基于新型VLMZVM的ANPC型三电平并网逆变器环流抑制方法

为解决广泛应用在大功率分布式发电系统中的多机有源中点钳位(ANPC)型三电平并网逆变器间的低频零序环流问题,提出一种基于虚拟大矢量的新型十三矢量调制(VLMZVM)策略。通过建立多机ANPC型三电平并网逆变器零序环流模型,分析零序环流产生机理和影响因素,通过检测零序环流状态,实时选择虚拟大矢量或实际大矢量合成方法来抑制零序环流,并提出区分奇偶扇区的矢量分配方法快速选择合成矢量。实验结果验证了新型VLMZVM策略能在电流突变、参数不一致、全功率因数范围都具有很好的环流抑制效果。

稳定过表达犬EGFR蛋白的MDCK细胞的建立及其对凋亡和细胞周期的影响

表皮生长因子受体(EGFR)在许多实体肿瘤中过度表达,建立稳定过表达犬EGFR蛋白的MDCK细胞株,有利于为研究犬或人类肿瘤疾病提供良好的细胞模型和研究基础。首先制备目的片段以构建EGFR基因过表达载体,与慢病毒包装载体共同转染至293T细胞中,48 h后提取上清液经纯化获得EGFR基因过表达慢病毒液。将其转染至MDCK细胞中,经嘌呤霉素筛选和单细胞克隆后观察感染效率,RT-qPCR和Western Blot、间接免疫荧光分别检测基因及蛋白的表达,建立EGFR蛋白过表达MDCK细胞株。使用流式细胞仪分别检测过表达及对照细胞株的细胞凋亡和细胞周期。犬EGFR基因位于18号染色体,由编码跨膜糖蛋白的30个外显子组成。经反应体系,PCR产物交换入线性化表达载体,获得了阳性转化子8个,大小为738 bp。所获EGFR基因过表达慢病毒滴度为3.5×10^(8 )TU/mL。转染MDCK细胞后在荧光显微镜下观察荧光效果显著,经检测EGFR基因及其蛋白在细胞中的表达量显著升高。间接免疫荧光试验显示,EGFR在细胞中表达明显增强。过表达细胞的早期凋亡率和晚期凋亡率显著上升,且在G2/M期发生阻滞。成功建立一株稳定的犬EGFR过表达MDCK细胞株,犬EGFR的过表达催化了细胞分裂,使DNA复制加快,同时刺激了细胞凋亡。

三相异步电机匝间短路故障的诊断方法

三相异步电机是各类电机中应用量最大的一种,匝间短路故障为三相异步电机发生概率较大的一类故障。如果能实时监测电机运行状况,对运行进行健康安全评估,将能及时止损,减少损失。提出了基于扩展Clarke变换和故障特征因子Q的匝间故障诊断方法,分析了电机匝间故障的Clarke矢量的特点,对电机匝间故障的Clarke矢量取模,得到三相电流中对称分量的直流分量和2倍于基频的交流分量,以该分量的幅值与直流分量的比值作为故障特征因子Q进行匝间故障诊断。通过特征因子Q研究Clarke矢量频谱,从而判断电机故障,并且进行了理论仿真以及样机测试。

基于SARIMAX-SVR的光伏发电功率预测

为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于外生因素及季节性的差分自回归移动平均SARIMAX(seasonal autoregressive integrated moving average with exogenous factors)并结合优化支持向量回归SVR(support vector regression)的光伏发电功率预测方法。首先,采用相关性特征法聚类气象条件中关键气象因子,以消除数据冗余并降低ARIMAX模型的复杂性;其次,在ARIMAX模型中引入季节性因素,构建SARIMAX模型来捕捉数据的季节性变化;最后,使用SARIMAX模型的拟合残差其作为SVR模型的输入,进一步拟合数据的非线性。通过仿真算例分析表明,所提方法可显著提高光伏发电功率预测精度。

