基于4G网络的铁路给水消毒自动投加监控系统

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为了解决目前铁路给水消毒问题,将4G网络的远程通信技术应用到开发系统中,设计了一套铁路给水消毒自动投加监控系统,提出了一种现场采用定量计量和自动定量投药方案.系统由4部分组成,包括现场消毒自动投加监控终端、余氯检测终端、网络通信服务器端、监控端.4G网络能够较好地保证系统数据实时传输的准确性,同时对管道末端的余氯进行实时监测,减少人员现场维护和检修成本,满足现场实际需求,同时系统还具备扩容能力.
其他文献
针对轴承早期微弱故障检测精度较低的问题,提出将集合经验模态分解(EEMD)与随机共振(SR)结合进行微弱故障信号检测.首先,对信号进行归一化尺度变换,应用EEMD将信号分解为多个IMF分量;随后,引入谱放大因子作为筛选最优IMF分量的依据,以信号输出信噪比最大为目标函数,将随机共振问题转化为参数寻优问题;最后,应用随机共振对筛选出的最优分量进行噪声辅助增强.仿真结果表明,该方法克服了单纯使用EEMD或随机共振的缺点,提高了信噪比和故障诊断精度,可有效识别出微弱信号.
为说明油腔结构对液体静压推力轴承承载力的影响,选取环形、圆形和扇形3种常见的油腔结构,在油腔面积相同的前提下,通过求解这3种推力轴承的油膜雷诺方程发现环形油腔推力轴承承载力大于其他2种.通过试验对环形油腔推力轴承承载力计算结果进行了验证,当轴承静止时,试验结果与理论结果的一致性良好;当轴承以150 r/min转动时,试验结果与理论结果的误差保持在8%以内,说明了理论分析的正确性.
变转速工况下的轴承故障诊断是机械故障诊断领域的一大难点,首先,采用阶次跟踪法将时域信号转化为阶次谱,通过讨论等角度重采样频率选取的依据解决了经典频谱分析方法在轴承变转速工况故障诊断应用中出现的频率模糊现象;然后,针对峭度值鲁棒性不足的问题,选取包络谱稀疏度作为指标并利用鲸鱼算法对阶次滤波器的中心阶次和阶次带宽的选取进行了优化;最后,通过包络解调提取故障特征,实现轴承故障诊断.
以α-Si3 N4粉为原料,Y2 O3,Al2 O3为烧结助剂,通过控制喷雾干燥塔进口温度、喷片孔径制备不同松装密度的造粒粉体,采用气压烧结工艺制备Si3 N4陶瓷球,研究造粒粉体松装密度对Si3 N4陶瓷球烧结致密化的影响.结果表明:随造粒粉体松装密度的增大,Si3 N4陶瓷球致密化程度先增大后减小;当松装密度为0.89 g/cm3时,Si3 N4陶瓷球显微气孔最少,致密化水平最好,致密化程度最高,力学性能最优,其抗弯强度为995 MPa,压碎载荷比为67%,断裂韧性为6.41 MPa·m1/2,维氏硬
针对牵引电动机轴承故障信号冗余程度高,信号微弱且伴随有较强非高斯噪声,故障特征难以提取的问题,采用了一种最小熵反褶积算法对复杂信号进行处理,由于该算法中滤波步长对处理信号影响较大,采用包络谱熵作为适应度函数,使用量子行为粒子群优化算法对最小熵反褶积算法中的滤波步长进行优化,使最小熵反褶积算法达到最优.试验结果表明,优化后的最小熵反褶积算法能够准确提取牵引电动机轴承故障特征.
无扩口管路是飞机液压系统中的重要组成部分,无扩口管路连接性能决定了飞机液压系统能否正常运行.为保证飞机液压系统的正常运行,有必要严格把控无扩口管路连接的制造与装配工艺质量,保证无扩口管路连接的整体性能完全符合要求.通过研究得出影响无扩口连接的各参数之间的关系,在数值模拟优化参数之后重新进行无扩口导管挤压成形连接试验,实验结果与有限元数值模拟情况相吻合,对无扩口连接技术的发展具有一定的指导作用.
介绍了3类常见的交叉圆柱滚子轴承结构,从轴承设计、加工工艺及安装维护等方面列举了影响交叉圆柱滚子轴承重复定位精度的常见因素:隔离块结构、轴承刚度、滚子圆周总间隙、塞子与塞子孔配合间隙、轴承使用方式、毛刺、滚道角度、圆锥销与圆锥销孔接触区域、分体式结构两外径或两内径尺寸相互差、配合尺寸、安装、润滑,并提出了相应的改进措施.
针对某油田游梁式抽油机用轴承维护成本高的问题,分析了游梁式抽油机曲柄销、尾轴、中央轴用轴承的结构和使用情况,并将抽油机轴承分为调心滚子轴承和圆柱滚子轴承两类介绍了免维护轴承的研究现状.根据经验提出将曲柄销和尾轴调心滚子轴承改进为自带密封的调心滚子轴承,中央轴配对圆柱滚子轴承更换为某铁路货车密封双列圆锥滚子轴承的改进方案,优化方案可保证轴承8~10年的免维护周期.
基于人工控制高压调节阀的控制效果较差的情况,设计了1个高压调节阀智能控制系统.硬件设计了驱动器与位移传感器;软件设计上,建立调节阀数据智能处理模块,准确控制调节阀的开度;设计高压调节阀的性能参数,使其适应双位调节模式,进而消除高压调节阀门智能控制脉冲干扰,提高控制效果.采用系统测试的方式,对新系统进行验证,结果显示新系统运行效果良好,控制效果较强,极具使用价值.
利用水库来水下端数据推算水库来水,以水库来水上端数据为输入选取源,水库来水为输出选取源,构建基于典型日识别的水库来水分类型集成深度学习预报,建立吉牛水库来水预测模型,实现对吉牛水库不同季节、不同时段及不同气候等条件下来水的实时预测.从而实现对水库汛期洪峰、泥石流等险情进行预判,为电站负荷计划预申提供数据支撑.