DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 低温对机体存在很大的影响，特别是顽固性的低体温将对机体造成不可逆的损伤。研究表明：术中出现低体温的病人其伤口感染率增加2倍，并使这些病人出院时间增加20%；当机体核心体温下降1℃时，就可能出现寒战，增加机体耗氧量，从而加重心脏负担；当核心体温下降低1.5℃时，心动过速和心脏疾病的发生率将增高2倍。同时，轻度低温就可诱使血小板功能减弱，并降低凝血物质活性，抑制凝血功能，导致术中出血增加对同种输血的需求。而且低温可明显降低肝脏的代谢率，导致术中麻醉药物的代谢和排泄时间延长，麻醉药物的抑制作用增强，明显延长术后恢复期 [ 2 ]。 相对于其他手术而言，大面积烧伤的患者更容易在围手术期出现顽固性低体温 [ 3 ]，而导致烧伤患者围手术期体温下降通常有以下原因：1) 患者切削痂植皮手术前，创面须常规浸泡，浸泡时间过长、水温过低。2) 部分护理人员保暖意识淡薄，在思想上未高度重视低体温会给大面积烧伤患者带来哪些严重后果。3) 手术持续时间较长，而且多个部位同时进行，患者暴露体表面积大；同时术中反复用常温液体冲洗创面，我们在术中进行的体温监测也发现每次在冲洗创面时低体温的发生率几乎是100%。4) 术中大量常温液体或冰冻浓缩红细胞的输入。5) 术中的麻醉药、镇静药、肌肉松弛剂可能抑制体温调节中枢和骨骼肌的产热效应，减少机体产热。我们对于对照组的体温监测也证实，大面积烧伤患者行切痂植皮手术过程中核心体温随手术时间延长而降低 [ 4 ]。 因此，大面积烧伤患者术中应使用加温系统维持患者的核心体温，预防低体温的出现。Inditherm病员加温系统使用简单，温度稳定。同时也要改进术中不利于体温维持的操作，尽量避免创面用常温液体冲洗或湿敷，应使用温热盐水，既有利于止血，又可以减少体液的丢失。我们在术中采用这样的方法可以有效地维持患者的核心体温并明显减少低体温的发生率。但也要根据患者的具体病情调节温度，避免因体温骤升而导致高热，一般1 h调高0.5℃~1℃。因此，在术中使用加温系统的过程中，务必要加强对生命体征的监测，严密观察患者体温波动情况及有无伴随其他异常的临床表现，并及时处理 [ 5 ]。 大面积烧伤患者术中低体温的发生率明显高于其他手术，这需要强化护理人员业务能力及安全意识，从人员因素方面控制低体温发生率，还要加强患者心理干预，消除患者紧张焦虑情绪，从精神方面控制体温下降。针对大面积烧伤的手术特点，科室对其患者围术期低体温制定详细的加温策略和保温措施，并对护理人员业务能力进行定期培训及考核，以提高手术配和熟练度缩短手术时间，同时术中应用病员加温系统等措施来减少术中低体温的发生率，改善患者的预后，提高生活质量。Inditherm病员加温系统在使用中还存在一定的局限性，比如对患者皮肤的观察，使用后的清洗消毒方法，温度控制及使用时间设定等一些问题仍是我们后续研究的方向，制定标准的安全的使用流程，进一步加强该保温设备的有效性和安全性。也是我们努力的方向。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 尽管已经有少数研究开始使用数量遗传学方法证明了合作繁殖的遗传基础，然而尝试理清各种遗传组分对合作行为影响的研究还很缺乏。本文简单总结了合作繁殖的数量遗传学研究的现状，以及面临的问题，并为在广义遗传的框架下使用数量遗传学方法估计遗传变异中各种基因和非基因组分提供了可能的方向。 关键词 :合作繁殖，广义遗传，数量遗传学，动物模型 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 合作繁殖(cooperative breeding)是指部分个体放弃了自身的繁殖机会而去帮助其他同种个体抚育后代的一种自然现象 [ 1 ]。这一现象广泛地存在于许多动物类群中，包括甲壳类，如十足目枪虾科的部分物种 [ 2 ]；社会性昆虫，如蚂蚁、蜜蜂、白蚁等；鱼类中的非洲慈鲷；鸟类中的合作繁殖现象最为广泛，约占鸟类总物种数的9% [ 1 ]，代表性的有西蓝鸲、地山雀、蓝鲣鸟等；哺乳动物的合作繁殖主要存在于食肉目、灵长目和啮齿目的部分物种中。