国外甲醇制氢催化剂研究进展

介绍了几种甲醇制氢技术特点,重点综述了其所用催化剂的国外最新研究进展。     

基于小波变换和希尔伯特包络分析的QRS波检测算法

提出一种基于双正交小波变换和Hilbert变换的QRS波检测算法。首先，通过双正交小波变换分解与重构，消除高频噪声，同时突出R峰位置，构造出有利于QRS波检测的检测层。然后，对信号求差分和希尔波特变换，进一步抑制P波、T波以及基线漂移等噪声。最后，在计算得到的包络信号上根据自适应阈值及决策规则进行R峰检测。根据MIT-BIH心率失常数据库有标注的临床数据进行验证，QRS波检测结果准确率达到99.01%，同时算法具有不错的鲁棒性和实时性。     

钻杆多通道磁记忆检测信号的多方向梯度处理方法

针对单从检测方向求解磁记忆信号梯度容易造成与检测方向同向的应力集中部位漏检的问题,应用多通道磁记忆检测仪检测了油田钻杆的应力及损伤状态,探讨了在对多通道磁记忆信号的切向分量求梯度时,从切向分量方向与法向分量方向进行联合梯度求解的方法。在钻杆的多通道磁记忆检测信号上进行了两种检测方法的对比,结果表明,从两个方向进行联合梯度求解的方法比只从检测方向求梯度效果更好。提出的方法对促进磁记忆检测技术用于钻杆检测,以及减少钻杆事故具有重要意义。     

基于YOLOv5和少样本学习的高空作业安全带检测

针对电厂高空作业人员安全带佩戴检测问题,现有研究大多利用深度检测模型直接检测,不仅需要大量样本训练模型,而且由于高空作业背景杂乱、人员目标小,导致不易检测等。为此,提出一种基于目标检测和少样本细粒度分类的两阶段检测方法：首先利用YOLOv5检测视频图像中的高空作业人员,再用少样本细粒度分类方法识别其是否佩戴安全带。针对佩戴和不佩戴安全带人员的细微差别,设计了一种基于局部描述符的少样本度量学习模型,在公用数据集预训练模型基础上,利用少量训练样本对模型微调,用于安全带佩戴识别。实验结果表明,在支持集图像数为60时,识别精度达到了97.86%。所提方法可实现少样本情况下对高空作业人员安全带佩戴情况的精确检测。     

服装设计中材料的创新应用研究

新材料及新技术的出现对服装设计来说具有颠覆性与革命性影响,其具有无限的潜能。文章主要研究了服装设计中材料的创新应用,首先探讨了服装材料创新所具备的艺术性、多样性、生态性特征,接着对新型服装材料、高科技材料、反传统材料的应用注意事项进行研究,最后分析服装材料创新与再造的措施,旨在为服装设计中材料的创新应用提供帮助。     

应用于锗硅材料的高效耦合光栅研究

为实现单模光纤与锗硅材料器件的垂直耦合并提高耦合效率,设计了一种锗硅光栅耦合器。通过在硅衬底上增加金属反射层来提高光栅的耦合效率,并利用时域有限差分法仿真软件对锗硅光栅的刻蚀深度、刻蚀槽宽和光栅周期等结构进行了优化。然后,分析了有无金属反射层时的功率和电场分布情况,计算了光栅耦合效率。仿真结果表明,在最佳工作波长1466 nm处,有金属反射层均匀光栅得到的光栅最大耦合效率为-1.34 dB,相比无金属反射层光栅,最大耦合效率提高了9.4 dB,并且光在波导中的定向性得到了明显的改善。另外,为进一步提高耦合效率,在均匀光栅的基础上仿真设计了两步变迹光栅,相比均匀光栅最大耦合效率提高了0.55 dB。同时,对耦合光栅中的金属层厚度、锗硅材料折射率和光栅尺寸三个方面行了工艺容差分析,结果表明,所设计的耦合光栅对工艺偏差具有较高的容忍度。最后,制作了锗硅耦合光栅器件,测试结果表明,在工作波长1465 nm处,获得了-2.7 dB的最大耦合效率。     

单相计量装置电源及抗干扰功能设计

分析单相计量装置掉电检测及其抗干扰功能的实现方法。针对电能计量装置掉电检测的要求,设计可以高效检测掉电的电路及对应的软件方案,并讨论了功能简单的普通计量装置的掉电检测电源电路和抗干扰功能的实现方法。     

基于Mel时频谱-卷积神经网络的变压器铁芯声纹模式识别方法

为了实现变压器设备声学指纹的不停电检测,提出了一种基于Mel时频谱-卷积神经网络的变压器铁芯声纹识别模型。首先,通过铁芯模型振动与噪声试验平台,研究铁芯在不同工况下的振动声信号,将采集到的振动与声音数据进行了关联性分析和比对,验证了声信号同振动信号一样均能够有效反映铁芯的运行状态;然后,对采集到的声音数据进行Mel时频谱预处理降维,并将降维结果作为深度学习的数据集;最后构建了Mel时频谱-卷积神经网络变压器铁芯声纹模式识别模型,通过超参数调整和网络结构优化设计,实现不同运行工况声信号的准确识别。研究结果表明:该文提出的Mel时频谱-CNN识别模型对3种不同工况的声信号识别率达到了99.71%。论文研究可为电网主设备的数据深度挖掘提供参考。