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Cross-level steam load smoothing and optimization in industrial parks using data-driven approaches

Energy and AI 2024年第2期16卷 69-83页

作者： Xiaojie Lin Xueru Lin Wei Zhong feiyun cong Yi Zhou Zhejiang Key Laboratory of Clean Energy and Carbon Neutrality Zhejiang UniversityHangzhouChina Shanghai Institute for Advanced Study Zhejiang UniversityShanghaiChina College of Energy Engineering Zhejiang UniversityHangzhouChina Jiaxing Research Institute Zhejiang UniversityJiaxingChina School of Mechanical Engineering Zhejiang UniversityHangzhouChina

This study focuses on the integrated energy production system in industrial parks, addressing the problem of stable load dispatch of equipment under demand fluctuations. A cross-level method for steam load smoothing and optimization is proposed, aiming to achieve stable production and optimal economic performance through three levels of integration: load forecasting, load dispatch, and load regulation. Unlike traditional methods that directly use load forecasting values, heat network elasticity is presented as a buffer between demand and supply. Constraints for minimal changes in equipment load and operational parameters are established for smooth regulation. Industrial cases demonstrate that the load forecasting model has mean absolute percentage errors of 2.44% and 1.68% for medium-pressure and low-pressure steam, respectively, meeting accuracy requirements. The modified supply-side load smoothness is effectively improved by considering heat network elasticity. The method increases boiler efficiency by 1.92%, reducing average coal consumption by 0.92 t/h. Compared to manual operation, the proposed model leads to an average increase of 5.69 MW in power generation and an average reduction of 10.81% in coal-to-electricity ratio. This study verifies the importance of smooth integration across different levels and analyzes the effective response of the proposed method to the uncertainty in load forecasting. The method demonstrates the enormous potential of data-driven methods in achieving safe, economical, and sustainable production in industrial parks.

关键词： Industrial parks Heat network elasticity Load regulation Integrated optimization Load forecasting Production stability

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Total process of fault diagnosis for wind turbine gearbox,from the perspective of combination with feature extraction and machine learning:A review

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Energy and AI 2024年第1期15卷 356-373页

作者： Xinhua Xu Xinyu Huang Haibin Bian Jiani Wu Chen Liang feiyun cong Huadian(Ningxia)Energy Co.Ltd.New Energy Branch No.55Xihu StreetNingchuan 750016China State Key Laboratory of Fluid Power&Mechatronic System Zhejiang UniversityZhejiangHangzhou 310027China Huadian Zhengzhou Machinery Design&Research Institute Co.Ltd. No.28Huxinhuandao RdZhengzhou 450046China

With the increasing of the installed capacity of wind power,the condition monitoring and maintains technique is becoming more *** Turbines(WT)gearbox is one of the key wind power components as it plays the role of power transmission and speed *** this,a number of scholars have pay attention to the fault diagnosis of WT *** efficiency of Machine Learning(ML)algorithms is highly correlated with signal type,data quality,and extracted features *** implementation of ML techniques has proven to be advantageous in simplifying the comprehension prerequisites for fault diagnosis technology concerning fault *** and more current studies predominantly concentrate on the utilization and fine-tuning of ML algorithms,while providing limited insights into the features of the acquired ***,it is necessary to review the research in recent years from the perspective of the combination of feature extraction and ML algorithms,and provide a detailed direction for future WT gearbox fault diagnosis technology *** this paper,data processing algorithms and typical fault diagnosis methods based on ML methods for WT gearbox are *** the using of ML method in WT gearbox fault diagnosis,the data prepared for training is very *** paper firstly reviewed the data analysing method which will support the ML *** data analysing methods include data acquisition,data preprocessing and feature extraction *** extraction plays a pivotal role in the realm of gearbox fault diagnosis,as it serves as the essence of effective *** review will primarily focus on exploring methods that enable the utilization of efficient features in combination with ML techniques to achieve accurate gearbox fault *** typical ML method for WT gearbox fault diagnosis are carefully ***,some prospects for future research directions are discussed in the end.

