变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断

针对传统滚动轴承故障诊断方法过于依赖先验知识和专家经验,以及单一信号对某些故障识别率偏低的问题,提出一种变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障诊断方法.首先搭建滚动轴承试验与多信息采集系统;其次对地铁牵引电机轴承进行缺陷预制并采集轴承试验过程中的声发射和振动信号;然后用小波包分解对原始信号进行处理并提取特征,再用卷积神经网络对归一化后的特征信息进行融合;最后建立二维卷积神经网络模型,对不同工况下的地铁牵引电机轴承故障进行智能诊断.试验结果表明:变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断方法,可在载荷和转速变化的情况下准确识别轴承的故障类型,当神经网络训练集与测试集涵盖工况相同时,准确度可达100％.     

治疗糖尿病中药复方有效部位的研究

目的探讨中药复方Q治疗糖尿病的主要有效部位及化学成分。方法建立糖尿病小鼠模型。用水提醇沉法将中药复方Q分为20%醇溶部位(20%CR),80%醇沉部位(80%CC)和80%醇溶部位(80%CR)。测定给药前后1 h血糖,血清、肾组织的一氧化氮(NO)和丙二醛(MDA)含量。用薄层色谱法初步分析有效部位的主要成分。结果经分析,80%CC部位主要含有多糖类物质。结论薄层色谱法分析结果证明药味地黄在该复方中起重要作用,结合药效学结果,该方的主要有效成分应为多糖类。     

治疗糖尿病中药复方有效部位的研究

目的探讨中药复方Q治疗糖尿病的主要有效部位及化学成分。方法建立糖尿病小鼠模型。用水提醇沉法将中药复方Q分为20%醇溶部位(20%CR),80%醇沉部位(80%CC)和80%醇溶部位(80%CR)。测定给药前后1 h血糖,血清、肾组织的一氧化氮(NO)和丙二醛(MDA)含量。用薄层色谱法初步分析有效部位的主要成分。结果经分析,80%CC部位主要含有多糖类物质。结论薄层色谱法分析结果证明药味地黄在该复方中起重要作用,结合药效学结果,该方的主要有效成分应为多糖类。     

治疗糖尿病中药复方有效部位的研究

目的 探讨中药复方Q治疗糖抹病的主要有效部位及化学成分.方法 建立糖尿病小鼠模型.用水提醇沉法将中药复方O分为20%醇溶部位(20%CR),80%醇沉部位(80%CC)和80%醇溶部位(80%CR).测定给药前后1 h血糖,血清、肾组织的一氧化氮(NO)和丙二醛(MDA)含量.用薄层色谱法初步分析有效部位的主要成分.结果 经分析,80%CC部位主要含有多糖类物质.结论 薄层色谱法分析结果证明药味地黄在该复方中起重要作用,结合药效学结果,该方的主要有效成分应为多糖类.     

治疗糖尿病中药复方有效部位的研究

目的 探讨中药复方Q治疗糖尿病的主要有效部位及化学成分.方法 建立糖尿病小鼠模型.用水提醇沉法将中药复方Q分为20%醇溶部位(20%CR),80%醇沉部位(80%CC)和80%醇溶部位(80%CR).测定给药前后1h血糖,血清、肾组织的一氧化氮(NO)和丙二醛(MDA)含量.用薄层色谱法初步分析有效部位的主要成分.结果 经分析,80 %CC部位主要含有多糖类物质.结论 薄层色谱法分析结果证明药味地黄在该复方中起重要作用,结合药效学结果,该方的主要有效成分应为多糖类.