-
公开(公告)号：CN114925314A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210663274.3
申请日：2022-06-13
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种烧结工序碳排放的计算方法，基于烧结工序中Fe‑O‑C之间的物理化学反应，增加返矿对烧结工序中能源和碳质元素耗损数据及余能余热回收利用数据分析，通过氧、碳元素的迁移与变化，构建氧迁移坐标系，并在氧迁移坐标系中绘制烧结工序的氧迁移线图，根据氧迁移线图计算得到烧结工序中生产单位合格的烧结矿的碳排放量K，以及生产合格吨铁产品时烧结工序的碳排放量Ko。本发明的计算方法可以明确烧结工序中碳排放组成，分析碳排放潜力，并给出合理的、可执行性高的碳排放优化方案，对优化钢铁企业的烧结工序能源消耗，减少碳排放量有重要指导意义。同时，将烧结工序与钢铁生产全流程关联起来，便于钢铁企业的经济核算。
-
公开(公告)号：CN107356843B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710249329.5
申请日：2017-04-17
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明提供的基于分层阈值同步挤压小波的变压器局部放电故障诊断方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤一，对变压器局部放电信号f(t)为进行SWT分解，得到SWT分解系数i＝1,2,L,I；步骤二，利用公式估计噪声标准差σn；步骤三，对SWT第i层系数按固定步长对ca(i)逐步取值，通过均方误差公式计算均方误差的最小值，确定ca(i)的最优值；步骤四，计算分层阈值γa(i)＝ca(i)σn，通过第i层SWT系数公式实现第i层SWT系数的消噪；步骤五，利用降噪公式对去噪后的各层系数进行重构，得到消噪后的消噪变压器局部放电信号y(t)；以及步骤六，对去噪后的所述消噪变压器局部放电信号y(t)进行特征提取，根据所提取特征进行故障诊断。
-
公开(公告)号：CN110135637A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910394396.5
申请日：2019-05-13
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及电力系统调度与运行技术领域，具体涉及一种基于长短期记忆与自适应提升的微电网短期负荷预测方法,包括：步骤1，调取历史负荷数据；步骤2，对其进行整合以获得训练集和测试集；步骤3，对训练集和测试集进行进集成经验模态分解并调整，输出训练样本集和测试样本集；步骤4，建立组合预测核模型，设置超参数数值；步骤5，输入训练样本集，输出预测结果；步骤6，设置循环次数N，大于N时，进入步骤7；小于N时，进入步骤5；步骤7，计算均方根误差，并判断是否稳定，稳定进入步骤,9，不稳定进入步骤8；步骤8，调整超参数，进入步骤5；步骤9，输入测试样本集，输出预测结果。本发明预测精度高、误差小，适应性强，实用性强。
-
公开(公告)号：CN104596881B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201510045726.1
申请日：2015-01-29
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及一种人造块矿测定亚铁含量的装置。包括皮带秤，所述皮带秤包括皮带秤皮带4、皮带秤托辊5、皮带秤称重托盘8；所述皮带秤托辊5下方设有托辊支撑架7；皮带秤称重托盘8下方设有皮带秤支撑架9；在皮带秤托辊5下方设置电磁铁，电磁铁是一对材质相同，形状对称，磁性相异的磁极对，所述磁极对包括磁极对磁芯1，以及缠绕磁极对磁芯1上的绕线线圈2，绕线线圈2连接交直流转换器3，在磁极对磁芯1与托辊支撑架7之间设置支撑托辊和磁极对钢结构6。本装置构造简单，现场操作性强，测量准确。
-
公开(公告)号：CN104614688A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510025183.7
申请日：2015-01-19
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G01R33/02
Abstract: 本发明涉及一种用于直流偏磁动态磁通测量的C型传感器及其检测方法，该C型传感器包括：C型辅助铁心，包括铁心主体以及铁心主体两端向同侧的延伸部分；辅助线圈，绕制于所述铁心主体上；高频交流驱动电路，包括MOSFET桥式逆变电路，所述MOSFET桥式逆变电路用于将直流电源变为高频交流以驱动辅助线圈；电流互感器，用于检测所述辅助线圈中的回路电流；输出电路，与所述电流互感器连接，用于处理电流互感器检测的电流后输出。本发明无需样片，通过传感器的辅助铁心与待测电磁设备主铁心共享一部分磁路，根据磁路中磁阻的变化将引起辅助铁心上绕组电感值的变化，通过测量辅助铁心绕组的电感值，便能实时在线得到主铁心中的磁通动态变化波形。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102930106B
