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1.
采用半静态水质接触染毒法,将太平洋牡蛎分别暴露在阿特拉津质量浓度为10 μg/L和100 μg/L的海水中,研究阿特拉津在太平洋牡蛎体内的蓄积特征、组织分布和消除规律。结果表明,不同暴露质量浓度下,各组织中阿特拉津含量在3~7 d达到平衡,半衰期为0.20~0.32 d,生物富集系数为1.68~3.46 mL/g,鳃和内脏团是太平洋牡蛎的主要蓄积靶组织,而闭壳肌中阿特拉津含量最低。太平洋牡蛎对阿特拉津的消除能力随暴露质量浓度的增大而增强,各组织中阿特拉津的含量随净化时间呈指数下降,净化1 d后的消除率为90.1%~97.1%,其主要代谢途径推测为鳃的作用。 相似文献
2.
3.
在大功率场合,三电平中点箝位NPC (neutral point clamped)型逆变器需运行在较低的开关频率,此时传统调制方式(载波调制和空间矢量调制)不再适用,需采用特定谐波消除脉宽调制SHEPWM(specific harmonic elimination pulse width modulation)等其他调制方式。主要研究应用于三电平NPC的SHEPWM的实现方法,目前三电平SHEPWM的实现多采用多项式曲线拟合法,但当所需拟合的开关角曲线波动过大时,多项式曲线拟合法需进行分段拟合才可达到拟合精度的要求。为解决该问题,采用傅里叶级数拟合法来实现三电平SHEPWM的开关角曲线拟合。仿真结果表明,在满足拟合精度要求的同时,采用傅里叶级数拟合法,可降低曲线拟合的复杂性,且实现较为简便。最后,通过仿真及实验验证了傅里叶级数拟合法的可行性。 相似文献
4.
为了提高建筑起重机械故障检测精度,提出了小波消噪和回声状态网络(ESN)的建筑起重机械故障检测方法(WA-ESN)。首先,采用小波分析(WA)去除建筑起重机械故障振动信号的噪声,并提取故障部件振动号故障特征,然后,将特征向量作为回声状态网络的输入向量,故障类型作为输出,进行训练,建立建筑起重机械故障智能检测模型。测试结果表明,该方法提高了建筑起重机械故障检测精度,减少了建筑起重机械故障检测检测误差,具有较高的实际应用价值。 相似文献
5.
水深比测作为检校回声测深仪测深和仪器误差订正的依据,是水深测量不可缺少的环节.在沿海、河流、水库水深测量中,比测器法是应用最广泛的水深比测方法,但目前比测器均为垂直方式入水,受水域条件和流速限制,其安装后入水长度往往较小,达不到理想效果;同时,比测器的安装、拆运较为麻烦,给水上作业带来安全隐患.文中结合工作实际,在综合分析影响声速在水中传播的因素基础上,基于流动河流的水体环境,提出了漂浮式比测器的设计概念. 相似文献
6.
7.
600 MW汽轮机大修时汽封间隙按照下限控制,冷态开机时轴承振动出现爬升现象,严重影响机组的启动,通过优化汽轮机启动参数、暖机参数、暖机时间等技术措施,消除了汽轮机冷态启动汽封的碰磨引起的轴承振动,保证了机组的安全启动。 相似文献
8.
电缆作为电力传输的重要部分,其线芯质量关系到用电安全及传输效率。 在利用机器视觉技术测量电缆线芯结构参数
时,刀痕纹理严重影响了图像分割效果,降低了测量精度。 针对这一问题,提出了一种基于改进频域滤波的线芯截面图像刀痕
纹理消除方法:首先采用相对总变差模型分解线芯截面图像,得到纹理图像描述;对线芯截面纹理图像进行快速傅里叶变换,分
析刀痕纹理在频域中的能量主方向;研究改进型巴特沃斯陷波滤波器,设计椭圆形的邻域窄阻带以降低刀痕纹理对应的带状区
域能量,从而消除刀痕纹理。 实验结果表明,该方法的刀痕纹理消除率可达 92% ,提升了电缆线芯质量检测的效率。 相似文献
9.
利用放电声音信号检测环网柜的局部放电具有信息量丰富、能够准确反映放电故障等特点而得到广泛应用,但放电声音信号的有效检测是一个难点。双通道录音在消噪领域中具有独特的优势,能够有效消除非平稳噪声,根据现场测量噪声干扰多为远距离的非平稳噪声,而局放信号为近距离声源的特点,提出了一种基于双通道能量差(PLD)的环网柜放电信号消噪方法。仿真实验结果表明,相比基于谱减法和维纳滤波的单通道消噪方法,本文所提消噪方法在两种非平稳噪声下的信噪比分别平均高出了14.8 dB和9.1 dB,均方误差(1×10~(-4))分别平均减小了19.34和15.50,消噪效果优于单通道消噪算法,现场实验结果表明,环网柜放电声音波形明显被突出加强,能够有效去除周围环境中的非平稳噪声,从而保留有效放电信号,为环网柜的局放诊断提供有效的数据支撑。 相似文献
10.
针对多通道脑电(EEG)的情感识别,提出了一种卷积回声状态网络(CESN)模型。首先构造EEG信号的特征矩阵序列;然后通过卷积操作提取各个样本的高层抽象特征,形成一维特征向量序列;利用具有自反馈功能的蓄水池结构,捕获向量序列的动态时序信息;最后用岭回归来实现情感识别。在情感分析专用生理信号数据集上进行实验的结果表明,EEG信号的动态时序性蕴含着与情感状态相关的区分性信息,所提的CESN模型能够有效地挖掘这种信息,并用于情感分类,解决了卷积神经网络中因使用反向传播算法而导致的局部最优和训练时间过长的问题。 相似文献