玉米种植中常见病虫害的防治技术探讨

作为我国重要的食用和饲料谷类作物,玉米占据重要地位。而要实现玉米种植的增产增收,必须做好病虫害的防治工作,黑穗病、大斑病和玉米螟是玉米最常见且危害最大的病虫害,必须给予重视。基于此,总结了黑穗病、大斑病、玉米螟虫的症状,深度探讨了具体的防治技术,以期为玉米病虫害防治工作提供参考。

17种除草剂对冬小麦田阿拉伯婆婆纳的活性及田间防效评价

为筛选防除阿拉伯婆婆纳(Veronica persica)的高效除草剂,采用室内生物测定法明确了小麦(Triticum aestivum)田17种茎叶除草剂对阿拉伯婆婆纳的活性,同时对筛选出的10种活性较高的除草剂开展毒力测定及田间药效评价。结果表明,三氯吡氧乙酸丁氧基乙酯、吡氟酰草胺、氯氟吡氧乙酸、苯磺隆、二甲四氯钠、啶磺草胺、异丙隆、酰嘧磺隆、辛酰溴苯腈、二氯异噁草酮10种除草剂在推荐剂量下活性较高,鲜重抑制率达89.10%~95.18%,其中吡氟酰草胺、啶磺草胺、辛酰溴苯腈毒力较高,GR90 (抑制杂草生长90%时的除草剂剂量)分别为89.28、6.52、155.42 g·hm^(-2)[有效成分(下同)],低于其1/2推荐剂量;其次为唑草酮、双唑草酮、甲基二磺隆和噻吩磺隆,鲜重抑制率为76.60%~87.63%;氟唑磺隆、唑嘧磺草胺活性较差,双氟磺草胺无使用价值。田间药效试验结果表明,药后2120 d,二氯异噁草酮216 g·hm^(-2)、啶磺草胺15 g·hm^(-2)对阿拉伯婆婆纳防效最高,鲜重防效分别为97.11%和95.59%;其次为吡氟酰草胺262.5 g·hm^(-2)、苯磺隆22.50 g·hm^(-2)、二甲四氯钠1 260 g·hm^(-2),鲜重防效84.06%~90.39%,此5种药剂在推荐剂量时对阿拉伯婆婆纳均有较好防效。

基于EMD与深度信念网络的滚动轴承故障特征分析与诊断方法

为了实现滚动轴承故障的智能诊断,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和深度信念网络(Deep belief network,DBN)的轴承故障诊断模型。首先,采用经验模态分解对振动信号进行处理,选取有效的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量及其Hilbert包络谱、边际谱,计算其统计参数,构造原始特征集;然后,提出了一种基于极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的特征选择方法 (Features selection base on ELM,FSELM),以去除原始特征集中的冗余和干扰特征,选取出故障状态敏感特征;最后,利用深度学习在高维、非线性信号处理方面的优势,完成基于DBN的故障特征自适应分析与故障状态智能识别。通过对12种轴承状态进行分类实验,表明FSELM方法能够选取出故障的敏感统计特征,DBN方法的自适应特性能够有效提高故障状态识别准确率。

基于改进FPN的输送带异物识别方法

针对大块矸石或铁器等进入运煤输送带系统易造成输送带损伤、撕裂等问题,提出了一种Faster-RCNN+双向特征金字塔网络(Double-sided Feature Pyramid Networks,DSFPN)的运煤输送带异物识别模型,模型以深度学习目标检测框架Faster-RCNN为基础,对FPN结构改进提出了DSFPN,DSFPN通过自底向上和自顶向下2个多尺度特征融合过程来解决输送带异物的多尺度问题。测试结果表明,DSFPN可以有效的提升小块矸石等小尺寸异物的检测能力,并且提升了类似锚杆、大矸石等大尺寸异物的识别精度。

