超声波检测方法在电力设备绝缘状态检测定位中应用广泛。针对局部放电超声测向MUSIC算法存在的采样率要求高、计算复杂度大等不足,提出基于定向超声阵列信号强度信息的定向多重信号分类(directional multiple signal classification,Dir...超声波检测方法在电力设备绝缘状态检测定位中应用广泛。针对局部放电超声测向MUSIC算法存在的采样率要求高、计算复杂度大等不足,提出基于定向超声阵列信号强度信息的定向多重信号分类(directional multiple signal classification,Dir-MUSIC)算法。在阐述该算法理论模型和应用条件基础上,针对均匀圆盘超声阵列,仿真研究了不同增益方向图主瓣宽度、不同信噪比条件下Dir-MUSIC算法的测向精度。仿真结果表明8阵元阵列在-5 dB信噪比、方向图主瓣宽度为90°~120°时测向精度最高,均方根误差小于2°。最后基于研制的微型机电系统麦克风(microelectro-mechanical system,MEMS)定向超声阵列进行了测向试验,结果表明8阵元圆盘超声阵列测向均方根误差最小为2.76°,测向标准差最小为2.72°,验证了Dir-MUSIC算法的有效性与准确性。展开更多
基金National Natural Science Foundation of China (22269010)Jiangxi Provincial Natural Science Foundation (20224BAB214021)Major Research Program of Jingdezhen Ceramic Industry (2023ZDGG002)。
文摘目的建立气相色谱-三重四极杆质谱法(gas chromatography-triple quadrupole mass spectrometry,GC-MS/MS)同时测定乌梅中25种多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs),并对污染来源进行分析。方法样品经二氯甲烷超声萃取,基质固相分散(matrix solid-phase dispersion,MSPD)净化,DB-EUPAH色谱柱分离,多反应监测(multiple reaction monitorin,MRM)采集,内标法定量。结果25种PAHs在1~500 ng/mL范围内线性良好(相关系数r 2>0.997),检出限(limits of detection,LODs)为0.05~0.40μg/kg,定量限(limits of quantitation,LOQs)为0.20~1.40μg/kg,在1、5和20μg/kg 3个浓度水平的加标回收率为63.3%~119.0%,相对标准偏差(relative standard deviations,RSDs)为2.2%~6.5%(n=6)。乌梅样品中除二苯并[a,h]芘(DBahP)外,其余24种PAHs均有检出,菲(Phe)、荧蒽(Flt)、芘(Pyr)的含量较高,蒸晒与熏制乌梅中PAHs的污染分布存在明显差异。结论本方法前处理操作简单、灵敏度高、方法稳定、抗干扰性强,可同时实现乌梅中25种PAHs的测定。