大动物皮层神经元在体成像研究进展

本文综述了大动物皮层神经元在体成像研究的最新进展。大动物皮层神经元是理解大脑功能的关键组成部分,因此对其进行体内成像具有重要意义。本文重点介绍了近年来涌现的新兴技术,包括磁共振成像（MRI）、电生理方法和光学成像。这些新技术提高了神经元成像的分辨率和深度,还能够实时跟踪神经元活动。此外,本文讨论了这些技术在大动物皮层神经元研究中的应用,并分析了未来的发展趋势,旨在为大动物皮层神经元在体成像领域的研究提供一个全面的概述,为相关科研人员提供参考和指导。     

控制棒驱动机构智能感知与自适应控制系统设计及仿真验证

控制棒驱动机构作为核反应堆控制和核安全保护系统的执行机构,对其运行状态进行有效监测是防止反应堆发生控制棒卡棒、滑棒和驱动失灵,保障核反应堆安全经济运行的必要手段。本文在研究分析控制棒驱动机构线圈电流和振动信号特征的基础上构建了控制棒驱动机构状态判别与故障诊断模型,并基于dSPACE实时仿真系统建立了控制棒驱动系统自适应控制数字化模型和控制棒驱动机构智能感知与自适应控制实验样机。通过功能验证,证明该系统能根据电流和振动信号实现对控制棒驱动机构正常运行工况和典型故障模式的实时判别、故障诊断与自适应控制,运行状态识别准确率达到99.2%以上,为后续核反应堆智能设备的研制提供参考。     

控制棒驱动机构智能感知与诊断系统架构设计与实现

为提升核反应堆关键设备的智能化水平，使设备能根据实时获取的多源信号实现运行状态的自我感知、诊断和反馈，本研究针对控制棒驱动机构开发了控制棒驱动系统自适应控制数字化模型和控制棒驱动机构故障诊断智能模型，并基于dSPACE实时仿真系统搭建了控制棒驱动机构智能感知与诊断系统实验样机。通过功能验证，证明该系统能根据控制棒驱动机构线圈电流和振动信号对控制棒驱动机构的正常运行工况和典型故障模式进行实时判别、故障诊断、反馈与自适应控制，各种运行状态的识别准确率达到99.2%以上，为后续核反应堆智能设备的研制提供参考。