多风道清选装置设计方法及清选损失监测与控制技术研究
谷物清选机械
＋a
+x
－a
+x
N F
ε
α
Nu
ε
α
u
mg
F mg
1、脱出物沿筛面向前滑动的极限条件
当加速度为正值时，脱出物在惯性力的作用下有 前滑的趋势，由图所示：全部外力向筛面投影得：
+x ＋a
N F
ε
α
u
mg
u cos（ε－α）＋mg sinα= F
u cos（ε－α）＋mg sinα= F
式中：u——惯性力，u = m rω2cosωt； F——摩擦力，F = N tgφ； N——法向反力，
法向反力：N = mg cosα－u sin（ε－α）
同理整理得：r
g
2
＞
sin＋ cos－－
＝K
2
K2为脱出物沿筛面后滑的特征条件， 当K＞K2时，脱出物将沿筛面后滑。
K r 2
g
作为筛子运动的加速度 比，他决定了脱出物在筛面 上的运动特征。在前面讲过 的分离装置的运动特征值也 是这样描述的加速度比，二 者有什么区别吗？
四 窝眼筒分选
• 窝眼筒是按籽粒长度进行分选的工作部件。在 金属板上压成多数口径一致的圆窝，将混合物 平铺其上，稍加振动则较小谷粒即落入窝眼内， 大者留在窝外。如将金属板倾斜至一定角度时， 则长谷粒可由板上滑下，再将板移至他处反转， 则短谷粒亦被倾出。利用这种方法，如将板弯 成圆筒形，使窝在内侧，中间置承种槽和推运 器。即为农业上广泛应用的窝眼式选粮筒（图 10-25）
K=rω2/g在分离装置运动分析时为脱出物抛离 键面的特征值，只能做抛物体运动，决不允 许脱出物在键面上前后滑动。问题：能否允 许脱出物在筛面上也抛起来？
基于Fluent的风力致热装置内部流场模拟研究
基于Fluent的风力致热装置内部流场模拟研究【摘要】本研究基于Fluent进行风力致热装置内部流场模拟研究，通过设计与原理、软件模拟流场、模拟参数设定、结果分析和内部流场优化等步骤展开。
通过对模拟结果的验证和内部流场优化效果评价，发现XXX。
未来的研究展望包括进一步优化内部流场，提高风力致热装置的效率和稳定性，以实现更广泛的应用前景。
本研究对于风力致热装置的设计和性能优化具有重要的指导意义，有望为相关领域的研究提供参考和借鉴。
【关键词】风力致热装置、Fluent、流场模拟、内部流场优化、模拟结果、验证、效果评价、未来研究、研究背景、研究意义、研究目的、风力致热装置设计、流场模拟参数设定。
1. 引言1.1 研究背景风力发电是一种利用风力转化为电力的技术，具有环保、可再生、资源广泛等优点，受到越来越多的关注和发展。
风力致热装置则是一种利用风力将空气加热的设备，常被用于供暖、热水等领域。
随着人们对清洁能源的需求不断增加，风力致热装置的研究和应用也日益受到重视。
风力致热装置在实际应用中存在一些问题，如内部流场设计不合理、能效低下等，制约了其性能的提升和应用的推广。
对风力致热装置内部流场进行模拟研究，优化设计，提高能效，具有十分重要的意义。
本研究旨在通过Fluent软件对风力致热装置内部流场进行模拟研究，探究其流动特性，优化设计参数，提高能效，为风力致热装置的应用和发展提供技术支持。
通过模拟分析与实验验证相结合，评价优化效果，并展望未来的研究方向，推动风力致热技术的进一步发展。
1.2 研究意义风力致热装置是一种利用风能进行加热的设备，广泛应用于工业生产和生活供暖领域。
通过利用风力将空气加热，可以实现节能减排，减少对传统能源的依赖，具有环保和经济的优势。
对风力致热装置内部流场进行模拟研究具有重要的意义。
在工程实际应用中，了解风力致热装置内部流场情况对于提高设备的性能和效率至关重要。
通过模拟研究，可以深入理解流场特性，优化设计和操作参数，提高加热效率，降低能耗，实现节能减排的目标。
TSG__G0002-2010锅炉节能技术监督管理规程
第二章 设 计
第五条 锅炉及其系统的设计应当符合国家有关节能法律、法规、技术规范及其相 应标准的要求。锅炉设计文件鉴定时应当对节能相关的内容进行核查，对于不符合节能 相关要求的设计文件，不得通过鉴定。
各类工业锅炉设计热效率值应当满足附件 A 中限定值要求；电站锅炉热效率值应当 满足相应标准规定或用户技术要求。
－2－
特种设备安全技术规范
TSG G0002－2010
密封和保温性能。当周围环境温度为 25℃时，距门（孔）300mm 以外的炉体外表面温度 不得超过 50℃，炉顶不超过 70℃，各种热力设备、热力管道以及阀门表面温度不得超 过 50℃。
第十四条 锅炉应当合理设置检修门（孔），便于受热面清灰、清垢、保养和维修。 锅炉门（孔）、窥视孔、出渣口应当采用密封结构，保证锅炉漏风系数在设计要求之内。
第二条 本规程适用于《特种设备安全监察条例》规定范围内以煤、油、气为燃料 的锅炉及其辅机、监测计量仪表、水处理系统、控制系统等（以下简称锅炉及其系统）。
燃用其他燃料的锅炉、电加热锅炉和余热锅炉的节能监督管理参照本规程执行。 第三条 本规程规定了锅炉及其系统节能方面的基本要求。对于适用范围内的锅 炉，其设计、制造、安装、改造、维修、使用、检验检测等均应当执行本规程的规定。 各级质量技术监督部门负责监督本规程的执行。 第四条 鼓励生产单位研究利用新技术、新工艺，提高锅炉及其系统能源转换利用 效率，以满足安全、节能、环保的要求。达到工业锅炉热效率指标（见附件 A）规定目 标值的各类工业锅炉产品，可以作为评价工业锅炉节能产品的条件之一。
安装使用说明书中应当包括系统设计概况、安装指导要求和经济运行操作说明等内 容。
第八条 锅炉排烟温度设计应当综合考虑锅炉的安全性和经济性，符合以下要 求：
基于EDEM-Fluent耦合的钙果风筛式清选装置仿真与试验
第11卷第1期 2021年1月农业工程Agricultural EngineeringVol. 11 No. 1J a n.2021基于E D E M_F lu e n t耦合的钙果风筛式清选装置仿真与试验吴楠，贺俊林，刘少华，何永强(山西农业大学农业工程学院，山西晋中030801 )摘要：针对钙果收获装置作业后钙果含杂率高的问题，设计了一种钙果风筛式清选装置。
运用E D E M-F l u e n t耦合方法，以风速、振动筛振幅和振动频率为试验因素，钙果的清洁率和损失率为评价指标，对清选过程进行了仿真分析，并依据仿真结果进行台架试验。
仿真分析与台架试验表明，随着风速、振动筛振动频率与振幅的增加，钙果清洁率先增大后减小，损失率一直增加。
最优工作参数组合为风速10 m/s、振幅10 m m和振动频率9 H z，最优工作参数组合条件下的钙果清洁率96.3%，损失率3. 4%。
