煤矿井下非均匀照度图像去噪研究

煤矿综采工作面空间小、照明环境复杂多变,采煤过程中伴随着大量的粉尘、大雾,导致采集的图像出现曝光、细节特征减弱等问题,难以对井下照明区域光照强度过大的图像进行有效的特征提取。针对上述问题,提出了一种煤矿井下非均匀照度图像去噪算法。首先,将视频截取为图像,判断图像是否需要进行光照抑制,将需要进行光照抑制的RGB图像拆分通道,并计算每个通道的光照调节因子,实现图像的整体光照调节;然后,将未进行整体光照抑制的图像和经整体光照抑制的图像进行反射分量提取,即将输入的图像转换为HSV空间图像,使用单尺度Retinex(SSR)算法对V通道图像中的光照分量进行单独处理,将V分量中的入射分量去除,保留反射分量,并对反射分量使用直方图均衡算法实现光照均衡化处理;最后,使用基于引导滤波的暗通道先验算法对经过光照处理后的图像进行去雾处理,并使用伽马校正函数重新调节亮度不均的图像。主观评价结果表明:提出的煤矿井下非均匀照度图像去噪算法有效抑制了因光照导致整体亮度较高的问题,且由于大雾、粉尘等因素导致图像模糊的部分更加清晰,图像的细节特征更加突出。采用信息熵、均值、标准差、空间频率4种评价指标对提出的算法效果进行客观评价,结果表明,提出的算法在信息熵、均值、标准差、空间频率上较多尺度Retinex(MSR)算法分别平均提升了21.87%,-56.06%,153.43%,294.45%,较基于颜色保持的多尺度视网膜增强(MSRCP)算法分别平均提升了1.18%,-39.56%,33.29%,-4.71%,较带色彩恢复的多尺度视网膜增强(MSRCR)算法分别平均提升了38.06%,-55.27%,462.10%,300.96%,说明提出的算法能更有效地增加图像信息量、抑制光照强度、提升边缘信息及图像清晰度。

煤矿井下掘进机器人路径规划方法研究

针对煤矿非全断面巷道条件下掘进机器人移机难度大、效率低下等问题,分析了煤矿井下非结构化环境特征及掘进机器人运动特性,提出了基于深度强化学习的掘进机器人机身路径规划方法。利用深度相机将巷道环境实时重建,在虚拟环境中建立掘进机器人与巷道环境的碰撞检测模型,并使用层次包围盒法进行虚拟环境碰撞检测,形成巷道边界受限下的避障策略。考虑到掘进机器人形体大小且路径规划过程目标单一,在传统SAC算法的基础上引入后见经验回放技术,提出HER-SAC算法,该算法通过环境初始目标得到的轨迹扩展目标子集,以增加训练样本、提高训练速度。在此基础上,基于奖惩机制建立智能体,根据掘进机器人运动特性定义其状态空间与动作空间,在同一场景下分别使用3种算法对智能体进行训练,综合平均奖励值、最高奖励值、达到最高奖励值的步数以及鲁棒性4项性能指标进行对比分析。为进一步验证所提方法的可靠性,采用虚实结合的方式,通过调整目标位置设置2种实验场景进行掘进机器人的路径规划,并将传统SAC算法和HER-SAC算法的路径结果进行对比。结果表明:相较于PPO算法和SAC算法,HER-SAC算法收敛速度更快、综合性能达到最优;在2种实验场景下,HER-SAC算法相比传统SAC算法规划出的路径更加平滑、路径长度更短、路径终点与目标位置的误差在3.53 cm以内,能够有效地完成移机路径规划任务。该方法为煤矿掘进机器人的自主移机控制奠定了理论基础,为煤矿掘进设备自动化提供了新方法。

