不同形态梗丝中烟碱含量波动分析

研究探明片状梗、丝状梗、颗粒梗、再造梗中烟碱含量及波动差异情况,进而为掺梗烟支质量稳定性提升提供技术支撑。搭建了一种低样品需求质量情况下梗丝中烟碱的快速准确测定方法,测定了不同形态梗丝中烟碱的含量,结合方差分析等统计学方法定量分析了梗丝形态对烟碱一致性及波动的影响情况。结果表明:(1)片状梗、丝状梗、颗粒梗、再造梗F值均小于F临界值,在0.05显著性水平时,各形态梗丝样品中的烟碱是均匀的。(2)片状梗、丝状梗、颗粒梗3种形态梗丝烟碱含量接近,再造梗烟碱含量显著高于其他梗丝,传统梗丝制造工艺对梗丝中烟碱含量无显著影响。(3)片状梗10次烟碱测定标准差为0.29~0.45 mg/g,丝状梗为0.09~0.18 mg/g,颗粒梗为0.05~0.09 mg/g,再造梗为0.11~0.19 mg/g。研究结论:相较于片状梗,将烟梗制备成丝状梗、颗粒梗、再造梗可显著降低梗丝中烟碱的波动,从而提升掺梗烟支产品质量的稳定性。

基于去趋势波动分析方法的直拉单晶硅拉速曲线研究

直拉单晶硅的生长是半导体工业中的关键步骤,其过程具有动态连续性。提拉速度的波动直接影响最终产品的成品率和质量。在直拉单晶硅的等径生长过程中,稳定的提拉速度有助于提高晶体的质量;而提拉速度波动过大会导致晶体中出现原生缺陷,甚至可能引发晶体直径控制的失效。采用去趋势波动分析法(DFA)对直拉单晶硅的拉速曲线进行处理,结合具体的单晶硅生长过程,分析了拉速出现较大波动的原因。结果表明,DFA对研究直拉单晶硅拉速曲线具有较好的适用性,并且结合工艺过程开展的研究对优化工艺和提高生产稳定性具有重要的指导意义。

基于云模型的水力发电波动分析及短期功率预测方法

针对水电站发电出力具有周期性特征的问题,利用水电站发电的周期性进行分析,是提升水电并网管理和调度的一个关键问题。水电站主要依赖于水资源进行发电,地区的水量对小水电站的发电产生一定影响。为了更好地分析小水电站发电出力的周期性,本文采用了Daubechies小波包变换并结合云模型的方法。通过对水电站发电出力进行分解分析发现在某西南地区,水电站的发电出力呈现出年度周期性。此发现对于水力发电波动分析及短期功率预测具有重要意义。

运动状态下心率变异性信号的去趋势波动分析

心率变异性的分析对了解人体交感神经的活性和迷走神经的活性及其两者平衡协调的关系具有重要意义。文章采用去趋势波动分析方法分析了运动状态和静息状态下的心率变异性信号的自相似特性。通过分析比较两种状态下心率变异性信号的标度指数α、α1、α2以及频域参数LF/HF的差异,说明运动会使心率变异性信号的长时尺度相关性丧失。文章方法对真实地反映人体在运动状态下的交感神经和迷走神经活动具有一定价值。

EMD-LS多重分形去趋势波动分析在GIS机械缺陷诊断中的应用

气体绝缘组合电器GIS作为110 kV以上电网核心电力设备,检测和诊断机械缺陷对于保障其可靠运行具有重要意义。基于经验模态分解EMD方法与最小二乘法LS提取GIS振动信号中的趋势项,把每个子序列的局部趋势项代入协方差函数而后求取波动函数,采用多重分形去趋势波动分析方法对GIS不同工作状态下的振动信号进行多重分形谱分析,根据多重分形指标来分析GIS的故障状态。该算法通过ZF27-252型弹簧机构的GIS的3种典型机械故障试验数据得到验证,数据表明该方法能有效识别诊断GIS机械故障。

