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1.
气体绝缘开关设备(GIS)绝缘缺陷引发的放电会导致SF6分解,分解产生的低氟硫化物与设备内的微量H2O和O2反应生成具有腐蚀性的物质,影响设备正常运行,因此,研究SF6分解机理对GIS的安全运行具有重要意义。由于部分分解物在采样过程中发生转化,因此,实现SF6分解物的原位检测对于研究SF6分解机理是十分必要的。采用飞秒激光引导高压放电实现了高压放电空间和时间的精确控制,并利用飞秒激光引导高压放电产生的空间分辨光谱实现了SF6分解物的原位测量。首先研究证明了飞秒激光不会引起SF6的分解;其次,利用飞秒激光产生的等离子体通道实现了放电空间和时间的精确控制;最后,发现分解物中包含由于高能电子碰撞直接或间接产生的大量S和F的离子和原子。研究证明了基于飞秒激光引导高压放电可以实现SF6分解物的原位检测,为开展高压放电下SF6分解机理研究提供了一种新的研究手段。 相似文献
2.
基于光谱技术建立的多元校正模型通常条件下只适用于同一台仪器、相同的测试条件及同批次或同类别的样品。在仪器、测试环境、样品发生变化后,已建光谱模型不再适配,需要进行模型转移。模型转移是限制光谱技术推广应用的关键技术瓶颈,模型转移是否成功直接影响到可见-近红外光谱技术的推广应用,为此,综述了其研究现状,并探讨了其未来发展方向。首先,将模型转移问题分成了两类:第一类是相同样品在不同仪器或不同测试环境(不同温度/不同湿度)等条件下产生的模型不适配问题;第二类是不同批次、不同物理形态、不同种类间产生的模型不适配问题。这两类问题性质不同,解决第一类模型转移,能够保证同源样品的准确性和稳定性;解决第二类,能够实现光谱模型在不同样品间的自动传递和匹配应用。然后,梳理了常用的模型转移算法并进行了分类,包括模型更新、基于光谱校正算法、基于结果校正算法等,并列举了每个类别的模型转移算法的应用。模型更新是一种重新计算模型系数最直接的方法,通过扩展和调整模型来满足新的变化;基于光谱校正算法是通过算法计算转移矩阵,实现对光谱的校正;基于结果校正算法是通过算法计算预测结果和实际结果系数,从而实现预测结果的校正。最后,指出未来应着重研究第二类模型转移问题,并且要寻找能够实现机器自动校正的模型转移,从根本上解决模型转移这一限制光谱速测应用的主要技术瓶颈。 相似文献
3.
太赫兹光谱结合特征谱区筛选算法在发动机润滑油含水量定量分析中应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0~3.5 THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法(iPLS)、向后区间偏最小二乘法(BiPLS)和联合区间偏最小二乘法(SiPLS)对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明:采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。 相似文献
4.
2016年3月9日,是一条历史的分界线。未来的世界将会永远记得这一天,围棋程序阿尔法狗(AlphaGo)战胜了世界冠军李世石,宣告人类社会遇到了千年未有之大变局:工业革命把人从体力劳动中解放出来,而信息革命有可能解除人类智力劳动的必要性。在大数据和人工智能的时代,物理还能做什么? 相似文献
5.
针对监控视频中的多尺度近岸舰船检测问题,提出了一种基于特征重聚焦网络的舰船目标检测算法,设计了由多维特征聚合模块(MFAM)与注意力特征重构模块(AFRM)组成的特征重聚焦策略.其中,MFAM基于输入的特征金字塔构建特征聚合块,进一步融合多尺度舰船不同层次特征的语义信息.AFRM基于多分支空洞卷积以及通道与空间注意力机制提升网络对目标非局部信息的表征和对背景干扰的抑制,并构建了用于目标检测的特征重聚焦金字塔.在Seaships7000舰船公开数据集上的实验结果表明,相比其他算法,本算法对监控视频中多尺度近岸舰船的检测效果更好. 相似文献
6.
机采籽棉杂质分类检测为调整棉花清理机械加工参数和工序提供参考依据,对提升皮棉品质具有重要意义。但由于籽棉棉层分布不均匀,使得图像检测难度增大,使用传统的检测方法无法有效检测各类杂质。采用高光谱成像方法对机采籽棉中的棉叶、棉枝、地膜和铃壳(内外)五种杂质进行分类判别检测。首先采集120个机采籽棉样本的高光谱图像,选取感兴趣区域获取平均光谱曲线。发现由于物质构成的差异,不同杂质体现出不同的吸收和反射特性,不同种类物质之间的光谱差异大于同类物质。对提取的平均光谱曲线进行主成分分析(PCA),结果显示棉花、残膜和铃壳外与其他三类相比,有较好的聚集性和可分性,但是棉叶、铃壳内和棉枝三类相互叠加在一起,空间分布存在严重交叉重叠。以提取的平均光谱曲线为训练样本,选择线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和神经网络(ANN)三种分类判别算法,对算法参数进行寻优,并建立机采籽棉杂质分类判别模型。其中,经过LDA模型降维后的样本空间较PCA表现出了更好的聚集性和可分性,采用正则化防止过拟合,得到训练集准确率为86.4%,测试集准确率为86.2%;SVM模型的参数寻优结果为C=105,g=0.1,其训练集准确率为83.42%,测试集准确率为83.40%;ANN模型参数寻优得到隐含层数和神经元个数分别为2和17,训练集准确率为82.9%,测试集准确率为81.8%。对三种模型的分类效果和检测用时进行比较,LDA模型结果最优。通过对高光谱图像进行像素等级分类判别,结果显示棉花识别效果较好,植物性杂质都被有效检测,但是地膜和棉花存在误识别,分类效果与杂质光谱的分类判别模型结果一致。因此,采用高光谱成像技术可以快速、无损的检测和识别籽棉杂质,为棉花加工装备提供反馈参数,对棉花加工机械化和智能化有重要意义。 相似文献
7.
