黔产苗药土党参趁鲜蒸制炮制工艺研究及炮制前后对小鼠脾虚动物模型的影响

目的研究黔产苗药土党参趁鲜蒸制炮制工艺,明确最佳炮制工艺条件;探讨土党参蒸制前后对脾虚模型小鼠的改善作用,进一步为临床应用提供参考。方法以党参炔苷、总多糖、醇溶性浸出物、水溶性浸出物为评价指标,采用综合评分法,优选土党参趁鲜蒸制炮制工艺;采用“大黄苦寒泻下+饮食失节+劳倦过度”联合法,建立小鼠脾虚动物模型,以参苓白术散为阳性对照,通过比较外观体征、脏器指数、负重游泳时间,检测谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)、碱性磷酸酶(ALP)、肌酐(CRE)、尿素氮(BUN)、干扰素(IFN-γ)、白介素4(IL-4)的含量,研究土党参趁鲜蒸制前后对小鼠脾虚动物模型的影响。结果不同炮制方法对土党参内在质量影响较大,趁鲜蒸制法综合评分值最高,其中趁鲜蒸制20 min(0.8672)>趁鲜蒸制50 min(0.7252)>趁鲜蒸制40 min(0.6846);而烘干后蒸制60 min(0.0025)综合评分值最低。同时,生品和趁鲜蒸制品均可改善小鼠脾虚动物模型外观体征(P<0.05),提高脾脏脏器指数(P<0.05),延长负重游泳时间(P<0.05),降低AST、ALT、ALP、CRE、BUN含量(P<0.01),减少IL-4/IFN-γ水平(P<0.01),且趁鲜蒸制品作用强于生品(P<0.05)。结论土党参优选的炮制方法为:取新鲜药材,洗净,趁鲜蒸制20 min后切厚片(2-4 mm),60℃烘干;趁鲜蒸制后对小鼠脾虚动物模型的改善作用较强。

火电厂主汽温控制系统的免疫PID串级控制

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规PID串级控制方法的主汽温系统难以获得满意的控制效果。生物免疫系统是一种在大量干扰和不确定性环境中都具有很强鲁棒性和自适应性的系统。借鉴生物免疫反馈响应过程的调节规律,提出将免疫PID串级控制策略应用到火电厂主汽温控制中,针对某超临界600MW锅炉高温过热器在4个典型工况点的仿真研究表明,该策略的控制效果优于常规的PID串级控制,它能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。图5表2参8。

用RBF网络整定的火电厂主汽温PID串级控制系统

火电厂主汽温具有大惯性、大迟延等特性,其动态特性随负荷而变化,采用常规的按照典型工况整定的固定参数PID串级控制难以获得满意的控制效果。为此,提出一种用RBF网络整定的PID串级主汽温控制策略,将RBF神经网络和常规PID串级控制相结合构成的智能PID控制器不仅具有常规PID控制器的特性,而且具有智能控制器的自学习能力,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真研究结果表明:系统动态品质明显优于通常的PID串级控制,能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。

基于混沌遗传算法的主汽温系统RBF-PID控制

针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略。利用遗传算法优化神经网络权系数,同时利用混沌优化方法的局部快速搜索能力,实现全局最优化。该控制策略不仅具有常规PID串级控制的特性,而且具有智能控制器的自学习能力,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真研究结果表明,这种方法具有全局优化的能力,对PID控制的参数优化设计是成功和有效的,系统动态品质明显优于通常的PID串级控制,系统控制性能得到了较大提高。

循环流化床锅炉主汽温的模糊预测函数控制

循环流化床锅炉主汽温具有大惯性、大滞后和非线性的特性,在特定工况下可以等效为一个具有可测扰动的一阶惯性加纯滞后对象。针对这一典型对象,考虑扰动通道和控制通道纯滞后时间相对大小,基于Smith预估补偿思想,提出了一种可测扰动前馈补偿的预测函数控制算法,结合锅炉负荷调度的T-S模糊模型,设计了循环流化床锅炉主汽温模糊预测函数控制器。仿真结果表明,在不同工况下,模糊预测函数控制器具有良好的设定值跟踪能力和调节性能。该控制方法应用模型简单,计算量小,具有较高的实际应用价值。

