基于SOA的水轮机调速系统PID参数优化

针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制效果进行了对比分析.仿真结果表明,在5%频率扰动下,人群搜索算法自第29次迭代起已收敛,经其优化的系统能在8秒内趋于稳定,此时系统的超调量为1.6%;在10%负荷扰动下,人群搜索算法自第25次迭代起已收敛,其优化效果与粒子群算法优化效果基本相同,两者均在10秒内让系统趋于稳定,但人群搜索算法优化的积分时间绝对误差指标比粒子群算法优化的积分时间绝对误差指标小,表明人群搜索算法具有更好的搜索功能,在一定程度上改善了孤网运行条件下机组的动态性能.     

微塑料染污及其对不同栖息地、不同食性海洋鱼类影响的研究进展

随着微塑料在海洋环境和海洋生物中的发现,海洋微塑料污染问题越来越受到关注。本文对海洋微塑料的来源、类型、分布规律、毒性以及对不同食性、不同栖息地海洋鱼类的影响进行了梳理,对后续研究方向进行了分析和瞻望。结果表明,微塑料来源广泛、种类繁多、分布在海洋的各个角落,其毒性主要由自身毒性和联合毒性两部分组成。微塑料在海洋中垂直分布特点为底层沉积物含量较高,其次为底层、上层水域,中层水域较少；水平方向上分布特点为河口区含量较高,流场区次之,大洋区较少。不同栖息环境的海洋鱼类对微塑料的摄取数量不同,从大到小依次为：近岸底栖性>底层性>大洋性>大洋底栖性；摄取种类也不同,并主要受微塑料密度的影响,中上层鱼类主要摄取密度较小的微塑料,中下层鱼类主要摄取密度较大的微塑料。不同食性鱼类对微塑料摄取量也不相同,滤食性鱼类摄取量最高,植食性和掠食性鱼类摄取量略不相同。海洋鱼类的摄食特性对不同形状、大小、密度的微塑料摄取具有一定的选择性。后续研究应结合渔业生物、生态学,物理海洋,化学海洋等     

凤梨草莓与黄毛草莓种间杂种果实香气成分的代谢谱分析

【目的】通过比较黄毛草莓和凤梨草莓的2个种间杂种PF（具黄毛草莓浓郁的蜜桃香气）和NF（无蜜桃香气）完熟期果实香气成分的代谢谱,为黄毛草莓蜜桃香气特征成分鉴定及野生草莓优异资源的开发利用提供参考。【方法】采用顶空固相微萃取和气相色谱/质谱联用技术（gas chromatograph tandem mass spectrometer technology,GC-MS）,对供试材料的香气成分进行检测。采用偏最小二乘法判别分析（partial least squares discrimination analysis,PLS-DA）模型第一主成分的变量投影重要度（variable importance in the projection,VIP）值和log2FC（Fold Change,FC）,结合T-test的P值来筛选差异性代谢物,PF相对于NF,设置阈值VIP>1.0, log2FC>1.0或log2FC<-1.0且P value<0.05,差异代谢物的相对含量采用峰面积归一化法计算,CAS号（Chemical Abstracts Service Registry Number）在https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov网站查阅。【结果】从检测到的383种总代谢物中筛选出67种差异代谢物,其中58种上调,9种下调,上调幅度较大的差异代谢物为内酯类物质,log2FC排在前3名的依次是(Z)-7-癸烯-5-酸（5.60）、丁位十一内酯（5.33）、δ-癸内酯（5.30）,下调幅度较大的差异代谢物为酯类物质,-log2FC排在前3名的依次是肉桂酸乙酯、亚硫酸（-7.19）,2-乙基己基异己酯（-6.65）和3-羟基丁酸乙酯（-4.14）。从相对含量来看,酯类在PF（37.69%）中大幅低于NF（57.20%）,内酯类在PF（20.91%）中大幅高于NF（6.12%）,酮类在PF（15.30%）中略高于NF（9.12%）,醇类、醛类、酸类、烯烃类和其他代谢物在PF和NF中的含量相当,NF中相对含量最大的酯是丁酸乙酯（17.92%）,PF中相对含量最大的内酯是δ-癸内酯（12.53%）,PF相对含量最大的酮与NF相同,均为2-庚酮。【结论】肉桂酸乙酯、丁酸乙酯和3-羟基丁酸乙酯等酯类可能是NF的关键香气成分,(Z)-7-癸烯-5-酸、丁位十一内酯和δ-癸内酯等内酯类可能是形成PF蜜桃香气的关键物质。     

高能湿法球磨制备鱼胶原肽螯合钙及其理化特征

为了拓展胶原肽螯合钙的制备工艺,以鱼胶原肽和CaCl2为原料,以高能湿法球磨的方法制备了鱼胶原肽螯合钙,并采用FT-IR红外图谱、X-衍射、EDS能谱等技术手段对其理化特性和结构进行分析。结果显示,随着球磨时间从15 min延长到240 min,鱼胶原肽的平均粒径逐渐降低,ZETA电位绝对值、分子量和pH值逐渐增加,鱼胶原肽对钙的螯合率逐渐从74.21%增加到85.42%。鱼胶原肽螯合钙与鱼胶原肽的主体化学结构相似,但是球磨后鱼胶原肽的-COO-1 VAS吸收峰(1 643.89 cm~(-1))向短波数方向移动到1 540～1 555 cm~(-1),而-NH2的特征吸收峰(3 313.9 cm~(-1))向长波数方向移动到3 337.12～3 380.59 cm~(-1)。球磨后鱼胶原在2θ=20°处的特征宽吸收峰消失,而在2θ=26、28、48和58°处出现多个尖峰和弥散峰,表明其从无定形结构向兼具结晶和无定形结构转变。鱼胶原肽螯合钙中钙元素比例逐渐增加,证实鱼胶原肽对钙的螯合率增加。研究表明,高能湿法球磨可应用于鱼胶原肽螯合钙的制备,该方法具有加工工艺简单、无污染和螯合率高等优点。     

