基于NLRP3/Caspase-1/GSDMD焦亡通路探索小鼠急性肺损伤动态时间模型的建立

目的 基于NLRP3/Caspase-1/GSDMD焦亡通路,建立随时间变化的脂多糖诱导的急性肺损伤小鼠模型,观察不同时间点小鼠肺损伤情况,根据不同时间伤情的变化和焦亡通路相关蛋白的表达,综合筛选出最佳造模时间点,为后续实验奠定动物模型基础。方法 54只6~8周龄SPF级雄性BALB/c小鼠,随机分为9组,空白对照组(Con组)和造模时间组(1、3、6、12、18、24、48和72 h组),分别检测体重、肺组织大体、病理观察及半定量评分、肺指数、肺含水量及湿干重比;取肺泡灌洗液检测白细胞计数,TNF-α、IL-6、IL-1β、IL-18及BCA蛋白浓度;使用Western Blot检测肺组织中经典焦亡通路相关NLRP3、pro-Caspase-1、Caspase-1、GSDMD蛋白的表达。结果 根据体重统计,各组均有下降,24及48 h组下降最为明显;通过肺组织大体、病理观察及评分发现,24~72 h肺组织损伤严重,每组与Con组比较均有统计学意义;肺指数、肺含水量及湿干重比在24~72 h明显升高;肺泡灌洗液中白细胞从造模后6 h开始升高,48 h可达峰值,至72 h均维持上升状态;灌洗液中IL-18在24 h开始升高,72 h仍然持续升高;TNF-α、IL-1β、IL-6炎症因子在6 h时均保持最高水平状态,在48 h明显降低;灌洗液中蛋白浓度在24、48及72 h与Con组相比均有明显升高;通过Western Blot检测发现,ALI模型各个时间组焦亡通路蛋白NLRP3、pro-Caspase-1、Caspase-1与GSDMD蛋白表达均有上调,24~72 h组的通路蛋白表达与Con组相比明显增强。结论综合分析不同时间组中各项实验指标、炎症因子及Western Blot中通路蛋白的表达,发现焦亡机制与ALI的发生与进展密切相关,并随时间迁移。从实验结果得知24~48 h肺损伤程度严重,肺损伤相关指标及通路蛋白具有研究意义,可作为造模时间参考。也为后续研究ALI的具体机制及干预靶点提供了模型参考与实验基础。

融合改进LM算法及动态时间规整算法的人体动作捕捉研究

人体动作捕捉是指通过技术手段捕捉人体的运动轨迹和姿态信息,广泛应用于娱乐、体育、医疗等领域.然而,现有的动作捕捉技术存在捕捉不准确、计算效率低等问题,影响了其在实时应用场景中的表现.针对这些问题,引入一种骨骼点坐标拟合优化Levenberg-Marquardt算法,并采用粒子群算法对其加以优化.同时采用动态时间规整算法进行人体动作捕捉及评估,以期实现人体动作的实时捕捉.结果显示,该算法对肩部侧平举这一动作的捕捉准确率最高达到了99.23%,明显优于其余对比算法.此外,该算法对深蹲动作的测试时间最短,仅为1.15 s,表明该算法在进行动作捕捉时具有显著的性能优势及很强的实际应用效果,为人体动作捕捉领域提供了新的解决方案.

基于动态时间规整的气温日值数据二次插补

气温作为研究气候演变最基础的物理量,其日值序列的完整性和准确性对于气候分析与评估工作有着重要意义。近些年随着大量无人值守地面加密自动气象站的布设,不断出现随机站点和随机长度这种双随机特点的气象资料序列缺失,给气候分析和业务应用造成了不小的障碍。针对现有气象数据插补方案的不足,提出了一种全新的基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的气温日值数据二次插补方法。该方法采用了一种实时的插补策略,主要技术内容包括:1)利用一元线性回归方程将原始气温观测时间序列分解出拟合直线和残差曲线,并将二者重构组成新的气温序列;2)给出了气温插补区的定义和插补条件;3)提出了利用动态时间规整方法计算站点间距离的新模式。利用山东省2021年的气温实况数据对该方法进行了双随机检验,检验结果表明:该方法可以满足日平均气温、日最高气温和日最低气温数据的插补需求;在插补流程中采用DTW距离测度和二次插补的组合方法,其插补效果优于目前常见的基于站点地理临近关系的组合方法;该方法对地形有一定的敏感性,平原或丘陵地区的插补效果要优于山地地区。

