关键词： 纱线   毛羽H值   周期模式   动态时间规整   局部暴力搜索   剪枝算法  

摘要： 为了从具有周期性的纱线毛羽H值数据中提取有代表性的毛羽H值周期模式(即周期时间或周期数据长度上毛羽数据的变化),使用动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法识别毛羽H值的周期模式,同时使用局部暴力搜索和剪枝算法对DTW算法进行优化。从14台细纱机上采集棉纺与混纺纱试样,利用乌斯特条干仪测得的毛羽H值计算理论周期及任意两周期模式间的DTW距离。结果表明:当DTW距离矩阵中出现显著不同于其他周期模式的现象时,该设备可能存在异常或故障;在设定的试验条件下,不同品种纱线的理论周期和实际周期存在差异,平均相差0.48 m,由此可根据实际周期反向推导纱线每分钟的实际卷绕长度。

关键词： 弱光栅   温度传感   振动传感   模式识别  

摘要： 大容量弱光栅技术不但具有光纤传感探测灵敏、现场无源等优点,而且可分布式组网和监测距离长,非常适用于石油化工领域,可实现高效地对输油泵机组关键状态自动检测、判断和处理。利用弱光栅传感技术实时监测输油泵机组的温度和振动状态,一旦温度异常会立刻报警提醒;还能通过分析振动信号时域和频域提取关键特征,借助模式识别算法对异常振动予以识别、预警以及判定其发生的位置和类型,助力维护人员及时发现输油泵机组的故障。

关键词： 定量指纹图谱   相似度分析   聚类分析   主成分分析   正交偏最小二乘判别分析   芒果苷   异芒果苷   复方金钱草颗粒  

摘要： 复方金钱草颗粒具有利尿、抑制泌尿系结石形成、抗炎、抗氧化作用,且具有较大的市场需求。因此,采用超高效液相色谱-紫外检测(UPLC-UV)法建立定量指纹图谱,并结合化学模式识别技术对不同年份的复方金钱草颗粒进行质量评价,可为其质量控制提供依据。采用聚类分析(HCA)和主成分分析(PCA)等化学模式识别技术对35批复方金钱草颗粒样品的指纹图谱数据进行分析,筛选出质量差异标志物芒果苷和异芒果苷,并对二者进行含量测定。在复方金钱草颗粒指纹图谱中共指认出12个共有峰,且35批样品的相似度均在0.952以上。在HCA中,将35批样品分为了两类,其中2018年和2019年的样品为一类,2020年和2021年的样品为一类。此外,PCA结果显示了与聚类分析相同的聚类趋势。在此基础上,进一步通过正交偏最小二乘法分析(OPLS-DA)筛选出了导致2018年、2019年与2020年、2021年的样品产生差异的差异标志物芒果苷和异芒果苷。以两个差异标志物芒果苷和异芒果苷为指标进行含量测定,结果显示色谱峰的分离度良好,线性关系良好,平均加标回收率分别为101.7%~105.6%和103.4%~105.5%,且相对标准偏差(RSD)均低于1.43%。在35批样品中,2020年、2021年的样品与2018年、2019年的样品相比,芒果苷与异芒果苷含量更高且波动范围更小。该研究建立了准确、可靠的复方金钱草颗粒质控方法,实现了对不同年份的复方金钱草颗粒样品合理、有效的质量评价,可为建立更系统、更全面的质量控制标准提供借鉴与参考。

关键词： 数据处理   麻雀寻优   支持向量机   发电机   故障模式识别  

摘要： 为提高抽水蓄能电站系统运行的稳定性和可靠性,提出了一种通过主站发电机瓦温信息构建发电机故障诊断模型的方法。以温度值作为特征量构建了支持向量机故障诊断模型,结合麻雀算法全局寻优和局部寻优自由切换的优势,将故障识别正确率作为迭代更新的目标函数,对支持向量机的惩罚因子以及核函数半径的参数组合进行优化。根据麻雀种群位置优化特点,给出了基于麻雀搜索算法进行SVM参数优化的详细步骤流程,并对采集的水泵发电机实测温度数据进行验证和分析。实测数据表明,所提方法可对下导瓦间隙偏小、冷却器容量不足、透平油老化、杂质混入等故障模式进行识别。与若干现行同类方法进行对比分析可知,基于温度分析的发电机故障诊断方法可为抽水储能发电机运行状态监测及主站电机的安全可靠运行提供有益参考。

关键词： 猪苓   HPLC   指纹图谱   化学模式识别  

摘要： 该研究以长白山区不同产地25个猪苓(鸡爪苓)菌核为试验材料,通过高效液相色谱法(HPLC)建立长白山区猪苓的指纹图谱,结合化学模式识别分析方法分析猪苓菌核质量差异。采用色谱条件为色谱柱为ZORBAX C18(250 mm×4.6 mm,5μm),流动相为乙腈-0.3%乙酸水,检测波长254 nm,流速1.0 mL/min,柱温30℃,进样量10μL;提取条件为纯甲醇超声提取60 min,对各产地猪苓菌核进行HPLC分析。采用中药指纹图谱相似度评价系统建立指纹图谱共有模式和相似度计算,SPSS 22.0和SIMCA 14.1软件建立聚类分析、主成分分析和正交偏最小二乘法-判别分析模型对其主成分进行统计分析。建立了长白山区不同产地25个猪苓菌核的HPLC指纹图谱,猪苓指纹图谱含有10个共有峰,经相似度评价,25个猪苓菌核指纹图谱的相似度为0.819~0.979。由聚类分析、主成分分析结果可知,当分类距离大于20时,除JAT-1外,其余猪苓菌核已经聚集在一起;由正交偏最小二乘判别分析发现,4个造成不同猪苓菌核质量差异性的主要标记物依次是峰2、峰10、峰5、峰4,其中峰10是麦角甾醇。不同产地猪苓药材具有较高的相似度,能反映不同产地药材的质量差异,结合化学模式识别技术,可为其质量评价提供参考。

