检索结果-南通市图书馆

Gene characterization and phylogenetic analysis of four mitochondrial genomes in Caenogastropoda

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Acta Oceanologica Sinica 2024年第2期43卷 137-150页

作者： Jiangyong Qu Wanqi Yang Xindong Teng Li Xu Dachuan Zhang zhikai xing Shuang Wang Xiumei Liu Lijun Wang Xumin Wang College of Life Science Yantai UniversityYantai 264005China Qingdao International Travel Healthcare Center Qingdao 266071China Qingdao Dagang Customs Qingdao 266071China

Caenogastropoda is a highly diverse group,containing~60%of all existing *** in this subclass predominantly inhabit marine environments and have a high ecological and economic *** to the increase in relevant phylogenetic studies,our understanding of between species relatedness in Caenogastropoda has ***,the biodiversity,taxonomic status,and phylogenetic relationships of this group remain *** the present study,we performed next-generation sequencing of four complete mitochondrial genomes from three families(Buccinidae,Columbellidae,and Cypraeidae)and the four mitogenomes were classical circular structures,with a length of 16177 bp in Volutharpa ampullacea,16244 bp in Mitrella albuginosa,16926bp in Mauritia arabica asiatica and 15422 bp in Erronea *** composition analysis indicated that whole sequences were biased toward A and *** compared them with 171 complete mitochondrial genomes of *** phylogenetic relationship of Caenogastropoda derived from Maximum Likelihood(ML)and Bayesian Inference(BI)trees constructed based on CDS sequences was consistent with the results of traditional morphological analysis,with all three families showing close *** study supported Caenogastropoda at the molecular level as a separate clade of *** to our divergence time estimations,Caenogastropoda was formed during the middle Triassic period(~247.2–237 Ma).Our novel mitochondrial genomes provide evidence for the speciation of Caenogastropoda in addition to elucidating the mitochondrial genomic evolution of this subclass.

关键词： mitochondrial genome phylogenetic analysis Caenogastropoda

基于变权属性矩阵的变压器零样本故障诊断技术

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电工技术学报 2024年第20期39卷 6577-6590页

作者：雷蕾潇何怡刚姚其新邢致恺武汉大学电气与自动化学院武汉430072 国网湖北省电力有限公司直流公司宜昌443000

针对变压器故障数据的稀缺性及数据分布中存在的长尾现象,导致故障诊断准确率低的问题,该文提出一种基于变权属性矩阵的变压器零样本故障诊断技术。首先,采用改进的高效通道注意力网络-堆栈式自编码器(IECANet-SAE)网络构建特征提取模块... 详细信息

针对变压器故障数据的稀缺性及数据分布中存在的长尾现象,导致故障诊断准确率低的问题,该文提出一种基于变权属性矩阵的变压器零样本故障诊断技术。首先,采用改进的高效通道注意力网络-堆栈式自编码器(IECANet-SAE)网络构建特征提取模块,自适应地提取油中气体数据的关键特征信息;其次,利用基于潜在狄利克雷分布的主题建模方法构建变权属性矩阵;最后,提出基于神经网络的朴素贝叶斯(NNB)方法学习已知故障特征信息与属性矩阵的空间映射关系,建立零样本故障诊断模型并依靠模型实现未知故障类型诊断。应用IEC TC 10故障数据库及典型故障数据对所提方法加以验证。试验结果表明,所提出的方法具有更好的诊断效果,且在零样本条件下故障诊断平均准确率高达83%,平均诊断时间达0.18 s。

关键词：零样本学习特征提取故障诊断变权属性矩阵

基于信息融合与深度残差收缩网络的DAB变换器开路故障诊断方法

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电力自动化设备 2023年第2期43卷 112-118页

作者：赵莹莹何怡刚邢致恺杜博伦武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072

针对双有源桥(DAB)变换器开路故障诊断存在的多信号诊断和诊断阈值设置问题,提出了一种基于信息融合和深度残差收缩网络(DRSN)的DAB变换器开路故障诊断方法。首先,将DAB变换器的开路故障诊断信号减少至3个,减少了信号传感器的数量;其次... 详细信息

针对双有源桥(DAB)变换器开路故障诊断存在的多信号诊断和诊断阈值设置问题,提出了一种基于信息融合和深度残差收缩网络(DRSN)的DAB变换器开路故障诊断方法。首先,将DAB变换器的开路故障诊断信号减少至3个,减少了信号传感器的数量;其次,采用递归图法和脉冲耦合神经网络将3个诊断信号的时间序列转化为图像进行信息融合,生成的融合图像可以反映不同故障状态下的故障特征且便于深度学习网络进行分类;最后,将融合图像输入构建的DRSN进行故障诊断,可以避免设置诊断阈值。使用RT-LAB搭建DAB变换器半实物系统进行实验。实验结果表明选择的3个诊断信号能够有效区分DAB变换器各IGBT开路故障状态。对比分析表明所提出的方法具有较高的故障诊断精度,平均诊断精度可达98.44%。

