【摘 要】
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鉴于有效预测振动信号可为抽水蓄能机组的性能劣化及故障等预警提供重要依据的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与门控循环单元神经网络(GRU)的抽水蓄能机组振动信号预测方法.首先,对原始的振动信号进行VMD分解,得到一组相对平稳且频率不同的本征模态函数(IMF),以减少不同频率信息间的相互影响;然后,针对各子序列分别构建GRU时序预测模型,并采用自适应矩估计算法(Adam)对各分量GRU预测模型进行优化;最后叠加各子序列预测结果得到抽蓄机组振动信号的预测值,并构建ANN、GRU、VMD-SVM、VMD-
【机 构】
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国家电网有限公司,北京100031;中国电力科学研究院有限公司,江苏南京210003;河海大学能源与电气学院,江苏南京211100
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鉴于有效预测振动信号可为抽水蓄能机组的性能劣化及故障等预警提供重要依据的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与门控循环单元神经网络(GRU)的抽水蓄能机组振动信号预测方法.首先,对原始的振动信号进行VMD分解,得到一组相对平稳且频率不同的本征模态函数(IMF),以减少不同频率信息间的相互影响;然后,针对各子序列分别构建GRU时序预测模型,并采用自适应矩估计算法(Adam)对各分量GRU预测模型进行优化;最后叠加各子序列预测结果得到抽蓄机组振动信号的预测值,并构建ANN、GRU、VMD-SVM、VMD-ANN 4种预测模型进行对比.试验结果表明,与所构建的4种预测模型相比,VMD-GRU预测模型在有效性及预测精度等方面效果显著,在实际工程中非常具有应用意义.
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为了提高S型(Savonius)水轮机的水动力性能,应用Fluent软件构造其直叶片型和螺旋型三维模型,分别分析在不同扭角、不同叶尖速比和不同流速三种情况下的力矩特性及其捕能效率.仿真结果表明,传统直叶片S型水轮机旋转时存在负转矩区,而螺旋型S水轮机叶片形状会使水流产生竖直方向分量减小旋转产生的负转矩,提高水轮机的启动效率,当扭角为30°时,水轮机启动转矩达到最大,且随着叶尖速比增加,水轮机的功率系数先增加后减小,适用于叶尖速比较低的工况.当水流流速从0.5 m/s增加到2.0 m/s时,最大功率系数随着
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广西沿海地区海水浪溅及频繁降雨均会导致混凝土构件受到干湿交替作用的影响.通过室内试验探究了干湿交替作用下地聚物混凝土的应力—应变关系、抗压强度与耐侵蚀系数等力学性能.试验结果表明,地聚物混凝土的应力—应变曲线可分为线性增长、减速增长、缓慢下降三个阶段,分别对应试件的弹性变形、弹塑性变形及破坏阶段.不同干湿交替次数条件下,试件的应力—应变关系曲线整体趋势比较相似,而随着干湿交替次数的增加,试件的峰值应力、残余应力均逐渐降低,即地聚物混凝土的抗压强度逐渐降低,反映出硫酸盐侵蚀会导致地聚物混凝土的强度损失.由此
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