检索结果-南通市图书馆

作者：李军辉郑州轻工业大学

学位级别：硕士

传统哈伯-博施（H-B）合成氨工艺成熟、效率高,但其苛刻的反应条件（高温、高压和催化剂）,导致了大量的能源消耗和二氧化碳排放。探究高效节能、环境友好的合成氨工艺是实现可持续发展的重要方向。氮气（N2）是合成氨工艺的重要氮源,... 详细信息

传统哈伯-博施（H-B）合成氨工艺成熟、效率高,但其苛刻的反应条件（高温、高压和催化剂）,导致了大量的能源消耗和二氧化碳排放。探究高效节能、环境友好的合成氨工艺是实现可持续发展的重要方向。氮气（N2）是合成氨工艺的重要氮源,在自然界中储量丰富,但较强的氮氮三键（N≡N）(键能941 k J/mol)是造成合成氨工艺苛刻条件的因素之一。低温等离子体可以在常温常压下轻易的打开氮氮三键,是一种有前途的绿色合成氨工艺。N2-H2等离子体合成氨得到了广泛重视,但H2的制备过程会伴随大量的CO2排放。探究替代传统氢源的合成氨工艺是减排CO2的途径之一。为此本文提出了一种利用水作为氢源的介质阻挡放电等离子耦合流化态催化剂的合成氨工艺。本文从如何打破过渡金属催化剂上线性比例关系角度出发,综述了各种合成氨方法,重点对等离子体催化合成氨过程进行了叙述。在自制的等离子体耦合流化床反应器上开展了性能评价和机理探究工作,主要从以下三个方面开展了以水为氢源的等离子体合成氨研究。（1）探讨了催化剂颗粒不同状态下的合成氨效果。并对等离子体流化床反应器放电现象及温度分布进行了研究。研究表明,相比等离子体固定床反应器,等离子体流化床反应器放电时,等离子体与催化剂颗粒的相互作用面积增大,催化剂区域温度在458K左右,具有优异的传热传质性能和合成氨效果。在特定工况下,反应器放电间隙为7.5mm时具有较好的合成氨效果。（2）探究了影响等离子体耦合流化态催化剂合成氨效果的因素。研究了不同催化剂活性金属元素、催化剂载体性质等对合成氨产率的影响,获得了流动状态、氮氢比等反应条件对氨产率的影响规律,揭示了等离子体和流态化催化剂的协同制氨机制。研究结果表明,氧化镁载体上的双金属Co-Ni催化剂的NH3生成率明显高于单组分金属催化剂和无催化剂。催化剂负载量为4 wt%时,NH3生成率最高,达到12.07μmol g-1h-1(比能量输入为2.15 k J L-1,能量效率为6.57 mg k W-1h-1)。研究证实,在以水为氢源的等离子体合成氨体系中,也存在最佳氮氢比。（3）研究了等离子体与流态化催化剂颗粒之间的相互作用关系。基于傅里叶变换红外光谱仪和光发射光谱仪表征分析表明,等离子体放电时,催化剂颗粒表面有活性物种吸附,流化状态下催化剂颗粒之间产生的等离子体有助于实现良好的流化性能。催化剂颗粒的流化也会促进等离子体激发解离分子,促进活性物种的产生。并结合实验数据,提出了以水为氢源的等离子体合成氨反应机理。本研究提出了一种低温等离子体与流化催化剂相结合的系统,以水蒸气为绿色原料进行高效合成氨,并结合合成氨过程中的化学反应动力学方程进行了合成氨动力学分析。该系统大大提高了氨的产率,为氨的可持续合成和优化提供了一个新方法。

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LDPE-MPs、氮及其复合对土壤-小白菜系统的影响研究

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作者：李依郑州轻工业大学

学位级别：硕士

微塑料作为新型污染物,其生态环境效应是当前环境科学领域的研究热点。微塑料能够通过影响土壤结构、酶活性及其微生物的变化对其养分造成一定的影响,从而引起土壤植物生长生理的变化。根据我们的前期研究发现,微塑料能够改变土壤性质... 详细信息

