基于多尺度排列熵和极限学习机的风机叶片覆冰故障检测方法*

针对风机叶片结冰故障检测中状态数据维度高和检测率低的问题,提出1种使用功率数据驱动的多尺度排列熵（multiscale permutation entropy,MPE）和极限学习机（extreme learning machine,ELM）的风机叶片结冰故障检测方法。首先,使用多尺度排列熵提取功率数据的多重尺度特征,得到特征向量;随后,采用极限学习机,结合环境温度,对结冰故障进行检测;最后,通过使用某风电场的数据采集与监视控制系统（supervisory control and data acquisition,SCADA）对数据进行仿真。研究结果表明:所提方法的故障检测率达到100％,同时虚警率仅有0.14％,表明所提方法在风机叶片的覆冰故障检测中的有效性。研究结果可为风机叶片覆冰故障检测提供1种有效方法。     

基于散流器的盐雾箱饱和加湿技术研究

目的 提升盐雾箱饱和加湿桶湿式加热性能，保证盐雾试验过程沉降盐雾溶液浓度的稳定，进行盐雾试验箱饱和加湿桶的设计与研究。方法 对饱和加湿桶压缩空气入口和出口进行结构设计，入口采用散流器实现湿式加热，出口设置气水分离器，对出口气流进行气水分离，从而形成较为“洁净”的饱和湿空气。对饱和加湿桶进行性能测试，验证盐雾试验箱饱和加湿方法的有效性。结果 散流器可以使气流在水中形成稳定的流动，有效抑制气流直通液面的浪涌现象，避免液滴飞溅产生，并增大了压缩空气与去离子水的接触面积。供气压力为50~150 kPa时，饱和加湿桶出口气流的相对湿度在不同温度下均可达到83%~90%，且试验过程出口流道无明水喷射。结论 通过对饱和加湿桶的设计，有效提升了湿式加热的效率，并形成较为“洁净”的饱和湿空气，满足盐雾试验要求。     

李克强对全国安全生产电视电话会议作出重要批示强调 不断提升防范化解重大安全风险能力 切实维护人民群众生命财产安全

新华社北京1月17日电国务院1月17日召开全国安全生产电视电话会议。中共中央政治局常委、国务院总理李克强作出重要批示。批示指出:安全生产重于泰山。2021年,经过各方共同努力,全国安全生产形势总体稳定,同时风险挑战仍然很多.     

加入世贸组织后中国地震科技期刊面临的新问题及应对办法

分析了加入世界贸易组织之后 ,中国地震科技期刊所面临的新问题。这些问题是 :国外出版机构争夺国内作者和作品 ;国外地震科技期刊进入国内市场 ,争夺国内地震科技期刊的市场占有份额 ;传统的管理模式和办刊理念受到挑战。应对这些问题的办法是 :(1 )主管部门在宏观管理上给足政策 ,适当扶持 ;(2 )适应潮流 ,改变管理模式 ;(3 )提高期刊整体质量 ;(4 )加强宣传 ,站稳市场。     

基于改进逻辑回归的电网覆冰故障预测研究

电网覆冰由于湿度、温度、海拔等因素可形成不同的覆冰类型，电网系统故障水平会根据覆冰类型的差异而变化。传统的电网覆冰故障预测多聚焦于覆冰厚度与电网故障的内在联系，忽略了覆冰类型对电网故障的影响作用。为解决这一问题，提出了一种改进的逻辑回归多分类算法，通过将拟合出的回归函数值输入Softmax函数转换为多概率形式实现对覆冰类型的分类，根据数据有无覆冰类型的划分，分别在不同的机器学习算法下对电网覆冰故障进行预测比较。经试验，采用改进逻辑回归算法预测覆冰类型的准确率达88%,电网故障预测的准确率较无覆冰类型下的预测在改进逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法(Na6ve Bayes, NB)、K近邻、支持向量机算法(Support Vector Machine, SVM)中分别平均提高了5.3%、21.7%、7%、5.3%,研究表明，改进的逻辑回归算法可以准确预测电网的覆冰类型，提升电网故障预测的准确率。