基于多角度特征提取的舵机故障诊断方法

针对舵机故障中的抖动问题,提出一种基于多角度特征提取的故障诊断方法.利用短时分析法分帧舵机数据,以获得短时平稳的时间序列;引入能熵比概念提取舵机数据帧内的电流特征,并利用动态时间规整思想提取舵机数据帧内的位置特征,形成多角度特征以增强输入特征的显著性.在此基础上,利用双向长短时记忆网络提高后续舵机故障分类过程的准确性.通过某型舵机抖动实测数据的仿真,并与传统长短时记忆网络的故障诊断结果比较,验证了所提方法的有效性.     

尼罗罗非鱼雌性性腺关键LncRNA的鉴定和表达分析

生殖细胞的分化与发育是硬骨鱼类性别分化的重要环节,并受到遗传和环境2个因素的影响.为研究LncRNA在硬骨鱼类卵母细胞发育以及性别分化中的作用,课题组通过转录组测序获得了尼罗罗非鱼(Oreochromis niloticus)雌、雄性腺中呈现差异表达的LncRNA,并选取LncRNA(TCONS_02477925)开展研究.发现该LncRNA具有2个外显子,属于典型的基因间LncRNA(Intergenic LncRNA),转录本全长1 537 nt,基因组定位于19号连锁群(Linkage Group 19,LG19)上,并且该基因在卵巢的表达水平显著高于精巢.荧光原位杂交结果表明,该LncRNA主要表达在I和II时相的卵母细胞的细胞质中.转录组测序结果及生物信息学分析发现,qrsl1和rtn4ip1可能是该LncRNA的cis靶基因,并且2个靶基因在卵巢中表达丰度较高.因此,本研究表明该LncRNA在罗非鱼卵母细胞发育和性别分化中可能有重要的作用.     

Alignment of Multi-walled Carbon Nanotubes in Polyacrylonitrile Fibers by Mechanical Drawing

Polyacrylonitrile(PAN)/multi-walled carbon nanotubes(MWNTs)nanocomposites were prepared by an in-situ polymerization method and the fibers from these composites were obtained by a wet-spinning process.The orientation behavior of MWNTs in the PAN fibers was investigated by X-ray diffraction and sound velocity methods.The dispersion and the alignment of the nanotubes were also studied by scanning electron microscopy.     

重金属污染土壤中泛基因组的提取及其细菌种类的免培养法分析

采用玻璃粉吸附法提取重金属污染土壤的泛基因组,利用细菌16S rDNA保守区段B2/B3为引物,经PCR扩增获得包含V8和V9两个高变区的大小为1050 bp的产物.将回收纯化的PCR产物与克隆载体pMD18-T连接,转化大肠杆菌DH5 α感受态细胞,经抗生素抗性和蓝白斑筛选,并提取质粒作酶切分析,随机挑取3个阳性克隆菌进行序列测定,结果表明3个序列所代表的均是芽孢杆菌属(Bacillus)细菌,而且均是与Bacillus flexus亲缘关系非常接近的细菌.     

锂离子电池用PSA/PET/PSA复合无纺布隔膜结构与电解质吸附性能

以聚酯(PET)无纺布为基体材料,通过静电纺丝将聚芳砜(PSA)纳米纤维修饰到PET无纺布表面,得到PSA/PET/PSA复合锂离子电池隔膜。通过扫描电子显微镜表征、接触角测试、电解质渗透试验、隔膜孔隙率和电解质保有率测试,以及电解质吸咐试验,对复合隔膜的结构及电解质吸附性能进行研究。结果表明:具有纳米孔结构的PSA静电纺丝层与微米孔结构的基体材料成功复合并得到"三明治结构"的复合隔膜,其具有三维贯通的孔结构。电解质在隔膜中的突破压力为127.2 Pa,突破压力下电解质流速为0.019 57 cm3/s,以此计算得到复合隔膜突破孔隙半径为286.0μm,突破孔隙有效长度为0.24μm。复合隔膜电解质保有率(338%)相比商用聚丙烯(PP)隔膜(163%)提高了107%。电解质吸附行为研究得到复合隔膜电解质扩散系数为0.226 1,比商用PP隔膜(0.003 4)提高了近66倍。     

基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法

提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。