Modeling,analysis and performance evaluation for fault diagnosis and Fault Tolerant Control in bottle-filling plant modeled using Hybrid Petri nets

In this paper, an approach to achieve fault diagnosis and Fault Tolerant Control in a typical bottle-filling plant using event based techniques is discussed. For this purpose, the plant is modeled using Hybrid Petri nets which enable study and analysis with regard to the working of the plant. Once effective modeling is done based on two different case studies considered, new algorithms are proposed to achieve fault diagnosis and Fault Tolerant Control on the models developed. Finally, performance measures with regard to the models proposed are evaluated to check the correctness of the models developed. Both analytical and numerical results are obtained which are highly useful to understand plant behavior.     

Using Unfold‐PCA for batch‐to‐batch start‐up process understanding and steady‐state identification in a sequencing batch reactor

In chemical and biochemical processes, steady‐state models are widely used for process assessment, control and optimisation. In these models, parameter adjustment requires data collected under nearly steady‐state conditions. Several approaches have been developed for steady‐state identification (SSID) in continuous processes, but no attempt has been made to adapt them to the singularities of batch processes. The main aim of this paper is to propose an automated method based on batch‐wise unfolding of the three‐way batch process data followed by a principal component analysis (Unfold‐PCA) in combination with the methodology of Brown and Rhinehart 2 for SSID. A second goal of this paper is to illustrate how by using Unfold‐PCA, process understanding can be gained from the batch‐to‐batch start‐ups and transitions data analysis. The potential of the proposed methodology is illustrated using historical data from a laboratory‐scale sequencing batch reactor (SBR) operated for enhanced biological phosphorus removal (EBPR). The results demonstrate that the proposed approach can be efficiently used to detect when the batches reach the steady‐state condition, to interpret the overall batch‐to‐batch process evolution and also to isolate the causes of changes between batches using contribution plots. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

多层螺旋CT诊断甲状腺癌中的辐射和对比剂剂量选择

本文对多层螺旋CT（MSCT）诊断甲状腺癌中的辐射和对比剂剂量选择进行了分析。选取2016年12月～2018年12月本院行MSCT检查的甲状腺癌、甲状腺良性结节患者各200例,依据随机数字表分为A组、B组、C组、D组,每组50例,A组参数为对比剂1.2 mL/kg、120 kV、180 mA,B组为对比剂1.0 mL/kg、120 kV、180 mA,C组为对比剂1.2 mL/kg、100 kV、100 mA,D组为对比剂1.0 mL/kg、100 kV、100 mA。结果显示,A组和B组CT容积剂量指数（CTDIvol）、剂量长度乘积（DLP）、有效辐射剂量（ED）明显低于C组和D组,A组和B组甲状腺CT值、背景信号、背景噪声明显高于C组和D组,差异有统计学意义（P<0.05）,A组、B组、C组、D组信噪比（SNR）、对比信噪比（CNR）、图像质量评分比较,差异无统计学意义（P>0.05）;A组、B组、C组、D组诊断甲状腺癌的敏感度、特异度、准确度比较,差异无统计学意义（P>0.05）。本文证实,对于MSCT诊断甲状腺癌中的辐射和对比剂剂量,选择1.0 mL/kg、100 kV、100 mA可在不严重影响图像质量及检查结果下有效减少患者的CT辐射,值得临床推广。     

用于浅层肿瘤重离子治疗的终端束流诊断控制系统

 设计了中国科学院近代物理研究所利用兰州重离子研究装置（HIRFL）进行浅层肿瘤临床治疗试验研究中所使用的束流诊断安全控制系统。该系统包括束流强度监测及保护、剂量测量、扫描波形监测及保护3个部分。系统基于PXI系统及LabVIEW软件,给出了该系统的各部分结构。从系统建立时的多次测试结果以及实际临床治疗试验研究时的长期运行结果来看,该束流诊断控制系统在控制辐照剂量以及安全保护方面能够满足当前重离子加速器浅层肿瘤临床治疗试验的基本要求,为试验研究的顺利进行提供了可靠的保证。     

模拟蚂蚁觅食行为的乳腺钙化点边缘提取

针对计算机辅助乳腺癌诊断中钙化点的提取具有较大难度的问题,计算了乳腺数字图像中每个像素点的最大梯度值。首先按照等梯度合并的原则将像素点划分为像素组,按照等分整个梯度区间的原则给定初始梯度聚类中心,模拟蚁群觅食行为中学习机制,以概率选择的方式进行像素点组的聚类得到新的聚类中心,然后再以模糊C均值法(FCM)对得到的聚类进行优化,从而提取出属于钙化点边缘的像素点。实验证明,通过选择适当的参数,用此方法提取乳腺钙化点边缘的效果良好。     