合作繁殖在不同的类群中表现出的合作方式也具有多样性，包括孵卵、饲育幼体、保卫领域、抵御天敌等。 这一利他行为吸引了许多行为和进化生态学领域学者的广泛关注，开展了大量研究，积累了丰富的理论。过去大多数研究都专注于合作繁殖的适应性价值，随着研究技术和方法的成熟，越来越多的科学家开始探索合作繁殖背后的分子、生理和遗传机制 [ 3 ] [ 4 ]。弄清楚合作繁殖这一现象背后的潜在机制，将有利于我们深入地理解合作繁殖的进化 [ 5 ]。 达尔文在物种起源中说道：“任何不遗传的变异，对我们来说都不重要。”如果合作行为是选择的结果，那么它就应当在个体间存在差异，这种差异带来适合度的不同并且可以被遗传 [ 6 ]。性状的变异是否可遗传决定了其在选择的作用下进化的潜力和速度 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。在数量遗传学框架下研究合作繁殖行为，将使我们能够理清遗传、环境和学习对这一行为的影响，从而充分理解其进化潜力及维持机制。
system: [SYSTEM]

user: 2. 数量遗传学与动物模型 数量遗传学是一门应用了统计学和群体遗传学研究数量性状遗传的学科，由英国统计学家和遗传学家Fisher、美国遗传学家Wright和英国生理学家和遗传学家Haldane奠定了理论基础，发展完善至今已经有近百年的历史，一开始由于计算遗传力等遗传参数需要在已知种群遗传家系的基础上完成，因此最初多只运用与于动植物育种的研究中。但亲本鉴定技术等分子生物学手段的出现和发展，使得我们有可能通过长期积累的数据解决野生种群进化动态的一些问题。 2.1. 数量遗传学的相关概念 2.1.1. 遗传力(Heritability) 一个群体内某种由遗传原因(对环境影响而言)引起的变异在表型变异中所占的比重。单个性状的表型变异(phenotypic variance， V P )可以分解为遗传方差(genetic variance， V G )和环境方差(environmental variance， V E )，广义遗传力(broad sense heritability， H 2 )是指通过基因传递给下一代的表型变异的比例，即H 2 = V G /V P 。V G 还能分解为加性遗传方差(additive genetic variance， V A )，显性遗传方差(dominance genetic variance， V D )和上位遗传方差(epistatic genetic variance， V I )。在实际情况中V D 和V I 两部分很难计算出且占比很小，因此科学家往往主要关注加性遗传变异V A 在总的表型变异V P 中的大小比重，即狭义遗传力(narrow sense heritability，h 2 )：h 2 = V A /V P 。遗传力表示了一个性状可被遗传的程度，使我们能够估计一个性状的进化潜力。 2.1.2. 重复力(Repeatability) 当对种群中个体的表型值有多次重复测量时，重复测量值的组内相关系数就是重复力，对于重复力的计算还有公式： R = V G + V E g V P = V A + V D + V I + V E g V P V Eg 为永久环境效应(permanent environmental effect)，是环境效应中能长期甚至永久影响个体表型值的部分。从公式中可以看出，遗传力不可能大于重复力，因此重复力可以看作是遗传力的一个上限值。 2.1.3. 遗传相关(Genetic correlation) 表型方差可分为遗传方差与环境方差，同样的表型协方差也可分为遗传协方差与环境协方差，其中加性遗传协方差所占的比重就是性状间的遗传相关。在育种实践中，可以通过遗传相关的性状来间接对某一性状进行选择。通过计算遗传相关也可以解决一些生物学问题。例如Brooks等人通过研究发现雄性孔雀鱼的性吸引力与其寿命存在一个负的遗传相关，验证了性选择和自然选择的冲突与权衡 [ 10 ]。 2.2. 遗传力的计算与动物模型 遗传力的计算方法有多种，包括子亲回归法、半同胞相关法、混合家系相关法等，而动物模型计算遗传力的原理与以上经典方法一样，但是功能更为强大。