-
公开(公告)号：CN117429843B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311658452.4
申请日：2023-12-06
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏世安健康科技研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种自清洗除尘带式输送机及其使用方法，包括：输送机主体，下皮带至少两处低位置没入相应的水槽的水内，每个水槽下端一侧设有排污口、另一侧设有纵向移动的排污板；超声波发生机构，具有纵向移动且转动的支撑组件、在支撑组件上驱动上下移动的安装板、以及位于安装板上的超声波发生器；超声波检测机构，具有多个相应用于检测水槽中煤尘沉淀高度、检测下皮带附着煤尘含量的超声波检测器；储能发电机构，具有吸收超声波转化为电能的压电式换能器、用于储电和提供电能的储能电池；本发明实现对皮带的持续高效清洗，适用于积累过多煤尘污垢，避免传统更换刮刀或刷子而存在遗漏清洗或者停机、以及皮带过度磨损的问题。
-
公开(公告)号：CN117429843A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311658452.4
申请日：2023-12-06
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏世安健康科技研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种自清洗除尘带式输送机及其使用方法，包括：输送机主体，下皮带至少两处低位置没入相应的水槽的水内，每个水槽下端一侧设有排污口、另一侧设有纵向移动的排污板；超声波发生机构，具有纵向移动且转动的支撑组件、在支撑组件上驱动上下移动的安装板、以及位于安装板上的超声波发生器；超声波检测机构，具有多个相应用于检测水槽中煤尘沉淀高度、检测下皮带附着煤尘含量的超声波检测器；储能发电机构，具有吸收超声波转化为电能的压电式换能器、用于储电和提供电能的储能电池；本发明实现对皮带的持续高效清洗，适用于积累过多煤尘污垢，避免传统更换刮刀或刷子而存在遗漏清洗或者停机、以及皮带过度磨损的问题。
-
公开(公告)号：CN115130328A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210961534.5
申请日：2022-08-11
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F30/20 , H02J3/38 , G06F113/06
Abstract: 一种建立风电场全工况等效阻抗模型的方法，包括：步骤一：通过电流互感器采集风电场第i个稳态工作点的有功功率Pi、无功功率Qi、电压Ui、电流Ii；风电场全工况等效阻抗模型的计算公式为：P2+aQ2+bZ2+cP+dQ+eZ+f＝0；构建误差计算公式:求解N个工作点的误差平方和；求解待求系数a,b,c,d,e,f，求得所述系数后，将采集到的任一工作点的P、Q代入公式(1)中即可求得任一工况下的阻抗模型Z。本发明的目的是设计一种建立风电场全工况等效阻抗模型的方法通过已知工况阻抗模型建立全工况等效阻抗模型的预测方法，以解决目前风电场工况复杂繁多，无法穷举的困境。
-
公开(公告)号：CN112436528B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011335769.0
申请日：2020-11-25
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明涉及一种电力系统宽频带振荡保护方法及系统，其特征在于，包括以下内容：1)实时采集风电场风电机组汇集线处线路的三相电压和三相电流，并基于动态时窗，实时计算线路的宽频带振荡功率；2)根据实时采集的三相电压和三相电流，计算线路最大的宽频带振荡功率和线路的宽频带振荡主导模态阻抗；3)基于宽频带振荡保护动作判据，根据计算的线路宽频带振荡功率、线路最大的宽频带振荡功率以及线路的宽频带振荡主导模态阻抗，切除参与振荡的风电机组，完成电力系统宽频带振荡的保护，本发明可以广泛应用于电力系统技术领域中。
-
公开(公告)号：CN112536133B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011301118.X
申请日：2020-11-19
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种燃煤电厂中速磨煤机内循环物料降灰提质的制粉系统及工艺，从制粉系统中循环物料及合格煤粉的特征粒径角度出发，通过优化磨煤机内置煤粉分级器的分级粒度，以及配合外置旋风分级器的二次分级作业，实现了磨煤机内循环物料的外排，并通过脉动气流分选床脱除循环物料中不断累积的矿物质组分，实现在确保提升合格煤粉质量的同时降低磨机内循环倍率。利用该工艺不仅能实现提升合格煤粉质量、提高锅炉燃烧效率及减少污染物排放等多重目的，还能有效减少磨机内循环倍率、减少设备磨损及能耗，并最终实现电厂磨煤制粉系统“研磨‑分级‑分选”一体化整合。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112845165B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202011601128.5
