.397 mm-1,Rall=0.1166。化合物 1 晶体为单斜晶系,P21/n空间群,a=12.0800(24)A,b=16.5900(33)A,c=14.4000(29)A,V=2882.24(445)A3,Z=1,Dcalc=1.4288g/cm3,Ra11=0.0757。化合物 2 晶体为为单斜晶系,P21/n空间群,a=12.130(2)A,b=16.110(3)A,c=14.300(3)A,V=2792.35(90)A3,Z=1,Dcalc=1.5380 g/cm3,Ra11=0.075。在此基础上,本文进一步研究了 CB6-K(Ⅰ)模板配合物,配合物1和配合物2的超分子结构和弱相互作用模式。首先分析了己二铵离子与CB6之间的弱相互作用和分子结构,讨论了己二铵离子与CB6之间独特的分子形状匹配识别包结特点,从微观上解释了在溶液中相对其他长度二铵离子,己二铵离子与CB6具有最高的结合常数的原因。然后分析了在两种不同的阴离子环境下,CB6-己二铵超分子化合物的结构和弱相互作用模式,通过对比探讨了两种不同阴离子对超分子结构的影响。本文的研究结果对以CB6为组件的新型杂化超分子的构筑研究具有重要的科学参考价值,对于CB6与羟化CB6的合成及其性质研究具有借鉴意义。

关键词：弱相互作用有机大环CB6 己二胺超分子组装羟化CB6

基于柔性织物心电腕带的穿戴式情绪分类系统研究

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基于柔性织物心电腕带的穿戴式情绪分类系统研究

作者：陈文卓华南理工大学

学位级别：硕士

随着传感器设备和材料技术的发展,采集心电信号的穿戴设备在医疗领域中的应用日益广泛。而采集到的心电信号作为情感识别中的重要输入信号,可以帮助人们及时了解和调节自我的情绪状态。因此,本文的研究围绕心电日常检测设备的设计和主... 详细信息

随着传感器设备和材料技术的发展,采集心电信号的穿戴设备在医疗领域中的应用日益广泛。而采集到的心电信号作为情感识别中的重要输入信号,可以帮助人们及时了解和调节自我的情绪状态。因此,本文的研究围绕心电日常检测设备的设计和主体情绪状态的识别来展开。在穿戴式情绪分类的领域中,心电信号的采集简单且受干扰较小,因此成为日常情绪识别中的重要数据来源。目前研究存在以下问题:（1）多导联心电传感器佩戴繁琐、冗余复杂、穿戴不适,不利于在日常监测应用;（2）当前的研究中,缺少基于穿戴设备建立的心电数据集,对于穿戴式心电的情绪分类研究较少,不能验证该类设备在情绪识别应用中的具体效果;（3）在心电信号的情绪分类实验中,手工特征的有效性受限,准确度不足。针对以上问题,本文主要开展了以下工作:（1）设计了基于干式电极的柔性织物心电腕带,开展了系统性测试实验验证其采集心电信号的性能,该腕带将心电电极集成于一体,降低了冗余,提高了舒适度,能达到与湿电极相当的采集效果,平均相关度为92.30%±7.24%,且利于集成到日常监测设备中;（2）建立了基于柔性织物腕带的正负向情绪分类系统,进行了标准的情感诱发素材下的心电数据采集实验,获得了30位受试者的有效数据,建立了心电的正负向情绪数据集,并基于该数据集提取小波、心率和峰值特征,结合极致梯度提升树XGBoost达到了85.92%的平均准确率;（3）针对手工特征有效性有限的问题,本文提出了基于残差块和通道注意力机制的一维卷积网络情绪分类框架,该框架在自建的情绪数据集上的平均准确率达到了89.57%。较手工特征的最好结果提升了3.65%,并通过与经典网络对比实验证明了网络的有效性。综上所述,本文设计了基于柔性织物的心电腕带,形成了基于该腕带的穿戴式情绪分类系统,建立了标准情感诱发素材下的心电情绪数据集,针对该数据集采取了机器学习和深度学习提取特征进行分类,达到了较好的情绪预测效果,为心电穿戴设备应用在情绪识别领域提供了一种可能性。