基于单激光束信息的掘锚装备视觉定位方法研究

煤矿井下掘锚装备智能化是改善行业采掘失衡问题的关键,而掘锚装备的精确定位是实现其智能化的前提。与其他传统定位方法相比,基于视觉的位姿测量方法以其无接触、无累计误差的优势在煤矿井下得到了初步的应用。针对目前煤矿井下掘进工作面掘锚装备视觉定位方法存在的合作标靶结构复杂、标定繁琐的问题,结合掘进工作面原有激光指向仪特征,提出一种基于单激光束信息的掘锚装备视觉定位方法。该方法通过分析激光指向仪光斑及光束图像特征,提出了一种基于二维反正切函数拟合的激光光斑中心提取方法和基于Hough直线检测的激光束中心线提取方法,构建了基于点线特征的双目视觉位姿解算模型,得出了掘锚装备在巷道中的实时位姿。最后,为了验证提出的特征提取方法和视觉定位方法的可行性和准确性,在实验室模拟掘进工作面工况环境搭建平台进行了试验。结果表明:基于矿用激光指向仪信息的掘锚装备视觉定位方法具有较高的位姿测量精度。在50 m的测试范围内,机身位置在巷道坐标系下沿X轴、Y轴和Z轴的平均测量误差分别为25.44、58.64、31.08 mm,其最大误差分别为55.16、127.39、63.57 mm;机身姿态在巷道坐标系下的俯仰角、偏航角和横滚角的平均测量误差分别为0.22°、0.22°、0.41°,其最大误差分别为0.29°、0.37°、0.58°。满足煤矿井下巷道施工的定位精度要求。

数字孪生驱动的巷道自动成形截割虚拟调试方法研究

针对目前巷道自动成形截割控制调试周期长、调试成本大、安全风险大、成形质量难以评价等问题,提出了一种数字孪生驱动的巷道自动成形截割虚拟调试方法。采用基于即时外观建图(RTAP−MAP)技术重建巷道三维环境,构建掘进机控制系统模型,形成虚拟调试环境,并利用虚拟传感器技术实现物理空间到虚拟环境状态的精准映射。针对难以量化评估断面成形质量的问题,确立了巷道自动成形截割性能评价方法,以断面成形截割控制过程在数据传输中心的记录为基础,主要对断面成形精度、截割效率与油缸开关次数、硬岩切割调整、超挖欠挖4个评价指标进行计算,从而为深度学习算法的迭代优化提供精准反馈信号,并提出了一种融合强化学习的自动截割控制策略,以提高自动化作业的适应性和精确度。为验证该虚拟调试方法的有效性和准确性,搭建了掘进机自动控制实验平台,并将虚拟调试系统应用于掘进巷道成形截割自动控制程序中。虚拟仿真结果表明:①被调试软件在控制关键点位处的X,Y,Z轴定位误差的最大值分别为74.8,72.93,123.67 mm,说明虚拟调试方法的定位精度达到性能要求。②虚拟样机与物理样机轨迹基本一致,说明该调试方法实现了对物理空间的映射。应用结果表明:①强化学习控制器在虚拟掘进测试中适应了复杂环境,将虚拟传感器输入有效转换为精准控制指令,验证了模拟−现实迁移训练的可行性。通过处理掘进精度和避免超欠挖的实时反馈,控制器学习并优化了策略。②优化后的断面成形截割控制性能得到了提升,根据数据库中控制量时间戳的记录,用时126 s,较优化前耗时减少了8 s。③优化后截割部末端轨迹跟踪最大误差为6.0 mm,较优化前降低了0.3 mm,避免了截割轨迹抖动导致的欠挖,同时使得轨迹和断面更加平滑。

基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法

煤矿井下掘进工作面高粉尘、低照度的恶劣环境导致图像信噪比较低,且有效特征点数量严重减少,处理后的图像存在较大色差和噪声,在使用最佳缝合线算法进行图像拼接时出现细节错位、缝合线处过渡不自然或拼接痕迹明显的现象。针对上述问题,提出了一种基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法。首先,对原始图像进行HSV空间变换,采用改进的Retinex算法对亮度分量进行增强,利用双边滤波函数代替中心环绕函数,以解决亮度差异大处产生的光晕问题,通过增强算法有效提高特征点提取数量。然后,采用SIFT算法提取特征点,并以余弦距离作为匹配度指标;引入像素余弦相似度作为约束项,并采用形态学操作对颜色差异强度进行改进,利用动态规划法对最佳缝合线进行搜索,以避免图像拼接处的错位现象。最后,结合渐入渐出融合算法,使图像过渡平滑,实现煤矿井下掘进工作面的图像融合。模拟井下实际工况环境进行实验验证,结果表明:基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法与传统最佳缝合线算法相比,避免了颜色差异和噪声引起的错位拼接现象,拼接缝处的图像过渡更加自然,避免了“鬼影”和明显拼接缝的产生,且图像平均梯度提高2.38%,拼接时间提高32.5%,使得融合区域更加平滑自然,提高了拼接质量。

