灯泡贯流泵典型故障诊断分析

来源 :江苏水利 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kekexil123
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对灯泡贯流泵存在的典型故障,介绍了大型灯泡贯流泵典型故障的发生原因以及解决措施,从典型故障案例出发,介绍了灯泡贯流泵泵站运行典型故障的预防措施,结论可为同类型泵站的运行管理提供参考.
其他文献
为解决大型无线可充电传感器网络中节点的实时充电问题,对具有多个移动充电器的网络进行了研究.在将网络公平划分为多个簇的基础上提出一种基于时空协作的多移动充电器实时充电算法STMA:通过联合考虑节点的空间位置和截止充电时间要求规划移动充电器的充电路径,在充电过程中及时获取最新的充电请求,并按照充电请求的紧急程度及时调整充电路径.仿真结果表明,采用STMA算法比单纯考虑时空要求的算法的能量利用率提高约14%,节点存活率提高约9%,更加适应节点的实时充电需求.
为去除雨天拍摄照片上的雨滴,针对被雨滴所覆盖区域未知,雨滴区域中大多数背景信息已经丢失,以及需要提升图像清晰度和对全局信息关注度的问题,在生成对抗网络中生成网络的自动编码器结构中添加自注意层,并在判别网络中引入多尺度判别器.通过注意力分布图的引导,自注意层的优化和多尺度判别器的评估,生成网络在关注雨滴区域的前提下进一步关注全局信息,多尺度判别器可由粗到细更好地判别雨滴图像与清晰图像之间的差距.实验完成了所提方法与其他方法的对比,以及自对比,并用峰值信噪比和结构相似性进行评估,结果表明了所提方法的有效性,其
考虑到多源覆盖信息系统中数据的复杂性以及单个信息系统之间的不平等性,引入诱导覆盖粗糙集,并对信息系统的属性赋予权重值,提出了多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集M CS-WGM RS模型.定义了属性权重的计算方法,给出模型的上、下近似,并获取了相应的决策规则.通过实例分析验证了M CS-WGM RS模型的有效性,结果表明该模型对目标集的分类能力更强,适当调整阈值可进一步提高模型的容错性.
行为检测是视频理解与计算机视觉领域炙手可热的研究内容,备受国内外学者的关注,在智能监控、人机交互等多领域被广泛应用.随着科技的进步,深度学习在图像分类领域取得了重大突破,将基于深度学习的识别方法应用于人体行为检测研究已成为行为检测中的热点.基于此,首先对几种常用于行为检测的数据集,及近几年深度学习在行为检测领域的研究现状进行了介绍;接着分析了行为检测方法的基本流程,以及几种常用的基于深度学习的检测方法;最后,从方法性能优劣、应用前景等方面对人体行为检测方法的尚存问题与未来发展趋势进行了分析和展望.
案例推理作为人工智能领域中通过已知知识解决问题的方法,其核心之一是检索算法.为了改善案例推理检索算法的预测结果质量,提出一种改进的KNN案例推理检索算法.首先,利用遗传模拟退火-模糊C均值聚类算法对案例库聚类,形成多个类簇;其次,通过改进的粒子群优化混合算法优化各类簇近邻K值;然后提出最优原则检索策略,确定检索子案例库及近邻K值;最后使用M ackey-Glass混沌时间序列数据进行仿真预测.实验结果表明,相较于传统KNN案例推理检索算法,改进的KNN案例推理检索算法预测结果的精度显著提高.
连接查询优化技术对提升数据库性能至关重要,提出一种改进的连接查询算法,结合Wan-der Join连接查询算法,使用蚁群遗传混合算法对连接顺序进行优化.执行新的连接计划后,用剪枝策略降低样本的连接复杂度,达到了减少存储代价的目的.理论分析和基于T PC-H数据集、T PC-DS数据集的算法对比实验表明,在多表连接的样本置信区间大于或等于95% 的条件下,根据选择率的不同,加入蚁群遗传混合算法和剪枝策略的连接查询算法的相对错误率与Wander Join连接查询算法相比下降了20%~70%.
根据2003、2009和2015年江苏太湖平原地区的水质数据分析其变化情况,并采用Spearman秩相关方法探讨了城镇用地对河流水质的影响.结果 表明:江苏太湖平原地区城镇化进程迅速,且大部分为农用地转换而来;该地区河流水质整体呈现好转趋势;城镇用地占比与DO、TN质量浓度的相关系数在2015年最大,其中与DO质量浓度相关系数达到-0.633,城镇用地对水质整体状况有较大影响,且在2015年影响最大.
泰文很少运用标点符号,句子间没有明显的分隔符,需要根据语义进行断句,为泰文词法分析、句法分析和机器翻译等自然语言处理任务带来了额外的困难.针对泰文断句问题提出一种基于Sia-mese循环神经网络的句子自动切分方法.相比传统泰文断句方法,该方法无需人工定义特征,而是采用统一的循环神经网络分别对候选断句点前后的词序列进行编码;然后,通过综合前后词序列的编码向量作为特征来构建泰文句子切分模型.在O RC H ID泰文语料上的实验结果表明,所提出的方法优于传统泰文句子切分方法.
针对聚类算法在检测任意簇时精确度不高、迭代次数多及效果不佳等缺点,提出了基于局部中心度量的边界点划分密度聚类算法——DBLCM.在局部中心度量的限制下,数据点被划分到核心区域或边界区域.核心区域的点按照互近邻优先成簇的分配方式形成初始簇,边界区域的点参考互近邻中距离最近点所在簇进行分配,从而得到最终簇.为验证算法的有效性,将DBLCM与3个经典算法和3个近几年新提出的优秀算法,在包含任意形状、任意密度的二维数据集和任意维度的多维数据集上进行测试.另外,为了验证DBLCM算法中参数k的敏感性,在所用的数据集
目前,石臼湖、固城湖网格化管理体系已构建形成,并进入试运行阶段,通过构建石臼湖、固城湖网格化管理体系,旨在加强地区合作及部门联动,强化湖泊空间管控,提升湖泊监管水平,以实现湖泊长效管理.