王晖运用病机分层理论从真气失调辨治糖尿病肾病经验

糖尿病肾病为糖尿病后期并发症之一,王晖认为本病以真气不足、气化失调、肾气亏虚、脉络受损为基本病机,并根据疾病动态变化,采用“始终把握基本病机,动态掌握阶段病机,精细梳理兼夹病机,果断处理即时病机,细心挖掘潜伏病机”的治疗原则,随证施治。后附医案1则以兹佐证。

机非分层城市桥梁的设计方法研究

机非分层桥梁是一种双层交通桥梁,实现慢行系统的无障碍畅行,保障交通组织效率和出行安全。本文分析了机非分层城市桥梁的设计方法,给出慢行系统的常用布置形式。同时介绍了机非分层桥梁下挂慢行系统动力特性及舒适性评价,分析了新型双幅机非分层桥梁的设计要点。

基于分层极限学习机的轴承故障诊断方法

提出基于分层极限学习机结合迁移学习的轴承故障诊断方法,分析其在变工况下的故障诊断效果。应用短时傅里叶变换方法生成振动信号时频图,并提取不变矩特征、灰度差分统计特征,区分不同故障时频图的形态和纹理特征。在变工况下使用动态分布自适应方法,循环迭代得到最优迁移学习参数,以减小源域和目标域的MMD距离。然后使用分层极限学习机,对迁移后的样本数据进行故障分类。结果表明,所设计的迁移学习方法具有精度高、速度快的优点,在变工况下动态分布自适应迁移学习方法的故障诊断结果优于SVM等非迁移学习的机器学习方法,分层极限学习机作为故障分类器优于KNN、BP等分类器的效果,同时基于时频图的特征提取方法改善了源域和目标域间的可迁移性。

王晖运用病机分层理论治疗月经病经验

通过对月经病的复杂病机进行抽丝剥茧、分层辨析,将其分为基本病机、阶段病机、即时病机、兼杂病机、潜伏病机。临床运用此理论能使月经病的病机概括层次分明、诊疗思路清晰,对其临证辨治大有裨益。

码垛机升降分层变频器故障处理及维护

介绍了硫磺包装线码垛机升降分层变频器的控制过程,对变频器的故障原因进行了分析并指出了日常维护应注意的事项。采取调整变频器参数设置、删除并重新输入参数的措施后,消除了故障,确保了码垛机的平稳运行。

基于分层极限学习机和局部稀疏模型的视觉跟踪算法

目标跟踪过程中常遇到形变和部分遮挡问题.为了解决该问题,文中提出结合分层极限学习机和自适应结构化局部稀疏外貌模型的视觉跟踪算法.分层极限学习机具有提取鲁棒特征并快速分类的能力.自适应结构化局部稀疏外貌模型可以使跟踪结果更准确,也可以解决部分遮挡问题.在不同视频序列上的性能测试表明文中算法在保持较高跟踪精度的同时,跟踪过程也较稳定.

一种基于有监督局部决策分层支持向量机的异常检测方法

该文针对包含多种攻击模式的高维特征空间中的异常检测问题,提出了一种基于有监督局部决策的分层支持向量机(HSVM)异常检测方法。通过HSVM的二叉树结构实现复杂异常检测问题的分而治之,即在每个中间节点上,通过信息增益准则构建有监督学习所需的训练信号,监督局部决策;在每个嵌入中间节点的二分类支持向量机(SVM)的训练过程中,以局部决策边界对特征的敏感度为依据,选择入侵检测的局部最优特征子集。实验结果表明,该文提出的异常检测方法能够在训练信号的局部决策监督下构建具有良好稳定性的检测学习模型,并能以更精简的特征信息实现检测精确率和检测效率的提高。

基于敏感瞬态冲击特征提取与分层极限学习机的行星齿轮箱故障诊断研究

在行星齿轮箱故障智能诊断中,针对其振动信号特征"难提取"、构建的特征向量集"质量差"以及基于极限学习机的故障分类模型"精度低"的问题,提出一种如何捕获其振动信号中敏感瞬态冲击特征并据此构建高维特征向量集与提升极限学习机故障分类精度的行星齿轮箱太阳轮的状态辨识方法。首先,将所测取振动信号分别经快速峭度图求解和变分模态分解,筛选出与其最大峭度值对应中心频率fω相匹配的若干个本征模函数,然后,求其改进多尺度排列熵值来构建高维特征向量集;其次,利用去噪自动编码器使极限学习机隐含层节点的输入权值和阈值满足正交条件实现其隐含层的分层;最后,将上述特征向量集作为分层核极限学习机的输入,通过训练建立行星齿轮箱太阳轮的故障分类模型。结果表明,所提方法实现了太阳轮振动信号中敏感瞬态冲击特征的有效提取及其特征向量集的高质量构建,同时也提高智能诊断模型的分类精度。