关键词： GIS   局部放电   类型诊断   模式识别   评价方法  

摘要： 局部放电缺陷模式的准确诊断对于放电缺陷的定位、放电严重程度的评估以及最终的维修决策均有重要的辅助价值。然而目前针对局部放电典型缺陷模式诊断的工程实践效果并不理想,甚至已经成为行业痛点,制约着局部放电检测技术的应用前景。一方面由于局部放电本身具有很大的随机性,深入的放电机制研究不充分,导致工程上对放电模式的认识和诊断存在先天基因的不足,另一个主要方面在于目前对于放电模式识别的准确性缺乏有效的评价方法,各个科研院校和企业单位均有各自的诊断方法,但优劣无法评价,无法发展出一种准确性高的评价体系,使得良莠不齐的现状一直持续。以GIS典型缺陷模式为具体研究对象,提出了一种局部放电典型缺陷模式的诊断准确性评价方法,首先由高性能程控模拟发生器精确重现局部放电缺陷模式的波形、幅值、序列特征等,屏蔽性好、工作频带宽的GTEM小室提供耦合空间,然后将待评价的诊断系统传感器放置于小室窗口处,通过已知的发射信号模式类型与待评价系统反馈的诊断类型进行同步比对,最终确定待评价系统的诊断准确率。

关键词： 问题表征   模式识别   解题迁移   解题监控  

摘要： 针对一道中考压轴题,从问题表征、模式识别、解题迁移和解题监控四个方面,探寻其解法,从而实现深度解析。

关键词： 千斤拔   指纹图谱   多成分定量   化学模式识别   染料木苷   6″-O-丙二酰基染料木苷   染料木素  

摘要： 目的 建立千斤拔Moghania Radix HPLC指纹图谱及多成分定量方法,为其质量控制提供参考。方法 采用XBridge■C_(18)色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm)为固定相,以乙腈-0.1%乙酸溶液为流动相进行梯度洗脱,体积流量1.0 mL·min^(-1),检测波长260 nm,柱温30℃;对24批千斤拔(编号为S1~S24,其中S2~S9为采集的新鲜全株植物,实验室低温干燥而得,其余样品为市场购买药材或饮片)构建指纹图谱,同时测定相关成分的含量,并结合聚类分析、主成分分析及正交偏最小二乘法进行全面评价。结果 24批不同来源千斤拔指纹图谱共标定11个共有峰,指认出染料木苷、6″-O-丙二酰基染料木苷、染料木素。相似度计算结果表明,各批次相似度在0.707~0.981;聚类分析将24批千斤拔分为2类,S2~S5、S6、S8、S9号样品(均为新鲜全株植物)聚为一类,其他17份样品聚为一类;经主成分分析,主成分1~4是影响样品质量评价的主要因子,选取前4个主因子对不同产地的千斤拔进行评分,24批样品的综合得分在5.34~-3.61,说明各批次质量差异相对较大;样品中综合得分最高是S4,各饮片样品的综合得分较低。24批样品中染料木苷、6″-O-丙二酰基染料木苷、染料木素质量分数分别为0.10~0.57、0.11~2.85、0.15~0.71 mg·g^(-1),不同批次之间3个成分质量分数差异较大,批次之间3个成分含量总体呈现出二低一高的趋势,建议使用3个成分总和作为质量控制指标。结论 建立的HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法稳定、可靠,可为千斤拔的质量评价提供依据。

关键词： 模式识别   OpenCV   二维码识别   卷积神经网络  

摘要： 针对生活中大量二维码需要准确识别的需要,提出了一种利用深度学习算法实现二维码识别的方案。该方案利用ROI与鼠标监听技术聚焦待识别区域,线性变换优化图片细节信息;采用CNN网络框架对模型进行训练,提取图片特征;基于OpenCV库设计二维码识别算法。结果表明,该算法对二维码识别率高达98.0%,具有一定的抗干扰能力。

关键词： 模式识别   视频   目标检测   煤矸识别   特征提取   背景差分法  

摘要： 煤的开采往往伴随着大量的矸石,工业用煤中参杂矸石会严重影响燃烧质量及效率。为提高煤和矸石的自动识别和分选效率,提出一种基于视频的带式输送机煤矸识别方法。利用背景差分法对视频帧图像进行煤和矸石的检测和标记,通过矩形框处理方法提取了检测标记的煤和矸石,最后利用灰度和纹理特征进行煤矸图像的识别。仿真实验结果表明,所提方法是可行的,可应用于带式输送机上的煤矸识别或煤矸分选。