基于神经网络的水电机组智能故障诊断系统

针对现有水电机组状态监测系统功能不完善、不够智能化的缺点,开发了基于神经网络的水电机组智能故障诊断系统,该系统由状态监测和故障诊断两个模块构成,包括数据采集、数据分析、通信和智能故障诊断4部分。与传统故障诊断系统相比具有BP神经网络组成的专家系统,因此具有自学习、自适应和智能化等特点。实验结果表明,此系统的诊断结果准确可靠,具有良好的实用价值。     

QuEChERS净化-超高效液相色谱-串联质谱法测定粮食制品中4种真菌毒素

目的建立超高效液相色谱-串联三重四级杆质谱(UPLC-MS/MS)测定面包、馒头和饼干等粮食制品中4种真菌毒素的方法。方法样品用乙腈-水(84∶16,V/V)超声提取,经QuEChERS方法净化,采用BDS HYPERSIL C18色谱柱(4.6 mm×100 mm,2.4μm)进行分离,以甲醇-乙酸铵缓冲液为流动相梯度洗脱,流速为300μl/min,在电喷雾负离子化模式(ESI-)和多反应监测模式(MRM)下进行检测,采用基质外标法定量。并对方法的检出限、定量限、准确度和精密度进行评价,用建立的方法对60份市售粮食制品中的4种真菌毒素进行检测。结果在优化条件下,4种真菌毒素在各自的线性范围内线性关系良好,相关系数(r)均不低于0.999,回收率在81.8%~98.2%之间,相对标准偏差在5.6%~9.3%之间。60份市售粮食制品中均检出脱氧雪腐镰刀菌烯醇,含量为15.2~960μg/kg,其余3种真菌毒素均未检出。结论该方法与国家标准方法和国家食品安全风险监测方法比较,具有操作简单、成本低的优点,且速度快、灵敏度高、重现性好,完善了我国食品安全风险监测的方法。     

基于小波包-神经网络的尾水管故障诊断

尾水管水压脉动信号中包含与涡带紧密相关的低频信息。偏心涡带是引起尾水管振动故障的主要根源。傅立叶变换很难提取涡带的低频特征，为此采用小波包与神经网络相结合的方法，对尾水管信号进行小波包多层分解，以提取信号的特征信息，然后输入神经网络进行故障诊断。试验表明：该法能利用小波包时频局部聚焦分析能力和神经网络的自适应能力，对尾水管振动故障进行有效诊断。     

QuEChERS净化-超高效液相色谱-串联质谱法测定婴幼儿谷类辅助食品中12种真菌毒素

目的建立QuEChERS净化-超高效液相色谱-串联质谱法测定婴幼儿谷类辅助食品中12种真菌毒素的方法。方法样品用乙腈-水-乙酸(84∶15∶1,V/V)提取,提取液经QuEChERS方法净化,采用Synergi 4μ Fusion-RP C18色谱柱(50 mm×2.0 mm,4μm)进行分离,用超高效液相色谱-串联质谱仪进行检测,基质外标法定量。结果12种真菌毒素在各自的线性范围内线性关系良好,相关系数(r)均不低于0.999,回收率在80.5%~106.4%之间,相对标准偏差在5.3%~9.5%之间。结论该方法快速简便,可用于婴幼儿谷类辅助食品中真菌毒素多残留成分的检测。