微塑料作为新型污染物,其生态环境效应是当前环境科学领域的研究热点。微塑料能够通过影响土壤结构、酶活性及其微生物的变化对其养分造成一定的影响,从而引起土壤植物生长生理的变化。根据我们的前期研究发现,微塑料能够改变土壤性质及土壤中氮组分的含量,且对土壤硝态氮含量的影响是抑制植物生长生理的关键。因此,我们推测在土壤微塑料日益增加的情况下,土壤中可利用氮含量的降低会增加氮肥的施用,而过量的氮肥施用会对土壤和水体产生重要影响。本研究选择土壤环境中最常见的低密度聚乙烯微塑料（LDPE-MPs）和尿素作为目标微塑料和氮源,利用盆栽实验分析LDPE-MPs（0%、0.5%、1%、2%、5%、7%w/w）、氮（5 g/m2/a、20 g/m2/a、40 g/m2/a）及其复合对土壤酶活性、微生物组成和养分含量及小白菜生长生理的影响,并探究其对土壤养分的影响机制,阐明在微塑料介导下氮添加对小白菜生长生理的影响机制,以期为微塑料胁迫下农田土壤氮管理提供科学依据。本研究的结果主要包括:（1）土壤脲酶活性随LDPE-MPs和氮添加量的增加而增加,复合添加时其活性显著降低（P0.05）;氮添加时,微生物生物量碳的含量随氮添加量的增加先升高后降低（P0.05）。（3）随着LDPE-MPs添加量的增加,土壤碳含量增加,全氮含量先升高后降低,铵态氮的含量降低,C:N和C:P比值增加;氮添加时C:N值和C:P值降低,N:P值升高,但均无显著变化;复合添加时,7%LDPE-MPs与高氮复合产生土壤磷限制。根据冗余分析得,LDPE-MPs添加时,影响土壤养分的主要因子是葡萄糖苷酶;氮添加时,主要影响因子是亮氨酸氨基肽酶;复合添加时,主要影响因子是微生物生物量氮。（4）随着LDPE-MPs添加量的增加,小白菜株高、地上生物量和叶绿素的含量均先升高后降低,根长和地下生物量显著增加,根冠比增加;氮的添加能够促进生物量和叶绿素的增加,根冠比降低;复合添加时,小白菜地上生物量和根长增加,根冠比降低;根据土壤因子对小白菜生长生理的冗余分析得,LDPE-MPs添加时,主要影响土壤因子是Bacteroidota和全氮;氮添加时,主要影响因子是亮氨酸氨基肽酶和速效磷;复合添加时,主要影响因子是土壤有机碳和微生物生物量碳。（5）随着LDPE-MPs添加量的增加,小白菜叶片硝态氮、铵态氮的含量和硝酸还原酶的活性而降低,谷氨酰胺合成酶的含量先升高后下降;随着氮添加量的增加,小白菜叶片硝态氮含量、硝酸还原酶和亚硝酸还原酶的活性先升高后降低,在20 g/m2/a的氮添加时达到最大,而叶片铵态氮无显著变化;氮复合添加时,5 g/m2/a和20 g/m2/a的氮添加降低LDPE-MPs低添加量处理下叶片硝态氮的含量及其相关酶活性;叶片铵态氮仅在LDPE-MPs添加量为5%时,氮的添加显著促进其含量（P<0.05）;LDPE-MPs的添加抑制了小白菜叶片的全氮含量,氮的添加显著促进其含量;复合添加时,叶片全氮含量显著增加（P<0.05）;LDPE-MPs单独添加时,小白菜叶片N:P比小于14;在20g/m2/a和40 g/m2/a氮单独添加及复合添加时,小白菜叶片N:P比大于16。以上结果表明,LDPE-MPs

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基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测

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作者：严亚帮郑州轻工业大学

学位级别：硕士

短期负荷预测在电力系统的运行调度与生产计划中起着关键作用,随着电力市场化改革的深入,电网公司、售电公司与用户对负荷预测精度的要求也愈来愈高。由于电力系统具有随机性,产生的历史负荷数据也是随机非平稳的时间序列,使得负荷预测... 详细信息