研究表明，EDEM-F l u e n t耦合仿真的运用有助于钙果清选研究，研究结果可为钙果清选装置的设计与优化提供理论依据。
关键词：钙果；清选装置；E D E M-F lu e n t;台架试验中图分类号：S225 文献标识码：A文章编号：2095-1795(2021)01-0082-06Simulation and Experiment of Air Screen Cleaning Device forC e r a s u s h u m ilis Based on EDEM-Fluent CouplingWU Nan,HE Junlin,LIU Shaohua,HE Yongqiang(College o f Agricultural Engineering, Shanxi Agricultural University，Jinzhong Shanxi 03080J , China)A b stract：In order to solve problem of high impurity rate of Cerasus humilis after operation of Cerasus humilis harvesting unit, a kind of air screen cleaning device for Cerasus humilis was designed. With coupling method of EDEM-Fluent, cleaning process was simulated and analyzed by taking vibration am plitude, frequency and wind speed as experimental factors, cleaning rate and loss rate of Cerasus humilis as evaluation indexes, and cleaning device were tested according to simulation results. Simulation a- nalysis and bench test showed that with increase of wind speed, vibration frequency and am plitude, cleaning rate of Cerasus humilis firstly increased but then d ecreased, and loss rate always increased. Optimal operating param eter combination was wind speed 10 m/s, amplitude 10 mm and vibration frequency 9 Hz. Under optimal operating param eter combination, cleaning rate of Cerasus humilis was 96. 3%, and loss rate was 3. 4% . Study indicated that application of EDEM-Fluent coupling simulation was helpful to research of Cerasus humilis cleaning. Study results could provide a theoretical basis for design and optimization of device for Cerasus humilis cleaning.K eyw ords：Cerasus humilis, cleaning device, EDEM-Fluent, bench test〇引言钙果，学名欧李，富含钙元素，营养含量高[^。
风道气流组织优化
风道气流组织优化第一部分风道设计原则与标准 (2)第二部分气流组织理论基础 (4)第三部分风道优化方法研究 (7)第四部分数值模拟技术应用 (10)第五部分实验研究与案例分析 (14)第六部分节能减排效益评估 (17)第七部分工程应用实践探讨 (20)第八部分未来发展趋势展望 (23)第一部分风道设计原则与标准风道气流组织优化摘要：本文旨在探讨风道设计的原则和标准，以确保气流组织的有效性和效率。
通过分析风道的功能、设计参数以及相关的规范，为工程师和设计师提供实用的指导。
关键词：风道；气流组织；设计原则；标准一、引言在建筑环境控制系统中，风道是连接空气处理设备与室内空间的关键部件。
其设计的合理性与科学性直接影响到系统的运行效果和能耗。
因此，对风道的设计原则与标准进行深入研究和探讨具有重要意义。
二、风道设计原则1.功能性原则：风道应确保气流的顺畅流动，并满足系统所需的流量、压力和速度要求。
同时，风道应具备足够的强度以承受内部压力及外部载荷。
2.经济性原则：在保证性能的前提下，风道设计应追求材料、制造和安装成本的最小化。
3.安全性原则：风道设计应考虑防火、防烟、防噪声等方面的要求，确保使用过程中的安全。
4.环保性原则：风道设计应遵循节能减排的理念，采用环保材料和绿色制造技术。
5.可维护性原则：风道设计应便于安装、检修和维护，减少后期运营成本。
三、风道设计标准1.尺寸与形状：风道的尺寸应根据所需流量、流速和压力损失计算确定。
风道截面宜采用圆形或矩形，以减少压力损失。
2.材料选择：风道常用材料包括金属（如钢板、镀锌板）、非金属（如玻璃钢、硬聚氯乙烯）等。
材料选择需考虑耐腐蚀性、强度、重量、价格等因素。
3.连接方式：风道连接可采用法兰连接、焊接连接等形式。
连接方式需保证密封性，防止漏风。
4.保温与绝热：对于需要保温的风道，应选用合适的保温材料，如岩棉、玻璃棉等，并确保保温层的厚度与密度满足要求。
5.消声与减震：当风道内气流产生噪声时，可在风道壁设置消声器或吸音材料。
安全生产技术模拟试题（下）第二部分（选答题）
第⼆部分：选答题（考⽣按⾃⼰从事或熟识的专业选⼀套作答，每题1分，每专业20⼩题）单选题⼀、矿⼭安全专业51. 煤矿井下照明、信号、电话和⼿持式电⽓设备的供电电压，不超过____ v；远距离控制线路的额定电压，不超过____v。
( )A．380 220 B．220 127C．127 36 D．110 12【答案】：C【解析】：P24752. 《煤矿安全规程》规定反风设施检查⾄少每季度____次、反风演习每年____次。
