基于SDG和定性趋势分析的控制系统故障诊断方法

针对控制系统的故障诊断难以在早期发现,提出一种基于符号有向图(SDG) 和定性趋势分析相结合的故障诊断方法. 建立系统的故障诊断模型,通过定性趋势分析的方法对控制系统各个单元进行监测,提取当前趋势. 当故障发生时,通过基于定性趋势的反向推理算法,及时找到故障源. 通过在常压塔装置故障诊断上的实验,结果表明该方法能够及时有效地检测、识别控制系统的各种故障(人为误操作、控制器故障等),可应用到实际生产的故障诊断中.     

2-乙氧羰基-3-甲基-4,5-四亚甲基吡咯的合成

以乙酰乙酸乙酯(1)为原料,以醋酸为反应介质,通过与亚硝酸钠的肟化反应得到化合物N-羟基亚胺乙酰乙酸乙酯(2),化合物2在缓冲的乙酸溶液中通过锌粉还原、与环己酮(3)加成环化反应生成化合物2-乙氧羰基-3-甲基-4,5-四亚甲基吡咯(4),反应的总收率为38.95%.而采用"一锅煮"合成方法制备化合物4可使反应的总收率达到49.76%.考察了在该反应体系的pH值为3.8～4.0时,其他一些反应条件对目标化合物4合成收率的影响,确定了最佳的反应条件为:锌粉与反应物1的摩尔比为2.9:1,反应温度为95～100 ℃.所合成的化合物的结构用元素分析、IR、1H NMR等测试手段进行了表征.     

班主任——毕业生的就业参谋

面临中专毕业生就业问题,班主任必须做好学生的就业指导工作,替学生当好参谋。具体指导工作要注意四点：第一,分析学生整体情况,了解社会就业形势。第二,指导学生端正就业态度,确定切实可行的就业目标。第三,针对毕业生开展心理辅导。     

一种新的无线传感器网络半动态分簇路由协议

在LEACH分簇算法的基础上,提出一种半动态无线传感器网络分簇路由算法。在半动态分簇算法中,新簇形成之后,不需要更换簇内节点信息而仅改变簇头信息,直至簇内节点死亡率超过30%,再重新进行新一轮簇的形成。仿真结果表明,这种分簇算法在很大程度上提高了整个无线传感器网络的寿命。     

Nutlin-3a可降低野生型p53肿瘤细胞对紫杉醇的敏感性

p53通路在细胞周期停滞和细胞凋亡中起重要作用.p53的下降可增加肿瘤细胞对化疗或放疗的耐药性.小鼠双微蛋白2(murine double minute2,MDM2)可与p53结合,调节其转录活性和稳定性.本研究旨在观察MDM2拮抗剂Nutlin-3a在非小细胞肺癌野生型p53+/+A549细胞及p53-/-H1299细胞对紫杉醇的反应中的作用.研究发现,Nutlin-3a联合紫杉醇可使A549细胞G0-G1和G2-M期明显增多,S期显著减少;凋亡百分率显著低于单紫杉醇处理组与p53-/-的H1299细胞组.总之,Nutlin-3a联合紫杉醇大大减少了野生型p53+/+的A549细胞对紫杉醇的敏感性,Nutlin-3a对紫杉醇毒性的调控依赖于p53的状态,它可以保护野生型p53细胞免受有丝分裂抑制药物紫杉醇的杀伤.     

基于PCA和SDG的传感器故障诊断方法研究及应用

针对传统基于PCA(主元分析)的传感器故障诊断方法缺乏故障推理能力,难以定位故障源的缺点,提出一种PCA与SDG(符号有向图)相结合的传感器故障诊断的方法。此方法分为2步:首先建立系统的SDG模型和PCA模型,使用PCA方法监控所有的过程变量;第二步,当故障发生的时候,通过PCA得到异常变量的状态,根据变量的状态,通过SDG模型进行反向推理,找到可能发生故障的传感器。通过液位控制系统的仿真实验以及在常减压装置(AUDU)故障诊断上的应用,结果表明方法能够及时有效地检测出单个或多个传感器故障,提高了诊断的准确性与分辨率。     

复原乳同样有营养

正复原乳又称"还原乳"或"还原奶",是指把牛奶浓缩、干燥成为浓缩乳或乳粉,再添加适量水,制成与原乳中水、固体物比例相当的乳液。通俗地讲,还原奶就是用奶粉勾兑还原而成的牛奶。加工方式有两种:一种是在鲜牛奶中掺入比例不等的奶粉;另一种是以奶粉为原料生产的饮料。巴氏奶、常温奶和复原奶是市场上液态奶的三种形     

太阳电池填充因子与串联电阻的线性关系

太阳电池的串联电阻对其填充因子有显著的影响。填充因子与串联电阻的线性关系可以从I-V方程数值分析得到。由开路电压、短路电路和填充因子,可以估算串联电阻。     

鄂尔多斯盆地劳山油田W110井区长6储层敏感性分析

针对劳山油田W110井区长6储层低孔、特低渗的特征,通过系统的岩心流动实验,评价了储层敏感程度。研究结果表明:W110井区长6储层整体存在中等盐敏、中等偏弱酸敏和弱水敏、强碱敏和无速敏的特征。储层敏感性相对较弱,对研究区开采影响较大的为酸敏和碱敏,中等偏弱的酸敏使得研究区可适当进行酸化改造,强碱敏导致在注入液时需注意注入液pH值对储层的伤害。     

土壤垂直一维入渗对 VG 模型参数的敏感性分析

基于HYDRUS-1D模型,采用单因素扰动分析方法对VG模型的残余含水率θr、饱和含水率θs、经验参数n和α、饱和导水率Ks共5个参数进行敏感性分析。结果表明:n,θs,Ks的扰动对垂直湿润距离计算值Rz、累计入渗量计算值I的影响较大,α的扰动影响次之,θr的扰动影响最小;n的负扰动对Rz和I的影响最大,且n较小时给模拟结果带来的误差较大。因此,在模拟计算中应保证VG模型参数n,θs,Ks等的精度。