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题名混煤掺混方式对燃烧特性影响的实验研究
被引量：2
- 1
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作者
张艺漫
鄢晓忠
聂明
刘定军
樊西林
陈绍龙
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机构
长沙理工大学能源与动力工程学院
国电湖南宝庆煤电有限公司
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出处
《锅炉制造》
2013年第2期5-8,24,共5页
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文摘
利用STA449F3型热重分析仪对邵阳龙坪煤与河南义马煤两种典型煤种按照不同的掺混比例及掺混方式进行研究,得到混煤燃烧的相关特性参数。研究结果表明:随着易着火煤种掺混比例的增加,各混煤的着火特性、燃烧特性和综合燃烧特性都有明显改善。磨前掺混方式混煤燃烧性能明显要优于磨后掺混方式。在邵阳龙坪煤所占比例为20%时,混煤燃烧性能较佳,适于电厂配煤燃烧。
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关键词
混煤掺混方式
工业分析
热重分析
燃烧特性
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Keywords
mixed coal blending mode
industry analysis
thermogravimetric analysis
combustioncharacteristic
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分类号
TK124
[动力工程及工程热物理—工程热物理]
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题名气氛条件对典型煤种结渣特性影响的实验研究
被引量：9
- 2
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作者
聂明
张艺漫
张博
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机构
长沙理工大学能源与动力工程学院
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出处
《锅炉制造》
2013年第3期4-8,共5页
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文摘
燃煤锅炉受热面结渣问题一直是困扰电站锅炉安全和经济运行的重要因素。因此选取三种不同的煤种在不同气氛条件下进行灰熔融性试验的基础上对煤种的结渣特性作出分析。分析结论为还原性环境气氛可显著降低煤灰熔融温度,从而使煤灰结渣特性增强;单一评判法与多指标综合评判法对煤灰结渣特性进行判定,为避免锅炉受热面结渣提供理论依据。在锅炉实际运行中,因保证炉内受热面周边氧化性气氛,降低煤灰结渣特性,减少锅炉受热面结渣的可能性。
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关键词
煤质特性
结渣特性
气氛条件
煤灰熔融性
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Keywords
coal properties
slagging property
atmospheric condition
fusibility of coal ash
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分类号
TK227
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名混煤燃烧特性分析及速度预测
被引量：1
- 3
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作者
张博
聂明
张艺漫
李帆
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机构
长沙理工大学能源与动力工程学院
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出处
《锅炉制造》
2013年第4期8-12,共5页
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文摘
基于热重分析方法研究煤粉的燃烧特性对燃烧速度的影响。通过对煤粉燃烧速度过程的预测有利于煤粉在电厂混煤掺烧过程中的充分利用。根据煤粉燃烧实验求出活化能和频率因子,求出两升温速率下的TG(T)、DTG(T)曲线。导出实验数据。在阿累尼乌斯定律基础上,求解燃烧速率的数学模型。用燃烧模型预测了同一种煤样在第三个升温速率下燃烧速率随燃尽度的变化趋势。
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关键词
煤粉燃烧
燃烧特性
速度预测
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Keywords
pulverized coal combustion
combustion characteristics
speed prediction
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分类号
TK112
[动力工程及工程热物理—热能工程]
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题名基于深度卷积神经网络的手势动作识别
被引量：8
- 4
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作者
张朝柱
顾晓婷
张艺漫
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《无线电工程》
2019年第7期587-591,共5页
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基金
中央高校基本科研业务费自由探索计划项目
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文摘
针对传统手势识别方法中人工特征提取信息不完整导致的识别率较低以及识别手势类别较少的问题,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的原理,设计了一种深度CNN框架,对多通道的表面肌电信号进行手势动作识别。所应用的表面肌电信号数据来自Ninapro数据库中DB2健康个体数据集,分别识别9种手指动作和49种手势动作(49种手势动作包含9种手指动作),另外40种手势动作是17种基本手势动作和23种手腕动作。对数据集的表面肌电信号数据进行提取均方根值特征,生成12通道的训练集、验证集和测试集。将处理过的表面肌电信号送入到深度CNN中,经过卷积、批次归一化、池化、梯度下降及dropout层处理,仿真测试后,DB2数据集的9种手势动作识别率是99.10%,49种手势动作手势不识别率是64.58%。
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关键词
表面肌电信号
卷积神经网络
批次归一化
梯度下降
手势识别
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Keywords
sEMG signal
convolutional neural network
batch normalization
gradient descent
gesture recognition
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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