简介:研究浸出参数对电炉炼钢粉尘灰中选择浸出性Zn的影响,以Zn和Fe的浸出率为响应变量,以硫酸浓度、浸出温度、浸出时间和液固比为独立变量,采用基于三水平Box-Behnken的响应面法对浸出参数进行优化。对试验结果进行ANOVA分析和验证。在硫酸浓度为2.35mol/L,浸出温度为25℃,浸出时间为56.42min,液固比为5的条件下,可得到Zn的最大浸出率为79.09%,Fe的最小浸出率为4.08%。通过ANOVA分析表明,对Zn和Fe浸出率影响最大的因素为硫酸浓度和浸出温度。基于响应面法的模型与试验数据具有很好的一致性,Zn和Fe浸出率的相关系数分别为0.98和0.97。
简介:风电机组状态监测部位多,数据分析工作量大,人工故障识别的方式使得风电机组状态监测报告滞后.本研究提出一种基于幅值调制比率的风电机组齿轮箱失效自动识别方法,针对风电机组转速不平稳的特点首先对齿轮箱振动加速度信号进行时频分析得到机组的瞬时转速,然后进行阶比处理将等时间间隔信号序列重采样转换成等角度间隔信号序列,频域变换后选择一倍啮合频率和两倍啮合频率幅值较大值,计算调制间隔为转频的多频率点幅值累加和,再将与较大啮合频率处的幅值调制比率作为特征值表征齿轮箱的失效状态.恒速和变速风电机组齿轮箱振动数据分析结果都表明该特征值具有良好的故障与正常状态区分能力,且不同转速下该特征值具有稳定性.