喀斯特地区不同时间尺度农业干旱对局地气候因子脉冲响应机制

[目的]为定量解析喀斯特地区农业干旱对单因子的响应机制。[方法]利用泰森多边形及K阶均值聚类对贵州省83个站点年平均降雨量进行面积计算及分类,将贵州省划分为5个区域,并基于各分区降雨量(Pre)、平均气温(T)、潜在蒸散发(E)、风速(W)、气压(P)、土壤水分(SW)、标准化土壤水分指数(SSI)建立向量自回归(VAR)模型,通过脉冲响应与方差分解分析不同时间尺度农业干旱对各气象因子及土壤水分含量的响应机制。[结果](1)农业干旱呈现西高东低,总体由南往北逐渐减轻;春、夏季农业干旱强于秋冬季。(2)年尺度各因子对SSI脉冲响应达峰值所需时间为Pre<E=W<P<SW<T,恢复平稳期则为Pre>W>T>E>P>SW。由月尺度到年尺度,岩溶发育较强区域E对SSI脉冲达峰值所需时间缩短2期;SW与之相反,且非岩溶地区比岩溶地区恢复平稳期短。(3)降雨量在农业干旱中占主导地位,降雨与风速随时间尺度增加在农业干旱中作用增强,其农业干旱贡献比例月、季、年分别为31.88%,34.25%,58.33%和1.07%,3.15%,12.88%。[结论]研究成果可为喀斯特地区农业干旱预警提供参考理论依据。

小样本预测埋地管道外腐蚀速率

为解决现有线性回归模型、单一支持向量机和遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)等管道腐蚀速率预测准确率低的难题,选取总含盐量、氧化还原电位、pH值、氯离子浓度、硝酸根浓度、硫酸根浓度、溶解氧含量、自然腐蚀电位等埋地管道外腐蚀速率的主要影响因素作为输入变量,采用麻雀搜索算法优化支持向量机算法,建立了麻雀搜索优化的支持向量机(SSA-SVM)腐蚀速率预测模型。测试集验证结果表明,SSA-SVM模型的决定系数R2为0.9919,高于线性回归模型(0.7189)、单一支持向量机(0.8442)和GA-SVM(0.9137);均方根误差为0.0686 mm/a,低于其他3种模型的0.1166、1.7745、0.1183 mm/a;平均绝对误差为0.0902 mm/a,低于其他3种模型的0.1474、1.7056、0.0977 mm/a;平均相对误差为3.94%,低于其他3种模型的25.59%、32.29%和6.42%。采用此模型随机选择B管道8组检测数据预测埋地管线外腐蚀速率,与现场实际年腐蚀速率对比预测精度为0.9642,高于GA-SVM的预测精度0.6690,表明该模型可应用于埋地管道的外腐蚀量和腐蚀速率预测,为埋地管道的安全运行提供数据支持。

基于三维荧光光谱的原酒品质评价模型建立

酒厂的生产主要采用传统的“看花摘酒”工艺,依靠工人的主观经验进行评价。实际生产中受到诸多因素的影响,导致接酒过程的不确定性,原酒品质的稳定性难以得到保证。通过采集原酒样本并配制掺加不同浓度酒尾(0.0%~2.0%)的复合原酒,进行荧光扫描得到三维荧光光谱,建立物质变化与荧光数据变化之间的联系:采取切除散射、拉曼归一化、Savitzky-Golay平滑、去除异常值等方法进行光谱预处理,通过平行因子分析将其分解为四个互不相关的组分,结合单物质荧光光谱特点进行综合相似度分析,对各组分进行了初步鉴别。结果表明,大部分酸类和酯类物质的荧光光谱与组分二相关性更大,组分二的荧光特性受酸类和酯类物质影响更大;数据集大小由781×61×164简化为4×164,达到了数据降维的效果。建立了支持向量机模型(SVM)对原酒品质进行评价,采取遗传寻优算法(GA)对支持向量机模型优化。GA-SVM模型较原始SVM模型性能有所提升,优化后的模型准确率由88.64%提升至95.45%,模型精确率由0.94提升至1.00。三维荧光结合化学计量学可以作为一种快速检测的有效手段对原酒质量进行评价,为酒厂摘酒过程实现在线检测提供支持。