SVR的限定记忆在线辨识算法及其应用

目前,基于支持向量回归的辨识研究虽然涉及领域很广,但基本上都为离线辨识,其原因在于支持向量回归处理大批数据时存在耗时长及内存开销大的问题,不能满足实时计算的要求。针对这个问题提出了基于支持向量回归的限定记忆在线辨识算法,该算法有效地避免了内存开销大的问题,满足了在线辨识实时性的要求。利用该算法对具有动态、时变特性的主汽温系统进行了辨识研究,仿真结果表明:该算法可以获得很好的辨识效果,具有良好的可行性。

面向对象的火电厂主汽温控制方法

大型火电机组主汽温对象具有明显的滞后性、非线性、时变性的特点,采用常规PID串级控制主汽温效果欠佳,提出了面向对象的主汽温控制策略,及汽温对象由扰动通道类、调节通道类及任务处理类三大类子对象组成。以工程实例证明了任务处理类子对象算法对汽温变化的可控性。实践表明:新型控制算法具有较好的控制品质和鲁棒性,且有较强的抗干扰能力,实现了控制过程的零手动、零超温和高品质。

不同炮制工艺对制首乌外观性状及内在质量的影响

目的：以鲜品何首乌为研究对象，确定合理制首乌炮制加工工艺参数，为制定制首乌炮制加工标准操作规程提供试验依据。方法：对比不同前处理、不同蒸制时间制首乌外观性状及内在质量变化情况。结果：采用鲜品直接干燥后用黑豆汁拌匀，炖制制首乌的时间应为44～52 h；鲜品蒸制干燥后再用黑豆汁拌匀，炖制制首乌则需至少炖制48 h以上，这样才能保证游离蒽醌类成分含量符合要求并相对稳定。结论：为更加合理地优选制首乌工艺并最大限度发挥药效，以二苯乙烯苷及蒽醌类成分的含量来控制制首乌的质量有待商榷，是否增加磷脂类成分和多糖的含量作为制首乌的质量控制检测指标有待进一步研究完善。

基于QFT的火电厂主汽温控制系统的设计与仿真

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规控制方法的主汽温控系统难以获得满意的控制效果。定量反馈理论是目前鲁棒控制领域中具有较强工程应用价值的一种设计方法。首先将火电厂主汽温控制系统对象简化成为具有三参数变动的不确定模型,应用QFT的基本原理,设计了边界稳定的鲁棒控制器,保证了稳态精度5%和过渡过程时间小于1秒。仿真结果表明它能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。

采用模糊小波基函数神经网络的控制系统及混合优化算法

提出了一种采用模糊小波基函数神经网络的控制器,该控制器采用小波基函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,并可对隶属函数进行实时调整,从而使控制器具备更强的学习和自适应能力。还提出了控制器参数的混合学习算法,即先采用混沌算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。

改进型卡尔曼滤波器应用于主蒸汽温度控制的研究

基于锅炉热力过程建立了主汽温和燃料量的计算数学模型,采用改进型卡尔曼滤波器和经典的比例积分环节相结合的动态控制回路,并且以燃料量为输入,主蒸汽温度作为被控对象,并且将该控制系统分别应用到600MW超临界直流锅炉冷态启动过程和自然循环锅炉的变工况过程进行模拟仿真,结果表明:预测控制值和燃料的相应补偿量都达到了满意的测量和调节效果。

鲜人参·红参·蒸参水醚溶性成分的GC-MS分析

[目的]对鲜人参、红参和蒸参水中醚溶性成分进行分析,以期为人参及其副产物产品的开发利用提供参考。[方法]采用GC-MS分离测定样品成分。[结果]从鲜人参中分离了94个化合物,鉴定了31个化合物;从红参中分离出95个化合物,鉴定了33个化合物;从蒸参水中分离了24个化合物,鉴定了10个化合物;从鲜人参和红参中鉴定了15种相同的化合物;首次从鲜人参和红参中分离鉴定了具有抗癌活性的镰叶芹醇和具有免疫活性的角鲨烯。[结论]该试验对鲜人参、红参和蒸参水中醚溶性成分进行了比较分析,为人参及其副产物产品的开发利用提供了参考。

模糊神经网络在主汽温控制系统中的应用

本文针对某电厂主汽温度系统的大滞后、大惯性、非线性等特点,提出采用综合了神经网络和模糊逻辑两种控制技术优势的改进型模糊神经网络控制算法,将其应用到主汽温控制系统中,并进行了仿真实验,与主汽温普通串级控制和模糊PID控制进行了比较,结果表明模糊神经网络控制系统具有较强的鲁棒性及良好的控制品质。