关键词：柔性织物腕带心电信号情绪识别机器学习深度学习

数据驱动的石化装备异常工况检测技术研究与应用

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数据驱动的石化装备异常工况检测技术研究与应用

作者：陈文卓西安理工大学

学位级别：硕士

石油化工是一个随时都有可能发生故障、危险或灾变的高风险领域,稍有不慎就可能发生事故,导致设备损坏、生产停顿,甚至是人员伤害、局部灾难等严重后果。因此,为保障石化生产过程的安全性和可靠性,开展石化装备异常工况检测技术研究具... 详细信息

石油化工是一个随时都有可能发生故障、危险或灾变的高风险领域,稍有不慎就可能发生事故,导致设备损坏、生产停顿,甚至是人员伤害、局部灾难等严重后果。因此,为保障石化生产过程的安全性和可靠性,开展石化装备异常工况检测技术研究具有重要现实意义和工程价值。本文以裂解炉和加热炉等石化典型设备为对象,采用数据驱动的方法,研究石化装备异常工况检测方法,主要研究基于OPC(OLE for Process Control,OPC)技术的DCS(Distributed Control System,DCS)系统工况数据采集、预处理、异常变化检测方法与技术,并设计和开发石化装备工况数据异常变化检测软件。本文具体研究工作如下:(1)针对工业现场DCS工况数据难获取的问题,本文基于OPC UA通信标准,设计和开发DCS工况数据采集系统,实现与DCS系统的数据交换。基于成熟的OPC通信测试工具,对工况采集系统中包含的OPCUA服务器模块和客户端模块进行测试与验证。测试结果表明,开发的OPC UA服务器与客户端能基于OPC协议与DCS中的数据服务器建立起可靠的通信链路,满足数据采集任务要求。(2)针对工况数据采集任务中出现的数据丢失问题,文中提出工况数据丢失值分类处理方法。针对单点缺失数据情况,提出一种基于拉格朗日三点插值方法的修复方法。针对连续多点数据丢失情况,提出一种基于BSVR(Bayesian Optimization-SVR,BSVR)预测的修复方法。基于实测数据对上述方法进行仿真计算,验证文中提出的工况数据丢失值分类处理方法的有效性和可行性。(3)针对石化装备一维工况数据异常变化检测问题,文中分别从密度和滤波角度提出基于 NLOF(Normalization-LOF,NLOF)和基于 CHQ(CEEMDAN-HHT-Q,CHQ)两种一维工况数据异变检测算法。采用一维工况实测数据对上述算法进行仿真计算,验证所提异变检测算法对裂解炉出料口异常温度数据敏感,能准确识别实验数据中包含的异常数据。(4)针对石化装备多维工况数据异常变化检测问题,论文基于深度学习方法,提出一种融合膨胀因果卷积(Dilated Causal Convolution,DCC)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和注意力机制(Attention)的多维工况数据混合神经网络预测模型DLA(DCC-LSTM-Attention,DLA),并进行建模计算,验证DLA预测模型能高精度预测多维工况数据变化趋势。通过残差比对的方式,实现多维工况数据的异常变化检测。(5)在本文算法研究的基础上,设计和开发由石化装备工况数据驱动的异常工况检测软件系统。依据功能需求和概要设计,开发工况数据采集模块、数据处理模块、异常变化检测模块和可视化模块等,并基于实测数据验证软件的可用性。针对数据驱动的石化装备异常工况检测关键技术研究,论文主要创新性工作包括研制一种基于OPC技术的DCS工况数据采集系统,提出一种基于贝叶斯优化支持向量回归机的工况数据缺失补齐方法,设计基于改进型局部异常因子检测算法和基于滤波方法的一维工况数据异变检测算法,建立基于新型混合神经网络的多维工况数据异变检测方法。通过数值仿真与计算分析,验证了所提方法的有效性和可行性,研究结果可为石化装备异常工况检测提供技术支持。

关键词：乙烯裂解炉异常变化检测数据预处理时间序列趋势预测

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基于深度神经网络的气动数据建模方法研究

基于深度神经网络的气动数据建模方法研究

作者：陈文卓电子科技大学

学位级别：硕士

人类对于世界的探索已经不仅仅局限于陆地和海洋,而是将探索的方向转向了更为广袤的天空和宇宙,因此对各个国家在航空航天领域的技术实力提出了更高的挑战,国家在空气动力学领域的研究与进步也就显得尤为重要。空气动力学中在获取气动... 详细信息