短期负荷预测在电力系统的运行调度与生产计划中起着关键作用,随着电力市场化改革的深入,电网公司、售电公司与用户对负荷预测精度的要求也愈来愈高。由于电力系统具有随机性,产生的历史负荷数据也是随机非平稳的时间序列,使得负荷预测存在诸多挑战。因此,本文通过分析历史负荷数据的各种特性,提取了多种能够反应负荷数据变化的特征因素,并结合了基于大数据为处理对象的深度学习神经网络开展短期负荷预测研究。具体工作内容如下:(1)影响负荷变化的因素众多,通过寻找能够表征负荷变化的因素,并应用于负荷预测以期提高预测精度。由此,基于电力负荷数据的变化特性,提出了基于负荷时变趋势映射(Load Time-varying Trend Mapping,M)方法结合卷积神经网络和双向长短期记忆网络(Convolutional Neural Networks and Bi-directional Long Short-term Memory,CNNBi LSTM)的混合预测模型(M-CNN-Bi LSTM)。首先,分析历史负荷曲线的时变特性,建立表征负荷时变趋势的映射模型,转换映射模型为数学模型并提取负荷时变趋势特征。然后,通过数据迁移并重构特征集。最后,将重构特征集输入到CNN-Bi LSTM混合模型中,利用CNN再次挖掘数据间的特征形成新的特征向量,再将该特征向量输入到Bi LSTM中进行预测,通过实例仿真验证了该方法的有效性。(2)电力负荷数据具有时变性、周期性、突变性等特性,其中隐含着负荷变化规律,计及电力负荷数据的周期性与时序变化特性,提出了基于皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient,PCC)提取负荷周期特征(Cycle Characteristic,C)与时变特征的(Time-varying Characteristic,T)相结合的卷积神经网络-长短期记忆网络(Convolutional Neural Networks and Long Short-term Memory,CNN-LSTM)混合预测模型(C-T-CNNLSTM)。首先,使用皮尔逊相关系数分析不同时间节点的负荷数据关联程度,提取能够表征负荷周期性变化的特征变量。然后,通过分析周期负荷数据时序变化特点,建立负荷时变模型,提取负荷时变特征。最后,重构特征集,并输入到CNN-LSTM混合模型中进行预测。采用9种预测模型进行仿真对比,结果表明,融合负荷周期特征和时变特征的预测模型,能不同程度地提高各类模型的预测精度,且该混合预测模型拥有最高的预测精度。(3)通过分析不同预测模型的预测结果发现负荷曲线的时序特征对负荷预测精度影响较大,负荷曲线上不同点的预测误差也各不相同,尤其在峰荷与谷荷处存在预测误差较大的问题。针对该问题,提出一种基于K-Medoids聚类与栅格法提取负荷曲线特征的卷积神经网络和长短期记忆网络混合预测模型。首先,采用K-Medoids算法对日负荷曲线聚类,将各聚类中心作为典型代表日负荷曲线。采用栅格法将典型代表日负荷曲线划分为若干个区间并依次编号,提取负荷曲线的特征。然后,将各典型代表日负荷曲线特征与对应负荷类型历史数据重构成新的特征集输入到CNN-LSTM混合神经网络中进行数据的学习与预测。最后进行实例仿真验证,结果表明,所提方法在不同日期下的负荷预测精度均有所提升,并且在提升日负荷平均预测精度的同时,有效提升了峰荷、谷荷的预测精度。

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人字行星齿轮传动系统多故障动力学虚拟仿真与关联性分析

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作者：王琪郑州轻工业大学

学位级别：硕士

人字齿行星齿轮传动系统(HPGT)常作为许多大型机械传动的核心部件,如风力发电设备的增速箱、GTF航空发动机减速系统和重型车辆的传动系统等,在整个机械运作中扮演至关重要的角色。由于其长期工作在恶劣的环境下,内部激励复杂多变,所以... 详细信息