( )A． 1 1 B．2 2C． 1 2 D．2 1【答案】：A【解析】：P25053．以下不能作为分析封闭⽕区是否熄灭的指标有____。
( )A. ⽕区⽓体的⼀氧化碳浓度和氧⽓的浓度 B．⽕区温度C . ⽕区流出⽔的温度 D．回风流温度【答案】：D【解析】：P258，⽕区准予启封，须经取样化验分析证实，同时具备下列条件：a．⽕区内温度下降到30℃以下，或与⽕灾发⽣前该区的空⽓⽇常温度相同；b．⽕区内的氧⽓浓度降到5％以下；c．区内空⽓中不含有⼄烯、⼄炔，⼀氧化碳在封闭期间内逐渐下降，并稳定在0．00l％以下；d．在⽕区的出⽔温度低于25℃，或与⽕灾发⽣前该区的⽇常出⽔温度相同。
以上4项指标持续稳定的时间在1个⽉以上。
54. 便携式热催化型甲烷检测报警仪只能测浓度低于____4％的⽡斯。
( )A．2 B .3 Ｃ．4 D.5【答案】：C【解析】：P25655. ⾦属矿开采⽅法中，上向倾斜分层充填采矿法只能使⽤____。
( )A．⼲式充填 B . ⽔⼒充填 Ｃ．胶结充填 D. 垮落充填【答案】：A【解析】：P244上向倾斜分层充填采矿法与上向⽔平分层充填法的区别是，⽤倾斜分层回采，在采场内矿⽯和充填料的搬动主要靠重⼒。
这种⽅法只能⽤⼲式充填。
56. 煤矿井下供(配)电____向井下供电。
( )A．允许采⽤中性点接地的线路 B . 可以由地⾯中性点直接接地的变压器Ｃ．严禁由地⾯中性点直接接地的变压器D. 可以由地⾯中性点直接接地的发电机【答案】：B【解析】：P247煤矿井下供(配)电不允许采⽤中性点接地⼯作⽅式，不允许井下配电变压器中性点直接接地，严禁由地⾯中性点直接接地的变压器或发电机直接向井下供电。
复式谷物清选机课件
复式谷物清选机具有多级清选、高效稳定、操作简便、维护方便等特点，可广 泛应用于稻谷、小麦、玉米等谷物的清选。
不足
相对于传统的人工清选方式，复式谷物清选机需要一定的投资成本和维护费用， 同时对于不同种类的谷物可能需要不同的清选参数和工艺流程进行调整。
05
复式谷物清选机操作与维护
操作步骤
启动前的检查
发展
随着农业现代化的推进，复式谷物清 选机的技术不断更新换代，功能越来 越强大，操作越来越简单，为农业生 产提供了更好的保障。
02
复式谷物清选机结构
结构组成
结构组成
复式谷物清选机由进料装置、筛 选装置、风力除杂装置、出料装 置等部分组成，各部分相互协作，
完成谷物的清选工作。
结构组成
复式谷物清选机采用复式设计，将 筛选和风力除杂两个环节有机结合 起来，提高了清选效率。
Hale Waihona Puke 使用效果提高清选效率
01
复式谷物清选机采用多级清选方式，可快速有效地去除谷物中
的杂质和不完善粒，提高清选效率。
保证谷物品质
02
通过清选，可去除谷物中的杂质和不完善粒，提高谷物的纯净
度和品质，满足市场需求。
降低劳动强度
03
复式谷物清选机自动化程度高，可减轻人工清选的劳动强度，
提高生产效率。
优势与不足
在启动复式谷物清选机之前， 应检查机器的各个部件是否正 常，包括电机、传动带、筛网
等。
启动操作
按照机器的操作手册启动，并 确保所有开关和设置都处于正 确的位置。
运行监控
在机器运行过程中，应密切关 注机器的工作状态，包括声音 、振动、温度等，确保一切正 常。
停机操作
大连某电厂一次风量测量装置的选型设计
测 速元 件 发 生 摩擦 ，产 生 静 电 ，使粉 尘 粘 结在
全 压 口和 负压 口，这 种 堵塞 发 生 在 测速 元 件 内 部１ 由于 装 置本 身产 生 的差压 输 出过 小 ，如果 ， 发 生堵 塞 则 差 压更 小 ，风量 测 量 准确 性 无 法保 证 ，反 吹扫 的效 果 也不 是 很理 想 ，从而 导 致测
如 旋 转 流 和 脉 动 流 、层 流 和 紊 流 、流 动 是 否
充分等。
（） 管 段短 ，且 空 问布 置状态 复 杂 。本工 ４直 程 风 机布 置 在 厂房 内锅 炉底 部 烟 道后 部 两 侧 。 由于 一次 热 风 道至 磨 煤机 入 口的热 风 与 冷风 管 道 空 问 限制 ，炉前 管 道距 磨 煤 机入 口弯 头 距离 只 能 最大 留出将 近 ５２ ．ｍ的直 管段 ，热 风 管 道尺
Ｋ ｙｗｏ ｄｓ ｐｉ ｒ ｉｆ ｗ；ｎ ｅｔ ｎｍｕｔ ｐ ｉｔｅｆｃ ａ ｉｇａｒ ｏ ｔｒｗｉｇｔｐ ； ｅ ｔｒｔｂ ． ｅ ｒ ： ｒ ｙ ａｒ ｏ ｉｓｒ ｏ ｌ—ｏｎ ｌ ｌｎ ｎ ｉｆ ｗ ｍｅｅ； ｎ － ｅ ｖ ｎｕｉｕ ｅ ｍａ ｌ ｉ ｉ ｓ －ｅ ｌ ｙ
６ ，后 直 管 段 应 大 于风 道 当量 直 径 的０２ ， 倍 ．倍 阻力 损 失 小 ，最大 压 力 损 失不 超 过 最 大 差压 的 ｌ ％（ ４ 当机 翼 喉 部通 流 截 面积 与 风道 截 面积 之 比 较 小 时 ，压 力损 失 较大） ，系 统可 靠 性 高、稳 定 性好 。 电厂 中 ，锅 炉 燃 烧 所 需风 量 一 般较 大 、 流速 较 低 、直 管段 较 短 ， 同时压 力 损 失 要求 较 小 ，机 翼 式 测 风装 置 的特 点 完全 符 合 上述 的要 求 ，是一 种 比较 广泛 、成 熟 的测 量方 式 。 但 是 ，机 翼型 测速 装 置 是 在 多 点布 置动 压 管 的基 础 上 改 进 的 ，通 过 实 践证 明 ，还 是很 大 的 减 小 了管 道 通 流面 积 ，有 较大 的压 损 ，而 且 机 翼式 用 在 磨 煤机 一次 风 测 量方 面 还 没 有彻 底
风筛式清选装置中离心风机的研究现状及趋势
０ 引 言
清 选装 置 作为 联合 收 获 机 的 重要 组 成 部 分 ， 对 联 合 收 获机 的 工作性 能 和谷 物 的收 获 质量 有 重要 影 响 。 因此 ， 提 高联 合 收获 机 的 清 选 性 能将 是 解 决 我 国谷 物 机 械 化收 获进 一 步发 展 的 关键 问题 ＿ １ ｊ 。 随着 联 合 收 获机 向高速 、 高效 、 高 性 能 等 方 向 的不 断 发 展 以及 脱 粒 能 力 的不 断提 高 ， 清 选 系 统 的 清选 能 力 已成 为 限制 联 合 收 获 机 发 展 的一 个 重 要 因 素 。离 心 风 机 作 为 联
置、 双风 道风 机 双层 振 动 筛 清 选装 置 和双 风 机 双 层 振 动筛 清选 装 置等 。
２ ） 风机 加 圆筒 筛 清 选 装 置 主要 有 ： 单 风 道 风 机 圆 筒筛 清选 装 置 、 双风 道 风 机 圆 筒 筛 清选 装 置 和 双 风机 圆筒 筛 清选 装置 等 。
料 中各 成 分 的漂 浮 特性 的不 同 ， 完成 待 清 选 物 中籽 粒
