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针对化工仓储企业设备种类较多、各生产单元之间信息孤立、生产数据得不到实时准确测量等问题,设计开发了一个实时数据采集系统。该系统利用不同的数据通信规范,从各种异构系统中获取生产数据,并通过网络协议进行传输存储,实现了罐区数据的实时准确测量。该系统自投用以来运行效果良好,有效地解决了企业数据采集过程中存在的问题,对提高企业信息化水平具有重要的意义。 相似文献
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减压贮藏是果蔬贮藏中常用的保存方法.为评估减压贮藏保鲜技术对水果和蔬菜的保鲜效果,选取菠菜、西芹、彩椒3种蔬菜和草莓、蜜桃、青提、牛油果、樱桃5种水果,评估其减压贮藏条件(压力设置:80 kPa)和常压贮藏条件下的失重率和表面亮度值变化,选取菠菜对其叶绿素含量进行评估,并通过感官评定评价贮藏过程中水果和蔬菜的感官品质.结果显示,冷藏过程中叶类蔬菜相比茎类和果实类蔬菜更容易脱水失重,减压贮藏条件下3种蔬菜和5种水果的水分流失均较低,其中对青提水分流失的抑制效果最显著,减压贮藏7天比普通冰箱贮藏低8.1倍;且对水果和蔬菜的表面光泽、蔬菜的叶绿素均有较好的保持效果,感官评定结果也显示减压贮藏可提升贮藏过程中水果和蔬菜的感官品质.因此得出,减压贮藏保鲜技术对蔬菜和水果可起到较好的保鲜效果. 相似文献
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雷莫拉宁(Ramoplanin、A 16686、MDL 62,198)是一种新型的糖肽类抗生素,能够特异而迅速地抑制革兰氏阳性菌细胞壁的生物合成,其抑菌机制与万古霉素(Vancomycin)和替考拉宁(Teicoplanin)不同,但是其对葡萄球菌的抑菌率是万古霉素和替考拉宁的4~8倍,对许多具有耐药性的病原菌也有很好的抑菌效果.同时雷莫拉宁的细胞毒性较小且无交叉耐药问题.雷莫拉宁的纯品是由A 1、A 2、A 3 3个组分组成的混合物,其中A 2为主要成分,占80%. 相似文献
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针对故障滚动轴承在单一工况数据下训练的深度学习模型无法在复杂工况下无法实现有效的故障诊断,提出一种基于卷积神经网络的领域适配(convolutional neural network-domain adaptation, CNN-DA)模型。卷积网络用于对故障振动信号进行高层特征提取,网络首尾加入通道注意力机制(channel attention mechanism, CAM),以动态分配特征通道的权重,减小无效信息的干扰。结合领域自适应方法,将特征提取层获取到的高层故障特征进行源、目标域领域适配,领域适配模块整合了全域适配和类别域适配,以使两个领域中相同故障标签的特征的数据分布逐渐趋于重合,最后将深度学习模型应用于多种不同工况迁移的场合进行训练,得到训练结果和测试结果。通过不同来源数据集的试验,在多种工况迁移下测试模型,结果表明提出的模型能够应对复杂工况变化下的滚动轴承故障检测。 相似文献
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针对滚动轴承在噪声背景下的故障诊断研究不足的问题,提出一种基于卷积-注意力机制-强制特征适配(AMCNN-MFA)模型。卷积网络用于对振动信号进行高层特征提取,网络首尾加入通道注意力机制(CAM)用于动态分配特征通道的权重,过滤部分无效信息以减小干扰;强制特征适配(MFA)用于将原始样本和噪声样本中相同故障标签的特征进行领域重合,获取不变特征,实现了模型的适应噪声环境的能力。在不同轴承数据集中添加-10~10 dB噪声的测试集的试验结果表明:AMCNN-MFA模型的平均故障分类准确率高于96%且波动不超过0.4%,优于其他抗噪模型,具备较好的分类性能和鲁棒性,能够应对复杂噪声干扰场景下的滚动轴承故障诊断。 相似文献
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