人类对于世界的探索已经不仅仅局限于陆地和海洋,而是将探索的方向转向了更为广袤的天空和宇宙,因此对各个国家在航空航天领域的技术实力提出了更高的挑战,国家在空气动力学领域的研究与进步也就显得尤为重要。空气动力学中在获取气动数据时仍依赖较为传统的方法,但此类方法的局限性较大,通常具有较高的时间或经济成本。而当前人工智能技术的蓬勃发展为空气动力学领域气动数据的获取方式的发展提供了新的契机。空气动力学领域传统的数据建模方法均需要使用数学方法对于物理规律进行描述,得到一系列结构复杂的高维偏微分方程,再由高性能计算机对这些方程进行求解以获得数据。但其缺陷在于计算成本较高,耗时较长。相反,若使用深度学习方法建立脱离复杂物理机理的气动数据模型,专注于气动输入参数与其对应输出数据的映射关系研究,则可大大提高模型预测数据的效率。因此,本文将探索如何使用深度神经网络建立气动数据预测模型,并基于空气动力学领域具有代表性的多个案例建立实验所用数据集,验证基于深度神经网络的气动数据预测模型的有效性。本文所进行的工作可概括如下:1.确定本文将要采用的实验对象案例,并根据业界通用方法,借助计算机对实验案例进行求解,以构建本文所需的用于深度神经网络模型训练的相关数据集。2.经过对气动数据中输入参数和输出数据之间的关系的分析,采用经典的全连接神经网络,并对激活函数、损失函数、隐藏层层数和隐藏层节点数等超参数进行确定,建立了气动数据预测模型,对气动数据集中的气动分布规律进行学习。3.为探索是否有更为新颖、先进的深度神经网络模型可用于气动数据建模,本文以近年来取得了较为广泛关注的生成式对抗网络为基础,结合气动数据建模问题的实际情况,采用多层感知机代替原始生成式对抗网络模型中的卷积神经网络来构建生成器网络和判别器网络,建立了相关的气动数据预测模型。4.在完成以上两种类型的气动数据预测模型的相关实验后,本文分析并总结了其具有的优势和不足,针对其不足,采用了多任务学习方法和集群神经网络模型加以改进。实验证明,本文所采取的改进方法切实有效,能实现对气动数据更为准确的预测。

关键词：气动数据建模全连接神经网络生成式对抗网络多任务学习集群神经网络

SmCo5纳米粒子及其纳米复合材料的研究进展

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稀有金属 2018年第1期42卷 88-100页

作者：陈文卓殷海荣马振辉郭宏伟陕西科技大学材料科学与工程学院

SmCO5稀土永磁材料在纳米级别时可以获得高的矫顽力和强烈的磁耦合特性，在超高密度磁记录材料、高性能永磁材料和纳米复合材料等领域具有重要应用。然而，低的剩磁限制了SmCO5永磁材料的发展。软硬磁双相纳米复合材料的出现弥补了其低... 详细信息

SmCO5稀土永磁材料在纳米级别时可以获得高的矫顽力和强烈的磁耦合特性，在超高密度磁记录材料、高性能永磁材料和纳米复合材料等领域具有重要应用。然而，低的剩磁限制了SmCO5永磁材料的发展。软硬磁双相纳米复合材料的出现弥补了其低剩磁的不足，为高性能高使用温度永磁材料的发展提供了重要基础，在航空航天、电动汽车以及风力发电等领域具有潜在的应用。采用物理法或化学法可以制备出SmCO5纳米粒子及其纳米复合粒子，这些方法具有各自的优点，也存在明显的不足。介绍了SmCO5纳米粒子的矫顽力机制和相应的制备方法（包括物理法和化学法），并对各方法的优缺点进行了总结和对比。同时，综述了SmCO5基纳米复合粒子的交换耦合作用机制以及它们的研究现状；通过对三类模型进行分析，阐明了纳米复合材料所面临的问题，指出了未来纳米复合材料的研究方向。

