基于ZigBee网络铺设成本低和传输效率高的优点,提出一种基于ZigBee网络和视频监控的电力设备故障监测与诊断方法。首先通过视频监控设备和传感器采集电力设备故障信号数据,识别过程中采用小波包3层分解和重构电力设备故障信号数据提取小波包能量特征;然后将其特征数据划分成训练样本和测试样本,在极限学习机的基础上引入正则化因子,提出了正则化极限学习机算法,用于进行故障分类、诊断和识别;最后将训练样本作为RELM模型的输入和输出,建立电力设备故障RELM识别模型进行故障识别。与ELM、SVM和BPNN相比,运用RELM进行电力设备故障诊断具有更高的诊断准确率和更低的误判率。

研究了钢渣-矿渣-粉煤灰复合微粉混凝土的抗冻性能,分析了冻融循环前后复合微粉混凝土的抗压强度和动弹性模量变化规律。结果表明:当m钢渣∶m矿渣∶m粉煤灰=2∶1∶1时,复合微粉的最优掺量为50%;当m钢渣∶m矿渣∶m粉煤灰=1∶2∶1时,复合微粉的最优掺量为10%;当m钢渣∶m矿渣∶m粉煤灰=1∶1∶2时,复合微粉的最优掺量为40%;当m钢渣∶m矿渣∶m粉煤灰=1∶3∶1时,复合微粉的最优掺量为30%。