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多源量测数据下基于自适应EKF的动态状态估计方法
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作者 戚振彪 鲍玉莹 +3 位作者 范申 潘敏 胡朋飞 吴红斌 《电气传动》 2026年第1期48-56,88,共10页
在配电网多源量测体系中,多源量测设备的采样频率和时间戳不同步,以及系统中的不良数据,都将导致量测数据间存在偏差,从而影响状态估计的准确性。为此,提出了一种多源量测数据下基于自适应扩展卡尔曼滤波(EKF)的动态状态估计方法。首先... 在配电网多源量测体系中,多源量测设备的采样频率和时间戳不同步,以及系统中的不良数据,都将导致量测数据间存在偏差,从而影响状态估计的准确性。为此,提出了一种多源量测数据下基于自适应扩展卡尔曼滤波(EKF)的动态状态估计方法。首先,针对多源量测数据的非同步问题,提出了一种基于动态时间规整(DTW)的多源数据时间戳对齐策略,实现量测数据的同步。其次,针对系统中的不良数据,提出了一种集成不良数据自适应检测和滤除环节的EKF状态估计方法,降低了不良数据对状态估计的影响。最后,在IEEE 33节点系统中进行算例测试,并与未考虑多源量测数据融合和异常值检测的传统EKF方法进行比较。结果表明,所提方法提高了估计结果的鲁棒性和可靠性。 展开更多
关键词 配电网 状态估计 多源数据融合 不良数据检测 卡尔曼滤波
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基于高速成像检测与BiLSTM-KF算法的UWB定位校准模型 被引量:2
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作者 王相勋 韩晓坤 +2 位作者 李杰 荆根强 高耀 《公路交通科技》 北大核心 2025年第5期52-61,共10页
【目标】为提高超宽带(UWB)定位技术在运动车辆定位及轨迹检测中的可靠性,解决UWB定位技术在复杂、高速运动场景下精度不足的问题,提出了一种融合高速成像检测与改进卡尔曼滤波算法的UWB车辆运动轨迹校准模型。【方法】该模型以高速相... 【目标】为提高超宽带(UWB)定位技术在运动车辆定位及轨迹检测中的可靠性,解决UWB定位技术在复杂、高速运动场景下精度不足的问题,提出了一种融合高速成像检测与改进卡尔曼滤波算法的UWB车辆运动轨迹校准模型。【方法】该模型以高速相机视频分析为基础,通过AprilTag目标检测算法提取车辆图像坐标,经单消失点VWL标定方法转换至世界坐标系,形成可用于车辆动态位置校准的参考值序列。同时,结合双向长短时记忆网络(BiLSTM)自主学习运动目标的状态转移函数,利用从车辆轨迹数据中提取的动态特征构建可学习网络,实现对车辆运动状态的动态学习,最终通过改进的KF算法对UWB定位的车辆运动轨迹进行校准和预测。为验证所提出的校准模型在优化UWB车辆运动轨迹定位精度方面的有效性,利用高速相机和UWB定位系统同时采集了不同速度下的车辆运动数据。【结果】试验结果表明,通过模型校准后的UWB定位数据与标准值的平均绝对误差缩小为0.0192 m,有效提高了UWB的动态定位精度。【结论】所提出的BiLSTM-KF算法和UWB定位校准模型,实现了UWB动态定位误差的自适应补偿,可有效提高UWB定位系统的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 交通计量 UWB定位校准 BiLSTM-kf 车辆轨迹 kf算法 VWL相机标定 AprilTag检测
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融合标准偏差与KF的改进XGBoost室内定位方法
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作者 凌凤智 刘高辉 《导航定位学报》 北大核心 2025年第6期146-154,共9页
针对位置指纹方法室内定位时,因动态环境、多径效应和接入点(AP)不稳定导致精度低的问题,该文提出一种融合标准偏差(SD)与卡尔曼滤波(KF)的改进极限梯度提升(XGBoost)的室内定位方法。离线阶段,首先计算定位区域内AP点接收信号强度(RSS... 针对位置指纹方法室内定位时,因动态环境、多径效应和接入点(AP)不稳定导致精度低的问题,该文提出一种融合标准偏差(SD)与卡尔曼滤波(KF)的改进极限梯度提升(XGBoost)的室内定位方法。离线阶段,首先计算定位区域内AP点接收信号强度(RSS)数据的SD,然后进行降序排列筛选有效、稳定的AP集合;其次,利用卡尔曼滤波进行预处理抑制时变噪声的影响,并以此重构指纹数据库。最后,由于XGBoost算法性能易受初始参数的影响,采用粒子群优化(PSO)算法寻优得到最优的参数,并构建PSO-XGBoost定位模型。在线阶段,将目标点的数据送入已有的定位模型中预测目标的位置。实验结果表明,与其它算法相比,该算法具有良好的定位效果,在1 m、2 m和3 m定位范围内,定位精度分别提升9.1%、14.2%和18.75%。 展开更多