关键词： Wind turbine gearbox Machine learning Fault diagnosis Artificial neural network

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Fault diagnosis for gearboxes based on Fourier decomposition method and resonance demodulation

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Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering) 2023年第5期24卷 404-418页

作者： Shuiguang TONG Zilong FU Zheming TONG Junjie LI feiyun cong State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems Zhejiang UniversityHangzhou 310027China School of Mechanical Engineering Zhejiang UniversityHangzhou 310027China

Condition monitoring and fault diagnosis of gearboxes play an important role in the maintenance of mechanical *** vibration signal of gearboxes is characterized by complex spectral structure and strong time variability,which brings challenges to fault feature *** address this issue,a new demodulation technique,based on the Fourier decomposition method and resonance demodulation,is proposed to extract fault-related ***,the Fourier decomposition method decomposes the vibration signal into Fourier intrinsic band functions(FIBFs)adaptively in the frequency ***,the original signal is segmented into short-time vectors to construct double-row matrices and the maximum singular value ratio method is employed to estimate the resonance ***,the resonance frequency is used as a criterion to guide the selection of the most relevant FIBF for demodulation ***,for the optimal FIBF,envelope demodulation is conducted to identify the fault characteristic *** main contributions are that the proposed method describes how to obtain the resonance frequency effectively and how to select the optimal FIBF after decomposition in order to extract the fault characteristic *** numerical and experimental studies are conducted to investigate the performance of the proposed *** is demonstrated that the proposed method can effectively demodulate the fault information from the original signal.

关键词： Fourier decomposition method Singular value ratio Resonance frequency Envelope demodulation Fault diagnosis

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基于滑移信息熵与最优滤波器构建的故障诊断方法

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振动与冲击 2017年第21期36卷 34-39页

作者：童水光徐剑从飞云唐宁张依东浙江大学机械设计与自动化研究所杭州310027 浙江大学热工与动力系统研究所杭州310027

以故障信号局部包含信息的差异性为基础,结合相空间重构和信息熵理论,提出滑移信息熵序列对故障信息进行局部冲击特征识别。在此基础上,引入最小熵反卷积、最优滤波器构建等理论,成功实现了滚动轴承的微弱故障诊断。仿真数据和实验数据... 详细信息

以故障信号局部包含信息的差异性为基础,结合相空间重构和信息熵理论,提出滑移信息熵序列对故障信息进行局部冲击特征识别。在此基础上,引入最小熵反卷积、最优滤波器构建等理论,成功实现了滚动轴承的微弱故障诊断。仿真数据和实验数据分析论证结果表明,提出的故障特征提取技术对于滚动轴承微弱冲击故障特征具有优越的识别和提取能力,对于实现滚动轴承强噪声背景下故障智能诊断具有重要的意义。

关键词：信息熵滑移截取最优滤波器特征提取滚动轴承

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纵轴流清选装置混合流场数值模拟与优化试验

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农业机械学报 2016年第7期47卷 135-142页

作者：童水光沈强唐宁贾亚萍从飞云顾伟浙江大学机械工程学院杭州310027 星光农机股份有限公司湖州313017

清选装置性能决定着收获机的作业性能,为了克服纵轴流全喂入风筛式清选装置单风道离心风机气流场不均匀的缺点,对风机、脱粒滚筒产生的混合流场进行三维数值模拟,提出纵轴流全喂入双风道六出风口风机的改进结构,并分析结构改进后振动筛... 详细信息

