为了提高风力发电机叶片故障的识别率,利用支持向量机建立风力发电机 叶片故障和特征参数之间的非线性关系。在蜂群算法中引入一种动态柯西因子,动态 调节蜂群寻优过程中的搜索步长,提高蜂群算法的扰动能力,避免蜂群陷入局部搜索, 采用这种动态柯西蜂群算法对支持向量机的参数寻优,建立动态柯西蜂群算法优化的 支持向量机模型。采集南方某风场风力发电机叶片的四种工况下的特征数据训练此模 型并进行故障诊断,诊断结果表明改进后的蜂群算法优化支持向量机模型能够提高风 力发电机叶片的故障识别率,具有一定的工程参考意义。 |
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为了提高风力发电机叶片故障的识别率,利用支持向量机建立风力发电机 叶片故障和特征参数之间的非线性关系。在蜂群算法中引入一种动态柯西因子,动态 调节蜂群寻优过程中的搜索步长,提高蜂群算法的扰动能力,避免蜂群陷入局部搜索, 采用这种动态柯西蜂群算法对支持向量机的参数寻优,建立动态柯西蜂群算法优化的 支持向量机模型。采集南方某风场风力发电机叶片的四种工况下的特征数据训练此模 型并进行故障诊断,诊断结果表明改进后的蜂群算法优化支持向量机模型能够提高风 力发电机叶片的故障识别率,具有一定的工程参考意义。 |
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为了提高风力发电机叶片故障的识别率,利用支持向量机建立风力发电机 叶片故障和特征参数之间的非线性关系。在蜂群算法中引入一种动态柯西因子,动态 调节蜂群寻优过程中的搜索步长,提高蜂群算法的扰动能力,避免蜂群陷入局部搜索,采用这种动态柯西蜂群算法对支持向量机的参数寻优,建立动态柯西蜂群算法优化的 支持向量机模型。采集南方某风场风力发电机叶片的四种工况下的特征数据训练此模 型并进行故障诊断,诊断结果表明改进后的蜂群算法优化支持向量机模型能够提高风 力发电机叶片的故障识别率,具有一定的工程参考意义。 |
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高山被孢霉是一种富含多不饱和脂肪酸的丝状真菌,但其脂质过程中NADPH的来源还没有研究透彻。本文以高山被孢霉(尿嘧啶营养缺陷型)作为出发菌株,研究了亚甲基四氢叶酸脱氢酶(MTHFD1)对高山被孢霉脂质合成的影响。首先构建了过表达载体pBIG2-ura5s-MTHFD1,采用根癌土壤杆菌介导转化真菌的方法,将二元表达载体转化进高山被孢霉CCFM501中,在筛选培养基SC-CS平板上进行筛选,进而得到稳定遗传MTHFD1基因的过表达菌株(MA-MTHFD1);其次提取MA-MTHFD1菌株基因组进行PCR鉴定,并结合qPCR分析结果,表明MTHFD1基因成功在高山被孢霉中实现了过量表达;最后通过对MA-MTHFD1中的脂肪酸含量,NADPH含量及NADPH合成途径中相关基因转录水平进行分析,研究MTHFD1基因过表达对脂质合成的影响。实验结果表明,过表达MTHFD1基因可以提高高山被孢霉脂质合成能力。与原养型高山被孢霉相比,MA-MTHFD1菌株中脂肪酸含量提高了40.13%,NADPH的含量提高了26.45%,而且NADPH合成途径中其他相关基因苹果酸酶(ME)和异柠檬酸脱氢酶(IDH)的转录水平也发生了上调。这一系列研究结果表明在高山被孢霉脂质合成还原力形成中,MTHFD1基因起到了关键作用。本文为解析高山被孢霉中NADPH来源及深入研究脂质合成机理,从而对其胞内脂肪酸代谢通路进行分子水平上的改建提供了一定的理论依据。 |
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