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提出了一种改进的浮动板调制器和对正负偏电压的故障检测电路,利用MOSFET寄生电容特性,通过固定脉宽窄脉冲控制调制脉宽,通过增加负偏MOSFET提高输出负偏电压。对故障检测电路进行仿真实验,通过模拟故障,验证故障检测报警信号发生时间均在微秒级别。完成样机的搭建,利用多重方式解决高压绝缘问题,并对其加电进行试验验证,分析实验波形,证明此电路满足设计要求并且具有可行性。 相似文献
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45.
《Planning》2018,(4):62-64
目的:检测抑郁症患者经舍曲林治疗6周前后外周血中IL-17等细胞炎症因子水平变化。方法:选取2015年9月-2017年8月本院抑郁症患者30例为试验组,另选同期健康查体者30例为健康对照组,检测两组治疗前后血清IL-6、TNF-α、IL-1β、IL-17表达水平并进行比较。结果:治疗前,健康对照组IL-6、TNF-α、IL-1β、IL-17的表达水平均低于试验组,比较差异均有统计学意义(P<0.05);治疗后,试验组血清IL-6、TNF-α、IL-1β、IL-17的表达水平均低于治疗前,比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:抑郁症患者由分泌IL-17为主的细胞因子而造成机体免疫功能紊乱,舍曲林抗抑郁的同时降低抑郁症患者血清IL-6、TNF-α、IL-1β、IL-17水平。 相似文献
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为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网络(RLUMRNN)的滚动轴承状态趋势预测新方法。先采用滑动平均奇异谱熵作为滚动轴承状态退化特征,再将该特征作为RLUMRNN的输入完成滚动轴承状态趋势预测。在RLUMRNN中,利用最小二乘线性回归法构造单调趋势识别器,将轴承整体的状态退化趋势分为上升、下降、平稳3种单调趋势单元,并通过强化学习为每一种单调趋势单元选择一个隐层数和隐层节点数与其相适应的循环神经网络,从而改善了RLUMRNN的非线性逼近能力和泛化性能;用3种单调趋势单元和不同隐层数、隐层节点数分别表示Q值表的状态和动作,并构造关于循环神经网络输出误差的新型奖励函数,以明确强化学习的目标,从而减小循环神经网络的输出误差,避免在Q值表更新过程中使Agent(即决策函数)盲目搜索,提高了RLUMRNN的收敛速度。通过双列滚子轴承状态趋势预测实例验证了该方法具有较高的预测精度和计算效率。 相似文献
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内蒙古某含银铅锌矿主要含有铅、锌、银、铜、硫等有价元素,对该矿进行系统的工艺矿物学研究,查明矿石的矿物组成、结构与构造,目的矿物的嵌布特征、嵌布粒度、赋存状态等,为制定选矿工艺流程提供矿物学依据。 相似文献
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