人字齿行星齿轮传动系统(HPGT)常作为许多大型机械传动的核心部件,如风力发电设备的增速箱、GTF航空发动机减速系统和重型车辆的传动系统等,在整个机械运作中扮演至关重要的角色。由于其长期工作在恶劣的环境下,内部激励复杂多变,所以很容易发生故障,其中人字齿轮的断齿、裂纹和点蚀是最常见的也是最容易出现的故障。对于断齿和点蚀故障,其不仅会单独发生而且常常会同时发生导致断齿-点蚀复合故障的出现,若不能及时判断出故障形式并进行停机维护和检修,很容易造成整个系统的失效,甚至对生产安全带来不可挽回的经济损失和人员伤亡。本文以存在单故障和复合故障的人字齿轮为研究对象,对故障出现在太阳轮和行星轮上的不同情况进行振动特性分析,后续利用流形学习方法(LE)进行数据降维从而能够发现故障中的潜在特征,并以此分析了复合故障和单故障之间的关联特性,通过总结故障特征进而对故障诊断研究提出指导意见,主要研究内容如下:(1)针对以往齿轮故障研究主要聚焦于直齿轮和斜齿轮且多数只考虑一种故障类型的局限,本课题以一级人字齿行星齿轮传动系统为研究对象,根据实际参数联合KISSsoft和Solid Works进行了系统建模,并在人字齿轮上模拟出齿轮常出现的不同程度下的断齿、裂纹和点蚀单故障以及断齿-点蚀复合故障,对人字齿轮行星传动系统的故障振动特性进行了全面而深入的研究,通过建模和虚拟仿真分析,深入揭示了人字齿轮在行星传动系统中的独特故障特性,结果为系统的故障诊断研究和优化设计提供了重要的理论依据。(2)为揭示齿轮故障发生在不同位置,以及不同类型的故障对系统所产生的不同振动特性,本文的研究不再局限于太阳轮或行星轮的单故障情况,而是全面考虑了故障可能出现在太阳轮和行星轮上以及不同故障的多种情形,通过对比分析不同位置和不同类型的齿轮故障对系统性能的影响,发现不论是同种故障出现在不同的齿轮上,还是在同一种齿轮上出现的不同故障类型,对系统产生的影响均具有一定差异。同时根据其特性分析可以发现太阳轮对于故障所造成的不对称性有着较高的敏感度,如果发生了对称形式的故障甚至能掩饰故障的严重程度,这些结果可以用于行星传动系统齿轮故障的精确定位和识别和针对系统的稳定性设计研究。(3)为解决人字齿轮复合故障研究相对匮乏的问题,且复合故障相比单一故障具有更加复杂的振动特性且难以准确判断等问题,研究以齿轮中最常见的断齿和点蚀这两种故障为例,建立了复合故障模型并深入分析其对系统的振动影响。同时运用MATLAB编程实现了流形学习方法(LE),并对3种断齿单故障和断齿-点蚀复合故障之间的关联特性进行了深入研究,探讨了两者之间的关联程度随故障程度加深的变化规律,发现故障的加深会使故障特征圆变小即故障特征逐渐明显,并且断齿单故障的特征往往包含了复合故障特征,这代表着当断齿故障发生时系统往往出现了复合故障,这一现象在太阳轮发生故障时尤为明显,研究结果为故障识别提供了更加全面和深入的视角,对于潜在故障的诊断提供了新的方法。

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基于特征赋能的锂离子电池健康状态估计方法研究

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作者：闻勣枢郑州轻工业大学

学位级别：硕士

为了实现绿色可持续发展,并应对环境问题和能源危机的挑战,交通工具的电气化已成为关键环节。锂离子动力电池作为核心储能单元,其健康状态评估对电动汽车的安全运行至关重要。因此本文主要针对健康状态估计过程中特征工程以及模型综合... 详细信息