关键词： SmCO5纳米粒子纳米复合材料矫顽力交换耦合

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球形面喷涂成膜特性研究

湖南大学学报（自然科学版） 2019年第6期46卷 37-46页

作者：陈雁胡俊张钢陈文卓潘海伟娄博文陆军勤务学院油料系

针对球形面喷涂成膜气液两相流动耦合过程,利用欧拉-拉格朗日法建立球形面喷涂成膜模型,模型包括连续相模型、离散相模型和撞击黏附模型,并采用多面体网格和SIMPLE算法对其进行求解.数值模拟结果表明:球形面喷涂喷雾流场形态与平面喷涂... 详细信息

针对球形面喷涂成膜气液两相流动耦合过程,利用欧拉-拉格朗日法建立球形面喷涂成膜模型,模型包括连续相模型、离散相模型和撞击黏附模型,并采用多面体网格和SIMPLE算法对其进行求解.数值模拟结果表明:球形面喷涂喷雾流场形态与平面喷涂喷雾流场形态在扩散区基本相同,但在成膜区球形面喷雾流场气相速度更大、覆盖范围更广;喷雾流场中的大粒径液滴和中等粒径液滴是形成涂料液膜的主要来源;球形面喷涂涂膜轴向投影为椭圆的球面,平面喷涂涂膜为椭圆面,两者涂层厚度均沿椭圆径向方向递减;球形面喷涂涂层厚度比平面薄,涂膜分布范围比平面小,涂料涂着率比平面低,但涂层均匀性比平面好;随着球形面直径增大,球形面喷涂涂膜覆盖范围逐渐扩大,涂层厚度增大,涂着率增大,涂层厚度均匀性增加.喷涂实验验证了球形面喷涂成膜特性.

关键词：喷涂成膜喷雾流场两相流计算流体力学

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船用燃气轮机进气道结冰位置研究

哈尔滨工程大学学报 2023年第6期44卷 995-1003页

作者：王艳华于昕加王萌陈文卓王忠义哈尔滨工程大学动力与能源工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对船用燃气轮机进气道结冰问题,本文采用数值模拟的方法开展了风速、进气风向角对船用燃气轮机进气道结冰的影响研究,分析了不同风速、进气风向角下进气道内流场、水撞击系数以及结冰规律。研究结果表明:进气道内主要结冰位置为进气... 详细信息

针对船用燃气轮机进气道结冰问题,本文采用数值模拟的方法开展了风速、进气风向角对船用燃气轮机进气道结冰的影响研究,分析了不同风速、进气风向角下进气道内流场、水撞击系数以及结冰规律。研究结果表明:进气道内主要结冰位置为进气竖井弧形区域以及进气竖井和稳压箱连接部分的渐缩段,且随着风速的增高,结冰位置越集中;低风速工况的水收集系数以及平均结冰系数大于高风速工况,液滴在进气道内更易结冰;当进气风向角为135°时,进气道内积冰最为严重。

关键词：船用燃气轮机风速风向角进气道数值模拟流场水撞击系数结冰

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基于改进蚁群算法的易腐农产品配送路径规划研究

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河北农业大学学报 2020年第3期43卷 130-135页

作者：陈文卓姜丰刘萍华北科技学院电子信息工程系河北廊坊065201

为了使易腐生鲜类农产品在复杂交通环境能够快速找到最优移动路径,进行考虑包括时间、油耗、罚没成本等因素在内的多目标配送,从而对综合成本与新鲜度保障进行平衡,提出了在传统蚁群算法的基础上改进转移规则,并加入含时间启发因子的影... 详细信息

为了使易腐生鲜类农产品在复杂交通环境能够快速找到最优移动路径,进行考虑包括时间、油耗、罚没成本等因素在内的多目标配送,从而对综合成本与新鲜度保障进行平衡,提出了在传统蚁群算法的基础上改进转移规则,并加入含时间启发因子的影响函数。通过算例仿真,证明了改进蚁群算法的有效性和合理性,其降低了复杂程度,优化了传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提升了迭代运算的收敛速度,同时降低了配送的综合成本。

关键词：蚁群算法时间启发因子易腐农产品成本路径规划