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1.
2.
电力变压器油的检测分析是电力变压器故障诊断的有效方法,快速识别电力变压器油的油样对电力变压器故障诊断工作有重大意义。常规的电力变压器油的检测技术主要是气相色谱法,此方法操作比较复杂,且不适合在线检测,不能及时发现变压器的故障隐患。提出一种激光诱导荧光光谱(LIF)技术与极限学习机(ELM)算法的电力变压器故障诊断研究的方法。实验采集四种油样,分别为热性故障油、电性故障油、局部受潮油以及原油。使用激光发生器激发油样而发射荧光,获取不同油样光谱数据,采用MSC、SNV预处理算法对光谱数据进行处理,防止噪声等因素干扰。随后,利用KPCA和PCA降维,主成分个数皆取5,KPCA处理后显示MSC预处理的累计贡献率最高,为99%,经MSC预处理的PCA模型累计贡献率依然达到95%以上,Original-KPCA与Original-PCA模型的累计贡献率均达到65%以下,可以发现,采用预处理的模型,累计贡献率均有上升。最后,分别对两种降维后的数据利用ELM进行回归拟合。实验表明,KPCA、PCA两种降维方式,KPCA算法表现性能较好,处理数据时间更短,提高了模型的可靠性和效率。同KPCA降维方式下,MSC-ELM模型的拟合优度R2为0.999 41,均方误差MSE为0.074%;SNV-ELM拟合优度R2为0.999 08,均方误差MSE为0.129%;Original-ELM拟合优度R2为0.996 95,均方误差MSE为0.399%;对比可以发现MSC比SNV处理后的效果更好,MSC-KPCA-ELM模型表现效果最佳,预测值与真实值更为接近,均方根误差最小。结果证明,MSC-KPCA-ELM模型结合激光诱导荧光光谱技术更加适用于对电力变压器是否发生故障的快速诊断,精确判断为哪种故障类型,保障电力设备的运行安全。 相似文献
3.
以1,4-二溴-2,5-二甲基苯和4-吡啶硼酸为原料,经两步合成了一种新颖的含吡啶基团的二羧酸配体。通过核磁共振氢谱及傅里叶变换红外光谱对配体结构进行表征,通过热重分析对配体的热稳定性进行了测试;通过溶剂热法对配体的单晶进行培养,并考察反应温度、时间、pH和溶剂等条件对单晶培养的影响。结果表明:在反应温度为80 ℃,反应时间为12 h、溶剂为蒸馏水、溶液pH=5的条件下可获得高质量单晶。该配体为单斜晶系,属于C2/c空间群,结构中含有4个氧原子和2个氮原子,可为金属离子的配位提供足够的位点,有望应用于配合物的设计或催化、吸附和医药载体等行业。 相似文献
4.
研究了激光诱导沉积制备光纤表面增强拉曼散射(SERS)探针,并对探针的SERS性能进行检测。探讨光纤探针制备过程中金纳米棒溶液的浓度对探针灵敏度的影响。结果表明,将不同浓度的金纳米棒溶液进行激光诱导,在光纤端面会形成金纳米棒团簇和分散两种纳米结构。金纳米棒溶液的浓度、激光功率、诱导时间等因素都会对诱导沉积图案产生影响。实验利用功率为5 mW的激光进行诱导,在1.5×10-9,1.0×10-9和7.5×10-10 mol·L-1的金纳米棒溶液中,经5 min沉积,制备出不同图案的光纤SERS探针。采用晶种法合成金纳米棒,用透射电子显微镜(TEM)观察金纳米棒形貌,并根据TEM图像分析计算了合成金纳米棒的长径比约为3.8。用扫描电子显微镜(SEM)观察金纳米棒的形貌以及激光诱导沉积后的纤维修饰端形貌,7.5×10-10 mol·L-1的金纳米棒溶液进行激光诱导,金纳米棒在光纤端面分布较为分散,而1.5×10-9和1.0×10-9 mol·L-1的金纳米棒溶液进行激光诱导,光纤端面都有大量的金纳米棒聚集成团。以4-氨基苯硫酚(4-ATP)为样品分子,通过拉曼光谱对光纤探针的SERS性能进行检测;为了方便比较,选取了拉曼频移1 079.972 cm-1处的拉曼强度作图,结果表明,金纳米棒浓度为7.5×10-10 mol·L-1时,经激光诱导制备出的光纤探针性能较好。采用时域有限差分法(FDTD)模拟形成的图案的热点分布,进而解释了金纳米棒浓度为7.5×10-10 mol·L-1时制备的光纤探针性能较好的原因。为了检验光纤探针的重复性,将测试SERS光谱后的光纤浸入无水乙醇中24小时,使4-ATP充分溶解在酒精中,15天后,再次检测光纤探针的SERS检测性能,得到与之前检测同样的光谱图,证明得到的光纤SERS探针具有较强的可重复利用性。激光诱导制备光纤探针具有操作简单、成本低廉、探针制备时间短等优点,能够实现高灵敏度光纤SERS探针的重复、批量制备。 相似文献
5.
结晶动力学能够揭示结晶过程本质,通过测定溶液中Ca2浓度来确定硫酸钙晶须的转化率,从而确定硫酸钙晶须结晶动力学参数,得到转化率与时间的关系式:X=1/{1+e6^[-10.01977t(0.0956-c)+1.1188]},(0≤t≤6.0).研究了影响硫酸钙晶须结晶动力学的影响因素降温速率和陈化时间,利用SEM对制备的硫酸钙晶须进行表征.结果表明:自然冷却条件下,陈化时间6h,制备出的硫酸钙晶须结晶发育完整,晶须平均长径比达到150,平均直径为2.1 μm. 相似文献
6.
