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通过研究大量的高速列车轴承温度实测历史数据,提出了利用轴承温度关联测点之间的变化相似作为实现轴承温度状态连续性识别的依据。首先,应用无监督学习One-class SVM算法进行异常识别,结果表明该算法虽然可以较好地识别异常即"紧急"状态,但无法实现轴承温度状态的连续性识别。然后,进一步地根据相对温度变化将轴承从正常到故障失效整个过程定义为4个阶段,即长、中、短、紧急,并提出了以包含相对温度及温变速率等信息的图像样本来描述轴承温度状态变化的数据表达方式。最后,应用深度学习CNN算法进行轴承温度状态的连续性识别,结果表明CNN模型能够可靠地识别轴承温度的不同状态,从而为实现高速列车轴承预测性维护提供了一定支撑。 相似文献
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豆渣蛋白肽的酶解工艺、抗氧化作用及其特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以豆渣蛋白为原料、对DPPH·清除率为考察指标,从胰蛋白酶、中性蛋白酶、风味蛋白酶和碱性蛋白酶中筛出中性蛋白酶为最佳水解酶;利用单因素和正交试验探讨豆渣蛋白肽的最佳制备工艺;以抗坏血酸(VC)为对照,研究豆渣蛋白肽的总还原力、对·OH、O·-2的清除作用及对脂质过氧化的抑制作用;研究豆渣蛋白肽的部分特性。结果表明,豆渣蛋白肽的最佳制备工艺为:pH 7,温度70℃,豆渣蛋白浓度4 mg/mL及酶量100 U。VC和豆渣蛋白肽对·OH的半数抑制浓度(IC50)分别为0.274和0.046 mg/mL;对O·-2的IC50分别为0.026和0.084 mg/mL;VC和豆渣蛋白肽的总还原力与其浓度呈剂量依赖关系,且对脂质过氧化有一定抑制能力。豆渣蛋白肽等电点约为3.0,在pH 3~12范围内,其提取率逐渐增加。 相似文献
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