基于改进动态时间规整的直流电动机驱动负荷开关卡涩故障辨识

负荷开关在动作过程中可能会发生卡涩现象,其储能电动机电流形态能有效反映开关的机械状态。因此,本文提出一种基于改进动态时间规整(IDTW)的负荷开关卡涩故障检测方法。首先,利用滑动均值滤波实时处理电动机电流信号,滤除干扰信号。其次,制定动作电流的录波启动和停止判据,以确保记录完整的电动机动作电流。随后,通过距离公式调整、算法加速和存储空间优化对动态时间规整(DTW)进行改进。以开关正常状态的电流信号为标准波形,利用IDTW计算对比波形与标准波形的标准化距离,并制定边界阈值实现对开关状态的辨识。最后,设计一套在线诊断终端,实现所提算法的工程化。实验结果表明,所提方法具有较强的适应性,对两种型号的负荷开关均能实现正确录波,辨识准确率分别达到99%和99.37%,所设计的在线诊断终端能够在较短时间内完成对负荷开关卡涩状态的辨识。

基于动态时间弯曲距离接地故障区段定位研究

为了探究动态时间弯曲距离算法在配电网单相接地故障选线与定位中的应用方法,本文分析了该算法的实现原理。针对无分支故障线路和有分支故障线路,分别建立可量化的故障判据,通过采集零序暂态电流,计算不同区段前、后端测点的动态时间弯曲距离,并根据判据确定相应的故障区段。再利用电磁暂态仿真软件构建配电网模型,检验定位技术的实际效果。结果显示,本文建立的算法模型能够有效定位故障区段。

基于动态时间规整的配电网分时段动态重构可靠性

配电网重构是指:通过改变开关状态来调整网络的拓扑结构,优化功率传输,是配电系统维持稳定的重要方法。传统的固定时间断面静态重构方法,无法适应新能源接入配电网后,快速变化的拓扑需求,配电网络节点的功率高时变性也给传统静态重构方法带来困难。为此提出了基于动态时间规整的配电网分时段动态重构方法。通过马氏距离测量电网在动态时间内,拓扑结构中节点的规整时序局部距离,划分负荷波动范围,得到电网拓扑中动态最佳分段个数与分段点。利用线性加权法把电网重构单目标转换成多目标优化,计算配电网分时段动态重构多目标优化方程。利用该方法控制开关状态,实现电网重构。实验证明:这种方法对配电网络重构后,网损值为539.2 kW,最低点电压数为0.994,重构后节点电压与实际值拟合度较好,配电网的频率偏差及谐波含量明显下降,说明所提方法的配电网重构可靠性较好。

基于动态时间弯曲的地铁跨专业数据同步方法研究

跨专业数据融合分析是打破地铁多部门协作数据壁垒、解决多系统联合仿真困难的重要途径,而跨专业数据同步则是数据融合分析的重要保证。为了实现地铁牵引变电站与车辆数据的时间同步,从波形相似性检测的角度提出了一种基于动态时间弯曲的时间同步方法。通过将牵引变电站的电压波形数据与地铁车辆中的电压波形数据进行匹配分析,实现两者时间同步。结果表明该方法能够计算各个变电站与每一辆列车的时间偏移,具有较高的准确性和有效性,满足工程应用的需求。