清选Байду номын сангаас机 ， 与传统 的风机 叶片被包起来 的设计不 同 ，
其 风机 是 开放 式 的 ， 从 风 机外 壳上 部 的开 口 区上 方 吸 入空气 ， 然 后 经 过 叶轮 的 离 心 作 用 ， 速 度 比较 均 匀 的
生产 牵 引式 和 自走 式 联 合 收 获 机 Ｊ ， 对 于 离 心 风 机 的 研究 则 始 于 ２ ０世 纪 ８ ０年代 ， 主 要 是 对 谷 物 脱 粒 机 上 的离心 风 机 进 行 改进 研 究 。为 使 离 心 风 机 能 在 清 选 工作 中发挥 更重 要 的作 用 ， 国 内外 许 多 学 者 对 其 做 了
锅炉烟风道设计标准__概述说明以及解释
锅炉烟风道设计标准概述说明以及解释1. 引言1.1 概述锅炉烟风道是锅炉系统中一个重要的组成部分，主要用于将燃烧产生的废气和空气排出，确保锅炉正常运行并提供足够的燃料供给。
良好的锅炉烟风道设计能够有效地提高锅炉的效率和性能，降低排放物的污染，同时减少能源损失。
1.2 文章结构本文将对锅炉烟风道设计标准进行概述说明以及解释。
首先介绍了文章的大纲结构，包括引言、锅炉烟风道设计标准、烟风道布局与排列、烟风道的防护与维护以及结论等部分。
1.3 目的本文旨在介绍和解释锅炉烟风道设计标准，并探讨其在实际工程应用中所面临的问题和挑战。
通过深入分析和总结现有标准和经验，可以为今后的工程设计提供有益的参考和建议，并为改进现有设计方法和规范提供启示。
同时，希望通过本文能够加深对锅炉烟风道设计的理解，并为读者提供一份全面且实用的参考资料。
2. 锅炉烟风道设计标准2.1 设计原则在锅炉烟风道的设计中，有一些基本原则需要遵循。
首先，设计应考虑到锅炉的类型和工作要求。
不同类型的锅炉可能需要不同尺寸和材料的烟风道。
其次，设计应满足安全和环保要求，确保燃气排放不会对环境和人员造成危害。
此外，还要考虑到能源效率和经济性，在最大程度上减少能源消耗和运行成本。
2.2 尺寸要求锅炉烟风道的尺寸是根据排放气体量和压力损失来确定的。
必须确保风道具有足够的截面积以容纳所产生的废气，并且能够有效地将废气从锅炉引导出去。
另外，还需根据所选用的材料进行适当调整，以满足材料特性对尺寸大小的要求。
2.3 材料选择在选择锅炉烟风道材料时，需要考虑到其高温耐力、腐蚀性、机械强度等因素。
烟风道所处环境中可能存在高温、酸碱等腐蚀性气体和颗粒物，因此应选用耐高温、抗腐蚀的材料，如不锈钢、耐火材料等。
同时，还需要根据烟风道施工方式和所在位置的特点来选择合适的材料。
以上是关于锅炉烟风道设计标准部分的详细内容，包括设计原则、尺寸要求以及材料选择。
这些标准在锅炉烟风道的设计过程中起到指导作用，确保设计出安全、可靠且符合要求的烟风道系统。
基于深度学习算法的风电机组叶片开裂缺陷分析
!计算机测量与控制!"#""!$#!%"!!"#$%&'()'*+%('#',&-!",&(".!#&("!#收稿日期 "#"&&"#)$!修回日期"#""#&#'%作者简介 董!礼!&*%&"&男&辽宁锦州人&博士&高级工程师&主要从事算法方向的研究%引用格式 董!礼&韩则胤&王!宁&等!基于深度学习算法的风电机组叶片开裂缺陷分析'+(!计算机测量与控制&"#""&$#!%")&("&('&&)(!文章编号 &',&()*% "#"" #%#&("#)!!-./ &#!&')"' 0!1234!&&5(,'" 67!"#""!#%!#"$!!中图分类号 89$,文献标识码 :基于深度学习算法的风电机组叶片开裂缺陷分析董!礼 韩则胤 王!宁 王恩路 苏宝定!中国广核新能源控股有限公司&北京!&#####"摘要 为实现对风电机组叶片表面缺陷检测的智能化&该研究应用无人机技术*图像视觉技术和深度学习算法&建立风电机组叶片缺陷检测系统&提高了对叶片上开裂缺陷的检测精度$系统使用S K X E O 算子计算图像横向和纵向的梯度&并对图像进行阈值分割和去噪处理$构建深度学习模型提取图像缺陷的特征信息&加入了<995^E 6网络进行卷积操作&增加了模型的输入数据尺度&得到特征图后在利用9U ^网络筛选特征图$实验结果显示该研究系统能够去除大量无用的背景信息&开裂缺陷部位的特征信息保留完整&对验证集中的图像进行测试后&该研究系统识别出的开裂缺陷数最高可达到)#个%关键词 风电机组叶片$缺陷检测$无人机技术$阈值分割$去噪处理$深度学习模型!(*0;G '3'0&=,*.@+6+"346,:O %(>6,'K .*:'K *+':",G ''$5'*(,6,8=.8"(6&1#-.^bM 4&V:^c E J 42&D:^b ^42P &D:^b>2O B &<C Q A K H 42P!F b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引言我国可供开发的风能资源大约在&#亿千瓦&为加强对风能资源的开发利用&截止到"#"#年底&全年新增风电装机超过,&##万千瓦&成为目前应用最广泛和发展最快的新能源发电技术'&(%由于风电设备大多数安装在偏远地区&风电机组的工作环境恶劣并且气候环境复杂&经常受到大风*雷电*雨雪等天气的影响&导致风电机组故障频发&对机组叶片造成损伤'"(%在对风电机组叶片缺陷检测中&文献'$(系统利用声发射技术&基于能量的等高线图判断风机叶片的损伤程度&并应用新的源定位方法对缺陷部分定位%文献'((系统通过部署大量传感器组成传感器网络&实时采集机组叶片的声信号&对叶片的实时结构健康进行监测%文献')(系统结合有限元法和反卷积分离法&利用叶片的振动信号检测风机的损伤状态&确定叶片的损伤位置%文献''(系统通过应变感应器来检测风机叶片在外界作用下产生的形变&安装在叶片表面或叶片层&间接检测风电机组的结构损伤%当前的研究中需要借助大量多种类型的传感器设备&对叶片状态进行监测&提高了系统的检测成本和复杂程度&同时传感器获得的信号容易受到环境噪声的影响&进一步影响了系统对风机叶片缺陷的分析和识别的精度%C !基于无人机图像采集的风电机组叶片缺陷检测系统!!该研究将无人机技术和图像视觉技术应用在对风机叶片的缺陷检测上&采用高分辨率的相机和无人机对风电机组叶片图像进行采集&获取到清晰且完整的叶片信息&比人工巡检的方式更具安全性和效率%采集到风机叶片的图像越清晰&包含的叶片缺陷信息更加丰富&该研究系统使用深度学习模型能够更好地提取出叶片表面开裂的缺陷特征&更加精确的定位缺陷位置',(%该研究系统使用基于!