简介：为了突破实验室计量校准的局限性,实现对不便送检气体流量计的现场校准,特设计了气体流量现场校准仪.它以两个高精度罗茨流量计为标准表,辅以数据采集与控制模块、稳流装置及气源,从而测出被测流量计测量误差.实验结果表明,该装置可在（0.5~400）m^3/h的流量范围内实现对1.5级及以下气体流量计的校准,装置的扩展不确定度优于0.5%.

简介：电脑硬盘内部洁净度要求非常高，少量污染物将会导致磁头的飞行特征发生改变，例如造成磁头读写信号有误，写入性能差，一些静态的或者飞行状态的挥发冷凝物及液态污染物都会对硬盘造成伤害。利用特定装置在硬盘工作过程中，将其内部挥发出的有机气体收集到吸附管内，通过自动热脱附后GC/MS测试，对成份进行半定量分析。

简介：针对空气污染物氨气、乙醇、氨气乙醇混合气体,搭建在线检测电子鼻系统.采用不同的特征提取方法得出特征,并利用主成分分析（PCA）和线性判别式分析（LDA）做类别区分.结果显示,利用传感器响应最大值特征和LDA能更好地区分三类气体.利用最大响应值特征,采用多层感知器（MLP）神经网络和粒子群（POS）优化的支持向量机（SVM）对110个测试样本分类.结果显示,MLP神经网络的正确率为70%,POS优化的SVM正确率为96.3640%.最后,根据Loadings分析,剔除了TGS2602,MQ138,MQ3传感器,优化了传感器阵列.结果表明,该在线电子鼻系统能够应用到这三类空气污染物分类.

简介：压损是衡量气体罗茨流量计性能指标的一个重要的参数.首先介绍气体罗茨流量计这一种新型的转子型线的设计方法,然后利用多种测量压损实验装置对这种新型气体罗茨流量计的压力损失进行测量,得到了一系列的数据.通过比较,实验结果与理论值在允许误差范围,符合预期设想,从而验证了设计方法的合理性与优越性.

简介：往复式活塞气体流量标准装置能扩展活塞装置的流量范围并延长有效检定时间,在简述该装置的结构和工作原理的基础上,针对原系统PLC控制器灵活性不足及ADC精度较低的缺点,提出了一种基于TMS320F2812的往复式活塞气体流量标准装置控制器.介绍了该控制器的硬件构成和软件框架,研究了ADC的校正措施进而提高了ADC精度,实现了伺服电机基于PWM输出的恒速控制和SPWM输出的变速控制.结果表明该控制器ADC的精度优于0.05%,并且易于实现复杂轨迹的运动控制,从而为往复式活塞装置开展深入研究奠定了基础.

简介：受壁面作用和稀薄效应等的影响,微纳尺度通道内的气体流动有别于宏观流动现象.采用分子动力学方法,研究纳米通道中气体的Poiseuille流动,主要对通道内气体黏度特性进行了分析.利用牛顿粘性定律,定义了气体的当地等效黏度.根据模拟结果,可将纳米通道内气体划分为中心区和近壁区两个部分,中心区气体当地黏度与宏观黏度一致,但是在近壁面区,气体受到壁面原子的作用,气体的当地黏度小于宏观黏度值.研究发现：1）不同的气体密度、流固作用势能以及温度下,通道中心区域的气体当地等效黏度均符合对应温度和压强条件下的气体宏观实测黏度值;2）在纳米尺度气体流动中,气体密度越小,稀薄程度越高,气体偏离热力学平衡态越远,所以壁面对气体等效黏度的影响随密度的减少而增大,壁面影响厚度也随之增大;3）气体黏度的壁面影响厚度在10nm量级,该厚度不随温度和流固作用势能的变化而变化,但是密度越小,壁面影响厚度越大.

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：为了检测医用体外碎石机焦点位置的声场特性，判断是否符合国家标准要求，特采用直接测量的方法，使用针式水听器在时间和空间域内进行逐层扫描，寻找焦点位置并测量焦点位置的声压强度；通过能量图直观显示焦点位置的能量分布，通过测量采集到焦点位置连续10次冲击波的声场强度、脉冲上升时间、脉冲宽度．这样所得到的医用体外碎石机焦点声场特性符合国家标准的要求．

简介：设计了一种分布式光伏电站数据通讯管理机,包括硬件系统和软件系统.硬件系统基于ARM嵌入式处理器设计,通过RS485/232串口对光伏电站终端设备的实时数据进行采集并解析处理,采用以太网/GPRS与光伏电站控制系统的服务器相连,实现数据的远程无线通讯和传输.软件系统基于多任务实时系统Linux,采用模块化设计,包含了任务管理、内存管理、时间管理和同步通信等功能模块.该通讯管理机具有对分布式光伏电站监控数据的实时采集、存储、分析处理、上传和转发等功能.

简介：为解决空气处理机组在故障检测过程中难以获得大量带有类标记样本,且故障样本数据标记代价较高的问题,本文结合支持向量机与半监督学习方法,提出了针对空气处理机组故障检测的半监督学习算法.首先利用序列前向选择选出重要的特征作为分类依据,将半监督学习方法引入支持向量机的学习过程中,并使用遗传算法寻找支持向量机的最佳参数.然后选择类标记置信度高的未标记样本加入训练样本集,利用未标记样本中有利于支持向量机的信息,提高学习性能.实验表明,提出的混合算法能够在故障标记样本比较少的情况下达到较高的故障诊断率.

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

简介：在C-R2A数据处理机上,根据故障现象结合电路原理,用替换法查找故障,并进行元件代换。