基于改进滑模控制的悬臂式掘进机轨迹跟踪技术

针对传统滑模控制在悬臂式掘进机轨迹跟踪中存在全局收敛速度慢、抖振显著等不足,提出了一种基于新型趋近律的改进滑模控制方法。通过在传统指数趋近律基础上引入掘进机机身的横向偏差、航向角偏差以及幂次趋近项,实现了掘进机轨迹偏差的快速收敛以及抖振的削弱;同时,采用边界层法进一步抑制抖振,解决了趋近律中符号函数乘积项易引起抖振的问题。分析了新型趋近律的存在性、可达性以及稳定性,并推导了干扰稳态误差的区间。考虑掘进机的不确定扰动,对传统滑模控制与改进滑模控制方法进行了仿真对比。结果表明,改进滑模控制的控制精度、收敛速度及抗干扰能力均优于传统滑模控制。最后,通过搭建实验平台测试了掘进机轨迹跟踪控制系统的性能,验证了改进滑模控制方法的可行性和有效性。研究结果可为煤矿井下恶劣环境中采掘装备的智能控制提供重要参考。

磁力耦合阵列式压电俘能器振动特性研究

振动能量收集技术有望解决无线传感节点自供电的难题。通过引入非线性磁力,本文设计了一种磁力耦合阵列式压电俘能器(MA-PEH)。基于磁偶极子法建立非线性磁力模型,利用有限元方法获取组合梁的恢复力模型,根据牛顿第二定律及基尔霍夫定律建立系统的动力学模型。仿真分析了激励幅值、激励频率对动力学响应的影响规律,并进行实验验证。研究结果表明:在非线性磁力作用下,系统在谐振频率附近出现混沌和阱间周期运动,这将有利于拓宽俘能器的工作频带;随着激励频率改变,各组合梁始终保持相同的运动状态,当系统处于阱间周期运动状态时,只存在一种类型的组合梁处于高能输出状态。当激励频率分别处于两个组合梁的谐振频率附近时,增大激励幅值,将导致一种类型的组合梁输出被提升,而另一种类型的组合梁输出被抑制。

智能采煤机器人关键技术

采煤机是综采工作面的核心装备,研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制等技术的研究现状,提出研发智能采煤机器人必须破解的“智能感知、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制、位-姿-速协同控制”五大关键技术,并给出解决方案。针对智能感知问题,提出了构建智能感知系统思路,给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构,实现对运行状态、位姿、环境等全面感知,为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障;针对位姿控制问题,提出了智能PID位姿控制思路,给出了改进遗传算法的PID位姿控制方法,实现了智能采煤机器人位姿精准控制;针对速度控制问题,提出了融合“力-电”异构数据的截割载荷测量思路,给出了基于神经网络算法的截割载荷测量方法,实现了截割载荷的精准测量;提出牵引与截割速度自适应控制思路,给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速度控制方法,实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制;针对截割轨迹规划与跟踪控制问题,提出了截割轨迹精准规划思路,给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型,实现了截割轨迹的精准规划;提出了截割轨迹精准跟踪控制思路,给出了智能插补算法的截割轨迹跟踪控制方法,实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制;针对“位-姿-速”协同控制问题,提出了“位-姿-速”协同控制参数智能优化思路,给出了基于多系统互约束的改进粒子群“位-姿-速”协同控制参数优化方法,实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键技术破解思路,有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。

一种基于暗亮通道分割融合的低照度环境图像去尘雾及增强方法

受煤矿井下粉尘、水雾和低照度环境影响,对皮带运输系统的监测图像精准识别极为困难。针对现有去尘雾方法的图像处理结果和效率欠佳的问题,提出一种基于暗亮通道分割融合的低照度环境图像去尘雾及增强方法。首先利用阈值分割结合伽马变换修正通道差,解决因低照度环境影响导致的尘雾浓度较大区域与其他区域间像素值差异不明显的问题,修正后通过引导尘雾图像做引导滤波得到更加符合实际情况的全局大气光强;然后为解决暗通道先验在尘雾浓度较大区域失效问题,引入亮通道先验进行补充,使用通道分量来辅助暗通道及亮通道透射率融合,避免因多次分割而导致的边缘像素归属问题;最后将去雾后RGB图像转至HSV空间,对亮度分量进行直方图均衡化并将均衡化前后的亮度分量进行加权融合,采用客观指标评价,选择最优聚合权值进行聚合,同时考虑去雾过程中饱和度损失和亮度分量与饱和度分量间的相关性提出饱和度自适应矫正函数,对图像饱和度进行矫正,色调分量保持不变,随后将图像转回至RGB空间,得到亮度适中、信息保留丰富和色彩鲜艳的图像;为验证所提方法的有效性,采用主观视觉、客观指标和目标检测精度及置信度进行算法对比,实验结果表明所提方法在上述4个指标上均优于被对比算法,其图像细节保留丰富,图像视觉观感更佳。