现有的基于磁共振测量的嗅觉刺激器,通过调节嗅剂液体浓度的方法可以实现不同浓度的嗅觉刺激,但随着实验进行,受到嗅剂挥发以及实验环境(温度、湿度、气流量)变化的影响,很难确保输送至鼻腔的嗅剂气体浓度的稳定性,进而影响实验结果的准确性.本研究对本实验室前期开发的嗅觉刺激装置进行改进,实现了气体浓度精确定量.改进后的嗅觉刺激器主要分为三个部分:控制系统、反馈系统和气路系统.控制系统主要实现气路系统的送气控制和嗅剂气体浓度调节;反馈系统则负责对气体浓度进行测量;气路系统则在原有基础上添加活性炭装置,降低无关因素干扰.装置改进之后,不同气路切换时间为75.2 ms,比原装置减少了1 s,有效提高刺激精度.实验结果显示,气体浓度调节前,300 s内乙醇、吡啶、乙酸戊酯嗅剂气体浓度分别下降6.7%、71.4%、79.2%,嗅剂气体浓度短时间内发生较大改变.加入气体浓度调节功能后,当气体浓度下降至目标浓度的90%时,可通过调节气泵电压改变嗅剂气流与空气气流比例,从而调节嗅剂气体浓度至目标值,其中吡啶、乙酸戊酯用时13 s. 相似文献
8.
本文利用多种液体核磁共振(NMR)技术,综合分析了在三个不同反应条件下蒽催化加氢反应获得的产物混合物.利用二维扩散排序谱(DOSY)和一维选择性激发谱(selTOCSY)确定了产物中含有的二氢蒽、四氢蒽、对称八氢蒽和非对称八氢蒽;利用1H NMR、13C NMR、DEPT135、1H-1H COSY、1H-13C HSQC实验对二氢蒽、四氢蒽和对称八氢蒽的1H和13C NMR信号进行了详细归属;利用定量核磁共振氢谱(QNMR)计算得到了蒽的转化率和产物的选择性.本研究可用于指导优化催化反应条件,提高产物对称八氢蒽的选择性,同时为稠环类芳烃催化加氢产物的分析提供系统的NMR技术方案. 相似文献
9.
提出了一种基于谱线幅值归零的加窗插值 FFT 谐波检测方法用于分析复杂电网信号中的各次谐波。 该检测方法将每一次在离散频谱中找到的最大谱线及其左右两侧的数根谱线幅值归零,直到各次谐波分析完毕。 通过仿真实验分析了在基波频率稳定时对模拟信号的测量精度,研究了基波频率波动对谐波分析的影响。通过对EAST 实验数据的分析,验证了该谐波检测方法的可行性和高精度性。 相似文献
10.
对船舶柴油机而言,润滑油常受到冷却液的污染,引起润滑油劣化变质,从而导致其功能失效。冷却液的主要成分是水、乙二醇及少量的防腐蚀、抗穴蚀、消泡沫等添加剂。将拉曼光谱用于检测润滑油被冷却液污染的浓度,是一种针对复杂混合物的拉曼光谱检测问题,单个拉曼峰强度的定量分析方法无法满足浓度的定量检测。为此,将拉曼光谱分析和LSTM神经网络数据挖掘方法应用于检测润滑油冷却液污染的浓度。在实验室条件下,配制了冷却液污染浓度为2%,1.5%,1%,0.5%,0.25%和0%的柴油机润滑油油样,对每个油样取样50次,并进行拉曼光谱分析,共获得300个拉曼光谱数据,随机抽取其中80%的数据作为神经网络训练样本,剩余20%的数据作为测试样本,拉曼光谱样本数据的光谱范围为300~2 000 cm-1;对数据进行预处理,包括采样、拟合、离散点平均梯度估计等;构建训练样本集,将LSTM神经网络和多层全连接层(FC)结合,建立4种不同的神经网络模型结构;得到其在训练集和测试集上的平均误差曲线、测试集上的检测准确率曲线。分析结果表明,FCs,LSTM-FCs-1,LSTM-FCs-2和LSTM-FCs-3等4种神经网络模型,检测准确率分别为96.7%,93.3%,98.3%和83.3%。选取任意1%的波数点,加入幅值随机正负变化1%的噪声之后,4种神经网络模型的检测准确率分别为88.3%,90.0%,96.7%和78.3%。可见,相比于其他3种神经网络结构模型,LSTM-FCs-2模型更适用于进行润滑油冷却液污染的定量估计,加噪后最高准确率仍可以达到96.7%,鲁棒性优于其他三种模型。拉曼光谱结合LSTM网络中的LSTM-FCs-2模型,应用于冷却液污染浓度分别为0.2%和0.4%的实际油样检测,相对误差分别为5.0%和7.5%,结果表明该方法可用于在用润滑油冷却液污染浓度的检测。 相似文献