为了实现绿色可持续发展,并应对环境问题和能源危机的挑战,交通工具的电气化已成为关键环节。锂离子动力电池作为核心储能单元,其健康状态评估对电动汽车的安全运行至关重要。因此本文主要针对健康状态估计过程中特征工程以及模型综合评估两个技术难题,重点研究基于特征赋能的锂离子电池健康状态估计方法,从根源确定可靠稳定的特征区间,为车辆的高效安全运行提供技术保障。本文主要工作内容具体如下:(1)本文首先从实验测试法和模型分析法等方面综述了动力电池健康状态估计的研究现状,阐明当前研究进展与痛难点;进而从电池老化机理分析的角度出发,深入探讨了电池老化过程中的宏观和微观影响因素的耦合机理;通过实验测试验证了多因素在锂离子电池循环使用过程中对其参数特性变化的影响,为后续研究奠定了坚实的理论基础。(2)本文结合多类公开数据集,利用重采样和离群度等方法剔除异常值,实现数据的清洗和高保真,确保了数据质量和维度的统一;基于放电过程中容量衰退的老化特性曲线的变化规律,采用离散小波变换和局部加权回归等方法,去除数据中的噪声干扰,以实现高质量数据的供给。(3)基于容量增量分析、差分电压分析、容量电压差分和容量增量微分等机理特性数据的变化趋势,本文通过对放电阶段电压数据的重构,联立提取出赋能特征曲线的老化状态表征量组,并采用皮尔逊相关系数和灰色关联分析进行交互验证,实现了区间特征提取,建立了一个稳定的完整特征空间库,为后续模型的特征选择提供了理论依据。(4)在电池寿命周期内预测和全生命周期验证的过程中,本文对比了经典机器学习方法和时序回归模型的多种算法表现。结果显示,在多种算法模型的综合评估下,所构建的特征空间均表现出优异的预测效果,证明了该特征空间具备强鲁棒性和高准确性;为了进一步优化特征集,采用最大相关最小冗余算法对特征的贡献度进行了分析,并在引入高斯噪声的基础上,验证了该方法具备特征冗余的高效剔除和模型结果预测高精确度等特征,为电池健康状态的准确估计提供了强有力的支持。

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LC滤波型逆变器无电流传感器多矢量模型预测控制研究

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作者：陶自恒郑州轻工业大学

学位级别：硕士

随着全球能源消耗的不断攀升,逆变器作为电力电子技术的核心组件,其重要性日益凸显,成为当前研究的热点之一。其中LC滤波型逆变器因具有结构简单、损耗较低等优点而被广泛应用。逆变器运行的稳定性及其输出电压质量对于整个系统至关重... 详细信息

随着全球能源消耗的不断攀升,逆变器作为电力电子技术的核心组件,其重要性日益凸显,成为当前研究的热点之一。其中LC滤波型逆变器因具有结构简单、损耗较低等优点而被广泛应用。逆变器运行的稳定性及其输出电压质量对于整个系统至关重要。因此,本文的研究目标聚焦于提高逆变器模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)中的传感器容错控制能力,进而优化输出电压的质量,确保系统的稳定运行。本文主要基于模型预测控制方法对LC滤波型逆变器无电流传感器多矢量预测控制进行研究。首先,本文对LC滤波型逆变器的拓扑结构及数学模型进行分析,阐述了LC滤波型逆变器MPC方法的控制原理。常规MPC策略需用到多个传感器,其容错控制能力较差,若传感器发生故障,将会造成很大的电压误差,影响系统的正常运行。因此,为减少常规MPC中电流传感器的数量,本文提出了一种基于滑模观测器的无电流传感器MPC方法。其次,本文在LC滤波型逆变器基础上,阐明了基于电容电流的预测控制策略,在仅考虑电容电流基波分量的基础上,建立了一种新型滑模观测器以观测电容电流。同时,本文利用李雅普诺夫稳定性判据分析了该滑模观测器的稳定性,并基于闭环传递函数分析了滑模增益对电流和电压观测的影响,给出了滑模增益的设计方法。然后,通过与常规无电流传感器模型预测方案的参数灵敏性进行对比分析可得,本文所提方法不依赖于滤波电感,具有更强的参数鲁棒性。对比实验研究验证了无电流传感器控制方案的可行性。最后,针对常规单矢量MPC策略输出电压纹波较大,而常规双矢量调制MPC策略中矢量作用时间不可灵活调节,无法实现控制误差最小化的问题,提出一种改进的电压矢量作用时间可调的加权双矢量MPC方法。通过在双矢量作用时间中引入可变权重因子作为比例系数,以最小化代价函数为目标计算该可变权重因子的值,求得加权双矢量作用时间以实现最优控制。实验分析表明,所提方法具有更好的电压跟踪能力,可降低LC滤波型电压源逆变器输出电压的总谐波失真值。