基于Logistic回归和支持向量机的早发性结直肠癌风险预测模型

目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、既往史、家族史、生活方式、体格检查、实验室检查及病理诊断,分别建立风险预测模型,比较两模型的ROC曲线下面积(AUROC)、准确率、精确率、召回率、F1分数。结果:综合两模型结果,EOCRC风险与出现消化道出血、腹胀腹痛、大便习惯改变等临床表现、体重减轻、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与婚姻状况、阑尾切除史、糖尿病史、血脂异常病史、结直肠癌家族史也存在较弱的正相关;LOCRC风险与婚姻状况、出现临床表现、体重减轻、血脂异常、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与年龄、吸烟、阑尾切除史、结直肠癌家族史也存在一定的正相关性。两模型的AUROC、准确率、F1分数相差不大,但Logistic回归模型的精确率更高而SVM模型的召回率更高。结论:EOCRC和LOCRC的危险因素不完全相同,婚姻状况、吸烟、血脂异常、肿瘤家族史在EOCRC中的贡献低于在LOCRC中的贡献。相较Logistic回归,SVM能发现更多的结直肠癌危险因素,能尽可能多的找出结直肠癌的可能患者。

采用慢病毒载体干扰TRAF2表达的MH7A细胞稳转株的构建及意义

目的 用慢病毒载体构建干扰肿瘤坏死因子受体相关因子2(TRAF2)表达的类风湿关节炎(RA)患者滑膜细胞株MH7A细胞稳转株,研究TNF-α-TRAF2信号在MH7A异常增殖的作用。方法 根据人TRAF2的基因序列和shRNA序列设计原则,设计并合成3对TRAF2-shRNA干扰序列,通过PCR对引物进行退火,通过双酶切PLKO.1-puro获得线性载体,将线性化载体与退火后引物通过Solution I连接,连接产物导入感受态细胞,涂板,挑取阳性菌落进行测序。构建3种不同的PLKO.1-TRAF2-shRNA慢病毒重组质粒,借助慢病毒包装质粒对对数生长期的HEK 293T细胞进行慢病毒包装,收集病毒液感染MH7A细胞,同时使用嘌呤霉素对TRAF2低表达的MH7A稳转株进行筛选。使用CCK-8法、Western blot、qPCR检测MH7A中肿瘤坏死因子TNF-α诱导TRAF2低表达的MH7A增殖功能及下游信号TRAF2、P65蛋白表达和mRNA水平。结果 成功构建了PLKO.1-TRAF2-shRNA(1)、PLKO.1-TRAF2-shRNA(2)和PLKO.1-TRAF2-shRNA(3)慢病毒载体质粒和对照组慢病毒载体质粒PLKO.1-puro,将3个TRAF2-shRNA慢病毒载体质粒和对照组慢病毒载体质粒PLKO.1-puro分别与慢病毒包装质粒导入HEK 293T获得病毒液,将病毒液感染MH7A细胞后,经嘌呤霉素(2.00μg/ml)筛选,2 d得到MH7A稳转株;qPCR和Western blot结果显示,PLKO.1-TRAF2-shRNA(1) MH7A细胞稳转株中TRAF2 mRNA和蛋白的表达较阴性对照组明显下降;CCK-8和Western blot结果表明,MH7A中TRAF2敲低后,TNF-α诱导的TRAF2低表达的MH7A细胞增殖和P65的磷酸化水平明显下降。结论 成功构建了PLKO.1-TRAF2-shRNA(1) MH7A细胞稳转株,研究TNF-α-TRAF2信号活化介导RA滑膜细胞异常增殖中的作用。

环境和气象因素对柑橘黄龙病重要传播媒介——柑橘木虱发生规律的影响

研究了柑橘木虱(Diaphorina citri)对环境和气象因素的敏感性,以及其与柑橘黄龙病(Huanglongbing,HLB)传播的关系。总结了柑橘木虱(Diaphorina citri)的基本情况,并探究了环境因素(如海拔、纬度、土壤、田间管理、寄主和生物因素)和气象因素(如温度、湿度、降雨、光照和气压)对其发生规律的影响。这些信息有助于预测柑橘木虱的发生情况和制定有效的防治策略,从而减少柑橘黄龙病的传播风险。

