基于LMI的μ方法及其在电力系统中的应用

对现有基于线性矩阵不等（LMI）的μ（结构奇异值，SSV）方法进行了优化，给出了基于大规模稀疏LMI算法的μ鲁棒控制器设计算法，并将μ方法应用于SMIB系统励磁控制的鲁棒稳定性分析和鲁棒控制器的设计，将其结果同经典的PSS控制器的结果做了比较，数值结果表明，所得μ控制器在追踪控制能力和鲁棒性等方面优于传统的AVR＋PSS控制方式。     

延迟焦化分馏塔结盐的处理及预防

阐述了延迟焦化装置分馏塔在运行过程中出现了结盐现象,对结盐现象的原因进行了分析,并提出了在线水洗的处理方法,同时提出了避免分馏塔结盐的预防措施,较好的解决了实际问题。     

高效液相色谱法检测红酒中的苯甲酸和山梨酸

建立了高效液相色谱-紫外检测器法对红酒中的苯甲酸和山梨酸进行测定的方法。该方法采用Agilent Eclipse XDB-C18液相色谱柱,0.02mol／L乙酸铵：甲醇（95：5）流动相,在250nm波长下经紫外（VWD）检测器在12分钟内即可完成检测。试验结果表明,该方法样品加标回收率为90％“106％,相对标准偏差为0．65％（苯甲酸）和0．33％（山梨酸）;苯甲酸的栓出限为0．057mg／L,山梨酸的检出限为0．049mg／L。本方法操作简单、准确、快速、灵敏度高,适用于红酒中的苯甲酸和山梨酸的测定。     

小转炉吹炼高品位水铜及其故障处理

我们用5吨转炉吹炼第十四冶炼厂产出的高品位铜冰铜,冰铜的化学成分(%)一般为:Cu57～62,Fe13～14,S 20～22,并合有部分铜铁合金。以前认为,用小转炉吹炼含铜高达57～62%的冰铜,若不补加热源,是很难产出粗铜的。近年来,经过我们的生产实践,基本上解决了小转炉吹炼高品位冰铜的技术问题,同时获得了良好的技术经济指标:粗铜平均含铜99～99.2%,转炉渣含铜2～3.5%,直接回收     

壳聚糖衍生物对苯胺、亚硝酸盐氮吸附性能的研究

本文了研究壳聚糖衍生物-羟丙基壳聚糖亚铁配合物(HPCS-Fe2+)对苯胺、亚硝酸盐氮的吸附作用。探讨了吸附时间、溶液pH、吸附剂用量等因素对其吸附性能的影响。研究结果表明:羟丙基壳聚糖亚铁配合对苯胺和亚硝酸盐氮的吸附性能均比改性前的壳聚糖强。最佳条件为pH4、吸附时间150min,吸附剂用量为0.2%(g/mL),HPCS-Fe2+对苯胺的吸附量为5.401mg/g,吸附率为26.019%;pH5、吸附时间90min,吸附剂用量为0.2%(g/mL),HPCS-Fe2+对亚硝酸盐氮的吸附量为0.139mg/g,吸附率为19.892%。     

壳聚糖亚铁离子配合物的羟丙基化研究

本文以壳聚糖(CTS)为原料,在超声作用环境中,将其与亚铁离子[Fe(Ⅱ)]在特定反应条件下配合,得到壳聚糖亚铁离子配合物[CTS-Fe(Ⅱ)]。然后在碱性环境下,以CTS-Fe(Ⅱ)为反应物,环氧丙烷为改性剂,10%四甲基氢氧化铵为催化剂合成得到了壳聚糖亚铁离子配合物的羟丙基化产物[HPCTS-Fe(Ⅱ)],其平均取代度为0.251。对CTS和HPCTS-Fe(Ⅱ)的溶解性、光谱图及对重金属离子吸附进行了比较,结果表明,与CTS相比,HPCTS-Fe(Ⅱ)的水溶性和酸溶解性有明显提高,并且对Cu2+和Pb2+的吸附量最大可分别提高44.78%和18.22%。     

高效液相色谱法测定乳粉及液态奶中牛磺酸含量

建立高效液相色谱法测定乳粉和液态奶中牛磺酸含量。样品用水溶解,超声提取10 min,提取液经亚铁氰化钾和乙酸锌沉淀蛋白后,离心,上清液用异硫氰酸苯酯和三乙胺衍生化,室温衍生1 h,加入正己烷为衍生化终止剂,静置分层,下层溶液用水定容后过0.22μm微孔滤膜,过滤液经Diamonsil AAA氨基酸分析柱(4.6×250 mm,5μm)分离,以0.05 mol/L乙酸钠水溶液(pH值=6.50)和甲醇/乙腈(1/1,V:V)为流动相进行梯度洗脱。采用外标法定量,在5.0～40μg/mL线性范围内相关系数(r)大于0.999,线性关系良好,定量限为5 mg/100 g(S/N≥10),添加水平为5、10、25 mg/100 g时,回收率范围在90%～108%之间,相对标准偏差范围为1.16%～2.24%。结果显示,本方法准确、可靠,满足乳粉和液态奶中牛磺酸含量的有效确定,特别对于特膳奶粉比GB方法更适合样品中牛磺酸含量的有效检测。     

利用脐橙皮研制九制陈皮的工艺探究

以脐橙加工的副产物-橙皮为原料,研究九制陈皮的制作工艺.通过单因素试验研究各因素对九制陈皮品质的影响,正交优化确定了制作九制陈皮的最佳工艺:陈皮25g,白砂糖50g,柠檬酸3g,食盐5g,冷水浸泡1 d.制作的九制陈皮颜色金黄,条状均匀并富有弹性,风味酸甜适中,回味浓香.     

液质联用法测定蔬菜、水果、土壤中的溴氰虫酰胺残留

建立了一种超高效液相色谱-电喷雾电离串联质谱法测定蔬菜、水果和土壤中的溴氰虫酰胺残留的方法。试样经QuEChERS方法前处理,超高效液相色谱-电喷雾电离串联质谱法测定,外标法定量。溴氰虫酰胺在0.5-200μg/L有良好的线性关系,相关系数r0.999,检出限为0.15μg/kg,定量下限为0.5μg/kg,加标回收率在70%-110%,相对标准偏差小于5.0%,该方法简便、可靠、稳定,灵敏度高,可用于分析蔬菜、水果和土壤中溴氰虫酰胺的残留量。     

一种自适应在线核密度估计方法

给定一组观察数据,估计其潜在的概率密度函数是统计学中的一项基本任务,被称为密度估计问题.随着数据收集技术的发展,出现了大量的实时流式数据,其特点是数据量大,数据产生速度快,并且数据的潜在分布也可能随着时间而发生变化,对这类数据分布的估计也成为亟待解决的问题.然而,在传统的密度估计算法中,参数式算法因为有较强的模型假设导致其表达能力有限,非参数式算法虽然具有更好的表达能力,但其计算复杂度通常很高.因此,它们都无法很好地应用于这种流式数据的场景.通过分析基于竞争学习的学习过程,提出了一种在线密度估计算法来完成流式数据上的密度估计任务,并且分析了其与高斯混合模型之间的密切联系.最后,将所提算法与现有的密度估计算法进行对比实验.实验结果表明,与现有的在线密度估计算法相比,所提算法能够取得更好的估计结果,并且能够基本上达到当前最好的离线密度估计算法的估计性能.