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基于混沌映射和DNA编码的图像加密算法研究

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作者：狄佳丽郑州轻工业大学

学位级别：硕士

随着信息技术的飞速发展,越来越多的人们开始利用多媒体来传播和储存信息。数字图像在多个领域中广泛应用,如金融、医学和社交软件中各种图像数据携带信息量较大,一经泄露会产生负面影响。图像加密技术可以有效保护隐私信息。目前研究... 详细信息

随着信息技术的飞速发展,越来越多的人们开始利用多媒体来传播和储存信息。数字图像在多个领域中广泛应用,如金融、医学和社交软件中各种图像数据携带信息量较大,一经泄露会产生负面影响。图像加密技术可以有效保护隐私信息。目前研究高效、安全性高的图像加密算法引起了广大学者们的关注,为了提升图像加密算法的安全性,本文提出了三种图像加密算法,主要研究内容和创新点如下:(1)提出一种基于分块置乱与DNA编码的图像加密算法,首先,对明文图像进行分块,根据混沌序列对子块间索引置乱以及对子块内部进行随机螺旋置乱与索引置乱;其次,采用比特交叉置乱方法对图像进行比特级置乱,进一步降低相邻像素间的相关性;最后,提出了受控DNA编码方法,并利用其对图像进行扩散,扩散后对其解码得到密文图像。仿真结果与安全性分析表明,该方案可以快速有效地将明文图像进行加密,且能够有效抵抗噪声攻击、裁剪攻击等。(2)提出一种基于Z曲线置乱和DNA编码的图像加密算法。首先,计算明文图像与混沌序列对应位置像素之间的汉明距离,结果作为明文图像对应位置像素循环的位移距离;其次,采用改进Z曲线与分块重组的方法对图像进行全局置乱,快速打乱明文图像的像素位置;然后选择像素对,分别作为信息位与控制位来动态选择DNA编码规则对置乱后的图像进行DNA编码,根据DNA碱基运算规则对编码后的图像进行扩散;最后,通过解密得到密文图像。仿真结果与安全性分析表明,提出的图像加密方案可以快速有效地对图像进行加密,且能够有效抵抗噪声攻击、裁剪攻击等。(3)提出一种基于V字形置乱和DNA编码的图像加密算法。首先,对3D混沌系统进行改进,构建新的四维混沌系统用于加密;其次,通过混沌序列随机选取V字形置乱起点位置来置乱图像;然后,将置乱后的图像被转换成四进制数,通过提出的四种随机交叉置乱方式对图像进行比特级置乱;之后对图像与混沌序列进行DNA编码,其交叉与DNA操作方式是通过混沌序列实现的,有效提升DNA序列的随机性;最后,通过密文反馈将发生的改变扩散至整幅图像。从加密结果与分析结果来看,提出的图像加密算法具有较强的鲁棒性,可以有效抵御各种攻击。

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不平衡样本下基于生成式对抗网络的风机叶片故障识别方法

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作者：张永奇郑州轻工业大学

学位级别：硕士

风能作为一种清洁无污染可再生能源,受到全球的大力关注,风力发电机(简称风机)随之广泛铺设。然而,由于风机多安装在高海拔地区,工作环境恶劣,叶片结冰和开裂故障常发生。因此,精确及时的风机状态故障识别技术得到了广泛研究,但主要集... 详细信息