冬小麦水分利用效率相关驱动因子及其预测模型构建

【目的】水分利用效率能够综合反映冬小麦生长适宜度和能量转化效率,筛选并探究冬小麦各生育时期响应标准化水分利用效率(WP*)的驱动因子,构建相关驱动因子的WP*预测模型,对黄淮海平原冬小麦水分利用效率监测及水资源高效利用具有重要意义。【方法】以冬小麦为研究对象,设置3个水分处理,包括水分亏缺处理(W1):35 mm和(W2):48 mm,对照处理(W3):68 mm,获取冬小麦拔节期、孕穗期和灌浆期的冠层温度参数、生理指标和标准化水分利用效率(WP*)。通过逐步回归和通径分析筛选各生育时期响应WP*变化的主要驱动因子,探究WP*与相关驱动因子间关系,最后采用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)方法构建各生育时期基于驱动因子的WP*预测模型。【结果】较对照处理(常规灌溉),水分亏缺处理下冬小麦冠层温度参数、生理指标和WP*均表现出显著差异。基于逐步回归方法筛选出了各生育时期响应WP*的主要驱动因子,并采用通径分析得到各驱动因子响应WP*敏感程度排序,即拔节期依次为冠层温度极差(MTD)、气孔导度(Gs)、叶片含水量(LWC)和POD;孕穗期依次为冠层相对温差(CRTD)、等效水厚度(EWT)、可溶性糖含量(SSC)和作物水分胁迫指数(CWSI);灌浆期依次为SSC、冠层温度标准差(CTSD)、LWC和Gs。最后,采用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)基于筛选后的驱动因子构建了各生育时期WP*预测模型,其中以SVM构建的孕穗期WP*预测模型精度最优,R2cal(R^(2)val)、RMSEcal(RMSEval)和n RMSEcal(n RMSE_(val))分别为0.945(0.926)、0.533 g·m^(-2)(0.580 g·m^(-2))和2.844%(3.075%)。【结论】通过筛选冬小麦各生育时期响应WP*的相关驱动因子信息及构建冬小麦水分利用效率预测模型,为黄淮海平原冬小麦水分精准监测与管理提供了理论基础。

基于双参数MRI影像组学构建的支持向量机模型对乳腺癌人表皮生长因子受体-2和激素受体表达的预测效能

目的构建基于磁共振T_(2)WI反转恢复压脂(TIRM)及扩散加权成像(DWI)序列图像的支持向量机(SVM)模型,评估其对乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)和激素受体(HR)表达水平的预测效能。方法收集128个于术前或治疗前接受乳腺MRI检查的乳腺癌病灶。根据免疫组织化学(IHC)或原位荧光杂交(FISH)检测结果进行分组。使用ITK-SNAP软件在磁共振TIRM和DWI序列图像上勾画三维容积感兴趣区(VOI),并导入Pyradiomics程序提取影像组学特征。对数据进行归一化处理后使用基于支持向量机的递归特征消除法(SVM-RFE)筛选特征。采用随机分层抽样方法将108例病例按照8∶2比例分为训练组及验证组,另外20例作为外部测试组。采用SVM机器学习分类器构建影像组学模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型预测效能。采用DeLong检验评估各影像组学模型ROC曲线下面积(AUC)。采用SHAP算法进行可视化分析,并筛选最具贡献力的预测特征。结果联合模型(训练组AUC=0.94;验证组AUC=0.90)对HER-2的预测效能均高于TIRM模型(训练组AUC=0.85;验证组AUC=0.80)、单DWI模型(训练组AUC=0.88;验证组AUC=0.66)。外部测试组联合模型的AUC为0.89。SHAP算法得出DWI序列的特征贡献较大。基于TIRM和DWI序列联合特征(训练组AUC=0.96;验证组AUC=0.88)、单DWI序列特征(训练组AUC=0.92;验证组AUC=0.86)构建的影像组学模型预测HR效能优于单TIRM序列特征(训练组AUC=0.84;验证组AUC=0.68)构建的模型。外部测试组证明联合模型具有较好的预测效能,AUC为0.90。SHAP算法得出TIRM序列的特征贡献较大。结论基于磁共振成像TIRM和DWI序列联合特征构建的影像组学模型对于HER-2水平具有良好的预测效能,对HR表达具有较大的预测潜力,可为乳腺癌患者制订个性化治疗方案提供依据。

