摘要：现行技术在水利工程水轮发电机组常见故障及维修中应用效果不佳,维修效果不理想。基于此,提出水利工程水轮发电机组常见故障及维修技术研究。采集水轮发电机组振动信号,并对振动信号降噪处理,利用小波变换技术提取振动频率,识别与诊断发电机组故障状态,根据发电机组实际情况确定常见故障特征频率,通过特征比对确定并更换故障部件,实现水利工程水轮发电机组常见故障及维修。经实验证明,在设计技术应用小水轮发电机组等效可用系数可以达到0.95以上,具有良好的应用前景。

摘要：传统水轮机进水蝶阀故障诊断方法RMSE性能较差,无法有效精准诊断到故障,提出基于改进BP神经网络的水轮机进水蝶阀故障诊断方法。建立BP神经网络,利用粒子群算法改进网络参数,采用传感器采集进水蝶阀振动、噪声以及压力等数据,利用改进后的BP神经网络分析故障信息,提取故障特征,识别与诊断进水蝶阀故障类型,实现故障诊断。经实验证明,设计方法RMSE值在0.2以下,诊断精度较高,具有良好的应用前景。

摘要：具有自主工作能力的超市取货机器人能够大大降低人工成本使其得到广泛应用,对超市取货机器人的目标检测策略进行持续的优化改进具有重要的现实意义。针对超市取货机器人目标检测策略存在泛化性、效率低的问题,提出了基于MobileNetV3-YOLOv4超市取货机器人目标检测策略的设计。该策略中将根据检测商品的特征有针对性地构建数据集,并且轻量化改进YOLOv4的主干特征网络,将原来的YOLOv4的CSPDarknet53主干特征网络用轻量级网络MobileNetV3替换,最终提高YOLOv4算法的训练速度、检测精度以及网络模型的泛化能力。最终场地测试结果表明,上述控制策略在提升超市取货机器人泛化性和鲁棒性,同时提高了执行效率。

摘要：以亚氨基二琥珀酸(ISA)为洗脱剂,考察ISA投加量、洗脱液pH值、反应时间和土液比对Cd、Pb和Zn去除率影响,通过Box-Behnken多因素设计法优化最佳洗脱条件,并采用涵盖土壤重金属残留量、浸出浓度和毒性的综合环境风险法评估修复效果.结果表明,ISA对Cd、Pb和Zn去除率随其浓度增加而增加;ISA浓度为50mmol/L时,对矿山污染土壤中Cd、Pb和Zn去除率达到11.83%、34.26%和20.96%;对污染农田土壤中Cd、Pb和Zn去除率达到48.89%、57.08%和81.80%.增加反应时间和洗脱液酸性有助于提高ISA对Cd、Pb和Zn去除率.随土液比减低,Cd、Pb和Zn去除率呈上升趋势.ISA去除Cd、Pb和Zn最佳条件为:ISA浓度70mmol/L、洗脱液pH4.0和反应时间120min,预测矿山土壤和污染农田土壤中Cd、Pb和Zn总去除率最大分别为32.58%和93.16%.ISA大幅度降低水溶态、可交换态和碳酸盐结合态Cd、Pb和Zn残留量,从而削减矿山土壤和污染农田土壤中Cd、Pb和Zn总环境风险达50.81%和87.13%.亚氨基二琥珀酸可有效去除污染土壤中重金属并降低残留重金属的环境风险,是一种潜在材料可用于土壤重金属污染修复.