基于Polytec激光测振仪和第二代小波的齿轮箱故障诊断

齿轮箱是机械设备中一种必不可少的通用零部件,也是故障多发部件,而齿轮失效又是诱发其故障的重要因素。因此发展新型齿轮箱故障诊断技术具有重要意义。搭建了基于Polytec激光测振仪的光学测量系统,拾取齿轮箱振动信号,采用第二代小波提取故障特征,达到了故障诊断的目的,可用于齿轮箱故障预知和智能维修。     

基于不完整描述样本的制冷系统故障诊断研究

制冷系统故障信息样本中的部分特征缺失时,已有的故障诊断模型无法使用这些样本。为解决该问题,提出了一种新颖的故障诊断策略。该诊断策略可通过以下步骤实现:(1)在部分问题描述与历史数据库的相互作用及领域知识的基础上,产生了用于特征转换的相似转换矩阵;(2)将不完整描述样本中的未知特征转变为与其相关的已知特征,形成检索目标;(3)通过计算和比较检索目标与数据库中样本间的相似度,得到最佳案例,将该案例中的相应值赋予未知特征;(4)运用已有的故障诊断模型及再生的完整描述样本,对制冷系统进行故障诊断。利用实验数据对该诊断策略进行验证,取得了满意的结果。     

多光谱成像技术诊断植物病虫害的人工神经网络模型

为了实现可靠的植物病虫害诊断,提出把人工神经网络和多光谱成像技术结合的方法,并将该方法用于常见的三种黄瓜病害的识别研究。在此基础上,实验采用窄带多光谱成像技术获取患病黄瓜叶面的14个可见光通道和近红外通道、全色通道的多光谱图像。利用BP网络对病斑样本的光谱信息进行学习分类。和14通道训练结果比较,增加850nm的近红外通道和全色通道,使网络的训练时间缩短、预测能力提高。实验结果表明,这种方法对植物进行快速、准确和非破坏性诊断提供可靠的技术支持。     

初中化学青年教师常态课教学课例研究* ——基于弗兰德斯互动分析系统

弗兰德斯互动分析系统可以量化课堂教学中的语言行为。以初中化学一节常态课为研究课例,基于弗兰德斯互动分析系统,结合教师他评和自评,从教学目标、教学内容、教学过程和教学效果等4方面进行了全面的分析与评价,并根据评价结果,针对教学目标制订、有效提问、科学的课堂语言结构的营造以及实验探究的实施等提出了可行性的有效策略,从而为青年教师通过教学实践来促进个人专业发展提供依据。     

表面增强拉曼光谱在食源性致病微生物检测中的应用研究

食源性致病微生物导致的食源性疾病已成为全球化的公共卫生问题。快速、有效地检测食源性致病微生物是实现食源性疾病预防与控制的关键环节，也是保障食品安全的技术关键。表面增强拉曼光谱(SERS)具有简单、快速、灵敏度高等优点，在食品安全、生物医学、环境监控等领域展现出良好的应用前景。介绍了近年来SERS在食源性致病微生物检测中的应用研究进展。对SERS技术概况、SERS增强理论及SERS增强基底进行了简要介绍，重点回顾了SERS在食源性致病微生物检测中的应用和发展现状。在食品安全分析方面，利用SERS与模式识别方法相结合对食品中常见食源性致病微生物能实现快速、有效鉴别，部分研究已应用于不同食品样品的分析，体现了SERS作为“指纹图谱”的分析优势；在医学诊断方面，SERS可对病理样品(如血液、尿液等)中食源性致病微生物进行快速检测，缩短了样本分析时间，使食源性疾病的快速诊断成为可能；随着微流控技术的发展，微流控平台结合SERS技术被称为“芯片实验室”应用于食源性致病微生物的检测，可提高分析的可控性，稳定性，特异性和灵敏度。通过对比分析，发现不同研究可采用不同分离方法、不同基底、不同目标捕获方式等实现了食源性致病微生物的检测，展示了不同方法间的差异性。已有研究表明了SERS在食源性致病微生物检测中应用可克服传统方法耗时等缺点，实现灵敏快速分析，为食品安全实时监控，食源性疾病即时诊断提供了有效的分析工具。同时，指出了SERS技术应用于食源性致病微生物分析依然面临很大挑战，(1)大多数研究并没有聚焦于实际样品，而标准培养液和实际样品的SERS检测存在较大差异，实际样品组分会对SERS响应产生干扰；(2)不同方法结果有较大差异，主要是由于纳米增强基底差异，吸附方式原理的差异，稳定性的差异等，因此需要更多深入研究进一步优化条件；(3)期望建立标准化的SERS方法替代传统技术，充分展示SERS作为新兴分析工具快速、灵敏、简捷的优势应用于食品安全，医学诊断等领域。将来，随着研究的深入及相关学科的发展，SERS作为极具潜力的快速分析工具，将在食品安全，生物医学等领域具有更广阔的应用前景。