投稿网址 \\\!0S 01O J3[!1K I Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第%期董!礼&等)""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于深度学习算法的风电机组叶片开裂缺陷分析#&($!#.^><8:b >的`.M .W )目标检测算法&能够直接产生目标叶片缺陷的类别概率和位置坐标值&提高了对风机叶片的目标检测速度'%(%基于无人机图像采集的风电机组叶片缺陷检测系统结构如图&所示%图&!风电机组叶片缺陷检测系统结构该研究设计时&在结构上可分为采集层*数据层*服务层和应用层%通过不同层次结构实现风电机组叶片数据信息的采集*传递*计算*分析与计算%满足用户从底层风电机组叶片的运行状态开始&进行远程数据信息监控&有效地将风电机组叶片的运行状态的宏观数据信息&转换为直观的数据显示&提高了风电机组叶片缺陷检测效率%采集层利用全自主巡检模式的无人机完成风电机组叶片表面的全面覆盖图像的采集&采用低速*定点航拍的方式&在巡检过程中通过无线传输网络将采集到的叶片缺陷图像传输到系统的数据层%为防止无人机与叶片距离过近发生碰撞事故&在无人机上安装有红外激光传感器&用来探测无人机前方水平'#k &距离$#I 之内的所有物体&通过设定距离阈值保证无人机在图像采集过程中的飞行安全&当小于阈值距离时发生报警信号自动向相反方向飞行并恢复安全飞行距离'*(%在具体设计时&通过无人机携带不同的电子设备信息实现风电机组叶片缺陷的巡检采集&无人机体积小&重量轻&能够实现人力无法企及的高空场合或者高危区域%通常包括飞机平台系统*信息采集系统和地面控制系统等&能够将高空或者高危区域数据信息带回地面&实现数据远距离交互&提高了作业工作效率%数据层完成叶片缺陷图像的存储和预处理&并向应用层提供数据访问接口&数据层使用具有多个计算引擎的分布式数据库V /N >&能够兼容多种数据存储格式&并支持时间复杂程度较高的数据结构'&#(%数据层可以设置外设接口&比如远程无线通信接口*C <Q 数据接口*F :^数据总线等&通过这种方式&能够实现无人机采集数据与外设设备多种数据交互与共享&必要时&在数据局层可以设置数据管理软件&以提高风电机组叶片缺陷检测数据管理效率%应用层使用支持可视化操作的M :Q >M /=b 工具来标注图像中的缺陷信息&M :Q >M /=b 工具并且支持源码编译安装&可以直接下载系统对应打包好的文件&在-:8:4F M :<<><路径文件下定义训练好的使用类的列表&使用.9>^-/U 选择叶风电机组叶片图像的目录&在F V :^b ><:N >-/U 中自定义生成标注文件的保存位置%对图像中叶片开裂缺陷的位置进行选择&并标注损伤程度完成后对标注就信息进行保存&输出@=M 格式的标注文件%标注文件的标注信息包括图像路径*名称*图像分辨率*通道数量*缺陷坐标和损伤程度等信息%本研究设计中&可以将服务层与应用层结合起来应用&或者将应用层划分为不同的数据模块&比如具有服务功能的多种数据管理模块%比如可视化管理模块*分类管理模块*交互模块*故障处理模块等%E !叶片开裂缺陷图像的高精度检测方法在无人机自动巡检过程中&大规模风机叶片图像和视频的数据传输可能会造成网络拥堵&并且上传到系统数据层的图像或视频数据并不是完全有用的&图像过于模糊*叶片图像的有效面积过小影响系统对叶片缺陷的分析效果&同时增加了系统数据库的存储资源%该研究设计出风机叶片开裂缺陷的检测模型&对采集到的图像质量进行检测&过滤掉运动模糊和低质量的不适合作为训练数据的叶片图像'&&(%E D C !清晰度检测通常&从无人机输出的数据信息由于外界噪声的干扰&数据信息不纯净&容易使采集到的数据信息在后续计算过程中误差大&不准确程度高%针对该方法&该研究使用图像边缘锐度评价无人机采集到的叶片图像&通过S K X E O 算子计算图像梯度&采用8E 2E PR A H 梯度函数衡量图像的清晰度&通过这种方式&能够将获取的数据信息特征提取出来&在对提取的数据特征进行分析&以提高数据分析精度%为了量化采集到的宏观数据量&该研究采用了数据思维的方式&以具体化通过无人机技术采集到的叶片开裂缺陷图像数据信息%梯度计算可表示为)S .#,&#,&,"#,",&#,4567&$5S +#,&,",&###,&,",4567&$5!&"式中&S .表示图像像素横向梯度&S +表示图像像素纵向梯度&5表示图像的灰度值%通过该公式&能够计算出叶片开裂缺陷图像信息的灰度值&基于灰度值的计算结果&能够评判采集到叶片开裂!投稿网址 \\\!0S 01O J3[!1K I Copyright ©博看网. All Rights Reserved.!!计算机测量与控制!第$#""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#&((!#缺陷图像的精度%通过上述计算后&再计算叶片开裂缺陷图像的清晰度%计算图像的清晰度可表示为)98#&&$$%&%$!S ".!.&+"%S "+!.&+""!""式!""中&98表示清晰度评价算子&&表示叶片缺陷图像的长度&$表示叶片缺陷图像的宽度&!.&+"表示图像的像素点坐标'&"(%通过该公式&清晰度评价算子*叶片缺陷图像的长度*叶片缺陷图像的宽度等因素是影响叶片开裂缺陷图像清晰度的关键性因素&当然&在实际应用中&还会存在其他因素&出于篇幅的限制&本研究不再考虑一些非关键因素&将清晰度计算融入上述清晰度评价算子*叶片缺陷图像的长度*叶片缺陷图像的宽度等因素能够从本质上分析影响清晰度评价算子*叶片缺陷图像的长度*叶片缺陷图像精度的能力%系统通过设置合理的阈值&计算出的清晰度算子高于系统阈值时被认定为为满足叶片开裂缺陷分析的图像要求&低于阈值的图像不会保存在系统数据库%E D E !缺陷图像有效面积检测无人机采集到风电机组叶片图像的有效面积是指叶片上开裂缺陷的面积&叶片像素点在整个图像总像素点的比例大小影响缺陷检测的精度%两种不同叶片面积占比的图像如图"所示%图"!不同叶片面积占比的图像图像&中的叶片占比面积超过%#_&能够清晰地观察到叶片上的开裂缺陷&图像"的叶片占比面积不足"#_&包含的缺陷信息较少&需要进行图像分割和去噪处理%图像转换可表示为)9!*&:"##^$#3!*&:"%#^)*S !*&:"%#^&&?!*&:"!$"!!其中)9!*&:"表示转换后的灰色图像&3表示图像的红色通道&S 表示图像的绿色通道&?表示图像的蓝色通道'&$(%通过上述分析&将采集到的图像数据信息切割成小模块结构&将图像信息转换为可以矢量数据信息&提高了计算能力%通过式!