基于模糊自整定PID的主汽温串级控制系统的设计

火电厂主汽温具有大惯性、大迟延和时变特性等特性,采用常规的PID串级控制难以获得满意的控制效果。为此,提出一种基于模糊自整定PID控制器的串级控制系统,该系统将模糊控制、PID控制和串级控制三者有机地相结合,提高了主汽温控制系统的控制品质。仿真结果表明:系统超调量、调节时间和抗干扰能力明显优于常规的PID串级控制。

基于神经网络的过热汽温控制

火电厂过热汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规串级PID控制方法的过热汽温系统难以获得满意的控制效果。本文设计了基于RBF神经网络辨识的可在线调整PID参数的过热汽温控制系统。在仿真实验的基础上,对基于神经网络的过热汽温控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明,基于神经网络控制策略能够充分利用神经元自学习、自适应的能力使系统的控制品质提高。

雅安琼楠鲜叶挥发油成分的GC-MS分析

以雅安琼楠鲜叶为试材,采用水蒸气蒸馏法提取挥发油,并利用气相色谱-质谱(GC-MS)联用仪对其成分进行分析鉴定,结果从雅安琼楠鲜叶挥发油中共鉴定出75种组分,占挥发油总量的90.39%.其中,以单萜、倍半萜、含氧单萜和含氧倍半萜类化合物为主要组成种类,其相对含量分别占挥发油总量的23.92%,25.03%,10.84%,17.64%.

黄心夜合不同季节鲜叶挥发性成分研究

利用气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术,对黄心夜合(Michelia martinii Levl.)春、夏、秋、冬4季不同鲜叶挥发油成分及其含量进行了分析研究。结果显示,去掉峰值0.49以下的色谱峰从4个季节黄心夜合鲜叶样品中共鉴定出65种挥发油成分,其中,春、夏、秋、冬4个季节鲜叶分别检测出26种、29种、31种和32种成分,4个季节鲜叶样品共有成分为三环烯、α-蒎烯、莰烯、香桧烯、β-蒎烯等14种。黄心夜合4个季节鲜叶及干燥花蕾中的共有挥发性成分有α-蒎烯、莰烯、β-蒎烯、芳樟醇4种。黄心夜合鲜叶挥发油成分中的α-蒎烯、β-蒎烯、β-月桂烯、β-芳樟醇、芳樟醇、月桂烯含量高,且春季鲜叶挥发油得率最高,最适合挥发油提取。鲜叶具有保健功能,适于四季园林养生配置。本研究黄心夜合4个季节鲜叶挥发油成分差异及季节性变化,可为黄心夜合挥发油提取的季节选择及养生保健群落的营建提供科学依据和指导。

不同季节黄心夜合鲜嫩枝挥发性成分的差异

以黄心夜合为材料,采用水蒸气蒸馏法提取其4个季节的鲜嫩枝的挥发油,结合气相色谱质谱联用技术（GC–MS）对挥发油成分进行鉴定。结果表明：春、夏、秋、冬4季黄心夜合的鲜嫩枝所含挥发性成分种数分别为34、35、34和35种,共77种,共有成分为莰烯、4（14）,11–桉叶二烯和γ–杜松烯等3种烯类化合物以及桉叶素和桉叶油–4（14）–烯–11–醇等2种醇类化合物,其中春、夏、秋、冬3种萜烯类化合物的相对含量分别为8.41%、17.21%、14.9%和2.69%,春、夏、秋、冬2种醇类化合物的相对含量分别为16.59%、17.62%、18.89%和9.7%。

降低高压溶出热能消耗的途径探讨

本文通过对高压溶出热能消耗高的原因分析,提出了提高预热温度是降低高压溶出热能消耗的有效途径,可达到增产节能的目的。

新鲜黄山贡菊叶中挥发油的提取

文中采用水蒸气蒸馏法对黄山贡菊新鲜根、茎、叶、花及干叶、干花中挥发油进行了提取实验，并用正交实验法对新鲜叶中挥发油的提取条件进行了优化。实验结果表明：从叶中提取的挥发油得率最高，pH值在5～9之间对叶中挥发油的得率无明显影响，粒径大小、浸泡时间、料液比、蒸馏时间对挥发油的得率均有影响，优化后最佳提取工艺为粒径大小4mm、浸泡时间12h、料液比（g：mL）1：3、蒸馏时间4h，挥发油得率达0．0020mL／g，验证实验表明此工艺稳定、可行。