动物模型因最早是运用在动物育种中而得名，它不仅可以整合利用种群中各种亲缘关系，能够允许少量亲缘关系不明的个体的存在，还能添加其它随机变量和固定变量，计算出的遗传参数更为准确 [ 11 ]，因此已经被广泛地运用在野生种群的进化生态学研究中。常见的可以运行动物模型的软件有ASReml和VCE，也可以通过R语言软件的MCMCglmm和ASReml-R程序包来运行。动物模型使用的算法有限制性最大似然法(restricted maximum likelihood， REML)和贝叶斯理论的马尔可夫链蒙特卡洛方法(Markov chain Monte Carlo， MCMC)。两种算法各有优劣，REML算法运行速度更快，MCMC方法需要的运算时间更长，且需要设置合适的先验。当表型值为高斯分布的变量时，选择使用REML更好，但当表型值为二项变量时，MCMC有更好的表现 [ 12 ]。 国外已经有许多研究运用了长期积累的数据，利用数量遗传学解决了许多自然条件下种群进化动态的问题，也有少量对合作繁殖相关行为的数量遗传学研究。例如在对西蓝鸲(Sialia mexicana)野生种群中帮助行为的个体变异的遗传力为0.76，而接受帮助的倾向的遗传力为0.32，同时两个性状有着较高的遗传相关 [ 13 ]。一项对合作繁殖的红狼(Canis rufus)延迟扩散(在种群中成为帮助者的先决条件)的研究发现在雄性中这一性状有着近于1的遗传力 [ 14 ]。对塞舌尔苇莺(Acrocephalus sechellensis)的研究中，探索新环境的倾向有着0.17的遗传力，这一倾向可能影响个体是否成为帮助者的抉择 [ 15 ]。国内的生态学研究起步较晚，而数量遗传学运用到野外种群需要的针对一个种群长期而稳定的数据积累，而且需要准确的遗传家系，因此相关的研究较少，例如Wang & Lu对地山雀(Pseudopodoces humilis)种群合作繁殖行为的遗传力进行了计算，得出了其帮助行为的遗传力为0.47 [ 16 ]。这些研究表明，作为帮助者提的倾向在个体之间的差异不仅仅是因为个人根据当前成本和收益的估计做出选择，而且在一定程度有着遗传的基础。因此合作繁殖性状的快速微进化是可能的，如果我们结合适合度与合作性状的相关性，将可能预测合作繁殖行为在种群中的进化方向。遗传基础的存在也是检验汉密尔顿的亲缘选择假说的一个必要前提。
system: [SYSTEM]

user: 3. 广义遗传框架下的合作繁殖 过去，人们往往专注于基因在遗传和进化中的作用，已经有研究发现了似乎影响社会行为的基因，例如在火蚁(Solenopsis invicta)的种群中，单雌和多雌群体之间的区别似乎是由于单个基因GP-9的等位基因变异 [ 17 ]；南非的海角蜜蜂(Apis mellifera capensis)中出现有孤雌产雌(thelytoky)能力的自私工蜂是由LOC409096的基因上一个位点的单核苷酸多态性(SNP)导致的 [ 18 ]。对西蓝鸲和地山雀的研究也表明帮助倾向的差异是可遗传的。但也有越来越多的证据表明遗传往往不仅限于遗传信息通过基因从父母传给后代，进而提出了广义遗传的概念 [ 19 ]：遗传信息不仅通过基因传递，从祖先到后代的DNA序列以外的其他因素也会影响后代的表型 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]。其中的一些机制包括表观遗传效应、亲本效应、生态(或栖息地)继承和文化(社会)遗传。表观遗传效应在合作繁殖中的作用尚有待研究，而亲本效应影响合作繁殖的方式可能是母亲对卵的大小或者成分的调整以及提供照顾的质量 [ 23 ] [ 24 ]。 在合作繁殖等行为的广义遗传中，文化或者说社会学习，是十分重要的部分 [ 25 ]。行为性状要满足通过文化来继承，必须要满足以下条件：1) 可以通过社会学习习得；2) 世代间应当有重叠从而使得年轻个体可以向年老的个体学习；3) 要有足够长的表达时间使得可以被年轻个体学习；4) 个体必须能够概括社会信息并在新的环境中运用 [ 19 ]。通过对银喉长尾山雀的研究我们可以推测文化在合作繁殖中的作用：帮助者会倾向于帮助有亲缘关系的个体，研究表明它们的亲属识别是通过鸣叫的相似性来决定的，而鸣叫是个体发育过程中学习的结果 [ 26 ]，因此文化很可能在这其中发挥作用。