关键词 室内定位 标准偏差(SD) 卡尔曼滤波(kf) 粒子群优化(PSO)算法 极限梯度提升(XGBoost)算法
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固体碱KF/SiO_(2)催化大豆油制备生物柴油研究 被引量:1
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作者 黄振旭 曾会杰 +3 位作者 高海荣 耿钦铭 李雨晴 徐淑华 《河南化工》 2025年第4期36-39,共4页
采用浸渍法制备了固体碱KF/SiO_(2),并通过X射线衍射仪(XRD)对不同条件下制备的催化剂样品进行了表征。考察了催化剂中KF负载量、焙烧温度、用量以及醇(甲醇)油(大豆油)物质的量比等对制备生物柴油产率的影响。结果表明,催化剂的适宜制... 采用浸渍法制备了固体碱KF/SiO_(2),并通过X射线衍射仪(XRD)对不同条件下制备的催化剂样品进行了表征。考察了催化剂中KF负载量、焙烧温度、用量以及醇(甲醇)油(大豆油)物质的量比等对制备生物柴油产率的影响。结果表明,催化剂的适宜制备条件为催化剂中KF的负载量60%,焙烧温度700℃。制备生物柴油的适宜反应条件为反应时间5 h,催化剂质量占反应物质量的5%,醇油物质的量比13∶1,此条件下,生物柴油的产率为91.73%。 展开更多
关键词 大豆油 固体碱催化剂 kf/SiO_(2) 生物柴油
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基于LOF-KF-WOA优化模糊PID的带钢酸洗温度控制系统
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作者 王力 辛宇罡 +3 位作者 杨洪凯 张磊 何松霖 杨武全 《轧钢》 北大核心 2025年第5期142-149,183,共9页
针对带钢酸洗温度控制过程中,模糊PID易受噪音干扰、模糊规则匹配性差及系统适应性降低等问题的影响,本文提出了一种基于局域离群因子(Local Outlier Factor,LOF)、卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)与鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algo... 针对带钢酸洗温度控制过程中,模糊PID易受噪音干扰、模糊规则匹配性差及系统适应性降低等问题的影响,本文提出了一种基于局域离群因子(Local Outlier Factor,LOF)、卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)与鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化模糊PID的控制策略。首先,应用LOF与平均值法检测并修正传感器的异常温度值,减小异常值对系统的影响;然后,通过KF对多组传感器数据融合,降低噪音和扰动的影响;最后,采用WOA优化模糊PID,减少对人工经验的依赖并提升温度控制的精准度。通过系统仿真软件验证,本方案与常规PID控制、模糊PID控制相比,调节时间缩短了30.2%和17.3%,超调量减少了2.56%和1.88%,同时在准确性、鲁棒性和扰动过滤方面均显著提升,优化了带钢酸洗过程中的温度控制的整体效果。本研究不仅对保证酸洗过程可持续性、提升生产效率及降低成本具有重要意义,还为其他领域PID控制系统的改进提供了有价值的参考。 展开更多
关键词 带钢酸洗 温度控制 局部离群因子 卡尔曼滤波 鲸鱼优化算法 模糊PID 数据融合
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基于ConvAttLSTM-KF混合模型的城市洪涝实时校正方法研究
6
作者 张天毅 李潇 +2 位作者 陈晓宏 何坤龙 屈洋洋 《水文》 北大核心 2025年第4期46-51,58,共7页
