简介：针对基层火灾调查人员在发现与提取火灾微量物证中存在的实际问题,从火灾微量物证的概念、特点和种类出发,归纳总结了火灾现场不同火灾微量物证的发现、提取与包装方法,给出了发现与提取火灾微量物证的基本要求和应注意的问题。

简介：在机械故障智能诊断过程中,提取反映机器状态的有效特征参量时要花费大量的时间和精力,而且这种依靠人的经验来提取特征参量的方法有一定的盲目性。为了解决如何尽可能快而有效地寻找一组特征参量,使诊断对象不同状态之间的可分性为最佳的问题,采用了K—L变换特征提取方法,研制出相应的软件,并已将该方法应用在大庆油田抽油机减速箱智能故障诊断系统中。

简介：针对齿轮故障时振动信号复杂、特征提取困难的问题,提出采用局部特征尺度分解(LocalCharacteristicscaleDecomposition,LCD)与双谱分析相结合的故障特征提取方法。首先,利用LCD分解法对振动信号进行分解,并结合贝叶斯信息准则(BayesianInformationCriterion,BIC)和峭度时间序列互相关系数2个指标对内禀尺度分量(IntrinsicScaleComponent,ISC)进行筛选;其次,利用双谱分析法对所选取的ISC分量进行融合,提取双谱熵作为特征量;最后,运用该方法实现齿轮振动信号故障特征的提取,并通过齿轮预置故障试验验证了该方法的有效性。

简介：针对峭度谱（Kurtogram）无法有效区别振动信号中的瞬态故障冲击和脉冲噪声,难以准确提取微弱的滚动轴承故障特征的问题,提出一种基于加权峭度（WeightedKurtosis,WK）的滚动轴承故障特征提取方法,通过固定设置滤波带宽,利用加权峭度识别共振中心频率,确定带通滤波器的滤波中心频率和带宽,结合包络分析提取滚动轴承故障特征,并通过采集变速箱滚动轴承振动数据对该方法进行了验证。结果表明：该方法能够有效克服峭度谱的缺陷,稳健识别滚动轴承共振中心频率,准确提取滚动轴承故障特征,验证了该方法的有效性。

简介：为提高报废HTPB固体推进剂中高氯酸铵(AmmoniumPerchlorate,AP)的提取率,采用先溶胀再提取的方法对HTPB固体推进剂中AP组分的提取工艺进行了研究,探讨了超声因素对CHCl3溶胀HTPB固体推进剂的影响,分析了提取时间、提取温度、试样厚度和液料比对AP提取率的影响规律,并对提取结果进行了表征。结果表明:超声作用使得CHCl3对HTPB固体推进剂的溶胀效果显著增强,与非超声溶胀相比,溶胀增长比增加了20.6%;经超声溶胀后,HTPB固体推进剂中AP的最佳提取工艺参数为提取温度55℃,提取时间4h,液料比7.5∶1,试样厚度3mm;最佳提取工艺条件下AP的提取率为95.6%,纯度为96.8%。

简介：针对行星齿轮传动故障诊断中的信号故障特征微弱、特征提取困难等问题,提出了基于自适应聚合经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)和样本熵(SampleEntropy,SE)的行星齿轮箱故障特征提取方法。首先,针对EEMD结果存在较大的盲目性和主观性等问题,提出自适应EEMD方法;然后,使用此方法将行星齿轮箱振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMF)分量,通过相关性分析选取含有齿轮状态特征信息的IMF分量并对信号进行重构,计算重构信号样本熵值,以此判断行星齿轮箱的运行状态;最后,对行星齿轮箱故障模拟试验台采集的2种状态振动信号的自适应EEMD样本熵进行求解,并与直接样本熵、EEMD样本熵等特征提取方法对比,验证了自适应EEMD样本熵具有更好的分类能力。

简介：基于教师认知研究成果,以68名参加2010年“国培计划--新疆兵团中小学英语教师短期集中培训”的民族初中英语教师为被试,采用语料分析法和教师观念分析法,首先构建了被试的知识结构模型,然后采用单因素分析法研究了教师知识结构对其在教学事件处理时信息提取能力的影响,研究发现:1)被试专业知识结构在知识类型上分布极不均衡。学科教学知识(PCK)使用量突出,课程开发知识(CDK)、英语学科知识(ECK)、学习理论知识(LT)、学习者知识(LK)和普通教育知识(GPK)使用量偏少,教师知识结构不够完善;2)被试知识结构模型的不同知识在总量上与教师信息提取数量有显著的线性关系,即教师知识结构对教师教学事件处理时的信息提取能力有很强的预测力;在单项关系上,除CDK和GPK外,其余类型知识均对教师信息提取能力有显著的影响,预测力明确。