system: [SYSTEM]

user: 4. 使用数量遗传学框架研究非基因遗传 基因遗传和非基因遗传往往相互联系而且容易被混淆 [ 27 ] [ 28 ]。例如之前一项对慈鲷的择偶研究中发雌性的择偶倾向是可遗传的，可能具有很高的遗传力 [ 29 ]，然而后来交换寄养实验中这一倾向发生了逆转，证明它们的择偶倾向是受到后天的性印记影响的 [ 30 ]。在使用数量遗传学方法研究合作繁殖时，如果不能够将基因遗传与非基因的影响区分开，将导致对合作或帮助行为性状的遗传力估算产生偏差。一种可能的情况是部分文化的遗传发生在父母与子女之间，如果没有婚外亲权、种内巣寄生的情况下，基因谱系和文化谱系会发生重叠。这种重叠使动物模型同时捕获了由于遗传和文化遗传而引起的变异而导致了狭义遗传力计算的误差 [ 31 ]。如何估计文化或社会因素在遗传中的作用？它是如何与基因遗传相互作用的？对西澳大利亚州海豚野生种群中行为传播的研究或许可以给我们启发：研究者使用观察到的个体之间的成对互动建立了社会关系矩阵来代替传统的基因家谱，通过动物模型来估计了社会关系在行为遗传中的作用 [ 32 ]。 目前对合作或帮助行为遗传变异的基因和非基因成分进行区分的研究还很缺乏，因为对合作繁殖的研究主要是基于对野外种群的观察，相关的数据难以收集。虽然对野生种群的研究提供了更现实的自然选择压力下的条件，但实验室环境使我们能更容易地控制混杂的非遗传效应。最近一项关于合作繁殖的慈鲷中帮助行为的研究，使用了人工繁殖的半同胞家系，在实验条件下对环境因子进行控制，结合动物模型计算了加性遗传效应、母系效应、社会互动以及环境效应对帮助行为的影响 [ 33 ]。尽管如此，在高度人工测试环境中个体可能不能正确地反应物种的实际生物学特性，可能导致生态或进化上无意义的结果，有一项研究发现实验室饲养条件下对黄蜂的基因表达、生理、行为和社会动态有影响 [ 34 ]。此外，黑猩猩的亲社会性在实验室环境下也会受到影响 [ 35 ]。因此如果条件允许，应当将野外观察和实验室研究结合起来 [ 36 ]。 前面提到的交叉培养实验，已被广泛用于区分环境效应，以提取表型变异的遗传成分。对野生种群的合作繁殖行为进行研究时，使用交叉培养实验，使来自于相同父母的兄弟姐妹在不同的文化环境中长大，我们将有可能分离出社会学习或文化效应，建立基因家谱和社会家谱，从而量化广义遗传中的文化组成部分。通过嵌套的父系或母系半同胞实验设计，将使我们有可能分离出广义遗传中的亲本效应。
system: [SYSTEM]

user: 5. 展望 为了更深入了解合作繁殖的进化潜力与机制，可以选择合适的系统，通过交叉寄养实验以及亲本鉴定技术获得社会家谱和遗传家谱，结合数量遗传学方法来解释和评估亲本效应和社会学系(文化)等非基因遗传因素的影响。随后还可以使用数量性状基因座(QTL)和全基因组关联研究方法来寻找造成合作倾向表性差异原因的遗传多态性。运用数量遗传学方法，我们将有机会更深入地了解合作繁殖的进化，突破传统生态学研究的瓶颈。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 昆仑雪菊为菊科(Compositae)金鸡菊属(Coreopsis)一年生草本植物，在我国新疆昆仑山北麓一带生长较多，因其对高血压、高血脂等疾病的具有良好的防治效果，受到科研人员的广泛关注和研究。本文从昆仑雪菊的化学成分及主要生物活性出发，综述了近年来国内外学者对昆仑雪菊的研究成果，阐明了昆仑雪菊的研究现状，旨在为昆仑雪菊的后续研究提供基础性的研究资料。 关键词 :昆仑雪菊，化学成分，生物活性 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 昆仑雪菊为菊科(Compositae)金鸡菊属(Coreopsis)一年生草本植物，学名两色金鸡菊(Coreopsis tinctoria) [ 1 ]。