随着城市洪涝灾害频发,通过实时校正方法提高预报的精度成为城市防涝的关键。以广州市天河区车陂涌流域为研究对象,使用一种基于ConvAttLSTM-KF混合模型的实时校正方法对SWMM模型的预报结果进行校正并与传统卡尔曼滤波技术的校正结果对... 随着城市洪涝灾害频发,通过实时校正方法提高预报的精度成为城市防涝的关键。以广州市天河区车陂涌流域为研究对象,使用一种基于ConvAttLSTM-KF混合模型的实时校正方法对SWMM模型的预报结果进行校正并与传统卡尔曼滤波技术的校正结果对比。研究表明,ConvAttLSTM-KF模型在洪峰流量的误差范围小于卡尔曼滤波;在峰现时间误差方面,ConvAttLSTM-KF模型的平均误差为2.5 min,而卡尔曼滤波为21.25 min。ConvAttLSTM-KF模型的平均纳什效率系数为0.97,较卡尔曼滤波提高了5%。 展开更多
关键词 城市洪涝 SWMM ConvAttLSTM-kf 卡尔曼滤波 实时校正
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基于ANN-KF-BiLSTM的桥梁温度多步预测
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作者 闫文佳 江鸥 +1 位作者 李鸿先 徐嘉璐 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期131-138,共8页
利用深度学习中学习特征能力较强的人工神经网络(ANN)模型和学习时间序列能力较强的双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型,辅以卡尔曼滤波(KF)对人工神经网络模型的结果进行动态调整,基于stacking集成策略融合ANN和BiLSTM模型,构建了一个既... 利用深度学习中学习特征能力较强的人工神经网络(ANN)模型和学习时间序列能力较强的双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型,辅以卡尔曼滤波(KF)对人工神经网络模型的结果进行动态调整,基于stacking集成策略融合ANN和BiLSTM模型,构建了一个既能利用气象温度又能记忆桥梁自身温度时间序列的ANN-KF-BiLSTM模型。以云南省某连续刚构桥的温度预测为例,验证了该模型的有效性。研究结果表明:ANN-KF-BiLSTM模型在桥梁温度多步预测中表现出明显优势,在预测时间步数小于96时,拟合程度超过0.89,在预测步数达到168时,平均拟合程度仍可达到约0.76;相较于基准模型,ANN-KF-BiLSTM模型拟合程度更高,预测稳定性更好。研究结果改善了当前利用深度学习模型预测桥梁温度集中于单步预测的状况,为桥梁温度的多步预测提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 桥梁工程 桥梁温度 双向长短期记忆网络 卡尔曼滤波 ANN-kf-BiLSTM模型
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UKF和KF两级滤波的雷达与红外配准算法 被引量:5
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作者 潘平俊 冯新喜 +3 位作者 孙鹏 刘佳 刘英坤 李锋 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期28-34,共7页
针对雷达与红外传感器的时间和空间偏差配准问题,给出时空偏差配准模型,提出了一种时空偏差实时估计算法。该算法将目标的运动状态和传感器偏差组合在同一状态方程中,构建扩维状态的系统动态方程和量测方程,并通过对量测方程的非线性分... 针对雷达与红外传感器的时间和空间偏差配准问题,给出时空偏差配准模型,提出了一种时空偏差实时估计算法。该算法将目标的运动状态和传感器偏差组合在同一状态方程中,构建扩维状态的系统动态方程和量测方程,并通过对量测方程的非线性分析,采用UKF和KF两级滤波的方法进行目标状态和配准偏差的联合估计。仿真结果表明,与采用UKF滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度,而且减小了计算量。 展开更多
关键词 时空配准 Ukf滤波 kf滤波 两级滤波
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KF-Al_2O_3催化下吡喃并[2,3-d]嘧啶衍生物的一步合成 被引量:2
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作者 王香善 曾兆森 +3 位作者 李玉玲 史达清 魏贤勇 宗志敏 《有机化学》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1107-1109,共3页
以芳醛、丙二腈和4,6-二羟基嘧啶为原料,以乙醇为溶剂,在80℃以KF/Al2O3为催化剂合成了一系列的吡喃并[2,3-d]嘧啶衍生物,产物的结构通过IR,1HNMR和元素分析表征,并进一步通过X射线衍射分析确证.