数字孪生驱动的掘锚设备跟踪定位与碰撞检测方法研究

掘锚自动化作业是煤矿巷道智能掘进的关键,针对当前掘锚设备交替作业过程中相对位姿测量和碰撞检测难题,提出一种数字孪生驱动的煤矿井下掘锚设备跟踪定位与碰撞检测方法。首先,为克服井下掘进工作面低照度、高粉尘、复杂背景干扰的影响,以多点红外LED标靶作为信息源,通过工业相机采集红外LED特征点图像,利用Hough轮廓检测与质心法提取光斑中心并通过二进制编码识别标靶ID,采用改进稀疏光流算法对光斑进行跟踪,同时建立基于PNP的掘锚设备位姿解算模型,采用对偶四元数获得设备间相对位姿。其次,利用数字孪生技术,基于Unity3D平台建立对应实际尺寸的掘锚设备及工作面数字孪生模型,利用Socket通信方式实现虚拟空间与物理实体之间的实时数据传输与交互,在虚拟空间中实现掘锚设备实时位姿的三维可视化,结合任意多边形OBB(orientedboundingbox)碰撞检测算法,实现掘锚设备虚拟碰撞检测。最后,搭建实验平台进行掘锚设备位姿测量试验,同时对虚实运动轨迹和碰撞检测效果进行验证。实验结果表明:掘锚设备跟踪定位实验的位置误差不超过20mm,角度误差不超过0.30°;虚实位置坐标对比中X轴方向最大误差不超过1.14mm;Y轴方向最大误差不超过1.10mm,能够保证系统虚实一致性和同步性,满足掘进工作面作业过程中掘锚设备实时跟踪定位及碰撞检测的要求。

改进YOLOv5s的采煤机滚筒与支架护帮板干涉状态智能识别

针对综采工作面液压支架护帮板处于未收回异常状态导致采煤机滚筒与护帮板干涉问题,提出一种改进YOLOv5s的采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态智能识别方法。运用课题组前期提出的基于边界约束和非线性上下文正则化的去雾去尘方法对视频图像进行清晰化处理,提高综采工作面监控视频图像质量;对YOLOv5s模型进行改进,通过将YOLOv5s主干网络中的普通卷积Conv替换为分类效果更佳的Ghost卷积,减少了模型的参数数量,提高了模型识别速度,同时引入坐标注意力机制,提高了模型对护帮板和滚筒特征提取能力,从而提高模型识别精确率。运用软非极大值抑制算法(Soft-NMS)的锚框筛选方法,减少因护帮板重叠而发生漏检问题。针对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态判定问题,提出液压支架护帮板与采煤机滚筒锚框重合度的判定方法。运用本文改进YOLOv5s模型与YOLOv5s、YOLOv3-tiny模型进行对比分析,结果表明:本文方法与原模型相比的识别精确率提高了约8.1%,GFLOPs降低1.86倍;mAP@.5达到97.2%、平均识别速度为检测时间为5.9 ms。运用本文方法对煤矿实际综采工作面采煤机滚筒与液压支架护帮板视频图像进行干涉状态识别试验验证,结果表明:对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态识别准确率为96%。

靶盏预处理技术在双镜联合治疗完全型鹿角形结石中的应用价值

目的探讨采用输尿管软镜靶盏预处理技术行一期输尿管软镜联合经皮肾镜钬激光碎石治疗完全型鹿角形结石的安全性和有效性。方法回顾性分析2019年10月~2021年9月采用输尿管软镜联合经皮肾镜手术治疗21例完全型鹿角形结石的临床资料,结石位于左侧8例,右侧12例,双侧结石一期处理右肾结石1例。结石密度(1101±185)HU。手术采用双人双镜操作,全身麻醉,斜仰卧截石位,结合术前影像学检查设计肾穿刺靶盏,输尿管软镜将靶盏内结石击碎,暴露乳头穹隆位置,经皮对靶盏穹隆精准穿刺扩张,直视下建立F_(18)或F_(20)经皮肾通道,双镜联合完成手术。结果本组21例手术均一期顺利完成,手术时间85~158(121.8±21.2)min,术后血红蛋白降低值(9.38±4.36)g/L,术后住院时间3~7(4.4±1.4)d,一期结石清除率85.7%(18/21)。并发症6例,包括术中出血需输血1例,发热3例,胸腔积液1例,术后术区疼痛需要镇痛治疗1例。结论对于完全型鹿角形结石,利用输尿管软镜将靶盏结石预处理后再穿刺建立经皮肾工作通道,手术成功率及一期结石清除率高,经皮肾通道数量少,提高手术安全性。