$"能够将提取到的叶片开裂缺陷图像数据信息&清晰地展示叶片上的开裂缺陷%由于图像像素具有不连续的特性&因此根据像素的灰度值进行阈值分割&将叶片图像和背景分隔开&使用最大类间方差法进行阈值分割&计算初始阈值分割两组像素点的灰度值的方差&可表示为)!"#Y #Y &!*#,*&""!("式中&Y #表示叶片像素占比&Y &表示背景像素占比&*#表示叶片像素的平均灰度值&*&表示背景像素的平均灰度值'&((%通过式!("能够将采集到的叶片开裂缺陷图像数据信息中信息与背景信息分离出来&这种方法能够分析雨*雪*雾*雨等恶劣天气下的图像信息&这就提高了该研究技术应用的范围&任意恶劣天气下所采集到的图像信息都能够清楚地将采集到的重要信息分离出来%该研究在分离时&还使用方差最大的阈值进行图像分割&经过阈值分割后的风机叶片图像如图$所示%图$!阈值分割后的风机叶片图像再通过形态学图像处理去除图像中的噪点&膨胀计算和腐蚀计算可表示为)> ?#1.&+!?".+E >#83>:?#1.&+!?".+F >3!)"!!其中)>表示进行运算的图像元&?表示结构元%开运算通过先腐蚀计算再膨胀计算的方式&闭运算通过先膨胀计算再腐蚀计算的方式&去除叶片图像中的黑色噪点&将完整的叶片图像进行分离并去噪'&)(&图像的有效面积可表示为)3#\Z H 1!'"式!'"中&3为有效面积的比例&Z H 1表示图像大小&\表示叶片像素点数%当3大于)#_时&无人机采集到的风机叶片图像才能够保存到系统数据库中&上传到深度学习模型中进行计算%F !基于深度学习算法的叶片缺陷图像检测在对处理后的风电机组叶片图像的缺陷部分进行识别和检测时&传统的神经网络模型在面对大量数据时无法及时提取图像信息%本研究采用深度学习算法能够获取更深层次的数据信息&在具体计算时&该研究将处理后的风电机组叶片图像建立为原始数据集&利用深度学习模型自动提取图像缺陷的特征信息&对图像中开裂缺陷进行识别和检测%叶片缺陷图像检测过程如图(所示%为了增加深度学习网络模型的输入数据尺度&加入了<995^E 6&<995^E 6是一种可以不用考虑图像大小&输出图像固定长度网络结构&并且可以做到在图像变形情况下表现稳定%<9952E 6的效果已经在不同的数据集上面得到验证&速度上比U 5F ^^快"(!&#"倍%通过这种方法改进了网络模型能够直接进行卷积操作&对输入特征图的每个通道分别使用一个卷积核&将所有卷积核的输出再进行拼接&最终输出特征图'&'(%正常的深度网络由两部分组成&卷积部分和全连接部分&要求输入图像需要固定S 4[E 的原因并不是卷积部分而是全连接部分%所以<99层就作用在最后!投稿网址 \\\!0S 01O J3[!1K I Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第%期董!礼&等)""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于深度学习算法的风电机组叶片开裂缺陷分析#&()!#图(!叶片缺陷图像检测过程一层卷积之后&<99层的输出就是固定大小%首先将风机叶片图像输出到深度学习网络模型&通过对图像的五层卷积操作得到特征图后在利用9U ^网络筛选特征图&该方法专门用来提取候选框&在U F ^^和Z A S 6U F ^^等物体检测架构中&用来提取候选框的方法通常是<E O E 164W E<E A R 1G %然后利用特征图进行矩形框回归%网络模型的分割损失具体表示为)K I A S 3#%++O K P !&,M +"%!&,+"O K P !&,M +"!,"!!其中)+表示叶片图像二值化的结果&图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度值为#或"))&也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果%即将")'个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像%M +表示图像预测结果'&,(%K I A S 3使深度学习网络能够输出图像的每一个类&并在每个像素点上应用激活函数计算像素的交叉熵值得到分割损失%在卷积过程中&每个风电机组叶片图像对应的特征图空间位置中的每个点进行一次卷积操作&深度可分离卷积可表示为)A A B #B 4H B 4H Z H B -H B -%Z H 1H B -H B -!%"式中&B 4表示单个卷积核尺寸&Z 表示卷积核数量&Z H B -H B -表示输入特征图的尺寸&1H B -H B -表示输出特征图的尺寸%模型中卷积层输入向量为9#1.&&."&.$&2&.*3&输入向量:*的高度为T **宽度为Y **通道数为$*&卷积层由1个三维滤波器9*组成'&%(&卷积层的运算量高达$*$*%&4"T *Y *%卷积层输入的向量为;#1+&&+"&+$&2&+*3&输出向量的的高度为T *%&*宽度为Y *%&*通道数为$*%&%经过多层卷积后输出结果&图像中的开裂缺陷能够精准被检测到&优化了的叶片损伤检测错检*相邻损伤遮挡检测效果不佳的问题&并且取得了较好的检测效果'&*"&(%M !应用测试M D C !搭建实验环境该研究在D 42H K \S &#操作系统上搭建实验仿真环境&采用a >U :<和8E 2S K R Z O K \实验框架&系统客户端使用的处理器为/26E O !U "F K R E !8="4,5%,)#V &显卡为^N /-/:b E Z K R 1E b 8@&#%#%在实验平台中安装:^:5F .^-:环境管理器&集成了常用的9J 6G K 2*F K 2H A *^B I 7J 等函数库&能够更好地管理开发环境&搭建深度学习网络模型'"&""(%M D E !实验数据准备该研究实验的数据来源为某风力发电厂无人机巡检拍摄到的部分风机叶片图像&风机叶片表面具有常见的开裂*腐蚀*涂层脱落等缺陷类型&总共有$&)"'张图像%由于采集到的部分图像的背景信息较为复杂&有些图像中不包含缺陷部分&需要对图像进行筛选并删去无关信息&从大量图像中挑选出"###张缺陷特征明显&有效面积超过$#_的图像作为实验的原始数据集%原始数据集参数如表&所示%表&!原始数据集参数类型参数数量"###图像分辨率&"%#$*'#数据集大小"(%&=Q 位深&'X 46颜色数")'通过F R E A 6E 9K O J PK 2S 对叶片图像绘制标注框&标注对应的缺陷类型&将图像和标准信息共同保存未0S K 2文件&将所有的样本图像存储在实验文件夹下%叶片图像缺陷标注界面如图)所示%图)!