南通自动化折叠散热翅片

    判断各个历史工况的分类并用该类理论背压模型算得理论背压，并对实时工况进行计算与历史数据进行整合，划分合理的工况(数据量大)，比较不同时刻的理论背压与实际背压偏差值，示意图如图2所示。gmm建模的思路就是所有数据都是由多个正态分布的数据叠加合成，即将历史工况数据拆成多个正态分布的数据，拆开的每类数据都视为一类，针对不同类的历史工况数据和背压数据训练出不同的理想背压模型，对于实时数据要调用模型计算理论背压时要调用模型时，先对实时数据进行判定，看它属于之前拆分的哪一类数据，就调用相应数据类型训练出的模型即可。通过监测相同工况背压偏差值的历史曲线以监测空冷散热翅片整体清洁状况，指导相关冲洗周期并且预测冲洗后的背压值。本发明实施例提供的空冷散热翅片灰污状况监测方法，获取相关设计参数以及冲洗好的历史参数，以机组负荷、排气流量、风机频率、环境温度、环境风速、环境风向、环境湿度和空冷凝结水温作为输入作为输入，以理论背压作为输出，建立空冷凝汽器热力(背压)特性模型。再用建立模型算出预测背压与实际背压进行对比得到偏差。在相似工况下比较不同时刻的背压偏差值。南通自动化折叠散热翅片

    有效的增加了活动板移动的稳定性，且实现了对活动板进行限位的作用，防止了活动板在移动时发生偏斜。5、本实用新型通过设置固定块和卡槽的配合使用，方便了连接杆的安装，且实现了对连接杆进行限位的作用，从而方便了连接管与输送管的连接安装使用，方便了使用者的使用。6、本实用新型通过设置密封垫，有效的实现了对套盘和安装盘之间的连接处进行密封的作用，从而防止了气体的泄漏，方便了使用者的使用。附图说明图1是本实用新型实施例提供的结构示意图；图2是本实用新型实施例提供结构的立体图；图3是本实用新型实施例提供图2中a的局部放大图；图4是本实用新型实施例提供局部结构的左视剖视图。图中：1、本体；2、定位机构；201、定位块；202、活动板；203、弹簧；3、连接管；4、安装盘；5、滑块；6、套盘；7、密封垫；8、输送管；9、固定壳；10、拉环；11、固定块；12、卡槽；13、定位槽；14、连接杆；15、拉杆；16、滑槽。具体实施方式为能进一步了解本实用新型的技术实现要素：、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。下面结合附图对本实用新型的结构作详细的描述。如图1至图4所示，本实用新型实施例提供的一种翅片式全铝散热带，包括本体1。特殊折叠散热翅片质量保障

    能够满足不同焊接要求的散热翅片1焊接加工要求。所述托板4的下表面两端固定有导杆12，所述导杆12活动穿过支撑板10。利用导杆12，能够对托板4进行导向，避免托板4发生倾斜。具体的，使用时，将散热翅片1套在需要焊接的管道2上，并将管道2的两端利用卡套3卡紧固定，之后转动调节轮9，使得螺杆8带动托板4向上移动，从而将托板4上的定位齿板7插入散热翅片4之间，利用定位齿对散热翅片4之间的间距进行定位，避免在焊接过程中散热翅片1左右移位，有助于提高散热翅片1的焊接精度，待管道2上半部的散热翅片1焊接固定后，松开两端的卡套3，将管道2转动180°后再次固定，即可对另一半的散热翅片1进行焊接固定，有助于提高散热翅片1的焊接效率。应说明的是：以上所述为本实用新型的推荐实施例而已，并不用于限制本实用新型，尽管参照前述实施例对本实用新型进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本实用新型的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。

    因此不是要将本发明的实施方式限于所例示和描述的精确结构和操作，而是可以涵盖落入其范围内的所有合适修改和等同物。本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每前列程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中。

    观测样本xn可以自动归类为第k个高斯分布。本发明一实施例中，进行数据分类具体为：发电过程随着负荷等条件的变化表现为多模态特征，本发明一实施例考虑了机组负荷、排气流量、风机频率、环境温度、环境风速、环境风向、环境湿度、空冷凝结水温以及背压九个参数，因此，高斯混合模型根据历史训练数据{x1,...,x9}的特征，引入潜变量结合似然函数大化理论实现高效的模态划分并完成建模，边缘概率分布p(x)表征观测量在某个高斯组分的概率值，针对历史工况数据进行分类时结合高斯混合模型给出的先验概率和贝叶斯推论计算数据所属类别，即以该数据为输入，用贝叶斯理论计算得出属于每类的概率，属于哪类的概率大就判定为哪一类数据。具体为，针对实时数据，会以该数据为输入，用贝叶斯理论计算得出属于每类的概率，属于哪类的概率大就判定为哪一类数据，再根据该类数据对应的理论模型计算背压。这和数据分类时针对每一个工况的分类计算过程是一样的。以历史工况数据进行gmm分类，假设分成3类(分成几类是根据数据状况确定，并不以此为限)，则后会得到这三类各自的：①概率πk；即工况数据属于属于这类的比例，例如每类数据各占总训练数据的30％/30％/40％，则π1＝，π2＝，π3＝。吉林正规折叠散热翅片

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