行道树国槐不同形态重金属富集效能研究

[目的]揭示不同形态重金属在行道树国槐各器官的富集特征。[方法]采用改进BCR连续提取法对北京市蓝靛厂北路旁的土壤和国槐的叶片、树枝、树皮、树干与树根中Cr、Ni、Mn、Cu、Zn、Cd和Pb等7种重金属元素进行提取,并用ICP-MS测定各形态重金属浓度。[结果]结果表明:树皮中7种重金属元素浓度最高,重金属元素在树根向树干、树干向树枝和树枝向树叶的迁移均以酸溶态为主。树皮和树干为重金属元素的主要贮存器官;重金属元素在叶片中以相对活跃的酸溶态存在。国槐对不同形态重金属的富集效能大小依次为:可氧化态可还原态酸溶态残渣态;国槐对7种重金属的平面富集效能和空间富集效能分别达到372.90 mg·m~(-2)和45.48 mg·m~(-3)。[结论]国槐各器官的重金属浓度存在显著差异;重金属元素在国槐体内的运输以酸溶态为主;重金属元素以相对稳定形态贮存在树皮和树干;国槐对可氧化态重金属的有效净化效率高于其他形态。     

不同灌溉量对土壤理化性质及水稻生长发育的影响

水分是水稻正常生长发育的关键因素之一,【目的】研究不同灌溉量对黄河滩重构土体理化性质及水稻生长发育的影响。【方法】2017年以"吉宏6号"为试验材料,设计4个灌溉量处理,即:高水W1(120%ET0)、适水W2(100%ET0)、节水W3(80%ET0),低水W4处理(60%ET0),分析了不同灌溉量对土壤理化性质,水稻生长发育、产量的影响。【结果】土壤理化性质,水稻生长发育及产量受不同灌溉量影响显著,随着灌溉量的增加,水稻收获后土壤pH值、电导率以及土壤养分残留量也逐渐减降低。当灌溉量降低到80%ET0,水稻单株株高、分蘖数及产量都有明显降低,水稻生长发育受到一定影响,另外从高水W1处理(120%ET0)到低水W4处理(60%ET0)的水稻产量看出,随着灌溉量的增大,水稻产量呈现出先升高后降低的趋势。【结论】韩城下峪口土地整治项目区水稻种植适宜参考试验W2处理的灌溉量。     

11个葡萄品种在乐山地区的花芽分化规律

研究了11个葡萄品种3年生树在四川乐山地区避雨栽培条件下的花芽分化表现。结果表明,结果母枝的花芽分化率,魏可、维多利亚、黑芭拉多、金手指、金优2号和巨玫瑰6个品种的都高于50%,较易形成花芽;户太8号、巨峰、夏黑的在43%~48%;美人指和红指较难形成花芽。结果母枝不同节位的花芽分化率,多数品种在第3节位≥50%;结果枝上花穗着生节位在第3.8~4.9节,其中双花率以巨玫瑰、巨峰和户太8号较高,分别为83.45%、73.61%和73.06%。以结果母枝的花芽分化率≥50%节位作为冬剪的最低节位,则金优2号、户太8号、巨玫瑰、金手指、维多利亚5个品种在第3~4节,黑芭拉多和巨峰2个品种在第2~3节,魏可在1~2节。夏黑表现花芽分化率较低,为43.33%,可能与夏黑不耐弱光有关,设施栽培时应加强透光性。     

不同产量水平下夏玉米光合及耗水特性研究

【目的】通过控制施肥量来模拟夏玉米不同产量水平,了解不同产量下夏玉米光合及耗水特性变化,为田间用水管理、区域农业高效用水发展战略的制定提供理论依据。【方法】设置4个产量水平分别为9 000 kg/hm~2(C0),9 750 kg/hm~2(C5),10 500 kg/hm~2(C10),11 250 kg/hm~2(C15),以不施肥为对照(CK),研究不同产量下夏玉米穗位叶光合性能、叶绿素荧光及耗水量和水分利用效率变化。【结果】夏玉米拔节期、花前和花后的株高、叶面积指数、净光合速率、气孔导度和蒸腾速率均随目标产量的提高而增加,花前胞间CO2摩尔分数随产量的提高而增加,C15处理株高、叶面积指数、净光合速率、气孔导度、蒸腾速率和胞间CO2摩尔分数分别较CK平均增加25.5%、39.1%、42.1%、97.9%、79.8%、32.0%;夏玉米拔节期、花前和花后SPAD随目标产量提高,C15处理SPAD较CK平均增加17.9%,qP、ETR、Y(Ⅱ)在不同光照强度下为CKC0处理>C5处理>C10处理>C15处理;耗水量和水分利用效率随产量的提高而增加,土壤体积含水率降低,C15处理耗水量和水分利用效率较CK分别提高15.2%、14.1%,土壤体积含水率较C0处理降低11.0%。【结论】夏玉米较高的叶面积指数、生物量和耗水量是形成高产的重要原因,其中后期干物质的合成是产量形成的主要原因,因此应加强夏玉米生育后期田间用水管理。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。     

Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.