清选装置性能决定着收获机的作业性能,为了克服纵轴流全喂入风筛式清选装置单风道离心风机气流场不均匀的缺点,对风机、脱粒滚筒产生的混合流场进行三维数值模拟,提出纵轴流全喂入双风道六出风口风机的改进结构,并分析结构改进后振动筛面的气流速度对全流域气流分配的影响。同时,对改进后清选装置进行风机转速、风机入射倾角、鱼鳞筛夹角3因素正交优化,分析了各因素对气流场的影响规律,得到最优参数组合:当风机入射倾角30°、鱼鳞筛夹角40°、风机转速1 900 r/min时,更利于高负荷高效率清选。最后,通过田间试验验证了双风道结构和优化试验的准确性,水稻籽粒损失率0.91%,含杂率0.87%,小麦籽粒损失率0.82%,含杂率0.76%。

关键词：联合收获机清选装置混合流场计算流体动力学数值模拟

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基于脉冲响应消岐重构的UWB测距优化方法

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仪器仪表学报 2022年第10期43卷 13-21页

作者：从飞云洪纵横汤子安李慧敏林小杰浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室杭州310027 浙江大学能源工程学院杭州310027

UWB测距技术因功耗低、安全性高等优势在工业领域应用日益广泛。工业非视距场景下UWB脉冲信号由于穿透衰减和多通道反射等因素,存在首径信号衰减和多径延迟的问题,将会降低系统的定位精度。针对该问题,通过对UWB信号传递及响应建模,提... 详细信息

UWB测距技术因功耗低、安全性高等优势在工业领域应用日益广泛。工业非视距场景下UWB脉冲信号由于穿透衰减和多通道反射等因素,存在首径信号衰减和多径延迟的问题,将会降低系统的定位精度。针对该问题,通过对UWB信号传递及响应建模,提出一种基于UWB信道脉冲响应的消岐重构算法,将信道脉冲簇信号进行泊松过程解析,对代表直线传播距离的首径信号进行特征增强,实现了复杂多径干扰下的首径信号提取与分离,提高了信号到达时间辨识精度,减少了UWB测距误差。进一步地,依据IEEE802015.4a标准对UWB信道响应进行仿真,并实现了不同遮挡环境下的实验研究,仿真和实验结果表明,本文提出的消岐重构算法能够显著提高多干扰环境下的定位精度,在存在多反射源和多遮挡物的工业非视距场景下,可使定位误差相较于传统阈值法降低约79.1%。

关键词： UWB定位定位误差信号处理

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基于纵向涡发生器的定子通风系统温度场优化研究

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水力发电 2018年第5期44卷 69-72页

作者：童水光唐宁董成举从飞云赵威浙江大学机械工程学院浙江杭州310027

根据流体力学及传热学理论,建立了一个水轮发电机定子通风系统流动与传热耦合计算模型,分析了定子通风系统的流场及温度场,并与试验值进行了比较,证明了模型的有效性。通过在定子通风沟内温度较高的齿部壁面设置纵向涡发生器改进其通风... 详细信息

根据流体力学及传热学理论,建立了一个水轮发电机定子通风系统流动与传热耦合计算模型,分析了定子通风系统的流场及温度场,并与试验值进行了比较,证明了模型的有效性。通过在定子通风沟内温度较高的齿部壁面设置纵向涡发生器改进其通风散热效果,并研究了纵向涡发生器的几何因素冲角和高度等对增强散热的影响,计算比较模型在不同入口风速条件下的温度,结果表明纵向涡发生器在冲角为45°,高度为5 mm时对散热效果的增强作用最大。

关键词：水轮发电机定子耦合温度场纵向涡发生器

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基于短时信号重构与K-SVD特征提取算法

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机械设计与研究 2018年第4期34卷 18-22页

作者：唐宁童水光徐剑从飞云张依东浙江大学机械设计与自动化研究所杭州310027 浙江大学热工与动力系统研究所杭州310027

以故障信号局部包含信息的差异性为基础,通过短时奇异值分解算法来提取淹没与背景噪声中的故障冲击成分。再结合K-SVD稀疏分解训练算法,提出1种自适应学习字典构建方法,可以有效的自适应表征滚动轴承的故障信号。仿真和试验结果分析论... 详细信息

