【摘 要】
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由于风机的工作环境一般都比较恶劣且造成故障的原因多变,导致风机故障检测十分困难。风机故障会使经济遭受很大的打击,因此对风机实施故障监测,使风机能够在少故障甚至无故障的状态下运行,使企业获得更多的经济效益和社会效益,具有重大的意义。本文根据云计算在远程故障监测中的灵活性强、成本低、效率高的特点,提出了基于云计算平台的风机远程故障监测系统。针对以上问题,首先对风机比较常见的几种故障类型,风机故障的基本
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由于风机的工作环境一般都比较恶劣且造成故障的原因多变,导致风机故障检测十分困难。风机故障会使经济遭受很大的打击,因此对风机实施故障监测,使风机能够在少故障甚至无故障的状态下运行,使企业获得更多的经济效益和社会效益,具有重大的意义。本文根据云计算在远程故障监测中的灵活性强、成本低、效率高的特点,提出了基于云计算平台的风机远程故障监测系统。针对以上问题,首先对风机比较常见的几种故障类型,风机故障的基本来源和云计算的关键技术进行分析,将风机的故障检测与基于云计算的远程监测系统相结合,以实现对风机运行状态的
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热光伏(Thermophotovoltaic)发电技术是一项将热源产生的辐射能通过光电池的光电效应转换成电能的技术。该技术不仅辐射源广泛,而且有高能量输出密度和高理论效率,还可与传统朗肯循环、斯特林机等耦合实现热电联产,有巨大的潜在应用价值。本文首先自行设计和搭建了一个完整热光伏系统,该系统包括燃烧器、辐射器、光伏电池、散热器和集成设施。并对其中的燃烧器和散热器进行了性能测试,通过增加燃烧器喷嘴直
美国次级房屋信贷风暴拉开了 2008年金融危机序幕,迅速扩散到其他国家,最终形成了全球性的金融危机。此后,证券市场的系统性风险逐渐成为学者研究的重要课题,如何防范系统性风险仍是构建稳定金融系统的关键和重要基础。我国股票市场不如西方国家股票市场成熟,目前仍然处在不断发展完善的阶段。但作为亚洲的新兴金融市场,随着全球经济一体化,其他任意的金融波动都会对其产生影响。由于国外股票市场数量众多,本文选择美英
Black-Litterman模型自20世纪90年代初被提出后,近三十年内得到快速发展,已逐渐被华尔街主流所接受,被广泛应用于国际资产配置.鉴于模型的主观观点和观点误差等设定比较灵活,近年来受到国内学者和机构投资者的青睐和深入关注.本文主要基于Elman神经网络、GARCH模型和因子观点扩展Black-Litterman模型,对上证50指数成分股进行实证分析.本文的框架结构如下:第一章主要阐述了本
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风机是旋转机械的一种,主要是依靠机械能提高气体压力并向输送气体的设备。而滚动轴承作为风机的重要零部件,其工作时性能的好坏直接影响到风机的工作情况,由于风机的滚动轴承在工作时一直处于高速运转状态,所以风机轴承是一个特别容易损坏的部件。因此对风机的滚动轴承进行故障诊断存在重要的意义。隐马尔科夫模型作为一种统计分析模型,是一个双重的随机过程,是信号处理的一个重要方向。已经被成功的应用到语音识别、行为识别
针对目前线束生产企业普遍存在的问题,在线束进行胶带缠绕定型中,绝大多数是由人工完成。由于人的不确定性因素使得效率下降,产品的合格率难以稳定。本文研发了线束自动胶带缠绕机设备,该设备提高了企业自动化程度,为企业工业4.0打下了良好基础。首先,根据线束胶带缠绕工艺,制定设备的工作流程。结合国内外缠绕设备的研究现状,设计了可进行多分支线束自动胶带缠绕的设备,同时通过Solidworks软件建模,完成设备