原型盆地剥蚀量计算的新方法──波动分析法

原型盆地剥蚀量计算的传统方法较多 ,但因方法的前提条件和数据的取得均受到了较多限制 ,所以难以真实反映地层缺失的原因。波动分析则是根据由已知到未知的原理 ,由残余地层地质时间剖面沉积速度直方图建立波动方程 ,寻找不同时期的地层沉积周期波 ,判断沉积缺失的原因及缺失量。使用波动分析法 ,首先要尽可能均匀选择研究区 ,在原始资料统计分析的基础上 ,将岩性厚度剖面转化为岩性时间剖面 ,最后绘制沉积速率曲线 ,恢复地层剥蚀量。三水盆地华涌组应用此方法分析的结果为渐新世晚期及新第三纪有过沉积 ,只是沉积后又被剥蚀殆尽 ,致使现今无地层记录。现今所见的三水盆地边界 ,实际上是在 39Ma以后不同时期形成的。

波动分析约束下的原型盆地剥蚀量恢复——以惠民凹陷为例

为准确的恢复原型盆地剥蚀量,提出在波动分析法约束下,恢复原型盆地剥蚀量的新思路。即通过波动分析法界定剥蚀的区域和厚度范围,再精确计算原型盆地剥蚀量。并以惠民凹陷新生代为例,首先运用波动分析原理,得出反映凹陷形成与发展的主周期波为57,27和7.5 Ma,根据7.5 Ma的周期波反映凹陷内不同沉积期间断面的剥蚀情况,来确定区域的剥蚀范围。然后根据惠民凹陷的地质特点及资料情况,采用沉积速率法、镜质体反射率差值法、地层对比法等来恢复局部地层的剥蚀量。在波动分析法的约束下,参考地质沉积史和构造演化分析的结果,综合加权平均得到最终的地层剥蚀厚度,以确保计算结果精确。研究结果表明:受波动旋回的影响,沙四段和孔店组地层普遍存在剥蚀,剥蚀厚度较大的区域主要集中在凹陷边缘或靠近隆起区,剥蚀量最小的区域是阳信洼陷,说明该区沙四上亚段和孔二段烃源岩没有遭受破坏,具有较大的勘探潜力。

齿轮振动信号的去趋势波动分析及其在故障分类中的应用

针对齿轮振动信号具有非线性和非平稳性的特点,采用去趋势波动分析对振动信号特征进行提取。应用该方法对采自实验台的齿轮振动信号进行分析,获得对数尺度-波动函数图。发现齿轮振动信号在不同时间尺度上具有不同的幂率关系,信号具有双标度性。分析了双标度产生的原因,提出将去趋势波动分析双对数图中小尺度下的尺度指数与截距组成齿轮振动信号的特征向量。应用高斯混合模型对100组不同故障模式的齿轮振动信号进行特征描述,然后采用最大贝叶斯分类器对50组齿轮测试信号进行分类,结果表明:应用该特征提取方法可获得较高的故障识别率。

有损伤框架结构中的波动分析

基于回传射线矩阵法 ,研究了有损伤框架结构在水平方波脉冲作用下脉冲作用点的速度波 ,结构的局部损伤用减小受损单元的横截面面积来模拟。结果表明 :改变脉冲作用点位置 ,通过脉冲作用点横向速度波首波波幅的变化可以确定受损单元的起始位置 ;当脉冲作用点在受损单元的起始位置时 ,脉冲作用点横向速度波首波波幅变化越大 ,损伤越大 ,脉冲作用点横向速度波的第一个波谷到达时间越晚 ,损伤单元越长。

基于ARCH类模型的国内油价波动分析

The ARCH type models are applied on the weekly data of crude oil return from January 1997 to November 2003 to examine the features of volatility in China market.Our findings indicate that there exists significant conditional heteroskedasticity but with low persistence in the return of crude oil.The leverage effect in oil market is different from the one in the stock market,which shows that upward movements in the price of crude oil are followed by higher volatilities than downward movements of the same magnitude.Based on this,this paper analyzes the cause of the leverage effect in crude oil market from the angel of nonrenewable resources and discusses the countermeasures to deal with the volatility in oil price in terms of the situation of China.