海州湾及邻近海域金乌贼的空间分布特征及其与环境因子的关系

研究根据2013—2020年在海州湾及其邻近海域进行的渔业资源和栖息环境综合调查数据,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)模型,通过交叉验证,结合赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)等评判指标,构建了金乌贼(Sepia esculenta)的空间分布模型,并分析环境因子对其空间分布的影响,旨在探究海州湾金乌贼的空间分布特征及其与环境因子的关系。结果表明,水深对金乌贼空间分布的影响最大,底层盐度次之,其次是底层水温和离岸距离。金乌贼的相对资源密度随水深的增大呈现先升高后降低的趋势,随盐度的升高而增大,随底层水温的升高而减小。在海州湾水深约27 m,离岸距离约40 km的海域,金乌贼的相对资源密度较高,其分布格局呈现出在东部和中北部海域丰度高,而西南部近岸海域丰度低的特点。研究将有助于深入了解海州湾金乌贼的空间分布规律,为其资源的合理利用和科学养护提供参考依据。

一种新型三电平变换器中点电压平衡调制策略

在大功率轨道交通装备领域中,三电平变换器因具有众多优点,在实际中得到广泛应用,但是也存在中点电压不平衡这一固有问题。为解决三电平中点箝位(NPC)型变换器存在的中点电压不平衡问题,减少输出相电流畸变情况,提高系统运行稳定性,文章提出了一种基于分析中点电荷量的双自由度新型中点电压平衡调制策略。该调制策略首先从数学分析的角度介绍了三电平变换器直流侧中点电压不平衡问题的原因;之后分析了在空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术中,电压矢量输出序列对中点电压的影响;最后基于上述分析结果,改进传统的电压矢量输出序列,并基于改进序列的特点提出了一种新的双自由度中点电压平衡调制策略,通过双自由度的平衡因子调节作用时间。理论上,所提出的新型调制策略具有更多可控电荷量,相较于传统方法具有更良好的控制效果;仿真和试验结果验证了所提的新型调制策略对中点电压的控制效果具有更好的快速性和稳定性。综上所述,文章所提的新型双自由度调制策略可更有效解决三电平变换器存在的中点电压不平衡问题。

结温导向的牵引变流器寿命优化控制

结温是影响绝缘栅双极型晶体管(IGBT)寿命的主要因素。为了提高地铁两电平牵引变流器寿命,提出一种降低结温的异步牵引电机双矢量模型预测转矩控制(DVMPTC)策略。将传统DVMPTC的第二个电压矢量选择范围缩小在与第一个电压矢量不切换或仅切换一次的范围,降低IGBT开关损耗的同时减小系统计算量;在代价函数中约束IGBT及其反并联二极管的损耗,动态加入损耗因子,并赋予权重系数,使得最优矢量的选择兼顾控制性能与降低损耗。通过仿真分析,本文所提方法相较于传统基于分段调制算法的直接转矩控制策略,降低了结温及其波动,提高了牵引变流器寿命。

一种近似图神经网络框架的无监督链路预测算法

对于无标签网络,由于基于图神经网络的链路预测方法使用其高效建模机制进行链路预测任务时性能较差,因此,提出了一种近似图神经网络框架的无监督链路预测算法(ALIP),旨在模拟图神经网络算法的高效建模机制和学习过程,解决网络节点标签缺失导致的建模不充分问题。首先,参照GCN的输入层,融合网络的结构信息和节点属性;其次,使用矩阵分解替代GCN的隐藏层,模拟正向传播;再次,借鉴恒等映射和高阶近邻的思想实现向量转化和模型优化,从而得出网络节点表示向量,该过程模拟GCN的反向传播;最后,计算相似度矩阵,进行链路预测任务性能评测。在Citeseer数据集、DBLP数据集和Cora数据集上的实验结果表明:所提ALIP算法AUC值最高为98.01%,其性能优于其他23种链路预测算法,证明了该算法的有效性和可行性,同时也为无标签的复杂网络链路预测任务提供了一种新的解决方案。