申请日：2020-12-29
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种带式输送机大块异物识别预分拣装置，包括可开合旋转圆盘装置、外螺纹下旋转底座、内螺纹上旋转底座、活页、分拣轨道、块状分拣圆盘、应变式压力传感器、棘爪制动构件、圆盘轨道滑块、十字轴连接杆、内壁固定底座、循环间歇放煤装置、往复式机械手、环形皮带、斜面型铁板、进料口、机架底座。本发明的有益效果是：利用带有压力传感器的预分拣装置分拣异物，提高煤炭皮带机的整体安全性，为更好的利于机器视觉异物识别创造了足够好的视觉条件。
-
公开(公告)号：CN112793989B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202011564970.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国矿业大学 , 中铁隧道股份有限公司
Abstract: 一种基于物料监测的皮带输送机智能调速方法，通过人工示教调速，获取皮带输送机不同位置的物料负载量与对应的驱动电机转速，并作为训练数据训练初始的神经网络，获取具有认知能力的神经网络系统，训练完毕后开启智能调速系统，根据皮带输送机实际运行过程中物料监测装置采集到的物料信息数据，经过核心处理器的计算得到皮带输送机不同位置的物料负载量数据，并输送到具有认知能力的神经网络中，神经网络系统进行预测获取当前皮带输送机驱动电机的最佳转速，皮带输送机控制系统根据此数据对驱动电机进行变频调速，本发明能够有效减小皮带输送机电机的能源消耗，并能降低出现煤料堆积的事故，调速范围和精度较高，达到节能降耗、安全生产的目的。
-
公开(公告)号：CN112793989A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011564970.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国矿业大学 , 中铁隧道股份有限公司
Abstract: 一种基于物料监测的皮带输送机智能调速方法，通过人工示教调速，获取皮带输送机不同位置的物料负载量与对应的驱动电机转速，并作为训练数据训练初始的神经网络，获取具有认知能力的神经网络系统，训练完毕后开启智能调速系统，根据皮带输送机实际运行过程中物料监测装置采集到的物料信息数据，经过核心处理器的计算得到皮带输送机不同位置的物料负载量数据，并输送到具有认知能力的神经网络中，神经网络系统进行预测获取当前皮带输送机驱动电机的最佳转速，皮带输送机控制系统根据此数据对驱动电机进行变频调速，本发明能够有效减小皮带输送机电机的能源消耗，并能降低出现煤料堆积的事故，调速范围和精度较高，达到节能降耗、安全生产的目的。
-
公开(公告)号：CN110460054A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910681990.2
申请日：2019-07-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种三相电流源型并网逆变器数字控制系统的控制器参数及反馈阻尼系数的设计方法，步骤如下：S1：通过控制系统的开环传递函数，确定出阻尼系数的取值范围；S2：根据基波频率和开关频率，获取CL滤波器的谐振频率；S3：结合三相电流源型并网逆变器数字控制系统的动态性能，确定出反馈阻尼系数；S4：在满足三相电流源型并网逆变器数字控制系统稳定条件下，获取控制器参数的大小。本发明的参数设计方法通过在离散域下对控制系统稳定性的分析，结合系统延迟、电容电压反馈路径上高通滤波器的影响，不仅可以有效抑制CL滤波器的谐振，还可以保证系统的动态性能和稳态性能。
-
公开(公告)号：CN120033693A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510186562.8
申请日：2025-02-20
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: H02J3/00 , G06F16/29 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N20/10 , G06N3/006 , G06F18/24
Abstract: 多策略优化与数据分解的短期光伏功率预测方法为：收集目标光伏电站区域的气象数据和历史功率数据构成数据集；利用ICEEMDAN对历史功率数据进行分解得到固有模态分量；将固有模态分量组输入改进WLSSVM中进行预测训练；对雪融算法进行多策略改进得到MISAO算法；训练过程中通过MISAO优化ICEEMDAN的白噪声幅值权值Nstd和噪声添加数NE，通过MISAO优化WLSSVM的参数λ和δ；预测训练结束后，叠加预测得到的固有模态分量的预测结果得到光伏功率预测值。实现该方法的装置包括数据获取模块、聚类模块、序列分解模块、光伏功率预测模型构建与验证模块。本发明在MISAO算法中融合多种策略，增加种群多样性、扩大搜索空间及避免局部最优，提高预测效率，增强模型泛化性能与稳定性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
103
records
(took 0.038 seconds)