天气变化情形下基于动态时间窗的收获机应急调度技术

在小麦收获时期,若遇到天气变化,小麦可收获时间窗会发生改变,若还按原调度方案,将造成大量农田延迟收获,从而给农户带来损失。为避免或降低因天气变化给农户带来损失,本文考虑天气变化导致的农田收获时间窗变动的应急调度问题。基于天气变化导致的农田可作业时间窗实际缩短的情况,综合考虑收获机转移时间、提前到达等待时间和延迟时间,建立因天气变化导致的时间窗变动的收获机多目标应急调度模型,引入农田收获应急度函数,确定应急农田,将可作业时间窗和下雨时间有交集的农田重新根据应急度排序进行优先调度。针对此模型特点对遗传算法进行改进,设计基于改进遗传算法的收获机应急调度算法,采用两级多段编码方式及单点交叉方式,使算法可以有效避免局部最优,能够很好地实现全局收敛。通过动态改变原收获机收获路线,为应急农田优先提供收获服务,从而提高农机合作社服务能力,减少农户损失。实例仿真结果证明了模型和算法的可行性。

基于动态时间规整的光伏系统直流串联电弧故障特征提取

针对光伏系统直流串联电弧故障特征难以提取且算法普遍缺乏泛化性、适应性的问题,提出一种基于动态时间规整(DTW)的串联电弧故障特征提取新方法。首先计算电流信号的移动平均值(MA)来识别突变事件,采集异常信号;接着使用奇异谱分析(SSA)去除异常信号中的趋势成分,减小不同光伏系统信号之间的差异;随后,计算信号的DTW距离来提取有效特征;最后,使用特征向量的波形因子作为诊断判据,辨识出电弧、短路以及由逆变器启动、辐照度突变引起的干扰事件。实验结果表明,基于所提特征提取的电弧故障识别方法不仅速度快、特征辨识度高,而且适用于不同的逆变器系统,具有较强的适应性,综合性能优于对比方法。

基于数字孪生模型电流动态时间规整差异度的变压器早期故障辨识

现有的早期故障辨识方法对于程度较为轻微的故障灵敏度低,且辨识方法多为离线检测。结合数字孪生技术建立了三相三柱式变压器内部无故障的孪生模型,基于动态时间规整算法提出新的故障特征量,提出早期故障保护方案。首先,利用实体设备的结构参数与实时的电气量,建立不同运行工况下的状态空间模型。然后,通过实际数据对孪生模型进行修正,使虚拟世界与物理世界实现同步,综合使用离散迭代法和Z变换法求解模型。其次,利用动态时间规整算法量化预测量与实测量的差异,以此作为故障特征量,并设计新型的故障保护方案,提高故障辨识的灵敏度。最后以三相三柱式变压器为例,通过ANSYS仿真和动模实验验证了所建模型的正确性,通过多次实验结果证实所提故障判据的有效性。

基于散射理论与动态时间规整的时移地震波动方程差异反演

时移地震勘探作为储层动态监测的有效手段,对获取地下介质的弹性或物性参数变化起到了至关重要的作用.由于多期地震勘探之间介质的传播速度存在差异,同时环境条件、采集方式及处理手段等方面的不同,都会使地震记录产生走时差异.而这种走时差异对时移地震反演存在着严重的影响,尤其是基于波动方程的反演方法.为了消除时移差异,我们引入动态时间规整(DTW)方法实现角道集优化匹配,以获取地震记录的有效变化信息.此外,本文提出根据散射理论,通过弹性波动方程进行时移地震差异反演,得到地层的差异弹性参数,实现储层差异定量表征.该方法采用WKBJ近似模拟非均匀背景,具有更高的反演精度,尤其是在复杂地质构造条件下优势更加明显.本文对所提出的方法进行了数值模拟实验与实际数据应用,证明该方法得到的反演结果优于传统方法,可以实现对地层时移差异的准确刻画.

基于线圈电流信号及动态时间规整的高压断路器状态评估方法

文中提出了一种基于线圈电流信号及动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的高压断路器状态评估方法。首先对高压断路器合闸过程中采集的控制线圈电流信号进行平滑处理;然后以正常工况电流信号作为DTW基准向量,以未知工况的电流信号作为测试向量输入DTW,得到两个向量的最优匹配路径;最后根据匹配路径的变化曲线判断高压断路器的工作状态。在35 kV高压断路器上的实验结果表明,所提方法可快速、准确、直观地对高压断路器的运行状态进行评估,并可应用到高压断路器的在线监测中。