关键词：双有源桥变换器故障诊断递归图脉冲耦合神经网络深度残差收缩网络

基于多模态信息融合的变压器在线故障诊断方法

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电子测量与仪器学报 2024年第9期38卷 95-103页

作者：邢致恺何怡刚姚其新武汉大学电气与自动化学院武汉430072 国网湖北省电力有限公司直流公司宜昌443000

针对变压器的多模态数据中存在差异性和样本缺失的问题,提出了一种基于振动信号和红外图像数据的多模态信息融合方法,分析多模态数据对电力变压器故障状态进行有效、快速的评估。首先,该方法采用双向门控神经网络对振动信号的文本信息... 详细信息

针对变压器的多模态数据中存在差异性和样本缺失的问题,提出了一种基于振动信号和红外图像数据的多模态信息融合方法,分析多模态数据对电力变压器故障状态进行有效、快速的评估。首先,该方法采用双向门控神经网络对振动信号的文本信息、振动信号的频域图和变压器的红外图像分别进行特征提取,并获得不同模态的重要特征向量。然后,使用交叉注意力机制建立不同模态之间的联系并进行特征向量融合。最后,通过卷积层和全链接层输出电力变压器的故障状态。实验数据采集于10 kV变压器,含振动信号和变压器的红外图像。实验结果表明,提出的多模态信息融合方法在4种评价指标上优于对比方法,其故障诊断准确率为96%。在不同的电压和电流等级下多模态信息融合方法能获得较为可靠的诊断结果且准确率高,可为变压器多模态数据的故障检测提供方法。

关键词：故障诊断电力变压器多模态信息融合深度学习神经网络

基于能量矩、EMD和SOM神经网络结合的智能诊断研究

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兵器装备工程学报 2022年第S1期43卷 342-346页

作者：夏孟阳邢芷恺陈浩应银生中国人民解放军92429部队山东青岛266000 海军工程大学动力工程学院武汉430033 江南造船集团有限公司上海200000

提出基于能量矩、EMD-SOM的智能诊断方法,首先将轴承部位原始信号EMD分解得到IMF分量,提取IMF分量的能量矩特征;将提取得到的特征作为SOM网络的输入参数进行模型训练;采用CWRU轴承振动数据进行验证,其准确率可达98%,说明了该方法可以有... 详细信息

提出基于能量矩、EMD-SOM的智能诊断方法,首先将轴承部位原始信号EMD分解得到IMF分量,提取IMF分量的能量矩特征;将提取得到的特征作为SOM网络的输入参数进行模型训练;采用CWRU轴承振动数据进行验证,其准确率可达98%,说明了该方法可以有效地识别轴承故障,可为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。

关键词：转子系统 EMD分解智能诊断 SOM神经网络

改进萤火虫优化算法的Renyi熵污油图像分割

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智能系统学报 2020年第2期15卷 367-373页

作者：贾鹤鸣彭晓旭邢致恺李金夺康立飞东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 大庆油田有限责任公司采油二厂黑龙江大庆163000

针对传统Renyi熵方法在分割污油图像时存在图片差距大、无法根据不同图片进行最优分割的问题,提出改进萤火虫算法对二维Renyi熵分割算法中的α值进行寻优来解决上述问题。分析了采集的污油图片特点以及对污油图片进行分割的必要性;针对... 详细信息

针对传统Renyi熵方法在分割污油图像时存在图片差距大、无法根据不同图片进行最优分割的问题,提出改进萤火虫算法对二维Renyi熵分割算法中的α值进行寻优来解决上述问题。分析了采集的污油图片特点以及对污油图片进行分割的必要性;针对多目标寻优精度不高和后期收敛速度较慢的问题,对萤火虫算法进行了改进,并对初始萤火虫位置进行混沌优化处理,使结果达到全局最优;利用基于改进萤火虫算法的Renyi熵图像分割算法对采集的污油图片进行阈值分割实验,并与二维Renyi熵分割、粒子群算法(PSO)Renyi熵分割方法进行比较。实验结果表明:本文提出的算法可以有效地对污油区域进行分割,能够快速地实现复杂图像的精确处理。

关键词：污油图像处理阈值分割萤火虫算法二维Renyi熵混沌优化多目标寻优适应度学习全局优化

基于LSSA优化DBN的双有源桥变换器开路故障诊断

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电子测量与仪器学报 2022年第4期36卷 56-64页