滑动去趋势波动分析在电能质量暂态扰动检测中的应用

针对电能质量暂态扰动信号的不规则性和突变性特点,提出了一种基于滑动去趋势波动分析的电能质量扰动检测新方法。扰动的发生使原信号的相关性特征发生变化,而去趋势波动分析的波动参数对这种变化反应敏感。通过滑动窗构建波动参数曲线,不仅能够对扰动时刻进行准确定位,而且可以确定电压暂升、暂降等典型暂态扰动的电压波动幅值。试验结果证明了该方法的有效性,与基于小波变换的检测方法相比,所述方法在抵御噪声干扰方面更具优越性。

基于双树复小波变换的非平稳时间序列去趋势波动分析方法

多重分形去趋势波动分析是研究非平稳时间序列非均匀性和奇异性的有效工具,针对该方法中趋势项难以确定的问题,提出一种基于双树复小波变换的方法,实现了非平稳信号的多重分形自适应去趋势波动分析.利用双树复小波变换提取信号的多尺度趋势和波动信息,通过小波系数的希尔伯特变换确定每个时间尺度不重叠子区间的长度,使多重分形分析具有信号自适应性及较高的计算效率.以具有解析形式分形特征的倍增级联信号和分数布朗运动时间序列为例验证本文方法的有效性,所得结果与解析解相吻合.与传统的多项式去趋势多重分形方法相比,本文方法根据信号自身特点自适应地确定信号的趋势和不重叠等长度子区间长度,所得结果更加精确.对倍增级联信号时间序列取不同的长度,验证了算法的稳定性.分别与基于极大重叠离散小波变换和离散小波变换多重分形方法进行比较,表明本文方法具有更精确的结果和更快的运算速度.

睡眠生理参数的去趋势波动分析

去趋势波动分析(DFA)适宜于研究各类非稳态时间序列的长程幂函数相关性。我们采用DFA方法分析脑电、心电RR间期序列和搏出量等睡眠生理参数,计算定标指数α,研究各睡眠阶段的特点。实验结果显示,各睡眠阶段的α值具有明显的差异,脑电和搏出量信号的规律相似,α随睡眠加深而增大,而RR间期序列的规律则相反,α随睡眠加深而减小。表明DFA在生理参数分析中具有良好的应用价值。

河川径流演变的非趋势波动分析

运用非趋势波动分析法,对黄河上游河川径流近百年月平均流量序列进行了分析,揭示了河川径流的长程相关性及其内在规律性。研究结果表明:黄河上游近百年河川径流序列波动的标度指数a=0.5862,存在内在的正长程相关性,长程幂律关系至少可持续54月或4.5年;大于54月尺度区间的标度发生改变,可能是不同时空尺度下信号突变或序列长度受限所致,这也从某种程度上体现了河川径流系统演变过程中复杂的物理机制。

测量水平管道液塞速度和长度的差压波动分析法

分析了压力波动信号互相关求液塞速度存在的不足 ,引入了差压波动分析法 ,明确了液塞到达和离开上、下游测压点的时刻与差压波动信号起峰点及落峰点位置的关系 ;分析了电导探针信号、差压信号和压力信号互相关所求得的相关速度的含义 ,指出差压互相关得到的是液塞运动速度 ,电导探针信号互相关得到的是液塞速度与液膜段界面波速度的平均值 ,压力信号互相关得到的相关速度具有随机性 ;明确了差压信号脉冲宽度为液塞从传感器上游测压点运动到下游测压点的时间间隔 ,脉冲宽度与液塞速度的乘积为液塞长度与差压传感器间距之和 .最后 ,按照上述方法分类 ,把空气 水、柴油和机械油的试验数据的分析结果与文献中报道的液塞速度和长度数据进行了对比 。