分层式挖坑机的设计

枣树移栽具有特殊农艺要求,即挖坑时表土与心土应分开存放,移栽回填时先埋表土,后埋心土。但目前的挖坑机在工作时,在螺旋翼片的作用下土壤散落至坑的周围,心土完全覆盖了表土,回填后不能满足枣树移栽的特殊农艺要求,需要人工完成挖坑、表土心土分离及回填工艺,工作效率低、劳动强度大。针对这一问题,设计了分层式挖坑机。该分层式挖坑机分为内排式和外排式两种,挖坑时表土暂时分离收集,心土在高速旋转的螺旋翼片作用下散落至离坑较远的周围;挖土工艺结束后,移栽时先将收集的表土回填,再回填心土,实现枣树移栽的特殊农艺要求。试验结果表明,分层式挖坑机能够稳定、可靠地实现表土分离收集功能,移栽回填后的土壤实现了心土在上、表土在下的特殊农艺要求,对于实现枣树挖坑的机械化具有重要意义。

硫磺包装线码垛机升降分层变频器故障处理及生产维护

对燕化炼油厂三废联合处理装置的硫磺包装线码垛机升降分层变频器故障问题从原理出发,结合其自动化控制过程进行了分析;论述了改进方法,将改造前后效果进行对比。并提出日后生产中对于变频器维护应该注意的事项。

液压分层式挖坑机的设计

枣树移栽有特殊农艺要求,即移栽时先回填埋表土、后回填底土,因此挖坑时表土与底土应分离存放。然而传统的挖坑机在工作时,土壤在高速旋转的螺旋翼片的作用下抛出,在坑的周围散落,表土被底土完全覆盖,不能实现表土与底土的分离存放,移栽回填后不能满足表土在下、底土在上的特殊农艺要求,因此需要人工完成挖坑、表土底土分离存放,工作效率低、劳动强度大。针对这一问题,设计了一种液压分层式挖坑机,挖坑时表土暂时分离存放,底土在高速旋转的螺旋翼片的作用下抛出,散落至坑周围,移栽时先将表土回填,再回填底土,实现枣树移栽的特殊农艺要求。试验结果表明,液压分层式挖坑机能够稳定可靠的实现表土分离存放功能,挖坑质量较好,移栽回填后的土壤实现了表土在下、底土在上的特殊农艺要求,提高了挖枣树坑的效率,减轻了劳动强度,对于改进目前的挖枣树坑工艺、实现挖枣树坑的机械化具有重要意义。

分层接结三维机织预制体增强酚醛树脂基材料的摩擦性能

为克服短切纤维和二维碳布增强预制体结构强度低的缺点,分别设计并制备了浅交弯联和深交联2种分层接结三维机织碳纤维预制体增强酚醛树脂基复合材料,并以相同复合工艺制备了短切碳纤维增强酚醛树脂基复合材料。测试碳纤维/酚醛树脂复合材料的摩擦性能,并通过观察3种复合材料的磨损表面和磨屑的微观形貌,探讨了其摩擦机制。结果表明:短切纤维复合材料的摩擦因数和磨损率最高,深交联的摩擦因数和磨损率最低,浅交弯联的居中。分层接结三维机织结构预制体具有优良的力学性能和整体性,会使复合材料在摩擦过程中减少磨屑与磨损,保持稳定的摩擦因数,从而使复合材料具有良好的摩擦性能。

基于分层极限学习机的锂离子电池剩余使用寿命预测

提前对锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)进行预测可以保证电池及其应用设备安全稳定运行。针对目前预测方法的结果滞后且缺乏实际意义等问题,为了利用少量循环数据实现RUL的提前预测,本文基于原始极限学习机和自动编码器构建了分层极限学习机(H-ELM)预测模型。然后选取丰田研究所(TRI)的实验数据集对H-ELM完成了仿真实验验证。实验结果表明,本文提出的H-ELM预测模型可以在电池使用初期预测出RUL,同时预测结果的平均绝对百分比误差(MAPE)仅有10.14%。

葡萄分层旋抛式清土起藤机高效旋抛刀设计与试验

针对中国西北地区酿酒葡萄清土作业缺乏与土壤颗粒群相互作用的研究,凭经验设计使得单层旋抛清土方法效率低以及清土部件功耗高的问题,设计了一种分层旋抛式清土起藤机并对旋抛刀与土壤相互作用进行研究。首先,根据中国西北地区酿酒葡萄种植及清土的农艺要求,完成分层旋抛刀的设计,然后对旋抛式清土起藤机的运动进行理论分析,确定影响旋抛刀功耗和抛送距离的主要因素,并通过EDEM—Recurdyn耦合仿真,以旋抛刀不同焊接角度、转速及整机的前进速度为试验因素,以清土率、旋抛刀扭矩为评价指标,分析土壤离散颗粒群与旋抛刀之间的相互作用,得到最优参数组合,进一步基于台架试验对仿真试验进行验证。结果表明,当旋抛刀焊接角度为30°,转速为270r/min,前进速度为0.4 m/s时,清土率为49.1%,旋抛刀平均扭矩为13.09 N·m,土壤抛送距离集中在1.52~1.75 m之间,与仿真优化结果(清土率为55.9%)相对误差为13.8%,研究结果可为后续研制分层旋抛式清土起藤机提供理论依据及技术参考。