苯酚和麝香草酚等酚类化合物对人体和动植物有着严重危害,且这些酚类化合物往往同时存在于水体。由于苯酚和麝香草酚的激发和发射光谱重叠严重,常规荧光方法不能实现直接快速测定。基于三维荧光光谱结合四维平行因子(4-PARAFAC)算法,对存在未知干扰物的湖水中苯酚和麝香草酚进行定性和定量分析。利用三维平行因子和四维平行因子算法分解光谱数据,探索三阶校正算法的“三阶优势”。通过引入温度维来构建四维数据阵,将不同温度下扫描得到的激发发射矩阵沿样本维叠加得到四维数据阵,结合基于四维平行因子的三阶校正算法对目标分析物进行定性定量分析。为避免溶剂散射和仪器的影响,需要对扫描得到的激发发射矩阵信号进行预处理。通过空白扣除法和Delaunay三角内插值法去除激发发射矩阵中散射信号,再进一步进行激发发射校正,得到真实光谱。然后分别使用基于平行因子的二阶校正算法和基于四维平行因子的三阶校正算法对光谱数据进行分析,对比两种算法的分析结果。结果表明,四维数据阵并不是三维激发发射矩阵简单的叠加,得到的四维数据可能含有丰富的高维信息,有助于改善对分析物的测量结果。四维平行因子算法解析得到的湖水中苯酚和麝香草酚的平均回收率分别为97.7%±9.2%和96.5%±8.8%,预测均方根误差为0.047和0.057 μg·mL-1,预测相对误差低于10%,分析结果优于三维平行因子(平均回收率分别为105.7%±15.3%和111.0%±3.6%,预测均方根误差为0.090和0.056 μg·mL-1,预测相对误差高于10%)。实验表明,样本中存在复杂干扰背景和数据共线性严重时,三阶校正算法能够得到比二阶校正算法更满意的结果,为复杂体系中苯酚和麝香草酚的检测提供了可靠方法。 相似文献
7.
A new manganese coordination polymer(CP)has been synthesized under hydrothermal conditions.It’s formula is{Mn2(Oaobtc)(bpe)(H2O)4]}n,where H4Oobtc represents oxide azobenzene 2,2',3,3'-tetracarboxyl acid,and bpe is 1,2-bis(4-pyridine)ethylene.It was characterized by elemental analysis,infrared spectrum and X-ray single-crystal diffraction.The coordination polymer crystallizes in the monoclinic system,space group P21/c.The central ion was coordinated with H4Oobtc ligands using bridging model,and carboxylic group connects two adjacent Mn(Ⅱ)ions into dimer units.The oxygen from carboxylates connect these dimer units into a one-dimensional(1D)chain,and N atoms from the bpe further expanded them into three-dimensional(3D)supramolecular edifice,eventually.Variable-temperature magnetic measurements of CP 1 indicate the presence of weak antiferromagnetic exchange between two nearest Mn(Ⅱ)ions with J=–0.367 cm-1. 相似文献
8.
构建一种利用梯度淋洗离子色谱技术分析西兰花中Cl-、Br-、NO2-、NO3-、PO43-和SO42-6种无机阴离子含量的方法。梯度淋洗色谱离子体系为DIONEX Ion Pac AS11-HC(4 mm×250 mm)色谱柱,流速1.0 mL/min,抑制器电流80 mA,KOH淋洗液梯度淋洗。6种阴离子线性相关系数0.9995~0.9999,相对标准偏差(RSD)<2.5%,加标回收率95.7%~104%。用于检测西兰花中无机阴离子的方法灵敏度高、回收率高、可以适用于西兰花中6种阴离子精确定量分析。 相似文献
9.
主要研究了非齐次Neumann边界奇异的问题,利用Ekeland变分原理、山路引理和一些分析技巧,证明了正解的存在性. 相似文献
10.
木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准确识别。采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析法(PLSDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)三种模式识别对58种木材进行种类鉴别研究;5点平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st-Der)和小波导数(WD)五种光谱预处理方法用于木材光谱的预处理;校正集和测试集样品的正确识别率(CRR)用于模型的评价。采用PCA方法,通过样品的前三个主成分空间分布图分辨木材种类的聚类情况。在建立PLSDA模型,原始光谱的正确识别率最高,分别为88.2%和88.2%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为88.1%和88.2%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为84.4%和84.5%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为83.1%和84.2%;SG 1st-Der处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD(小波基为“Haar”,分解尺度为80)处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为87.3%和87.2%。可知,在PLSDA模型中,木材光谱未经预处理种类识别效果最后好。在建立SIMCA模型过程中,原始光谱的校正集和测试集的CRR分别为99.7%和99.4%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.5%和99.1%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.0%和98.4%;SG 1st-Der的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%。可知,在SIMCA模型中,木材光谱经平滑和小波导数处理后的识别效果最好,且光谱的校正集和测试集CRR都为100%。采用三种模式结合五种不同的预处理方法对木材近红外光谱进行定性建模识别时,由于木材样本属性复杂,主成分分布图相互交织,PCA无法识别出58种木材;原始光谱的PLSDA模型可以得到较好的判别模型,但校正集和测试集的CRR只有88.2%和88.2%;木材光谱经过5点平滑或WD预处理后的SIMCA模型可达到最好的识别效果,校正集和测试集的CRR均为100%,且WD-SIMCA模型因子数比5点平滑SIMCA模型小,模型更为简化,故WD-SIMCA为58种木材种类识别的最优模型。研究表明光谱预处理方法可以有效的提高木材种类识别精度,有监督模式识别方法SIMCA可以用来建立有效的木材识别模型,近红外光谱结合模式识别可以为木材种类的识别提供一种快速简便的分析方法。 相似文献