拉曼光谱用于CHO细胞培养液多指标快速分析

为了快速分析中国仓鼠卵巢(CHO)细胞培养液,在CHO细胞培养过程中取样,离线分析获得葡萄糖浓度、乳酸浓度、谷氨酸浓度、谷氨酰胺浓度、活细胞密度、总细胞密度、细胞活度和单克隆抗体表达量等指标的参考值,采集细胞培养液上清的拉曼光谱,以偏最小二乘(PLS)法建立拉曼光谱与各指标的多元校正模型。各模型均具有合理的主成分数、较高的决定系数(R~2)、较低的校正误差均方根(RMSEC)和预测误差均方根(RMSEP),且RMSEC与RMSEP相差不大,模型具有较好的预测性能。结果表明,该方法可望用于CHO细胞培养过程多指标离线快速检测,也为该生产过程在线实时监测和反馈控制的实现提供了研究基础。     

联合循环中旁路系统蒸汽流量计算及其应用

高/低压蒸汽旁路流量精确控制是提高联合循环电厂灵活性的重要部分,在旁路阀厂家提供资料不完善的情况下,通过研究阀门实际的流动特性,简化了阀门流动模型,参照相关的阀门流量计算经验公式,对其中一些系数进行近似处理,最终根据旁路的设计数据表拟合出旁路流量计算公式并对其进行应用验证,100%甩负荷时高压蒸汽系统压力上升变化仅有2%,满足了约旦侯赛因燃气-蒸汽"三拖一"联合循环机组的运行要求,可为其他电厂在旁路系统控制及提高电厂灵活性方面提供借鉴。     

长河坝水电站大坝填筑快速施工措施探讨

长河坝水电站大坝填筑施工过程中采用的快速施工方法或措施,在满足施工质量和安全要求下,加快了施工进度,实现参建各方共赢。现将施工总体方法及措施总结,以供类似工程借鉴。     

一种基于SVD的改进LTS气动数据异常检测方法

用稳健的最小截平方和(LTS)估计检测气动数据中的异常,但气动数据是海量和高维的,使得LTS要求解的矩阵维数很大,造成巨大的时空开销.为此,引入迭代的奇异值分解(ISVD)求解LTS的最小二乘问题,实现更快的异常检测.实证分析采用某飞行器外形数据,分别运用OLS,FastLTS以及ISVD-FastLTS对数据集进行异常检测和对比分析.实验证明,相比于传统方法,ISVD-FastLTS能更加快速且准确地识别异常值.     

锚杆转载机组在凉水井煤矿的应用

为提升巷道的掘进速度,开发了一种新型掘进系统,即高效快速掘进系统,其中锚杆转载机组在高效快速掘进系统中起着重要作用。整机采用分区域和分段布置的方式,可同时实现顶锚索钻机和侧帮锚杆钻机的支护且互不干扰,缩短支护时间,并提高巷道的掘进速度,缓解采掘失调的矛盾。     

基于ISVD多级降噪和SVM的轴承故障诊断研究

在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征，导致对轴承的故障诊断准确率不高，针对这一问题，提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先，采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了初始降噪，消除了部分的随机噪声；然后，主要通过改进相空间矩阵重构方式，对该信号进行了改进奇异值分解二次降噪，并提出了新的奇异值有效秩阶次确定方法，利用峭度对一维信号提取方案进行了优化，并对其完成了降噪；最后，通过提取了10个有效特征，结合支持向量机在MATLAB中进行了仿真实验，分析了不同特征对轴承的故障诊断结果的影响，并将方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明：采用多级降噪算法降低了轴承工作状态下的背景噪声，使其故障特征频率更为明显；支持向量机分类诊断器的故障识别准确率达到98.3%,能够有效地识别轴承故障发生的位置和严重程度。     

高速旋转机械用消除频率混叠现象的小波变换算法研究

高速旋转机械由于其工作转速高、控制精度高，其故障信号又属于微弱突变信号，造成常规监测方法准确率偏低，成为制约高速旋转机械故障监测进一步发展的最大障碍。本文设计了一种消除小波分解和重构过程中产生的频率混叠的算法。该算法利用傅里叶变换和傅里叶逆变换构成Mallat小波变换在分解和重构过程中所需的严格正交镜像滤波器，从而达到Mallat小波变换过程中必须具有的理想截止特性，最终去除掉多余的频率成分。利用改进前后的小波算法对实际信号进行分析，结果表明，本文设计的Mallat小波变换改进算法可消除信号分析中出现的频率混叠现象。