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Gaoya dianqi, 2020 为了对变压器有载分接开关的运行状态进行识别,该研究首先对其运行状态和故障特征进行总结分析,针对分接开关运行过程中产生的振动信号,利用集合经验模态（EEMD）分解为多个固有模态函数分量（IMF）,再经过希尔伯特变换法,结合能量熵提取得到基于时频分析的特征向量。将特征向量输入自适应遗传算法（AGA）优化的BP神经网络模型中进行故障识别,并进行数据仿真,与相空间重构后提取的特征向量（PPDC）进行对比,验证不同网络模型下,所提方法的识别准确率和收敛速度。结果表明,以PPDC故障样本作为模型输入时 ...
曹宏
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Gaoya dianqi, 2015 利用振动法在线监测配电变压器绕组的状态关键在于如何从振动信号中提取有效的特征。为了更有效地监测与诊断变压器绕组的状态,搭建了某配电变压器多次短路冲击试验及负载试验时的振动信号监测平台,利用总体平均经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）对变压器绕组的振动信号进行分析并求解其能量熵值,提出一种基于EEMD能量熵的配电变压器绕组状态监测与故障诊断的方法。实验结果表明,EEMD能够有效地提取配电变压器绕组振动信号的特征 ...
臧状, 陈江波, 李辉, 林莘
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基于改进箱线图和ISMAHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测
Gaoya dianqi油中溶解气体分析能够有效地揭示变压器内部的运行状况，在评估变压器运行状态和预测潜在故障方面具有重要作用。为此文中提出一种基于改进箱线图和ISMAHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，为提高数据质量，利用基于中位偏差系数的改进箱线图对原始时间序列进行离群值检测和校正；然后采用变分模态分解对校正过的时间序列进行分解，得到多个子序列，以削弱时间序列的非平稳性；其次，通过核极限学习机模型预测子序列，同时提出改进黏菌—哈里斯鹰算法优化其超参数；最后，重构各子序列的预测值，得到最终预测结果 ...
付文龙 +3 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对现有行星滚柱丝杠刚体模型忽略螺纹弹性变形及齿轮啮合激励耦合效应的局限，构建了融合齿轮啮合激励以及螺纹变形的动载荷分布模型。首先，阐明了啮合激励对螺纹副瞬态接触行为的作用机制，并据此推导出齿轮啮合振动和螺纹轴向振动微分方程；其次，采用小波变换、相图和庞加莱截面等时频分析技术研究系统动态响应，揭示了在不同外部载荷频率下的分岔演化模式；最后，对系统行为进行全局分析，以研究初始条件对系统响应的影响，为理解系统的整体动态演化奠定了基础。结果表明，齿轮和螺纹啮合之间的耦合相互作用会引起明显的非线性动态行为 ...
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黄土高原天然草地3种优势物种细根分解及养分释放对模拟氮沉降的响应
Shuitu Baochi Xuebao, 2018 细根分解是草地土壤有机质和养分的主要来源，全球N沉降背景下细根分解动态变化对生态系统碳和养分循环具有重要意义。采用埋袋法研究黄土高原天然草地3个优势物种细根分解速率和养分释放规律及其对模拟N沉降（10 g·N/(m2·a）)的响应。结果表明：细根分解过程分为快速（0~60 d）和慢速分解（60~719 d）2个阶段。大针茅、甘青针茅和白莲蒿细根分解60 d的质量残留率分别为86.3%，86.2%，90.7%，分解719 d的质量残留率分别为58.1%，64.7%，70.5%，表明细根分解速率大小为大针茅＞
魏 +4 more
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[Study on the separation method of lung ventilation and lung perfusion signals in electrical impedance tomography based on rime algorithm optimized variational mode decomposition]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiGao G +6 more
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[Image classification of osteoarthritis based on improved shifted windows transformer and graph convolutional networks]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiJiang L, Cao H, Ma Z.
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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2012 肿瘤干细胞（ＣＳＣ）是存在于肿瘤组织或肿瘤细胞群中具有干细胞特性的亚群。ＣＳＣ具有自我更新和分化能力，可以分化为特性各异的细胞。ＣＳＣ因其强大的起始肿瘤能力和抵抗治疗的特性而成为关注的焦点。肿瘤干细胞理论从起初的单向等级分化模式，发展到现在的随机和等级分化交互模式，较好地解释了肿瘤在形态和功能方面的多样性，是研究肿瘤的发生和发展的理想模型。本文通过对近年来在肿瘤干细胞研究领域的部分卓越成就的解析，阐述了肿瘤干细胞在分化模式、微环境调控和动态变化等方面的特性。
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[ResLSTM-TemporalSE: an automated classification model for multi-lead ECG signals]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoQu M, Fu R.
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基于反馈约束变分模态分解和LSTM网络的并联电抗器油温预测研究
Gaoya dianqi并联电抗器作为电网重要的电力设备，准确估计其油温变化趋势，可为早期故障监测和预警提供重要依据。提出一种基于反馈约束变分模态分解（VMD）和长短期记忆神经网络（LSTM）的并联电抗器油温预测模型；利用信号反馈约束和加权样本熵优化VMD分解个数k和惩罚因子α，形成VMDFS分解方法将并联电抗器原始油温序列分解成多组平稳的子序列，消除不平稳信息的影响；再对各子序列构建LSTM神经网络预测模型，用粒子群优化神经元个数；最后将各子序列预测油温叠加得到并联电抗器最终预测油温。通过对某变电站一台220 ...
丁文涛 +3 more
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