关键词 吡喃[2 3-d]嘧啶 kf-AL2O3 合成 嘧啶衍生物 一步合成 催化剂 吡喃 kf/AL2O3 X射线衍射分析
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KF山区高速公路改扩建中路基与路面设计
10
作者 吴伟 《工程技术研究》 2025年第2期183-185,共3页
文章结合山区复杂的地质条件、气候环境和日益增长的交通需求,针对KF山区高速公路改扩建中的路基与路面设计进行了系统分析,制订了切实可行的设计方案。具体而言,路基设计采用高压注浆、锚杆加固及多层防护措施,显著提升了路基的稳定性... 文章结合山区复杂的地质条件、气候环境和日益增长的交通需求,针对KF山区高速公路改扩建中的路基与路面设计进行了系统分析,制订了切实可行的设计方案。具体而言,路基设计采用高压注浆、锚杆加固及多层防护措施,显著提升了路基的稳定性和抗滑能力;路面设计选用SMA-13改性沥青混凝土,并通过合理的结构层次和施工工艺,确保了路面的耐久性、抗滑性和平整度。结果表明,文章设计的改扩建方案不仅满足了高速公路的使用要求,还为类似山区公路的改扩建提供了有价值的参考依据。 展开更多
关键词 kf山区 高速公路改扩建 路基设计 路面设计
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大失准角下SINS的KF/EKF2混合滤波对准 被引量:7
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作者 赵彦明 秦永元 《压电与声光》 CAS 北大核心 2020年第1期137-141,共5页
针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,... 针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,分别采用线性KF滤波和非线性EKF2滤波处理,并且设计了混合滤波的滤波步骤。实验结果表明,KF/EKF2混合滤波算法在计算量、实时性及精度等方面优于最常用的无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKF2滤波。 展开更多
关键词 大失准角 初始对准 卡尔曼滤波(kf) 二阶扩展卡尔曼滤波(Ekf2) 混合滤波
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基于VMD-KF联合的激光测量直线度中空气扰动抑制方法研究
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作者 郭正刚 常富 +2 位作者 牛宇鸣 郝婉秀 邹玮 《制造业自动化》 2025年第11期32-39,共8页
针对激光直线度测量中空气扰动引起的激光准直信号高频随机抖动与低频漂移问题,提出一种基于变分模态分解-卡尔曼滤波(VMD-KF)的联合抑制方法。VMD通过频域分解精准分离并剔除受空气扰动影响的较高频率模态,而KF基于状态空间模型实时跟... 针对激光直线度测量中空气扰动引起的激光准直信号高频随机抖动与低频漂移问题,提出一种基于变分模态分解-卡尔曼滤波(VMD-KF)的联合抑制方法。VMD通过频域分解精准分离并剔除受空气扰动影响的较高频率模态,而KF基于状态空间模型实时跟踪补偿低频漂移。开展了在人为制造空气扰动条件下所提方法对空气扰动的影响抑制实验。实验表明:在400 mm传输距离下,该方法使水平/竖直方向激光准直信号的标准差分别降低了47%和46%。有效抑制了激光直线度测量中的空气随机扰动对直线测量基准的影响。 展开更多
关键词 激光准直 直线度测量 空气扰动 变分模态分解 卡尔曼滤波
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当CPU售价来到历史低位如何买? 酷睿i7-14700KF板U套装推荐
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《计算机应用文摘》 2025年第8期261-262,共2页
尽管第14代酷睿处理器曾存在不稳定的问题,但由于英特尔后续推出了用于补救的BIOS,且把处理器质保时间延长至5年,并大幅降价,令产品性价比爆棚,就像酷睿i7-14700KF。这款处理器采用经过更新的Raptor Lake S Refresh架构,相对第13代酷睿i... 尽管第14代酷睿处理器曾存在不稳定的问题,但由于英特尔后续推出了用于补救的BIOS,且把处理器质保时间延长至5年,并大幅降价,令产品性价比爆棚,就像酷睿i7-14700KF。这款处理器采用经过更新的Raptor Lake S Refresh架构,相对第13代酷睿i7的8P+8E配置,它采用8P+12E的配置,多了4颗能效核核心。 展开更多
关键词 酷睿i7-14700kf Raptor Lake S Refresh架构
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集合空间上的拓扑与本质KFS点
