基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型

死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患，通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断，以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表，针对ICU病人临床监测的17项生理参数，提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型，用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库，从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究，除了六组超参数实验之外，将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归（logistic regression）和支持向量机（support vector machine, SVM）四种模型进行了对比分析，准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标，实验结果表明，所提模型性能优于其他模型，AUC值达到94.3%。     

基于跨临界CO2热泵的茶叶生产能源系统负荷削减潜力

乡村产业中的化石能源设备逐渐被电能技术替代，引起了乡村负荷波动增大、部分时段产生集中高负荷的问题。为了解决以上问题，将低品位清洁能源应用至乡村的茶叶生产中，针对烘茶全过程的工艺要求提出了跨临界CO₂热泵烘茶技术；并以某茶叶生产乡村为对象，对其代表台区的全年日用电量及产茶日负荷进行了分析，得出采用CO₂热泵烘茶后其负荷得到大幅度削减，整体可降低至原负荷的39.6%~46.8%，峰值负荷与平时负荷的比值由原本的13.6降至5.4~6.2。跨临界CO₂热泵应用至农产品生产中可有效缓解乡村供电压力。     

建筑电气设计中相关问题分析

在民用建筑电气设计中,经常会遇到一些让人感到困惑的问题,特别是在国家及行业设计规范、标准的更新替换时,设计师对于新标准、规范的理解,往往会有不同程度的偏差,导致设计过程中出现一些问题或错误.就执行GB 51348-2019《民用建筑电气设计标准》过程中收集到的几个具体问题进行分析.     

综合医院洁净手术部电气设计要点剖析

结合三级医院洁净手术部的设计实践,重点从供电电源、供电方案、配电设计、照明设计、安全接地、电气用房设计等方面,剖析洁净手术部的电气设计要点,为满足医院常态化疫情防控提供技术保障.     

考虑建模误差的小型飞行器导航制导控制器设计

由于传统小型飞行器导航制导控制器对于飞行器的飞行状况调查完善度较低,数据收集力度较小,勘查条件较少.因此,本文基于建模误差设计了一种新的小型飞行器导航制导控制器.建立控制器结构,完善数据内部操作结构,获取相关性参数,并根据动力学模型,深入分析控制器数据,整合获取的信息,综合控制器设计优化算法,实现对小型飞行器导航制导控制器流程的设计.实验结果表明,相较于传统小型飞行器导航制导控制器,本文提出的设计能够在一定程度上控制数据设计的具体流向,掌控基础数据状态,具备较高的控制器反应灵敏度,且操作消耗时间较短,能够提供更为优质的系统服务.     

链路增益平坦度对OTA测试准确性的影响分析

空口(OTA)测试已广泛应用在无线通信领域,提高测试结果的准确性是OTA测试当前急需解决的问题.文章从影响OTA测试结果准确性的因素链路增益平坦度入手,使用衰减器对测试链路进行增益削剪,分析测试了不同链路增益平坦度对被测件的EVM(误差矢量幅度)、BER(误码率)、TIS(总全向灵敏度)三项性能指标的测试误差与测试不确定度的影响.测试结果表明,增大链路增益平坦度会导致EVM、BER参数发生偏移,降低测试系统的通信质量;当系统的链路增益平坦度为1.82 dB时,测试误差与不确定度接近CTIA测试标准中规定值.最后,提出一种使用增益均衡器降低链路增益平坦度的方法,在链路增益平坦度为3.25 dB的测试系统中可将其控制在0.5dB以内.     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

存在同轴度误差的径向永磁联轴器传动特性分析

针对径向永磁联轴器在制造和安装的过程中,主从动转子间易产生同轴度误差,从而引起传动不平稳、效率降低等问题。首先通过磁场分析得到同轴度误差的存在会导致磁力线分布和磁感应强度出现明显的不均匀变化,再利用磁荷库伦定律建立同轴度误差下径向永磁联轴器传动特性的数学模型,推导出相应转矩计算公式,并将公式计算值与仿真测试得到的径向永磁联轴器稳定传递转矩数值分析比对,验证所得转矩公式的正确性。最后根据公式的计算结果分析不同结构参数下同轴度误差对系统传递转矩的影响,得出为保证各型号尺寸的联轴器系统可实现正常传动时的安装精度。