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201210445537.X
申请日：2012-11-09
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明涉及一种输电线路带电作业路径优化的仿真方法。其技术方案是：计算机内装有输电线路带电作业路径优化仿真软件，仿真步骤是：一、启动对话框，定义带电作业项目；二、点击建立输电线路和人体模型(7)；三、设定矩形作业区域(5)；四、设定步长D0为200~600mm；五、点击数据记录，按步长D0遍历矩形作业区域(5)，同步将数据记录到数据文件中；六、点击数据过滤，筛选出矩形作业区域(5)中的所有安全点(6)；七、对数据文件中筛选出的所有安全点(6)的数据更新并重新存储；八、在图形窗口中显示更新后的数据文件中的人体模型(7)基准点。本方法具有计算准确和效率高的特点，能有效地降低劳动强度和提高带电作业人员进入等电位的安全性和工作效率。
-
公开(公告)号：CN115563450A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211094166.5
申请日：2022-09-08
Abstract: 本发明公开了一种高炉炉缸残余炭砖导热系数的计算方法，首先对炉缸残余炭砖进行成分和微观结构分析，根据分析结果对炭砖进行分层区域划分，并对各个层的厚度进行测量，结合测温热电偶数据与该区域热通量，构建炉缸传热温度分布，并基于微观结构特性对各区域炭砖导热系数进行约束，基于不同区域构建多个序列数据，采用带约束条件的最小二乘法以回归的方式计算得到各残余炭砖层在服役条件下的导热系数，弥补了现有设备检测难以测试服役状态下残余炭砖的导热系数的不足。另外，利用本发明的计算方法，可分别计算得到各残余炭砖层的导热系数，有利于计算得到更加准确的侵蚀炉型，从而便于监控高炉炉缸的工作状态，确保高炉的安全生产。
-
公开(公告)号：CN115131060A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210663226.4
申请日：2022-06-13
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明提供了一种锰系合金综合性价比评价模型的建立方法，通过先计算锰系合金综合性价比评价模型中的元素价值Ev、合金温降成本Pt及不同种类锰系合金锰元素的收得率ζMn，再利用上述计算结果进一步计算锰系合金综合性价比评价模型中的锰系合金溢价率L，上述评价模型的建立通过充分考虑生产过程的成本和消耗，可更准确评估生产带来的价值。利用本发明提供的锰系合金综合性价比评价模型，可定量评价不同锰系合金性价比的差异，优化锰系合金的采购体系，降低采购成本，降低生产成本，提高产品质量，增加企业的综合效益。
-
公开(公告)号：CN106774374B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201710040445.6
申请日：2017-01-20
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开一种无人机自动巡检方法及系统，所述方法包括：获取所述无人机的理想位置信息，所述理想位置信息包括第一空间坐标；获取所述无人机的实际位置信息，所述实际位置信息包括第二空间坐标；根据所述理想位置信息和所述实际位置信息，获得所述无人机的理想姿态；获取所述无人机的实际姿态；根据所述理想姿态和所述实际姿态，获得所述无人机的巡检控制信息；基于所述巡检控制信息，使所述无人机进行自动巡检。本申请提供的方法和系统可以解决现有技术中无人机在进行输电线巡检时，存在的飞行精度不高和自动化程度不高的技术问题，实现无人机的全自动巡检和提高飞行精度的技术效果。
-
公开(公告)号：CN108388762A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810188530.1
申请日：2018-03-07
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度置信网络的烧结矿化学成分预测方法。该方法根据烧结混合料化学成分，采用基于DBN算法的预测方法来预测烧结矿化学成分；具体包括以下步骤：首先获取烧结厂实际生产的历史数据，剔除异常数据并归一化处理；然后确定影响烧结矿质量的输入输出参数，使用灰色关联分析法来检验输入参数的合理性；再建立基于DBN的烧结矿化学成分预测模型，并使用历史数据数据训练、优化预测模型；最后以此预测模型来预测烧结矿化学成分，并对结果反归一化处理，得到烧结矿化学成分预测值。与现有技术相比，本发明基于DBN的预测模型能更精确实现复杂非线性函数的逼近，提高烧结矿化学成分预测精度，在实际生产中具有应用推广价值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
31
records
(took 0.023 seconds)
