介绍了武钢炼铁厂5#高炉罐式炉顶齿轮箱监测诊断系统.该系统通过安装振动传感器和共振解调装置,对电流、氮气和水的压力、流量、温度等参数进行综合监测,达到故障诊断和支持维修决策的目的

提出了永磁同步电动机考虑参数变化时精确的感应电势关系式新模型,建立了微分型和非微分型两种高精度感应电势观测器,证明了感应电势观测器的稳定性和收敛性,分析了参数变动对位置估计的影响.针对无位置传感器矢量控制系统,以内埋式永磁同步电动机为例进行了仿真实验研究,结果表明设计的感应电势状态观测器具有优良的性能

超高速永磁无刷电机因其低电感和高换相频率而普遍面临转子与定子过热的困扰,而发热的一个重要原因是进行脉冲宽度调制(PWM)引起的高频电流谐波.对于逆变器处直接斩波调速方式,需要通过提高斩波频率以减小电流谐波.但对于像燃料电池汽车空压机用10 kW级电机驱动器,现有功率开关器件无法同时满足开关频率和功率的要求.因此在逆变器处斩波调速并不是驱动超高速永磁无刷电机的理想方案.为了减小定转子损耗,本文从减小电流谐波的角度出发,设计了一台前置Buck变换器无位置传感器控制方波驱动器.通过反电动势滤波电路以及换相位置补偿角的优化设计将无位置控制的适用范围扩展到3000~100000 r·min-1,对开发过程中遇到的关键问题进行了分析并提出了相应解决方案.最后,通过实验验证了该驱动器的控制性能

为实现矿山突水孕育过程中岩石破裂事件的有效分析,利用河北矾山磷矿所监测的异常微震事件,引入基于数字地震学的矩张量反演方法.矿井尺度的震动位移场可表示为矩张量与格林函数的时间褶积.通过提取微震事件位移场资料,并计算格林函数(震源至传感器之间传播介质的脉冲响应),线性反演了微震事件的矩张量,并利用微震事件的破裂方位判别了其破裂类型.随后建立微震监测三维效果图,拟合出岩石破裂面发展趋势,并初步确定了突水危险区域范围.研究表明,矩张量反演方法能够计算出微震事件震源机制解,可有效反映矿山突水孕育过程中岩石破裂的形成过程及发展趋势

本文研究了新型高磁能铁铬15钴-2钼-0.5钛柱晶永磁合金。该合金最佳磁性为:Br=14900高斯,Hc=680奥斯特,(BH)m=7.4×106高奥,达到了国内先进水平。在扬声器、测振仪传感器、电表、自动控制仪表上试用效果良好。研究了添加元素钼、钛、硫对磁性及柱晶的影响,发现添加钼未增加磁晶各向异性,而回火则大大提高合金的单轴各向异性。本文研究了柱晶合金斯皮诺达分解产物α1相的形貌和分布与热处理工艺的关系,给出了透射电镜照片

风力发电塔作为一类特殊的高柔结构,顶部支撑的风机在工作状态下对塔身产生动态激励,目前的风电塔振动实测通常采用接触式传感器.为发展风电塔现场非接触测试技术,本文对激光遥测方法进行阐述,利用加速度计和激光遥测设备对某1.5 MW风电塔进行环境脉动激励下的动力实测,对两种仪器的现场使用及测试结果进行对比,分析遥测方法的优势.利用得到的多组实测信号,分别采用峰值拾取法和随机子空间识别法进行分析处理,获得该风电塔的自振频率

北京钢铁学院：发明名称（光导纤维丝式便携型可弯伸高温传感器探杆）

铁矿石的还原度是其冶炼性能重要指标。本文论述\还原度检测自动装置\的设计原理及调试方法。研制无刀口式电子天平(微感量测重传感器),在高温下自动检测铁矿石还原反应瞬时的重量变化,进行连续动态自动称量,在5公斤荷重下具有毫克级的灵敏度。装置内部研制有试样含氧量给定器及自动除法器电路,实现\参数输入\及\自动运算\的目的,对高温还原反应全过程作自动记录,在仪器终端记录绘画出\还原度-时间\函数曲线。曲线尺寸为200×180毫米,还原度测定误差为0.5%

无人机遥感技术是融合无人机、遥感传感器、差分定位、通信等技术以实现地理环境信息快速采集处理与应用分析的新兴技术。本文介绍了无人机遥感平台构成、技术现状及工作流程，并通过大量国内外文献调研系统梳理其在矿业领域应用场景与实际案例，结合当前技术供给短板分析发展态势。研究表明：（1）无人机遥感技术具备成本低廉、机动性强、数据采集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等无可比拟的优势；（2）当前矿业领域主要应用于露天矿生产管理、尾矿库安全监测、灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防治；（3）规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改善成果精度、拓展应用场景是技术应用发展趋势。无人机遥感技术在矿业领域具备广阔应用前景，势必成为智慧矿山建设中不可缺少的重要组成部分

连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导