一种基于小波包变换和监督NPE的滚动轴承故障诊断方法

为提高滚动轴承故障诊断的性能,结合故障敏感特征的选择,提出了一种基于小波包变换(WPT)和监督NPE的滚动轴承故障诊断模型。首先,WPT对原始振动信号进行处理,利用终端节点的单支重构信号得到多域统计特征,构成原始特征集。然后,为减少特征集中的冗余信息和干扰特征,提出一种基于朴素贝叶斯的故障敏感特征选择方法(FSNB)。为了进一步降低冗余信息和运算复杂度,提出一种基于类别标签的监督邻域保持嵌入(SNPEL)方法,实现对高维特征集的低维表示。最后,利用K近邻(KNN)算法实现滚动轴承的故障诊断。采用12种轴承故障数据来验证提出的故障诊断模型的性能,结果表明,提出的模型可以实现较高的故障诊断准确度和较好的适应性。

基于小波包变换与随机森林的滚动轴承故障特征分析方法

为实现滚动轴承故障特征分析,提出了一种基于小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)结合随机森林(Random Forests,RF)的滚动轴承故障分析模型。首先,采用小波包变换对振动信号进行分解,对终端节点进行重构,再计算重构信号及其希尔伯特边际谱的11种统计参数,得到统计特征,构建原始特征集;针对原始特征集中存在的冗余和干扰特征,提出一种基于平均精确率减少的特征选择方法(Features Selection base on Mean Decrease Accuracy,FSMDA),标记特征对轴承故障的重要度,选取重要度高的统计特征用于故障状态识别;最后,利用随机森林实现滚动轴承故障特征分析与状态识别。采用12种轴承故障状态数据进行实验分析,实验结果表明FSMDA能够选择出对故障状态较为重要的特征,提高故障状态识别准确率,并且具有较好的适应性。

配电线路常见故障及配电运检管理措施分析

在人们生活水平提高的背景下,对于用电需求量持续上升,电力系统需要有所完善,作为电力系统中的重要组成,配电线路的运行可对供电质量产生直接影响。为了提高供电质量,使配电线路运行更加平稳,电力企业便要加强对配电线路故障的分析,明晰故障原因,做好配电运检管理工作,保证供电品质和安全。鉴于此,本文围绕电力企业配电工作实际情况,阐述了配电线路的五种常见故障和影响常见故障发生的四类因素,详细提出了五条配电运检管理措施。

配电线路在线故障识别与诊断方法研究

我国经济在近些年来迎来了新的发展高峰,而这也为电力事业的发展营造了良好的环境。电力系统的运行状况会对电力企业构成直接的影响,所以在日常的工作里,电力企业应当增加对电力系统的关注。在电力系统中,配电线路的在线故障识别与诊断是较为重要的内容,这是因为配电线路在发电厂与用户之间承担着桥梁的作用,但配电线路又较容易受到外界因素的影响,从而使得电力系统的运行出现问题。因此,电力企业应当采取积极的措施,实现对配电线路的故障识别以及诊断,为电力系统的运行提供保障。本文将以配电线路作为研究对象,分析如何实现对其的在线故障识别与诊断,从而让电力系统的运行得到可靠的保障,促进我国电力事业的长远发展。

输配电线路中的节能降耗技术应用

电力作为重要的能源,支撑着各个行业的长期发展。电力系统中的输配电系统是电力系统中的一个关键环节。深入地研究输配电系统的节能降耗,对于减少电力系统的能源消耗、改善电力系统的运营质量、经济效益具有重要意义。为了推动中国电力市场的长远发展,必须加大对电力系统节能的研究。本文通过对输变电线路的分析,阐述了如何进一步降低电力系统的能耗,为电力系统节能减排工作提供借鉴。

关于安徽沿淮地区玉米宽窄行种植技术的研究分析

随着农业技术的进步,近年来玉米的产量和品质得到有效提升,其中玉米宽窄行种植技术的利用显著提升了种植效率,要求广大农民掌握种植要点。本文以安徽沿淮地区麦茬玉米为例,从玉米宽窄行种植技术的优势入手,并分析如何在玉米种植中利用宽窄行种植技术,希望为种植户带来更大经济效益。