风能作为一种清洁无污染可再生能源,受到全球的大力关注,风力发电机(简称风机)随之广泛铺设。然而,由于风机多安装在高海拔地区,工作环境恶劣,叶片结冰和开裂故障常发生。因此,精确及时的风机状态故障识别技术得到了广泛研究,但主要集中于故障样本充足下特征提取和模式识别方法的探索。考虑到故障停机、样本采集困难,本文针对风机运行过程中监测数据不平衡、高维度及多类别故障等问题,开展了基于生成式对抗网络的风机叶片故障识别方法研究,主要研究工作如下:(1)针对风机叶片监测数据集不平衡、故障样本少,提出了基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的叶片故障数据增强方法,提高识别率。以经验风险和结构风险分类模型为对象,从理论角度对不平衡问题进行了深入分析,阐述不平衡样本影响分类准确率的原因,设计了满足叶片开裂、结冰样本生成的GAN、WGAN(Wasserstein GAN)网络模型,引入归一化技术确保了特征符合标准正态分布,从而加速模型训练收敛速度。在UCI标准数据集和真实叶片监测数据集上进行了测试,以F1值作为评价指标,结果显示样本增强后的分类准确率更高。进一步,与经典重采样技术,包括合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)和自适应合成采样技术(Adaptive Synthetic Sampling,ADASYN)进行对比,结果表明基于生成式对抗网络的方法具有更好的效果。(2)针对采集的风机叶片运行数据维度高、特征冗余以及故障识别模型聚焦单类故障,缺乏多类故障识别能力等问题,深入分析高维度样本存在的难题,提出了融合等距特征映射((Isometric Mapping,ISOMAP))与条件生成式对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets,CGAN)的风机叶片多类故障数据增强方法,通过ISOMAP算法将高维故障数据集的整体特征分布及流形结构表示在低维空间中,实现数据集降维;同时,设计了能同时完成多种类故障数据特征学习与生成的CGAN网络模型,完成叶片结冰、开裂的故障数据增强,结合多种分类器实现多类叶片故障识别。用过与多种数据增强方法进行对比,结果显示所提方法在数据质量、聚类效果和故障识别准确率上均具有较好的效果,彰显了所提方法的优越性。综上,本文于研究中提出基于GAN、WGAN及CGAN的风机叶片数据增强算法解决了样本不平衡问题;同时,基于特征选择的数据降维方案充分考虑了特征相关性及特征重要性,实现了特征降维,进一步的,提出ISOMAP算法从学习数据特征空间分布的角度出发,保留数据流形结构的同时,实现多个数据集降维。以上研究实现了高维不平衡样本下的风机叶片故障识别。

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基于微铣削主轴系统的颤振动力学建模与实验研究

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作者：刘德选郑州轻工业大学

学位级别：硕士

随着现代对高精密微小零件需求的增长,尤其是在电子学、航空航天、医学、精密仪器和能源领域,零件的微小化已经成为一种新的趋势。微铣削技术是一种新兴的加工技术,可用于加工具有复杂三维形貌的高精密微小型零部件。近年来,这项技术已... 详细信息

随着现代对高精密微小零件需求的增长,尤其是在电子学、航空航天、医学、精密仪器和能源领域,零件的微小化已经成为一种新的趋势。微铣削技术是一种新兴的加工技术,可用于加工具有复杂三维形貌的高精密微小型零部件。近年来,这项技术已成为微小零件加工领域研究的焦点和热点。在微铣削过程中,再生颤振会降低加工精度,破坏微铣削过程的稳定性,缩短微铣刀的使用寿命,增加加工故障。所以建立颤振的动力学模型对于抑制颤振有着重要作用。本文首先基于微铣削主轴系统,建立了颤振的动力学模型;然后,进行了铣削力系数辨识;接下来进行了刀尖频响、稳定性叶瓣图和时域稳定性分析的仿真验证;最后开展了模态锤击实验和切削加工实验的实验验证,并比较了实验结果和仿真结果,具体工作如下:(1)利用有限元法和时域方法,建立了微铣削颤振模型。首先建立了微铣削主轴动力学模型,其中包含了陀螺效应、离心力和刀具跳动等因素。并在此基础上推导出微铣削主轴颤振模型。(2)进行了铣削力系数的辨识。利用ABAQUS有限元分析软件,模拟了钨钢微铣刀在加工铝合金工件时的微铣削过程,获取了铣削力数据。通过对仿真数据进行线性回归分析,得出了微铣削过程中的铣削力系数。(3)根据微铣削主轴系统的动力学模型,利用自编MATLAB程序和ANSYS Workbench软件,分别进行了系统的频响分析。通过比较理论和仿真结果的误差,分析了转速对刀尖频响的影响,为主轴系统稳定性研究提供了理论基础。并且获得了不同转速下的稳定性叶瓣图,分析了转速对稳定性叶瓣图的影响。同时,分析了离心力、刀具跳动和陀螺效应对主轴系统时域稳定性的影响。(4)开展了模态锤击实验和切削加工实验的实验验证。进行了微铣削主轴系统的模态锤击实验,以获取微铣刀刀尖的刀尖频响。通过对比验证了实验和理论刀尖频响的一致性,证明了微铣削主轴系统动力学模型的准确性。同时,在微铣削机床上进行了铣削加工实验,通过观察工件表面的加工质量来判断是否发生颤振现象。将不同铣削参数下的颤振发生情况与得到的稳定性叶瓣图进行验证,证明了结果的一致性。