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作者 索洪敏 《贵州师范大学学报(自然科学版)》 CAS 1999年第1期39-42,共4页
本文证明在非线性分析的不动点理论、鞍点理论、多目标优化理论中有重要应用的KyFan不等式组解集在函数和集合变化时的通有稳定性。
关键词 VIETORIS拓扑 集合空间 拓扑 本质kfS点 kfS点
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基于LR-KF-LSTM模型的差分码偏差预测分析
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作者 廖思明 尚俊娜 苏明坤 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第9期915-921,共7页
差分码偏差(DCB)的存在会影响电离层总电子含量(TEC)计算的精度和伪距观测精度,从而影响导航定位授时和气象研究的结果。为了准确估算DCB,分析了2021—2022年中国科学院给出的全球定位系统(GPS)频间DCB数据的时序变化,提出一种LR-KF-LST... 差分码偏差(DCB)的存在会影响电离层总电子含量(TEC)计算的精度和伪距观测精度,从而影响导航定位授时和气象研究的结果。为了准确估算DCB,分析了2021—2022年中国科学院给出的全球定位系统(GPS)频间DCB数据的时序变化,提出一种LR-KF-LSTM组合模型对DCB进行准确预测并对预测结果进行分析。实验结果表明,该方法的预测结果的平均绝对百分比误差小于1.9%,平均绝对误差小于0.03 ns,均方根误差小于0.04 ns。与LSTM模型、BP神经网络模型及中国科学院(CAS)产品DCB值的对比显示,在不同太阳活动状态和不同磁场状态下,该组合模型预测性能均较优。该组合网络模型可以对卫星DCB进行有效预测,还能为解决CAS产品DCB数据存在的单日或多日缺失问题提供参考。 展开更多
关键词 差分码偏差 长短期记忆神经网络 卡尔曼滤波 线性回归 导航定位
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基于IBOA-DKF算法的锂电池SOC估计
16
作者 刘意期 王聪 黄建宇 《自动化仪表》 2025年第3期30-37,共8页
应用传统卡尔曼滤波(KF)算法估计锂电池荷电状态(SOC)时,噪声往往假设为一个固定值的零均值白噪声,从而导致锂电池SOC估计值误差随着迭代次数的增加而不断增大。对此,提出了一种改进蝴蝶优化算法-双卡尔曼滤波(IBOA-DKF)算法。将反向学... 应用传统卡尔曼滤波(KF)算法估计锂电池荷电状态(SOC)时,噪声往往假设为一个固定值的零均值白噪声,从而导致锂电池SOC估计值误差随着迭代次数的增加而不断增大。对此,提出了一种改进蝴蝶优化算法-双卡尔曼滤波(IBOA-DKF)算法。将反向学习策略及动态调整转换概率策略引入蝴蝶优化算法(BOA),可以提高收敛速度、均衡全局搜索及局部开发能力,从而对KF算法的噪声协方差矩阵进行迭代更新。在二阶电阻电容(RC)等效电路模型基础上,利用IBOA-DKF算法分别对内阻Rs与锂电池SOC进行估计。同时,通过两种动态工况测试数据进行仿真,验证了IBOA-DKF算法对锂电池SOC估计绝对值误差在1%以内,因而具备更高的精度、更好的收敛性及鲁棒性。该研究为锂电池SOC更高精度的估计提供了理论依据。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态 卡尔曼滤波 蝴蝶优化算法 等效电路模型
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HBFNEnKF混合同化方法设计及检验 被引量:5
17
作者 朱浩楠 闵锦忠 杜宁珠 《大气科学》 CSCD 北大核心 2016年第5期995-1008,共14页
基于前后张驰逼近(Back and Forth Nudging,简称BFN)和集合卡尔曼滤波(En KF)方法,构建了一种新的同化方法 HBFNEn KF(Hybrid Back and Forth Nudging En KF)混合同化方法,并将此同化系统分别与通道浅水模式(shallow water model)和全... 基于前后张驰逼近(Back and Forth Nudging,简称BFN)和集合卡尔曼滤波(En KF)方法,构建了一种新的同化方法 HBFNEn KF(Hybrid Back and Forth Nudging En KF)混合同化方法,并将此同化系统分别与通道浅水模式(shallow water model)和全球浅水模式对接,检验了HBFNEn KF同化方法的有效性。同时,对比了集合均方根滤波(En SRF)、HNEn KF(Hybrid Nudging En KF)、HBFNEn KF三种方法在有误差模式中的同化效果。试验结果表明:HBFNEn KF同化方法保留了HNEn KF方法的同化连续性,解决了En KF同化不连续不平滑的问题,同时还有着更快的收敛速度;当采用单变量分析试验时,HBFNEn KF方法的优势最为明显,表明HBFNEn KF能够较好地保持不同模式变量间的平衡。此外,增量场尺度分析结果表明:相比En SRF,HBFNEn KF在大尺度范围有更好的同化效果,同时能够避免在中小尺度范围内出现大量的虚假增量。 展开更多
