面向近海管道泄漏检测探究传感器布局的线性动力学计算(英文)

由于缺少管道沿途测量数据,近海管道运输中的泄漏检测问题比陆地流体管道泄漏检测系统更具有挑战性.我们用传输线模型来考虑其线性动力学部分,然后通过有限差分法和偏微分方程拉普拉斯变换来比较传递函数的频域响应.仿真结果表明,有限维模型在低频下可以有效地逼近原始线性模型.由于近海管道监控与数据采集系统缺少传感器,进一步提出了一种新型集成漂流传感器的方法来解决此类型的检测问题并对数据同化框架进行了简要地介绍.     

四种皱皮木瓜挥发性成分的分析

采用顶空固相微萃取-气相色谱质谱联用（HS-SPME-GC-MS）技术分析测定了4个品种皱皮木瓜的挥发性成分。考察了不同萃取头和萃取部位对木瓜挥发性成分萃取效果的影响,选用65 μm PDMS/DVB SPME萃取头萃取木瓜中的挥发性成分得到较好的效果,不同部位果皮和果肉对挥发性成分的萃取效果影响不大。应用峰面积归一化法测定各挥发性成分的相对含量,4个品种共鉴定出60种挥发性成分,主要为酯类、烷烃类和烯烃类物质,占总峰面积的90%以上。结果表明,4个品种皱皮木瓜的挥发性成分种类和含量均存在差异。该方法快速准确,为进一步开发利用皱皮木瓜资源提供了参考依据。     

鲜艾叶与干艾叶挥发性成分的HS-SPME-GC-MS分析

采用顶空固相微萃取-气相色谱质谱联用（HS-SPME-GC-MS）技术分析比较鲜艾叶与干艾叶的挥发性成分。考察了不同萃取头和萃取温度对艾叶挥发性成分的萃取效果,以选用65 μm PDMS/DVB SPME萃取头和60 ℃水浴加热时萃取效果最好;采用峰面积归一化法测定各成分的质量分数,共鉴定出58种挥发性成分,主要为烯烃类、芳香类和醇类物质,占总峰面积90%以上。鲜艾叶与干艾叶均含有莰烯、1-辛烯-3-醇、α-水芹烯、邻聚伞花素、桉油精、石竹烯等,此外又各自具有特有成分,表明艾叶在干制后其挥发性成分发生变化。     

基于MEMS惯性技术的延转姿态角测量误差补偿研究

本文介绍了基于MEMS惯性技术,载体在水平面上廻转时产生的姿态角测量原理,运用在线误差补偿技术,针对因MEMS惯性器件加速度效应误差不均衡,导致的翅转姿态角测量误差进行实时补偿。提高了姿态测量装置题转姿态角的测量精度。     

3种解放钟干型枇杷酒香气成分分析

采用顶空固相微萃取技术,结合气质联用对3种不同产地的解放钟干型枇杷酒的香气成分进行检测分析.结果表明,3种不同产地的解放钟干型枇杷酒均含有苯乙醇、异丁醇、丁二酸二乙酯、苯甲酸乙酯等,同时还含有少量的乳酸乙酯、苯乙酸乙酯、山梨酸等.不同产地枇杷酒香气成分的种类及相对含量存在一定的差异:A型枇杷酒中含量相对较高的有甲酸异戊酯、乙酸乙酯、己酸乙酯等;B型枇杷酒中的特征性香气成分包括庚酸丁酯、癸酸乙酯、正己醇等;C型枇杷酒含有辛酸乙酯、甲氧乙酸戊酯、糠醇等.香气成分的差异赋予了解放钟干型枇杷酒独特的风味及口感.     

基于EPEA的SINS大失准角非线性初始对准方法

基于欧拉平台误差角(EPEA)的概念描述了理论导航坐标系到计算导航坐标系之间的失准角,推导了捷联惯导系统(SINS)在大失准角情况下进行初始对准的非线性误差模型.在系统噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,给出了带阻尼解算的简化扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,同时分析了不同失准角情况下初始对准过程的异同.静基座状态下的Monte Carlo仿真结果表明,大失准角和大方位失准角情况下,EKF和UKF算法都能满足对准要求,其中UKF算法较EKF算法具有对准时间更快、对准精度更高和适用范围更广的优点;小失准角情况下,由于捷联惯导系统的线性化误差变小,二者的对准时间和对准精度基本相同.     

基于电子地图和激光捷联惯组的运动基座初始对准方法

基于捷联惯导系统动基座初始对准对速度和路线要求较高,粗对准方位角失准过大影响精度等问题,提出引入电子地图对算法进行辅助修正的组合对准方法.通过地图匹配进行位置修正提高载车定位精度,最大限度减小第二次停车所带来的定位误差,提高对准精度.实验结果证明,动基座初始对准方法与电子地图匹配算法的有效组合,降低了对载车速度及路线的要求,极大提高了系统对准精度.     

一种新的连通域标记算法

提出一种新的连通域标记算法.与其它适合硬件实现的算法相比,增加了虚警剔除部分,并将一维数组和游程码的结构结合成二维数组的形式进行操作,使新算法在速度、资源占用率、性能上更有优势.算法的Matlab和现场可编程门阵列(FPGA)仿真结果表明,新算法可以完备记录标记和参数信息;应用于要求快速得到准确参数信息的工程时,相比较其他算法,时间减少约50%,且控制逻辑的复杂性减小.     

顶空固相微萃取-气相色谱质谱联用分析 汉麻叶挥发性成分

采用顶空固相微萃取法结合气相色谱-质谱联用对汉麻叶的挥发性成分进行分析,考察3种不同萃取纤维(DVB/CAR/PDMS,CAR/PDMS,PDMS/DVB)对分析结果的影响,结果表明较佳萃取纤维为CAR/PDMS.从汉麻叶中检出59种挥发性成分,占挥发油总组分的93.18%,其中醛类3种(0.71%)、醇类1种(0.06%)、烃类37种(57.23%)、杂环化合物类3种(0.19%)、萜烯类12种(34.49%)、其他3种(0.50%).在鉴定出的成分中含量较多的是[1R-(1R*,4Z,9S*)]-4,11,11-三甲基-8-亚甲基-二环[7.2.0]4-十一烯(18.81%)、(1α,3α,5α)-1,5-二甲基-3-甲基-2-亚甲基环己烷(18.18%)、α-石竹烯(11.52%)、异柠檬烯(6.78%)等.     

ACDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

将可以估计系统参数、噪声统计特性和修正滤波增益的自适应估计方法引入到CDKF算法中,并将其应用到SINS大方位失准角初始对准中,实现SINS大方位失准角初始对准,解决了噪声特性不准确的非线性问题,避免了线性化误差对滤波精度的影响,克服了噪声统计特性不准确的局限性,进一步提高了导航精度.采用自适应中心差分卡尔曼滤波(ACDKF)进行初始对准,提高了CDKF算法的收敛性和系统的稳定性.仿真结果表明:ACDKF能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,对失准角的估计精度优于CDKF,进一步提高了系统的精度和可靠性.