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碳量子点/硫醇—烯复合材料在白光LED的应用以及其介电特性研究

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作者：柴鑫毅郑州轻工业大学

学位级别：硕士

碳量子点（CQDs）具有制备方法简单、发光波长可调、量子产率高以及电学特性好等优点,因此在发光二极管（LED）、发光太阳能聚光器以及柔性电子器件具有广泛的应用前景。尽管人们对CQDs的光学特性进行了广泛研究,但是对其发光机理仍然... 详细信息

碳量子点（CQDs）具有制备方法简单、发光波长可调、量子产率高以及电学特性好等优点,因此在发光二极管（LED）、发光太阳能聚光器以及柔性电子器件具有广泛的应用前景。尽管人们对CQDs的光学特性进行了广泛研究,但是对其发光机理仍然没有形成统一的认识。除此之外,当CQDs与高分子聚合物相结合时,由于有机材料与无机材料相容性较差,使得CQDs的团聚现象比较明显,这不但会降低CQDs的发光效率,还会使得CQDs基复合材料的介电性能变差。因此,寻找与CQDs相容性好的高分子聚合物,对拓宽CQDs在白光LED、波长转换器以及薄膜电容器等柔性电子器件的应用至关重要。针对上述问题,本文的研究内容主要分为以下三个部分:（1）采用溶剂热反应法分别制备出了O-CQDs和N,O-CQDs两种量子点材料,利用“点击”化学反应将CQDs与非计量硫醇-烯（OSTE）聚合物交联固化,形成CQDs/OSTE复合材料。固化后,O-CQDs和N,O-CQDs的发光效率分别提高了6倍（16.5%）和4倍（17.6%）左右。通过对两种CQDs的微结构（TEM、XPS、FTIR和EPR谱）以及光学特性（吸光度谱、光致发光谱和TRPL光谱）的分析,我们认为交联固化后与氧相关的非辐射复合中心的减少、非辐射跃迁过程的抑制以及N和S的协同效应是提高CQDs材料发光效率的主要原因。（2）采用365 nm的紫外芯片为激发光源,以蓝绿光CQDs/OSTE和红光CdSe@ZnS/OSTE复合材料作为发光介质,构筑了一种“三层”WLED发光结构。利用热重分析技术和紫外光老化实验对复合材料的热稳定性及光稳定性进行了测试,测试结果表明这两种复合材料具有良好的稳定性。在CQDs和CdSe@ZnS体积分数分别为2.46%和2.65%时,制备出了CIE色坐标为（0.353,0.381）、发光效率达到85 lm W-1以及相对色温为4826 K的暖白光LED。（3）通过改变CQDs的体积分数,研究了不同频率下CQDs/OSTE复合材料的电学特性,包括介电常数、介电损耗及电导率。着重分析了CQDs掺杂浓度对复合材料介电性能的影响,并测试了不同频率下复合材料的介电常数,发现在100 Hz的频率下,随着CQDs填量的增大,介电常数从8.2增加到33,提升了4倍左右,其归因于麦克斯韦-瓦格纳-西拉等界面极化效应和偶极极化的增强。最后,测试了CQDs/OSTE复合材料的介电参数随温度的变化特性。实验结果表明CQDs/OSTE复合材料的介电常数和介电损耗随温度的升高都逐渐增大,我们认为偶极极化和界面极化的协同作用,决定了复合材料介电性能对温度的依赖特性。

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