叶片图像缺陷标注界面M D F !实验测试为验证该研究系统的性能&分别使用文献'$(系统*文献'((系统和该研究系统进行实验%从原始数据集中随机选取一张风电机组叶片图像&经过缺陷标注后作为实验测试图像&实验测试图像如图'所示%实验测试图像中存在较多的背景信息&为增强模型对图像的识别精度&使用$种系统对实验测试图像进行处理&!投稿网址 \\\!0S 01O J3[!1K I Copyright ©博看网. All Rights Reserved.!!计算机测量与控制!第$#""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#&('!#图'!实验测试图像得到图像增强后的实验图像如图,所示%图,!处理后的实验图像文献'$(系统处理后的实验测试图像去除了大部分背景信息&通过明暗反转的方式增强了风电机组叶片上开裂缺陷的特征&但图像增强后的画面对比度过高&失去了叶片表面其他部分的细节信息&仍可能存在较小的缺陷尚未被发现%文献'((系统处理后的图像保留了叶片的全部信息&叶片画面的对比度明显增加&但黑色背景图像和白色叶片图像中可能存在噪点&图像的亮度过高导致部分缺陷特征细节丢失'"""$(%该研究系统去除了叶片图像的全部背景信息&并对图像进行阈值分割和校正&得到了更加明显的开裂缺陷特征&并保证了叶片图像的明暗变化&根据图像的像素灰度值变化获取叶片轮廓&并过滤掉了大部分噪声&对图像的处理效果更好&提高了后续缺陷检测的精度'"(")(%对原始数据集中的叶片图像标记完成后&/I A P E S E 6S 文件夹中有"##张叶片缺陷图像&其中包含开裂缺陷*磨损缺陷*脱落缺陷*雷击缺陷和多类别损失缺陷&将数据分为训练集*测试集和验证集&使用训练集中的数据对深度学习网络模型进行训练%使用训练好的模型进行开裂缺陷识别测试&文献'$(系统和文献'$(系统进行对比&将验证集中的图像分为'组&识别验证集中的开裂缺陷图像数量如图%所示%对验证集中每一组实验图像进行测试后&该研究系统识别出开裂缺陷图像的数量最多&深度学习网络模型的缺陷检测效果最好&其中识别到第四组的开裂缺陷数量高达)#个&第六组的开裂缺陷数为"(个%文献'$(系统检测到第一组的图像的叶片开裂缺陷数最多&最高达到(#个&第二组和第六组识别到的缺陷数量低至"#个%文献'((系统检测到开裂缺陷数量最高为$)个&识别到第六组图像的缺陷数量最少为&%个%文献'$(系统和文献'((系统的对叶片图像中缺陷的识别精度较图%!识别到开裂缺陷图像数量低&不能较好地提取出图像的缺陷特征&受到图像质量*亮度和对比度的影响较大&图像过亮或过暗导致叶片缺陷处的信息较少&造成系统对叶片缺陷识别效果不好%R !结束语该研究设计出风电机组叶片缺陷检测系统&使用无人机完成风电机组叶片图像的采集任务&采用深度学习算法对叶片图像进行缺陷检测分析&并在图像上标注开裂缺陷位置%该研究的创新点在于)&"对无人机采集到的叶片缺陷图像进行高精度检测&采用8E 2E P R A H 梯度函数计算图像的清晰度评价算子&对叶片占比较小的图像进行灰度化处理&使用最大类间差法进行阈值分割再计算有效面积%""建立深度学习网络模型&使系统自动提取图像的缺陷特征&引入了<995^E 6网络直接进行卷积再进行特征映射&加快了图像数据处理速度&提高了模型的检测效率%该研究仍存在一些不足之处还需进一步改进&系统仅对风机叶片的开裂缺陷进行检测&在后续研究中考虑增加系统的风机叶片缺陷数据集&对叶片上的更多类型的缺陷进行检测%参考文献'&(张成旭!风电叶片芯材蒙皮微裂纹产生原因及缺陷的消除'+(!天津科技&"#"&&(%!&#"))*'#&'$!'"(蒋!菲&赵朝友&张素慧!基于F >>=-:^能量熵和<N=的风电叶片缺陷检测'+(!无损检测&"#"&&($!'")$'(#!'$(董!健&柳亦兵&滕!伟&等!基于Q 94:H A X K K S 6算法的风电机组叶片结冰检测'+(!可再生能源&"#"&&$*!)")'$"'$'!'((海!涛&范!恒&王楷杰&等!基于9<.5<N=算法的风电机组结冰故障诊断'+(!智慧电力&"#"&&(*!(")&'&,(!')(马宝琰&汤!磊&赵!晶&等!风电叶片图像直线特征检测与拼接方法'+(!哈尔滨理工大学学报&"#"#&")!)")%$*"!''(傅天航&刘松平&刘菲菲&等!复合材料桨叶无损检测技术研究进展'+(!工程塑料应用&"#"#&(%!&#")&'"&''&&,&!',(王雪平&张建斐&李万润&等!基于机器视觉的风电叶片风沙侵蚀程度检测方法研究'+(!太阳能学报&"#"#&(&!)")&''&,$!!下转第&)(页"!投稿网址 \\\!0S 01O J3[!1K I Copyright ©博看网. 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中级注册安全工程师考试安全生产技术真题汇编2(含答案)
中级注册安全工程师考试安全生产技术真题汇编2一、单项选择题1.根据《机械工业职业安全卫生设计规范》（JBJ18）整理。
机床按重量和尺寸划分，中型机床为（）A.最大外形尺寸4-12mB.最大外形尺寸6-12m √C.最大外形尺寸4-12m质量大于5tD.最大外形尺寸6-12m质量大于10t解析：根据《机械工业职业安全卫生设计规范》（JBJ18）整理。
机床按重量和尺寸，可分为小型机床（最大外形尺寸小于6m）、中型机床（最大外形尺寸6-12m）、大型机床（最大外形尺寸大于12m或质量大于10t）、特大型机床（质量在30t以上）。
2.皮带是常用的运输装置，但皮带本身也会带来较大的风险，下列关于皮带的说法中，正确的是（）。
A.皮带传动的危险主要分布在皮带和皮带轮相接触的地方B.皮带传动的过程中有卷入的风险，可安装金属骨架的防护网√C.皮带传动机构的防护可采用将皮带全部遮盖起来的方法，不可采用防护栏杆防护D.3米高的皮带回转速度15m/s，宽度9cm，无须安装防护装置解析：皮带传动的危险出现在皮带接头及皮带进入皮带轮的部分，故A选项错误；皮带驱动会因为摩擦而生热，采取的防护措施必须能够保证足够的通风。
焊接金属网是一种适用的防护。
3米高的皮带回转速度15m/s，宽度9cm须安装防护装置。
3.机械安全防护措施包括防护装置、保护装置及其他补充保护措施。
机械保护装置通过自身的结构功能限制或防止机器的某种危险，实现消除或减小风险的目的。
下列用于机械安全防护措施的机械装置中，属于保护装置的是（）。
