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1.
采用四硼酸锂+偏硼酸锂复合熔剂,高频熔融炉熔融,硝酸浸取方式溶解萤石,用已知含量萤石标准物质制作标准工作曲线,用ICP-AES法联合测定萤石中钾、钠、硅、铁、磷组分含量。选择两条谱线进行分析,方法检出限在0.001~0.22mg/L,样品检测5次的相对标准偏差小于9.3%,测定值与证书值相吻合。  相似文献   
2.
针对飞机发动机异常状态识别精度差、效率低和易误诊漏诊等问题,提出了一种基于动态主元分析 (Dynamic Principal Component Analysis, DPCA)和最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine, LSSVM)的飞机发动机润滑系统异常状态识别方法。首先对发动机润滑系统参数进行DPCA处理以及在线检测是否有故障发生,如果有故障发生,再采用LSSVM方法进行异常状态识别。以某型飞机发动机润滑系统为例,对文中所提方法的准确性进行试验验证,由试验结果得出文中方法能有效提高飞机发动机异常状态识别准确率。  相似文献   
3.
采用四硼酸锂偏硼酸锂复合熔剂高频熔融炉熔融硝酸浸取方式溶解萤石,用已知含量萤石标准物质制作标准工作曲线,应用ICP-AES法联合测定萤石中硅、磷、钾、钠、铁组分含量。选择两条谱线进行分析,方法检出限在0.025~8.7mg/g之间,样品检测5次的相对标准偏差小于17.98%,测定值与证书值相吻合。  相似文献   
4.
航空发动机是飞机的心脏,因此,对其状态识别进行研究,一直是业界研究并试图解决的热点问题之一。本文以某型真实发动机气路系统为具体研究对象,通过在专业试验平台对其各种运行状态进行试验,采集其大量试验数据,在对其深入分析的基础上,提出采用高压转子相对物理转速、发动机进口温度、发动机进口压力、压气机出口压力、25截面压气机进口温度、低压转子相对物理转速、低压涡轮后温度、低压涡轮后压力等8个主要参数进行状态识别的方法,首先对其进行标准化处理,再对其进行主元分析,采用主元贡献率法计算出主元个数,并据此构建状态识别模型,确定 统计量和SPE统计量。并以确定的 统计量和SPE统计量作为航空发动机气路系统状态健康与异常识别的标志,对航空发动机气路系统健康与否进行识别研究,研究结果表明,该方法可以很好识别出航空发动机气路系统的运行状态,对航空发动机实际运行及所处状态的识别具有重要的使用价值与工程指导意义。  相似文献   
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