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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。 相似文献
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将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF),建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下,滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法,发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素,并没有考虑各个状态之间的相关性,不能充分发挥多渐消因子的优势。为此,本文提出渐消因子矩阵,基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法,提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制,也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性,能更好的满足工程应用的要求。 相似文献
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《中国生物制品学杂志》2015,(10)
目的表达纯化可溶性肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)相关凋亡诱导配体(TNF-related apoptosisinducing ligand,TRAIL)蛋白,并测定其生物学活性。方法利用E.coli中表达C-端带有6×His标签的可溶性TRAIL蛋白,并优化诱导时间(4、6和8 h)和诱导剂IPTG的浓度(0.06、0.125、0.25、0.5、1 mmol/L)。表达产物经Ni亲和层析和离子交换层析纯化后,采用MTT法测定不同浓度TRAIL(终浓度分别为100、200、400 ng/ml)的活性,并检测亲和层析过程中两种洗脱方式(洗脱液4℃留柱过夜后进行洗脱和洗脱液进柱后直接收集流出液)及纯化过程中两次透析的时间(均为24和48 h)对TRAIL活性的影响。结果最佳诱导时间为6 h,最佳IPTG诱导浓度为0.5 mmol/L。表达产物的表达量占菌体总蛋白的20%,相对分子质量为20 000,可与兔抗人TRAIL单克隆抗体发生特异性结合。TRAIL终浓度为100、200和400 ng/ml的实验组的抑制率分别约为36%、53%和73%。亲和层析的两种洗脱方式的TRAIL活性差异无统计学意义(P0.05),透析48 h比透析24 h获得的TRAIL活性显著降低(P0.05)。结论 TRAIL蛋白成功在E.coli中表达,具有抑制肿瘤细胞生长的作用,优化后的TRAIL诱导条件和纯化方法可进一步大量生产高TRAIL蛋白的活性,满足了TRAIL的基础及临床相关研究的要求。 相似文献
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针对高可靠度机载多余度EWIS各组成部分寿命服从指数分布但参数未知的情况,提出采用无失效数据可靠度分析方法评估EWIS的可靠度水平。通过Monte-Carlo仿真方法对连接形式为“先并联、后串联”EWIS各组成部分寿命进行抽样,利用“最小最大值”方法获得系统寿命的抽样值,用概率纸检验法初步判断EWIS寿命是否服从威布尔分布,再用Pearson拟合优度检验法判断EWIS寿命是否服从威布尔分布。结合无故障飞行时间的样本值与EWIS寿命服从威布尔分布的假设,采用无失效数据分析方法评估EWIS的可靠度水平。研究方法对机载多余度EWIS无失效数据可靠度分析有一定的贡献。 相似文献
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