基于EMDPWVD时频图像和改进ViT网络的滚动轴承智能故障诊断

滚动轴承是机械设备的关键零部件之一,其故障诊断对设备安全稳定运行至关重要。针对滚动轴承振动信号的非平稳特点,提出经验模态分解联合伪魏格纳分布(empirical mode decomposition&pseudo-Wigner-Ville distribution, EMDPWVD)时频图像联合改进Vision Transformer(ViT)网络模型的智能故障诊断新方法。首先针对实际信号研究短时傅里叶变换(short-time Fourier transform, STFT)、连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)和EMDPWVD三种时频分析方法,考虑STFT和CWT无法同时获得高的时间分辨率和频率分辨率,优选EMDPWVD作为智能故障诊断网络的时频图像构造方法。其次,以经典ViT作为故障诊断基础模型,将时频图像按照预定尺寸分块并线性映射为输入序列,通过自注意力机制整合图像全局信息,借助堆叠Transformer编码器完成网络传输,进而实现故障诊断。为进一步提高故障诊断准确率,将池化层作为ViT的预处理网络,获得改进的Pooling ViT(PiT)模型,实现时频图像的空间特征延展,提升模型对输入图像敏感度。结果表明,所提方法对滚动轴承不同故障类型均有高的诊断准确率,PiT较ViT的准确率提高4.40%,证明对ViT加入池化层能够实现滚动轴承故障诊断效果提升。

关节镜下喙突无骨道悬吊技术治疗RockwoodⅢ型急性肩锁关节脱位疗效分析

肩锁关节脱位临床上表现为肩锁关节失稳、疼痛、活动受限,锁骨远端凸起,多可触及浮动感。该类损伤的Rockwood分型目前在临床应用较为广泛,具有良好的临床指导意义^([1]),其中Ⅲ型以上的损伤类型提示肩锁及喙锁稳定性同时丢失。喙锁韧带的撕裂在垂直向导致的应力丢失对关节不稳产生主要影响,恢复其垂直向的力学牵拉是治疗肩锁关节向上方脱位的重要平衡力偶^([2])。

基于时序InSAR的老挝桑片-桑南内水库大坝溃坝回溯研究

InSAR是一种用于水库大坝表面位移监测的新技术,具有周期性、低延迟的特点,且能回溯历史数据。利用老挝桑片-桑南内水库大坝溃坝前期及溃坝期间的卫星影像,收集溃坝前后的大坝表面位移监测数据和降雨数据,对大坝自身和管理方面的溃坝原因进行了分析,结果表明大坝溃坝前已发生较明显的异常变形趋势。本研究将InSAR技术引入大坝风险管理中,能有效减少溃坝事故的发生。

机器学习在缺血性脑卒中生物标志物预测中的研究进展

缺血性脑卒中(Ischemic Stroke,IS)是全球最主要的死因之一。随着人口老龄化加速,IS严重威胁老年人的健康与生存质量。因此,亟需寻找新的治疗靶点以改善IS的诊疗效率,其中一个重要的突破点是IS相关的生物标志物。得益于人工智能的不断发展,机器学习方法凭借着其优秀的特征提取和预测能力,在挖掘IS相关生物标志物中发挥了重要作用。本文综合归纳了IS生物标志物预测中常用的机器学习算法,分析其在IS的诊断、疗效监测及预后预测中的应用价值,并对未来的研究方向提供一定的线索。

基于集中质量法的破壁机转子动力学分析

本文针对某破壁机原型机进行转子动力学分析,采用集中质量法建立了破壁机转子系统的模型,并进行了模态分析、临界转速分析以及谐响应分析。主要研究结论如下:首先,在模态分析方面,本文得到了破壁机转子系统前4阶正进动涡动频率及相应的振型,其中固有频率分别为867.93 Hz、10 394 Hz、11 434 Hz和12 673 Hz。正进动模态主要表现为以轴承支承为支点的摆动,这能为破壁机系统的结构设计和改进提供参考。其次,在临界转速分析方面,结果表明破壁机转子系统的临界转速为17 252 r/min,远低于额定转速35 000 r/min。表明破壁机在额定转速下能够稳定运行,不会发生共振现象,确保了系统的可靠性和稳定性。最后,在谐响应分析方面,以转子系统变形最大的连接圆盘为研究对象,计算结果显示在12 600 Hz时变形达到峰值,与模态分析的结论相一致。通过以上分析,本文研究了破壁机转子动力学特性,为破壁机的研发和优化提供了依据。