以故障信号局部包含信息的差异性为基础,通过短时奇异值分解算法来提取淹没与背景噪声中的故障冲击成分。再结合K-SVD稀疏分解训练算法,提出1种自适应学习字典构建方法,可以有效的自适应表征滚动轴承的故障信号。仿真和试验结果分析论证表明,该故障特征提取技术较常规稀疏匹配算法具更好的识别和提取冲击故障特征能力,有助于实现滚动轴承故障智能诊断。

关键词：奇异值分解 K-SVD 自适应学习字典特征提取滚动轴承

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基于Shuffle-Net的发芽马铃薯无损检测方法

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农业机械学报 2022年第S1期53卷 309-315页

作者：王飞云吕程序吴金灿丛杰吕黄珍赵博中国农业机械化科学研究院集团有限公司北京100083 土壤植物机器系统技术国家重点实验室北京100083

针对发芽马铃薯在线检测需求,提出使用轻量级卷积神经网络对发芽薯进行检测。首先将获取的马铃薯样本基于分级线进行图像采集,经过数据增强扩充样本。搭建Shuffle-Net轻量级卷积神经网络,对比了不同学习率与学习率衰减策略对模型的影响... 详细信息

针对发芽马铃薯在线检测需求,提出使用轻量级卷积神经网络对发芽薯进行检测。首先将获取的马铃薯样本基于分级线进行图像采集,经过数据增强扩充样本。搭建Shuffle-Net轻量级卷积神经网络,对比了不同学习率与学习率衰减策略对模型的影响。试验发现,当学习率为0.001,衰减策略为W-EP时表现最佳,发芽薯与健康薯的总体识别准确率为97.8%,单个样本识别时间为0.14 s,模型内存占用量为5.2 MB。对实验结果进行评价,查准率为98.0%,查全率为97.1%,特异性为98.4%,调和均值为97.5%。选择VGG11、Alex-Net、Res-Net101模型与本文模型进行对比,发现本文模型识别准确率较VGG11与Alex-Net有大幅度提升,单个样本识别速度较Res-Net101提高5倍、较VGG11提高近7倍,模型体量较VGG11、Alex-Net、Res-Net101大幅度减少。将模型内部卷积进行了可视化分析并对结果进行了误判分析,发现当芽体颜色暗、较短且处于薯体边缘的情况下,会造成误判。由此可得本实验模型实现了发芽薯准确、有效的识别,同时还具有识别速度快、体量小、移植性强的优点,可为农产品外部无损检测分级提供理论支撑。

关键词：发芽马铃薯 Shuffle-Net 学习策略无损检测

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知识产权损害赔偿中精细化裁判的适用

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人民司法 2022年第29期 91-94,99页

作者：徐飞云王聪南京大学江苏省苏州市中级人民法院

【裁判要旨】人民法院在适用精细化裁判方式确定知识产权损害赔偿时,应依法强化当事人高额赔偿的举证责任和对证据妨碍等证据认定采信规则的适用,引导当事人提供详细的计算方式及其酌定参考因素。因知识产权侵权行为不仅会导致权利人的... 详细信息

【裁判要旨】人民法院在适用精细化裁判方式确定知识产权损害赔偿时,应依法强化当事人高额赔偿的举证责任和对证据妨碍等证据认定采信规则的适用,引导当事人提供详细的计算方式及其酌定参考因素。因知识产权侵权行为不仅会导致权利人的销售量下降,还会导致权利人所销售商品的价格下降,法院应在当事人举证中审慎选取有关侵权产品销售量以及利润率的数据,确保精细化计算结果的可靠性及与市场价值的契合性。侵权人恶意侵犯知识产权,情节严重的,可以适用惩罚性赔偿,从而有效矫正权利受损状态,激励知识产权的创造和运用。

关键词：情节严重高额赔偿侵犯知识产权举证责任采信规则侵权人惩罚性赔偿产品销售量

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