基于间接健康特征优化与多模型融合的锂电池SOH-RUL联合预测

准确预测锂电池健康状态(SOH)与电池剩余使用寿命(RUL)对提高电池安全性能具有重要意义。而当前针对SOH和RUL的预测,存在着间接健康特征选取困难,以及使用数据驱动方法缺乏不确定性表达的问题。为此,该文提出一种基于间接健康特征优化与多模型融合的锂电池SOH-RUL联合预测方法。首先从充电电压曲线中采集多个健康特征,并通过特征并行融合方法和注意力机制进行优化处理得到间接健康特征(IHF)。然后引入贝叶斯模型平均(BMA)方法来解决预测过程中的不确定性问题,将其与支持向量回归(SVR)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合,构建SVR-BMA融合模型和LSTM-BMA融合模型,并分别进行SOH和RUL预测;通过自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法从SOH预测阶段的容量预测结果中提取出RUL预测的输入特征,以实现SOH和RUL的联合预测。最后利用CALCE数据集进行性能测试,实验结果表明,所提方法能有效提高SOH和RUL预测的准确性和可靠性。

分离线扩张比对超音速分离线摆动喷管流场影响规律的数值与试验研究

为进一步优化超音速分离线摆动喷管性能,通过数值计算分析了分离线处扩张比(ε)对超音速分离线摆动喷管流场的影响规律,并进行了试验验证。结果表明:相同ε下,随着摆动角度(θ)的增加,轴向推力系数(C_(fx))逐渐减小;ε取不同值时,相同θ下C_(fx)区别较大,在ε=1.68时C_(fx)达到最大值。相同ε下,随着θ的增加,偏转放大系数(K)先增加后减小,θ为1°~2°时,K值达到最大(K=2.5);不同ε下K区别较大,当ε≥1.46、θ为1°~8°时,K>1,ε=1.21时偏转效益受θ影响较大,K最小值小于1。数值仿真喷管羽流状态与地面试验一致,验证了仿真方法的有效性;分离线处压强由于模型误差存在一定偏差,摆动力矩由于分离线处压强的非均匀分布存在计算偏差。

贵渝管道地质灾害驱动因子分析及危险性评价

贵渝管道沿线地质灾害十分发育,对管道安全造成严重威胁。该文以贵渝管道沿线地质灾害为研究对象,选择5种类别(诱发、水文、植被、地形、地质)13个因子对贵渝管道地质灾害进行驱动因子分析及危险性评价。首先,利用斯皮尔曼相关性统计方法剔除白噪声;然后通过地理探测器(Geodetector)模型量化各因子的重要性占比;应用支持向量机(SVM)模型完成因子递归分析,确定Bier分数陡降后的因子为主控因子,再基于SVM模型对管道地质灾害危险性作出评价。结果表明:区段主控因子为坡度、坡向、曲率、岩性、年均降雨量、河网密度、断裂带密度8个因子。其中,以降雨和岩性因子对地质灾害发育的贡献最大,二者交互作用明显。

基于混合PSO算法和损伤概率均值的两阶段梁式结构损伤识别

受算法随机参数和测量噪声等因素的影响,基于群智能算法的结构损伤识别法容易出现单次识别误差大和多次识别波动大的问题。针对该问题,本文基于混合PSO算法和损伤概率均值提出一种两阶段梁式结构损伤识别方法。定义了包括单元容许损伤值αcr和临界概率pc的损伤有效原则,以计算损伤概率均值。第一阶段,对混合PSO算法的多次识别结果分批计算一阶段损伤概率均值,第二阶段,在此基础计算两阶段损伤概率均值。本文方法能够有效地提高高噪声水平影响下的结构损伤识别精度。简支梁和两跨连续梁的损伤工况试验研究表明,该算法能够有效地应用于不同结构和不同工况的结构损伤识别,在减少损伤误判的同时保证损伤单元的识别精度。