关键词 资料同化 Hybrid Back and FORTH Nudging EN kf (HBFNEn kf) ENSEMBLE Square-Root Fiter (En SRF) 浅水模式
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基于MOPSO-KF算法的锂电池模型参数辨识
18
作者 曹艾 李学哲 +1 位作者 冯瑞涵 王彦昕 《电工技术》 2025年第16期55-60,共6页
锂电池模型参数辨识对电池内部状态估计、性能优化、安全运行等至关重要。针对传统卡尔曼滤波(KF)算法估算精度差的问题,提出一种基于MOPSO-KF算法的锂离子电池二阶RC等效电路模型参数辨识方法。该方法通过多个目标适应度函数,利用多目... 锂电池模型参数辨识对电池内部状态估计、性能优化、安全运行等至关重要。针对传统卡尔曼滤波(KF)算法估算精度差的问题,提出一种基于MOPSO-KF算法的锂离子电池二阶RC等效电路模型参数辨识方法。该方法通过多个目标适应度函数,利用多目标粒子群优化(MOPSO)算法快速确定最优的KF噪声协方差矩阵,提高KF算法的稳定性和预测精度,进而实现锂电池模型参数的精准辨识。研究结果表明,MOPSO-KF算法在端电压预测上比传统方法更接近实际测量值(RMSE<0.005 V),具有更高的数据跟踪精度和拟合精度,可以有效提高电池模型参数辨识的准确性,为电池状态监测和健康管理提供坚实基础。 展开更多
关键词 锂电池 等效电路模型 参数辨识 多目标粒子群优化 卡尔曼滤波
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KF/MMT固体碱催化剂的制备及催化酯交换反应 被引量:12
19
作者 范凤兰 高成广 +1 位作者 贾丽华 郭祥峰 《中国油脂》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期56-59,共4页
采用蒙脱土(MMT)为载体,通过浸渍法制备了KF/MMT固体碱催化剂,将其应用于大豆油制备生物柴油的酯交换反应中。通过XRD、FTIR、Hammett指示剂法、N2吸附-脱附、SEM等方法对KF/MMT催化剂结构进行了表征,并考察了酯交换反应条件对生物柴油... 采用蒙脱土(MMT)为载体,通过浸渍法制备了KF/MMT固体碱催化剂,将其应用于大豆油制备生物柴油的酯交换反应中。通过XRD、FTIR、Hammett指示剂法、N2吸附-脱附、SEM等方法对KF/MMT催化剂结构进行了表征,并考察了酯交换反应条件对生物柴油产率的影响。结果表明:负载的KF与载体蒙脱土之间存在相互作用,催化剂表面存在Al—O—K活性中心;以KF/MMT为催化剂,在催化剂用量4%,醇油摩尔比12∶1,反应温度65℃,反应时间2.5 h条件下,生物柴油产率达到97.4%。 展开更多
关键词 kf MMT固体碱 浸渍法 生物柴油 酯交换反应
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基于SKF-KF-Bayes的滚动轴承剩余使用寿命预测方法 被引量:10
20
作者 许艳雷 邱明 +2 位作者 李军星 刘璐 牛凯岑 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第19期26-31,40,共7页
准确预测滚动轴承的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)对机械设备安全可靠运行有着至关重要的作用,针对滚动轴承寿命预测中存在的未能准确区分滚动轴承退化阶段与如何有效地利用历史退化数据与实时监测数据等问题,提出了一种SKF(... 准确预测滚动轴承的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)对机械设备安全可靠运行有着至关重要的作用,针对滚动轴承寿命预测中存在的未能准确区分滚动轴承退化阶段与如何有效地利用历史退化数据与实时监测数据等问题,提出了一种SKF(switching Kalman filters)、KF(Kalman filters)和Bayes结合的滚动轴承性能退化建模与剩余使用寿命预测方法。结合滚动轴承振动信号性能监测数据,采用SKF方法识别出轴承性能退化的变点;利用随机效应指数退化模型描述轴承性能退化过程,结合同类轴承性能数据给出模型未知参数极大似然估计;利用KF单步预测对当前时刻监测数据进行修正,基于Bayes方法对模型中的随机参数进行实时更新,推导出轴承剩余使用寿命分布模型,计算滚动轴承剩余使用寿命;通过对滚动轴承试验数据分析,验证了该方法的适用性和有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余使用寿命(RUL)预测 Skf识别 kf单步预测 Bayes更新
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