三种生物质热解醋液矿物质和有机质组成及其辣椒叶面喷施效应

为了解生物质热解醋液的无机与有机组成特点及其叶面喷施对蔬菜生长和品质的影响,探讨其组成及作物效应变化与不同原料和热解工艺的潜在联系。本研究选择苹果枝条、玉米秸秆和稻壳等三种农业废弃物炭化工程的热解醋液,分析其基本物质组成性质及可溶性有机质(DOM)含量,并采用提取-浓缩-GC-MS分析法研究供试醋液主要有机分子组成,继而以其为载体分别配制叶面液体肥料,进行辣椒田间试验。设置对照(清水,CK)、市售常规液体肥料(WSF)、稻壳醋液炭基液体肥料(RF)、玉米秸秆醋液炭基液体肥料(CF)和苹果枝条醋液炭基液体肥料(AF)5个喷施处理,采集成熟辣椒测定植株生长和品质指标。结果表明:三种热解醋液的DOM均以有机酸、酚类物质为主,同时含有少量酮类、醛类和酯类等物质。其中,苹果枝条醋液含有机酸量最大,稻壳醋液含酚类最多。不同液体肥料喷施处理均能促进辣椒生长和改善辣椒品质,其中AF处理效果最优,其次是CF、RF和WSF处理。与CK相比,不同液体肥喷施辣椒平均增产在35%以上,AF处理增产达62%;AF显著提高了辣椒坐果数、叶面积和SPAD值,增幅分别为54.73%、26.99%和19.67%;各处理下辣椒果长、果径均显著增加,AF处理下增幅均在25%以上。不同液体肥料喷施均显著增加了辣椒可溶性糖和辣椒素含量(平均增幅约20%),并提高了可溶性蛋白含量(增幅约5%);AF处理下辣椒可溶性糖、可溶性蛋白、维生素C、辣椒素和干物质等品质指标提升幅度在6%~30%之间。研究表明,热解醋液液体肥对辣椒的增产提质效应与热解醋液中微量矿质元素有关,也与小分子有机酸和抗氧化酚类物质含量有关,其分子过程和分子机理仍需要进一步研究。

基于计算机断层扫描的浆砌石真实三维孔隙网络模型及其渗流数值模拟

为研究浆砌石渗流规律,以广东省某已运行30余年的浆砌石拱坝典型芯样为例,基于计算机断层扫描(CT)技术构建了浆砌石真实三维孔隙网络模型,并对不同孔隙结构和水压差下浆砌石的渗流特性进行模拟。结果表明,高流速的渗流路径沿着大孔隙所在位置集中,流线更加顺直平滑,而其周围的小孔隙内渗流路径则较为分散;大孔隙中流速和流量更大,大流速会冲蚀浆砌石结构从而促进联通孔隙向着微裂隙转变,小孔隙向着大孔隙转变;随着水头差增大,浆砌石最大流速和最大流量均逐渐增大,且孔隙结构越发育,增大幅度越大。

基于同步提取广义S变换的机械故障诊断方法研究

现有的同步提取变换(synchroextracting transform, SET)窗函数固定缺乏灵活性,在进行故障诊断时很难有效获取到高时频精度和高抗干扰性能的瞬时频率,针对此问题,结合广义S变换可以自适应调节窗函数宽度的优点,提出一种基于同步提取广义S变换(synchroextracting generalized Stransform, SEGST)的机械故障诊断方法。SEGST方法的特点在于将Rényi熵作为度量时频聚集性的标准,通过在高斯窗函数中引入2个尺度调节因子来选择参数的最佳值,对得到的广义S变换二维时频谱构造出同步提取算子来提取时频脊线处的时频系数,该算子能保留与信号的时变特征最相关的TF信息,剔除多余的模糊时频能量,从而得到高时频分辨率的时频能量特征。仿真结果表明,所提方法不论在时频分辨率方面,还是在噪声鲁棒性方面,都优于传统时频分析方法,并且保持了良好的重构性。最后,将所提方法应用于航空发动机高速滚动轴承故障诊断中,结果表明,该方法能够准确识别故障信号中的特征频率。