基于Smith预估补偿的RBF神经网络的锅炉燃烧系统解耦控制

锅炉燃烧控制系统是火力发电厂单元机组的主要控制系统之一,具有较大延时、变动负荷、多扰动、非线性的特点,并且其中的变量之间都具有耦合关系,因此,很难建立精确的控制模型。为此,提出了一种新的解耦方法,引入解耦参数,实现系统的解耦控制,并且在MATLAB环境下对燃烧控制系统进行了仿真,通过仿真结果可以看出,系统的控制精度大大提高。     

自体和异体CIK细胞联合树突状细胞治疗原发性肝癌研究

为对癌症患者采用个体化治疗,用患者自体、同种异体外周血进行细胞因子诱导的杀伤细胞(Cytokine Induced Killer,CIK)及树突状细胞(Dendritic Cell,DC)扩增,并应用流式细胞术检测其CIK、DC-CIK表型,然后采取静脉回输、皮下淋巴结注射和肝动脉灌注多种方法,对原发性肝癌进行自体和异体的CIK细胞联合DC细胞治疗。结果显示:患者免疫功能提高,生活质量改善。为该类患者提供了一种有效的免疫治疗手段。     

关于煤矿安全价值工程与安全管理的研究

为规范煤矿安全生产工作,防止煤矿生产安全事故的发生,对煤矿安全价值与安全管理的研究,十分有必要,且势在必行。只有加强思想重视,充分认识和重视安全价值工程与安全管理的重要性,使之形成系统的煤矿安全价值链,才能确保煤矿生产的高效性、安全性和可靠性。本文主要是关于煤矿安全价值工程与安全管理的研究。     

HPLC和MALDI-TOF-MS法分析重组人钙调磷酸酶B亚基的纯度和肽图谱

用反相高效液相色谱(RP-HPLC)法对重组人钙调磷酸酶B亚基(rhCNB)的纯度和肽图谱进行了测定,以比较不同批次产品的纯度及其一级结构的一致性,对其进行质量控制.并用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)法进行验证.结果表明,运用梯度洗脱RP-HPLC法能对样品进行纯度检查和肽图谱分析,测得3批样品纯度均达到98%以上,肽图谱能达到批间一致.同时用MALDI-TOF-MS法测定,纯度结果二者相符,质谱肽图经计算机辅助分析,确证rhCNB一级结构与天然CNB一致.证明该方法灵敏、准确、可靠.     

我国新型肿瘤细胞治疗方法CIK的研究与应用现状

肿瘤的细胞治疗已经引起广泛关注,特别是各种肿瘤的免疫细胞治疗非常活跃。细胞因子诱导的杀伤细胞(CIK)治疗是近年来具有代表性的肿瘤细胞治疗方法,研究和应用进展迅速。为全面了解中国CIK的学术动态,利用中国医院知识仓库CHKD期刊全文库,以公开发表的论文为基础,进行现状分析。检索文献出现CIK的检索年限为1994,结束文献检索时间为2007年初,共检出相关文章148篇。将文献进行分析,通过已发表的文献介绍国内CIK研究与应用状况,并分析了CIK研究应用趋势及其展望。     

基于聚类准则融合的加权聚类集成算法

聚类集成是聚类分析中的一个重要技术手段,能有效地提高聚类结果的准确性、鲁棒性和稳定性。利用现有的聚类准则提出了一个新的评价指标,用于基聚类结果的有效性评估,并把评估值作为基聚类结果的权重来进行加权聚类集成。在UCI真实数据集上对提出的基于聚类准则融合的加权聚类集成算法进行了测试,实验表明新提出的算法比已有的集成聚类算法具有更高的准确率和回收率,可以得到更好的集成聚类结果。     

基于均值半绝对价值离差的资产组合选择模型

从投资者心理感受出发,考虑损失规避现象,应用展望理论的价值函数思想,引进均衡因子。运用隶属函数刻画收益和风险的价值满意度。建立了均值半绝对价值离差的资产组合选择模型。从"上证30指数"中选择20种股票,通过实证分析,与半绝对离差模型做了比较。结果显示此模型可行,且更能体现投资者对损失的心理感受。     

不同来源CIK与DC细胞联合治疗中晚期肺癌的临床研究

为对癌症患者采用个体化治疗,用患者自体、同种异体外周血和脐血进行细胞因子诱导的杀伤细胞(Cytokins Induced Killer,CIK)及树突状细胞《Dendritic Cell,DC)扩增,并应用流式细胞术检测其CIK、DC-CIK表型,然后回输患者,对中晚期肺癌患者进行自体、异体和脐血的CIK细胞联合治疗。结果显示:21例患者中,2例病情得到完全缓解(CR),7例病情部分缓解(PR),与治疗前相比,生活质量明显提高,治疗后患者CD3~ 和CD8~ 明显升高(P<0.05)。结果证明,根据不同病人情况采用个体化治疗,应用不同来源的CIK、DC-CIK治疗中晚期肺癌有一定的临床疗效,该方法为中晚期肺癌患者的治疗提供了一种有效的免疫治疗手段。     

火力发电锅炉主汽温控制系统的动态矩阵控制策略

针对火力发电锅炉主汽温控制系统的大惯性、纯滞后和非线性等特点,提出一种基于动态矩阵控制的主汽温预测控制策略。根据过热蒸汽传输通道特性,将减温水流量扰动作为前馈补偿;综合考虑机组负荷、燃料波动等扰动因素设计动态矩阵控制器;采用有限时段的滚动优化策略,并引入基于误差的反馈校正算法,从而能全面考虑模型失配、时变、干扰等引起的不确定性,及时弥补这些因素造成的影响,提高系统的鲁棒性。仿真结果表明:与常规PID和Smith预估控制策略相比,在施加扰动情况下所设计的控制策略调节时间最多可减少314.28 s,超调量最多可降低12.6%;在模型失配情况下调节时间最多可减少516.66 s,超调量最多可降低15.46%。工程应用结果表明:主汽温控制偏差低于±5℃,动态和稳态性能得到了很大改善,能有效满足发电锅炉主汽温控制系统的实际要求。     

基于失配补偿Smith-RBF神经网络的 主蒸汽压力控制技术

针对燃气发电锅炉主蒸汽压力控制系统对象的大滞后、不确定性和煤气扰动大的特点,设计了一种基于失配补偿Smith预估及RBF神经网络的控制方案。利用RBF神经网络的在线学习能力整定常规PID的参数,并通过失配补偿Smith预估控制器对系统中存在的纯滞后进行补偿,有效解决了火力发电锅炉主蒸汽压力对象动态特性模型失配及纯滞后的问题。通过仿真研究及实际应用表明:该控制方法对于火力发电锅炉主蒸汽压力控制具有很好的稳定性和抗干扰能力。