基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

MOMEDA结合数学形态滤波的齿轮故障特征提取

为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取。     

石港煤业15106工作面运输顺槽底板突水危险性评价与分析

为保障15106工作面运输顺槽掘进期间的安全,通过具体分析承压水对底板的破坏模式,得出巷道塑性圈的发育深度为2.7m,底板隔水层的主要破坏过程为完整→小裂隙形成→裂隙扩展→底板破碎;采用岩柱法力学模型进行底板突水危险性的评价,基于巷道底板铝土泥岩隔水层的各项参数,计算出隔水层的所能承受的最大水压为3.26MPa,而其所承受的水压值约为1.42MPa,故判断巷道掘进期间无突水危险性,巷道掘进期间加强探访水作业,防止地质构造区域出现底板突水现象。     

手工艺品陶瓷的审美形态和价值

手工艺品设计的审美形态,意指造型、色彩和装饰,而作为手工艺品的杰出代表陶瓷,其有着晶莹剔透的外观造型,瑰丽而朴实的色彩,工艺精到的装饰,成为了17世纪当时国际上的强势语言,代表着中国的形象,在其整体的审美形态的背后所承载的是大国工匠的精雕细琢、精益求精、一丝不苟、视手工艺品为自己生命的大国工匠精神,这种精神是我们当代从事设计类工作应该要传承和弘扬的。而笔者以手工艺品陶瓷的造型改善了当地人的生活状况和质量,影响了他们的生活方式;陶瓷艺术来促使了当地文化思潮的进程,作为两个主要的线索,来展开论述,揭示了设计需要学习中国古代工匠的工艺精神,传承和弘扬这种大国工匠精神,用这种精神来指导设计制作,以期能够设计出更优秀,有东方韵味的作品。     

湖北工业大学周红宇设计作品选

设计说明:本设计初衷是针对物流转运进行的再设计,提升设备在使用过程中的易操作性,并能通过设计提升人性关怀。设备作为物流转运设备,其主要工作场所在室内,基于其频繁的移动特性,外观颜色使用警示性较强的黄色能很好     

矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法

针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法。利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号。应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据。     

柠条的纤维特性及其双螺杆CMP制浆性能研究

以柠条为原料，分析了其化学组分和纤维形态，并探讨了柠条双螺杆CMP法的制浆工艺以及浆料的纤维形态和成纸的物理性能。研究结果表明：与针、阔叶木相比，柠条原料中纤维素和综纤维素质量分数较低，苯醇抽出物和热水抽出物质量分数较高，柠条纤维长度总体偏短，木质部和皮部的纤维质量平均长度分别为0.621和0.819 mm，还存在部分杂细胞。采用3.5% Na₂SO₃和1.5% NaOH常温预浸12 h、90℃汽蒸1 h后再用双螺杆挤浆机在质量分数35%下进行搓丝，并结合高浓盘磨机磨浆，所得CMP浆得率可达73%。柠条CMP浆基本保持了纤维原有的长度，质量平均长度达0.650 mm，长宽比为32.7，纤维解离较好，但分丝帚化情况不理想，含有部分纤维束和杂细胞。当加拿大游离度为300 mL时，柠条CMP浆成纸的环压强度指数和松厚度较高，分别为8.67（N·m）/g和2.56 cm³/g，抗张指数为19.6（N·m）/g，本色浆白度较高，达50%（ISO）。柠条CMP浆适合配抄瓦楞原纸等包装用纸，漂白后可配抄新闻纸和白板纸。