作者：赵莹莹何怡刚杜博伦邢致恺汪磊武汉大学电气与自动化学院武汉430072

针对双有源桥(dual active bridge,DAB)变换器中IGBT开路故障诊断精度较低的问题,提出基于莱维飞行麻雀搜索算法(Levy sparrow search algorithm,LSSA)优化深度信念网络(deep belief network,DBN)的故障诊断方法。首先,利用莱维飞行策... 详细信息

针对双有源桥(dual active bridge,DAB)变换器中IGBT开路故障诊断精度较低的问题,提出基于莱维飞行麻雀搜索算法(Levy sparrow search algorithm,LSSA)优化深度信念网络(deep belief network,DBN)的故障诊断方法。首先,利用莱维飞行策略改进麻雀搜索算法的收敛速度和全局优化能力。然后将DBN的均方差作为适应度函数,利用LSSA寻找DBN的最优隐藏层单元数,根据得到的最优值建立DBN故障诊断模型。通过RT-LAB搭建DAB变换器半实物仿真系统,对变压器漏感电流信号进行故障诊断,在收敛速度、适应度值和诊断精度指标方面进行对比分析。实验结果表明诊断模型可以有效诊断DAB变换器开路故障,且诊断精度达到99%。

关键词：双有源桥变换器深度信念网络麻雀搜索算法莱维飞行策略故障诊断

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基于CFD的微型植物工厂湿热环境数值分析

林业工程学报 2018年第6期3卷 122-127页

作者：贾鹤鸣张森宋文龙朱柏卓邢致恺东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

为进一步提高植物生长信息的精确检测与培养环境的优化调控,基于计算流体动力学对微型植物工厂内部空气传输过程进行三维数值模拟,从而分析得出内部温湿度场的分布模式。通过仿真分析与实验测试结果的对比研究表明:微型植物工厂培养箱... 详细信息

为进一步提高植物生长信息的精确检测与培养环境的优化调控,基于计算流体动力学对微型植物工厂内部空气传输过程进行三维数值模拟,从而分析得出内部温湿度场的分布模式。通过仿真分析与实验测试结果的对比研究表明:微型植物工厂培养箱内部温湿度场受气流场的影响分布不均匀,风速高的区域温度相对较低。相对湿度与温度呈现强烈的耦合关系,相对湿度模拟值与实测值平均相对误差为5.38%;温度模拟值与实测值平均误差为0.875℃,平均相对误差为4.41%,数值模拟结果与试验测试结果吻合度较高。相对湿度分布与对应的温度分布模式类似,中部植物生长培养区的温湿度分布均匀一致,其余空间温湿度分布梯度明显且顶部温度高湿度低,底部温度低湿度高,整体分层明显,需要对培养箱进行结构优化,减少温湿度分层现象,以更好地促进植物的生长。

关键词：微型植物工厂温湿度分布多孔介质模型组分传输模型

基于IDBO-ARIMA的电力变压器振动信号预测

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电子测量与仪器学报 2023年第8期37卷 11-20页

作者：周亚中何怡刚邢致恺邵凯旋李紫豪雷蕾潇武汉大学电网环境保护全国重点实验室武汉430072 武汉大学电气与自动化学院武汉430072

为解决电力变压器振动信号因非平稳特性而导致难以预测的问题,提出一种基于改进蜣螂优化算法的差分整合移动平均自回归预测模型。首先,利用ADF检验和KPSS检验对变压器原始振动信号进行平稳性检验,若不平稳则进行差分处理直至信号平稳。... 详细信息

为解决电力变压器振动信号因非平稳特性而导致难以预测的问题,提出一种基于改进蜣螂优化算法的差分整合移动平均自回归预测模型。首先,利用ADF检验和KPSS检验对变压器原始振动信号进行平稳性检验,若不平稳则进行差分处理直至信号平稳。其次,通过在蜣螂优化算法中引入周期突变机制以提升算法的寻优能力,并利用改进后的蜣螂优化算法对差分整合移动平均自回归模型参数p和q进行定阶,实现对变压器振动信号的预测。最后,利用某个0.4-/0.4-k V,15-k VA三相双绕组干式变压器实际采集的振动数据,验证所提出模型的有效性。仿真结果表明,该模型的平均绝对百分比误差可达3.77%,而差分整合移动平均自回归模型、长短时记忆网络、循环神经网络和卷积神经网络的平均绝对百分比误差分别为5.34%、4.74%、5.03%、5.40%。因此,所提出的模型可以实现变压器振动信号的精准预测。

关键词：电力变压器振动信号预测时间序列回归分析蜣螂优化算法