基于重心平均动态时间规整算法的有载分接开关机械故障诊断

有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)是电力变压器中故障频率较高的部件之一,为了实现有载分接开关的故障诊断,提出了一种基于重心平均动态时间规整算法的故障诊断方法。针对OLTC振动信号的非线性与强时变性,提出自适应变分模态分解算法,计算OLTC振动信号的时频特征矩阵。进一步地,引入重心平均动态时间规整算法,自适应地计算OLTC振动信号时频特征矩阵之间的差异度,从而实现OLTC的故障诊断。研究结果表明,利用重心平均动态时间规整算法能够通过计算多组信号的重心平均序列提高故障诊断的鲁棒性。同时,基于所计算的差异度,不仅能够实现OLTC故障的有效诊断,还能在一定程度上定量表征故障的严重程度。该研究能够为OLTC的故障诊断提供新的思路。

基于动态时间规整的尾气估算船舶燃油硫含量方法

船舶尾气排放对环境造成了严重的污染,通过嗅探法检测船舶尾气中CO_(2)和SO_(2)浓度来估算船用燃油硫含量是一种有效的手段。目前对嗅探法采集到的数据基本通过人为分析并估算船舶燃油硫含量,使用算法对船舶燃油硫含量的估算较少。提出了一种基于动态时间规整(DTW)的船舶燃油硫含量估算方法,利用SO_(2)浓度的极小值划分区间,再利用动态时间规整对划分的时间序列区间的相似性进行判断,找出CO_(2)和SO_(2)较高浓度形成的波峰区间,计算波峰内区间硫含量,并通过所有区间硫含量的平均值来估算出船舶燃油硫含量。结果表明,在二氧化硫浓度范围为0.036×10^(-6)~6.618×10^(-6)下,通过该方法能够有效地找出波峰,估算值与真实值的偏差一般小于0.03%(m/m),估算值与人工选取峰值计算的结果相同。因此,该方法可以估算出船舶燃油硫含量。

极值点自适应加权的动态时间规整算法

针对现有动态时间规整(DTW)算法普遍计算量大、时间复杂度高的问题,提出极值点自适应加权的动态时间规整算法(EWDTW)。局部极值的波动可反映序列变化趋势和整体形状特征,在提取局部极值点后按其原有位置分布近似表示原始时间序列,降低原始序列维数。在计算极值序列最佳动态弯曲路径的过程中,基于极值点的相位差、大小、类型等特征量为每个点设置自适应代价权重。利用权重参数调整距离矩阵的加权结构以适应不同特征的数据,并在降低计算复杂度的同时有效改善序列的病态对齐现象。实验结果表明,相比于DTW及其衍生算法,EWDTW算法在15个UCR数据集上的运算效率提升了10倍以上,尤其是在长时间序列和极值点占比低的序列上表现突出,并且对于大部分不同类型的时间序列具有良好度量性能,分类准确率更高。

基于动态时间规整的负荷主要生产时段特征提取方法

针对经济活跃程度和复工复产重要评估依据中负荷主要生产时段提取偏差大的问题,文章提出了基于动态时间规整(DTW)的负荷主要生产时段特征提取方法,通过构建参考负荷曲线,将测试负荷曲线与参考负荷曲线进行时间维度的伸缩变换,达到测试与参考负荷曲线间的最佳映射,进而实现了测试负荷主要生产时段的测算。文章以西南某区域典型商业负荷功率数据为案例进行负荷主要生产时间段提取,分析了异常测量数据对动态时间规整算法辨识主要生产时段的影响,实验结果证明了文章所提方法在辨识主要生产时段方面的有效性和准确性。

加权动态时间扭曲的不平衡结构转子故障诊断

为了弥补实际工业数据和实验实验室数据之间的差距,提出了一种基于加权动态时间扭曲的不平衡结构转子故障诊断方法。通过使用基于故障信息内容的加权方案改进的软动态时间扭曲方法处理数据安全性和不平衡问题。在故障分类阶段,引入了一种结构转子故障的早期分类方法,通过仅将准确度作为目标来开发序列深度学习分类器,然后通过考虑准确性和早期性来定义早期决策策略。在试验台数据集上产生的结果证明了提出方法能够有效提升结构转子故障诊断的精度,并且有效同化数据之间的差异。