利用波动分析法研究惠民凹陷沙四段和孔店组的地层剥蚀厚度

根据波动分析法原理,结合惠民凹陷地质条件,把惠民凹陷划分为4个地质波动单元,在各单元建立从单井到区域的波动方程,通过寻找不同时期的地层沉积周期波,判断沉积缺失的原因及缺失量。研究结果表明:沙四段和孔店组普遍遭受剥蚀,但地层剥蚀厚度较大的区域主要集中在凹陷边缘靠近隆起区或边界断层附近,而凸起区的剥蚀厚度较小,且孔店组的地层剥蚀厚度明显大于沙四段的,凹陷内部的剥蚀厚度较小,对其内部烃源岩的破坏作用较小,有利于已生成烃类的保存。因此,沙四段上亚段和孔二段烃源岩应成为今后油气勘探的一个重要方向。

基于随机重排去趋势波动分析的极端高温事件研究及其综合指标的建立

基于中国气象局公布的1961-2006年中国165个国际交换站无缺测的逐日平均气温资料,利用随机重排去趋势波动分析(S-DFA)方法,计算并分析了中国极端高温事件阈值的空间分布特征,并对S-DFA方法在实际资料中的应用进行了检验。从可预报性的角度给出了极端高温事件强度综合指标的定义。该综合指标将极端高温事件的发生频次和强度综合起来,兼顾不同地区各自特有的区域气候背景,进一步说明综合指标定义的合理性。基于极端高温事件综合指标的空间分布规律,将1961-2006年间中国极端高温事件分为4个不同等级的地区。极端高温事件综合指标在20世纪90年代初期之前一直保持平稳的波动变化,之后则一直处于上升之中,尤其是在90年代中后期开始迅速上升。

基于多重分形去趋势波动分析的齿轮箱故障特征提取方法

齿轮箱故障信号通常是具有多标度行为的非平稳信号,去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)不能准确揭示隐藏在这类信号中的动力学行为。多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analy-sis,MF-DFA)是DFA方法的拓展,能够有效地揭示隐藏在多标度非平稳信号中的动力学行为。利用MF-DFA计算齿轮箱故障信号的多重分形奇异谱,而多重分形奇异谱的宽度、最大奇异指数、最小奇异指数和极值点对应的奇异指数都具有明确的物理意义,能够表征齿轮箱故障信号的内在动力学机制,适合作为齿轮箱振动信号的故障特征。提出一种基于MF-DFA的齿轮箱故障特征提取方法,将该方法用于包含正常、轻度磨损、中度磨损和断齿故障齿轮箱的故障诊断,并与DFA方法的结果进行了对比。结果表明,提出的方法对齿轮箱故障状态的变化非常敏感,能够完全分离相近的故障模式,有效地克服了传统DFA方法存在的缺陷,为齿轮箱的故障特征提取提供了一种新方法。

水平管道段塞流特征参数的压差波动分析

分析了压力波动信号互相关求液塞速度存在的不足，引入了压差波动分析法；明确了液塞到达和离开上、下游测压点的时刻与压差波动信号起峰点与落峰点位置的关系；指出了压差信弓脉冲宽度为液塞义到达上游测压点和液塞尾离开下游测压点的时间间隔，脉冲宽度与液塞速度的乘积为液塞长度与差压传感器间距之和．把空气－水、柴油和机械油的试验结果与文献中经验关系式进行了对比，验证了该测量方法的正确性．

基于谐波小波和去趋势波动分析的摩擦振动信号研究

为实现摩擦振动信号的降噪和摩擦振动信号特征提取,在往复式摩擦磨损试验机上进行了摩擦副摩合磨损试验。应用谐波小波对获得的非线性、非平稳的摩擦振动信号进行分解,实现摩擦振动信号的降噪。应用去趋势波动分析算法对摩擦振动信号进行分析,获得不同阶数下的Hurst指数,判别数据序列的属性及其趋势增强的程度。研究结果表明,随着磨合磨损试验的进行,摩擦振动信号的标度指数呈现逐渐增大的变化趋势,去趋势波动分析算法能够实现摩擦振动信号特征提取,摩擦振动信号的标度指数变化能够用于摩擦副的磨合磨损状态监测和识别。