基于数学形态学分形理论与PNN的轴承状态监测与故障诊断

针对滚动轴承状态监测实时性差、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于改进局部均值分解（ILMD）和数学形态学分形理论的特征提取算法,并结合概率神经网络（PNN）完成对轴承状态的智能化识别分类.该算法首先通过ILMD分解轴承原始振动信号,选取相关性系数最大的两阶分量,求取其分形维数作为特征向量;其次,结合盒维数理论,将“形态学覆盖面积”作为第三维特征向量,同时构建起三维特征矩阵;最后将特征矩阵输入PNN以完成状态的识别分类.使用西储大学实测轴承数据验证算法,结果表明,该算法不仅能够精确识别不同状态的轴承,还能有效分类同种故障下不同损伤程度的轴承状态,平均识别率超过99.6%,平均识别时间0.21s.     

基于鲸鱼算法优化LSSVM的铣刀磨损监测

为解决铣刀磨损状态监测问题,提出一种改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的状态识别方法.首先,采用变分模态分解处理铣削过程中的振动信号,分解得到的固有模态分量进行特征提取;然后,针对鲸鱼算法易陷入局部最优解、收敛精度低的问题,引入混合反向学习算法和非线性收敛因子进行改进,并采用基准测试函数验证改进后的鲸鱼算法的有效性;最后,将改进的鲸鱼算法优化LSSVM模型应用于铣刀磨损状态识别仿真实验.实验结果表明,相较于粒子群算法与传统鲸鱼算法,改进的鲸鱼算法优化LSSVM具有更高的识别精度.     

外泌体在肿瘤诊疗中的研究进展

综述外泌体调控各类型肿瘤生物学行为特性，介绍外泌体在肿瘤诊疗中的研究进展，为外泌体在肿瘤精准诊疗领域中的应用提供理论依据.结果表明：外泌体广泛分布于肿瘤患者的血浆、尿液、唾液等各种体液中，来源于外泌体的核酸、蛋白质可介导不同类型肿瘤的生物学行为，在人体内的表达异常或可作为肿瘤早期诊断和预后评估的潜在生物标志物；对外泌体进行加工修饰后，产物可用于肿瘤疫苗制备和靶向药物研发.