基于峭度熵与分层极限学习机的动量轮轴承故障诊断研究

动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,其可靠性直接关系到整星寿命与安全。作为动量轮的核心组件,轴承易于发生故障,且独特结构和复杂运行环境导致监测信号信噪比低,早期故障诊断困难。针对这种情况,对变分模态分解和峭度熵结合的特征提取方法进行研究,获得动量轮轴承监测信号中的微弱故障特征,并建立特征向量。引入分层极限学习机,对结构和编码方法进行优化后用于轴承故障的识别。最后,将提出的方法用于实际故障的诊断,并通过与传统ELM方法比较,得出提出的方法在动量轮轴承故障诊断中具有更高的诊断精度,达到98.5%。

基于数据挖掘王晖教授运用“病机分层理论”治疗糖尿病肾病的用药规律

目的:基于数据挖掘技术研究王晖教授运用“病机分层理论”治疗糖尿病肾病(DKD)的组方用药规律和临床诊治经验。方法:收集王晖教授治疗DKD的有效处方200首,运用中医传承计算平台V3.0,进行用药统计分析、关联规则分析和聚类分析等,确定处方中各种药物的使用频次及药物之间的关联规则。结果:处方共涉及药物232味,前8味药物依次为黄芪、山药、当归、地黄、茯苓、苍术、玄参、泽泻,分期不同处方用药有所差异;运用高频药物聚类得到4个聚类组合,关联规则分析得到25个核心药对,网络示意图显示核心处方为黄芪、当归、地黄、山药、茯苓、山茱萸、泽泻、丹皮、玄参、苍术。结论:数据挖掘分析提示王晖教授治疗DKD用药配伍严谨,辨治灵活,为总结传承其“病机分层理论”学术思想和优化糖尿病肾病诊疗方案具有重要价值。

基于PCA降维的分层超限学习机手势识别方法

针对原始超限学习机在手势识别应用中欠缺良好的泛化性能和鲁棒性等问题,运用主成分分析(PCA)算法降低手势数据维数简化数据结构,并引入以超限学习机为基础,根据多层感知器理论拓展的分层超限学习机作为分类器应用于手势识别。PCA算法提取手势图像的主要特征,通过分层超限学习机的稀疏自动编码和分层训练,获得原始输入的多层稀疏表达,使自动编码后的输出近似原始输入,最大限度地减少重构误差,提高特征分类的精度。实验表明,与原始的超限学习机相比,具有更好的泛化性能,更快的识别速率以及更高的识别精度,提高了整体的学习性能。

基于分布式并行分层极限学习机的大数据多模式质量预测

考虑分布式系统质量预测中的大数据处理问题,提出一种基于分布式并行分层极限学习机(distributed parallel hierarchical extreme learning machine, dp-HELM)的大数据多模式质量预测模型。根据Map-Reduce框架,将高效的极限学习机算法转化为分布式并行建模形式。由于分层极限学习机(hierarchical extreme learning machine, HELM)的深度学习网络结构在特征上具备的预测精度优势,结合深层隐藏层的ELM自动编码器,进一步开发了dp-HELM。通过dp-ELM和dp-HELM以同步并行方式进一步训练分布式并行K均值划分的过程模式,利用贝叶斯模型融合技术来集成用于在线预测的局部模型。将所提出的预测模型应用于预脱碳装置中残留的二氧化碳含量估算,实验结果表明了该方法的有效性与可行性。

分层施肥条播机的应用效果及分析

分层施肥条播机改变传统撒播和不分层种肥混播 ,具有省工、节支 ,提高化肥利用率 ,增加农作物产量和农民的收入的作用。是一项投资少 ,效益高的农业新技术。

自动码垛机常见故障分析

自动码垛机安装调试完成后,在运行过程中,由于现场条件和其他原因,可能造成设备运行发生故障。而且随着化肥销售市场的不断变化,包装的形式和规格也变得多种多样。能够在不增加新设备的前提下解决不同规格包装物的包装问题已迫在眉睫。本文以无锡立马化肥自动化高位码垛机为研究对象,重点分析变更包装物和常见故障的解决方案,希望能为同行提供参考。