A.活动式联锁防护装置B.限位装置√C.金属防护罩D.封闭式装置解析：安全防护装置分为保护装置、防护装置和补充装置，其中防护装置包括壳、罩、屏、门、盖、栅栏等结构和封闭式装置,同时还包括联锁防护装置（固定式、活动式）；保护装置包括联锁装置、双手操作式装置、能动装置、限位装置等；补充装置以急停装置作为代表。
4.防护装置是能够提供保护的物理屏障，具有许多保护功能，化工储罐区防火堤上安装的的能够防止储罐连锁爆炸时碎片飞出伤人，能够将碎片提前承接并包裹住的防护装置，其功能体现的是（）。
两行微型收割机清选系统开发与研究
多项 指 标 ，也 关 系着 整 机 机 构 的 复 杂程 度 和机 体 尺 寸 。 因 此 ，对 清 选 系 统 的 深 入 研 究 具 有重 要 意
义 ， 国 内 外 学 者 对 此 也 做 了相 关 研 究 。李 耀
图 ６ 物 料 在 气 流 中运 动 分 析
当气 流 垂 直 向上 ，物 料 漂 浮 在 气 流 中 ， 气 流 作 用 力 与 重 力 平 衡 ，脱 出物 受 到 气 流 的作 用 力 Ｐ
颖 糠 、 碎 茎 秆 皮
１５ ２ ２８ ．， ， ．３
ｌ４ ．３ ＿ ～２８ ０ ２
第３ 卷 ４
清 选 系统是 谷物收 获机械 的主 要工作 部件 ， 对 整 个 收 割机 的 工 作 性 能 有 很 大 的 影 响 ，直 接 影 响 着 联 合 收 割 机 的 清 洁 率 、 损 失 率 和 生 产 率 等
的清 选 系统 做 了改 进 ，设 计 了满 足 要 求 的 系统 方 案 ，基 于 虚拟 样 机技 术 建立 了三 维 总装 结构 模 型 ， 并 对 振 动 筛 及 物 料 颗粒 在 气流 场 的运 动 进 行 了分 析 研 究 ，得 到 了运 动方 程 。考 虑 物料 特 性 的不 同 ， 绘 制 了不 同漂 浮 系数 的 气 流 场 运 动 轨 迹 ，分 析 了 相 关 因素 对 清 选 性 能 的 影 响 ，对 项 目后 续 的样 机
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两行微 型收割机 清选 系统开发 与研究
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多风道清选装置设计方法及清选损失监测与控制技术研究
我国水稻种植面积约3000多万公顷,产量在2亿吨左右,联合收获机在水稻收获环节中发挥着重要作用。
清选装置是联合收获机的“消化系统”,是影响整机作业质量、效率的核心工作部件。
传统单出风口风筛式清选装置在清选含水率高、杂余多、喂入量大的脱出混合物时,清选性能显著下降。
另外,现有清选装置的工作参数只能停机、依照经验手工调节,工作参数无法根据清选性能的变化自动调整,清选损失高、适应性差。
清选装置已成为制约大喂入量（≥8 kg/s）水稻联合收获机发展的最主要瓶颈。
为研制出与大喂入量脱粒分离装置相匹配的高性能清选装置,在国家自然科学基金和“863计划”重点项目资助下,着重开展双出风口多风道清选装置设计
方法及清选损失监测与控制技术的研究,主要工作包括:1、从单出风口清选室内脱出混合物和气流场的分布规律和脱出混合物各成分的空气动力学特性入手,试验分析了限制单出风口清选装置性能提高的主要原因,提出了由双出风口多风道离心风机、双层振动筛和回程输送装置组成的双出风口多风道清选装置配置方案。
根据脱出混合物在清选室内经多次振动-风选耦合作用后各组分的分布变化规律,推导了双出风口多风道清选装置不同部位气流阻力模型,根据清选装置不同部位理想气流速度分布,估算了清选装置不同部位处的气流阻力值,设计了不同开孔
率的多孔板模拟风机在不同工况下所需承受的清选负荷,提出了一种基于多孔介质模型的双出风口多风道清选装置设计方法。
2、采用多孔介质模型定义清选负荷对气流的流动阻力,采用数值模拟并结合气流速度测量,研究了不同结构风机
内部及各出风口流场分布随清选负荷的变化规律,绘制了不同结构风机的压降-
流量ΔP<sub>tot</sub>-Q特性曲线,根据“ΔP<sub>tot</sub>-Q特性曲线的斜率在工作区域时应尽可能的大”的原则,设计了新型双出风口多风道离心风机。
在对多风道清选装置三维虚拟设计及数值模拟证明清选室内气流场分布合
理的基础上,以电动推杆为基础,研制出了主要工作参数可无级调节的双出风口
多风道清选试验台,并以VS110型风速传感器为主体构建了清选室气流速度测量系统,获取了不同工作参数下清选室内不同部位的气流速度。
根据不同工况下清选性能和气流场分布规律,阐明了双出风口多风道清选室内理想气流场分布模型。
研究了工作参数对清选装置内部不同部位处气流速度变化的影响规律。
将设计的
多风道联合收获机移植到水稻联合收获机上进行田间试验,以检测其清选性能。
3、针对水稻脱出混合物各成分生物力学特性的差异,采用颗粒聚合体法建立了水稻籽粒、短茎秆颗粒模型。
利用离散单元法研究了籽粒、短茎秆与敏感板间的碰撞力学特性,分析了籽粒径粒比、茎秆长度和碰撞角度对峰值接触力和接触力变化周期的影响,确定了信号处理电路参数范围。
为提高籽粒损失监测传感器的分辨能力,从振动力学角度出发,研究了敏感板振动特性与检测性能之间的关系,分析了系统阻尼比对籽粒碰撞敏感板输出信号特征的影响,提出了对敏感板进行局部约束阻尼处理的方案,从而缩短了信号衰减时间。
在ANSYS软件对敏感板模态分析的基础上,优选了约束阻尼层在敏感板上的敷设位置,试验结果表明,对敏感板进行局部约束阻尼处理后,传感器分辨能力显著上升。
以风机转速、分风板倾角、筛片开度等参数为变量,试验研究风筛式清选装置尾部损失籽粒分布规律,建立了清选损失籽粒量监测数学模型,实现了对清选损失籽粒的实时监测。
4、以S7-1200 PLC作为主控单元构建下位机硬件系统,并运用梯形图语言完成系统编译,利用Lab VIEW14.0软件开发上位机人机交互界面,采用MODBUS-TCP以太网通讯协议通过交换机完成上位机与下位机之间的信息传递,研制出了具有参数设定、显示、故障报警、数据存储与回放、自动控制、通讯和急停等功能的多风道清选装置作业状态监测与控制系统。
以风机分风板倾角、风机转速、鱼鳞筛片开度和籽粒清选损失率、粮箱籽粒含杂率来表征清选装置作业状态,通过台架试验,获取了风机分风板倾角、鱼鳞筛片开度、风机转速等参数与清选损失率、籽粒含杂率性能之间系统试验数据,分析了影响籽粒清选损失的主要因素及其关联性。
以籽粒清选损失监测传感器的监测量为输入,开发了清选损失多变量模糊控制器,实现了对风机转速和风机分风板倾角的自动调节,降低了籽粒清选损失。