基于动态时间规整的一维土层地震反应分析方法的定量评价

为定量评价一维土层地震反应分析方法的计算加速度反应谱和实测记录之间的差距,收集整理2418组DEEPSOIL、SHAKE2000、SOILQUAKE和SOILRESPONSE四种一维数值模拟方法的计算加速度反应谱,并以日本KiK-net强震台网的实测记录为基准,验证动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法用于定量评价反应谱差距大小的适用性,对比分析不同场地类别和不同地表峰值加速度(Peak Ground Acceleration,PGA)区间的实测和计算加速度反应谱之间的DTW距离。结果表明:Ⅱ类场地下,PGA小于0.2g时,四种方法的平均DTW距离相差不大,PGA大于0.2g时SOILQUAKE方法的平均DTW距离较小;Ⅲ类场地下,PGA小于0.2g时DEEPSOIL方法的平均DTW距离较小,PGA大于0.2g时SOILRESPONSE方法的平均DTW距离较小;Ⅳ类场地下,PGA小于0.1g时DEEPSOIL方法的平均DTW距离较小,PGA大于0.1g时SOILRESPONSE方法的平均DTW距离较小;不同场地类别下,四种方法的DTW距离均随PGA的增大而增大,其中SOILRESPONSE在Ⅲ、Ⅳ类场地的DTW距离增速明显小于其他三种方法。DTW距离能准确有效地反映反应谱之间的差距,为一维土层地震反应分析方法的定量评价提供了新方法。

基于多种群遗传算法和动态时间归整的智能层序地层划分对比方法——以渤南洼陷古近系下部为例

针对深层-超深层因古生物化石种类少、取心困难、标志层不稳定、层系埋藏深、地震品质差而存在的层序地层划分与对比困难的问题,提出综合利用测井、录井资料为输入参数,采用多种群遗传算法(multi-population genetic algorithm, MPGA)和动态时间归整(dynamic time warping, DTW)相结合进行渤南洼陷古近系下部层序地层的划分与对比,并以多种常规频谱分析(最大熵频谱分析(integrated prediction error filter analysis, INPEFA)、连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)、时频分析等)对智能划分结果进行验证。基于这种智能识别,以渤南洼陷深部地层古近系下部沙四段-孔店组为例,在渤南洼陷西部邵古1井、邵古2井古近系下部识别出沙三段/沙四段(E_(s3)/E_(s4))界面、沙四段/孔店组(Es4/Ek)界面、孔店组(Ek)底部等层序界面,将邵古1井和邵古2井古近系下部划分出4个三级层序界面并进行连井层序对比。通过与多种频谱分析方法验证结果对比发现,综合利用基于Fisher最优分割理论的MPGA对单井层序地层进行精细划分,结合DTW技术进行连井层序对比,可提高深层及超深层层序地层划分对比的准确性和可靠性。所提出的单井地层自动划分与连井对比方法能摆脱人为主观因素对层序地层划分的干扰,实现基于机器学习的层序地层智能识别,在各类岩石的层序地层对比中具有良好的应用前景。

基于动态时间规整的电力系统突变信号自动识别方法

针对传统信号识别方法准确性差,提出基于动态时间规整的电力系统突变信号自动识别方法。引入电力系统突变信号的阈值函数,得到突变信号去噪处理后的重构公式,预测电力系统突变信号的平均误差值。利用动态时间规整原理设定小波阈值的取值范围,根据最优阈值的选择方法得到经过去噪处理的电力系统突变信号,构建电力系统突变信号矩阵集,得到电力系统突变信号图域特征测试信号特征集合,提取电力系统突变信号图域特征,计算电力系统突变信号的特征向量方差和平均误差值,实现电力系统突变信号的自动识别。实验结果表明方法具有一定有效性,通过突变信号噪声含量测试实验,验证了方法在信噪比指标上具有一定优越性,有效提高电力系统突变信号的识别性能。