昆仑雪菊最早在美国地区被发现，据记载，1823年北美人Thomas Nuttall首次对其进行了描述。昆仑雪菊具有特殊芳香气味，其头状花序单生于茎、枝顶端，直径1~2 cm，由数个花序组成聚伞花丛。花瓣6~8枚，外缘呈黄色，基部或中部红褐色，花期在每年6~9月。目前，昆仑雪菊广泛分布于中东、东欧、梅州中西部以及中西亚等地区，在我国新疆昆仑山北麓一带生长较多 [ 2 ]。因其生长于常年积雪的高海拔地区因而被称为“雪菊”。《新疆植物志》中记载，其维吾尔语名为“古力恰依”(Gulqai) [ 3 ]，昆仑雪菊不仅是一种花茶饮料，也被作为防治高血压、高血脂等疾病的民间药物，并因此受到科研人员的广泛关注和研究 [ 4 ]。研究表明，昆仑雪菊拥有丰富的生物活性，包括降压降脂活性、血管舒张活性、抗炎活性、抗氧化活性、抗癌活性、抗衰活性以及抗菌活性等 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。
system: [SYSTEM]

user: 2. 昆仑雪菊主要成分研究进展 早在1956年，日本学者Shimokoriyama [ 8 ] 就对昆仑雪菊中的色素化学成分进行了研究，但之后关于昆仑雪菊及其化学成分鲜有报道。直到2006年左右，国内外关于昆仑雪菊化学成分的研究成果逐渐增多，其中，涉及较多的化学成分主要包括多酚类、皂苷和多糖类、有机酸类、油脂类、聚炔类以及氨基酸成分等。 2.1. 多酚类物质 昆仑雪菊中多酚类物质可分为黄酮类和酚酸类。 昆仑雪菊总黄酮含量很高，达市售杭白菊、贡菊的2~3倍，种类也更为丰富。近年来，国内外学者对昆仑雪菊中的黄酮类物质作了大量研究 [ 9 ]，已发现的黄酮类物质种类高达40种。包括紫铆查尔酮、奥卡宁、二氢马里苷、2S-7，3'，5'-三羟基二氢黄酮等等。其中马里苷和黄诺玛苷含量最高，两者占到黄酮含量50%以上 [ 10 ]。特别的，槲皮素-7-O-葡萄糖苷被发现存在于植株的所有部位，达到总黄酮含量的16.9%。 景玉霞等 [ 11 ] 比较了不同产地的昆仑雪菊顶状花序中黄酮类物质含量，研究发现昆仑雪菊中黄酮含量与种类还受到雪菊生长环境的影响，造成这种区别的原因可能有：1、生长海拔不同，杜鹃等 [ 12 ] 通过比较产于不同海拔的雪菊的黄酮成分，发现海拔越高，该地区雪菊的总黄酮含量越高；2、土壤肥力不同，雪菊的黄酮含量受到土壤有机质及矿物质含量的影响；3、受到种植技术影响，包括浇水、施肥、打顶等种植方式能够影响总黄酮含量；4、采摘时点不同，花朵刚开放(或未开放)就采摘，与花朵完全开放后采摘，其中的黄酮类物质不仅含量不同，种类也会发生转化和改变。 昆仑雪菊的黄酮类成分是目前该植物最受广泛研究的成分，一般认为，黄酮是其降血脂、降血压、抗肿瘤、护肝等多项药理活性的重要来源。 酚酸类物质也是雪菊多酚的一个重要组成部分。目前，已发现昆仑雪菊中含有5种酚酸类物质。主要为绿原酸、原儿茶酸以及咖啡酸含氧的衍生物。Yang等 [ 10 ] 创新地建立了一种超高效液相色谱-电喷雾离子化-四极飞行时间质谱联用技术(UPLC-ESI-QTOF-MS)，快速分离了雪菊中的四种酚酸类物质，分别为绿原酸、1，3-二咖啡酰奎宁酸、3，5-二咖啡酰奎宁酸以及3，4-二咖啡酰奎宁酸儿茶酸。 2.2. 挥发油与脂肪酸 植物挥发油的主要成分为萜类、醛、酮、醇和芳香族衍生物 [ 13 ]。昆仑雪菊中，多数挥发性成分集中于雪菊的头状花序，叶片部位次之，茎的挥发性成分种类少、含量低。因此研究一般集中于昆仑雪菊的花冠部分 [ 14 ]。 通过GC-MS，昆仑雪菊挥发油中的具体成分陆续被检测到 [ 15 ]。2012年，Gaspar等 [ 16 ] 用水和有机溶剂萃取了昆仑雪菊顶状花序，并使用顶空固相微萃取法收集了其中的挥发性化合物方法。利用GC-MS鉴定出16种挥发性化合物，其中有1个醛，13个单萜和2个倍半萜。同时，受到挥发物不同物理化学性质的影响，不同溶剂的萃取物中，挥发油的成分也有所不同。在完全开放的昆仑雪菊花朵的水提物中，α-蒎烯与反式香芹酚的含量高达45.2%和28.6%；而在昆仑雪菊的氯仿/甲醇提取物中，则含有35.3%的香芹酮和34.8％顺式香芹酚，两者占到挥发物的70%，同时，另外一些单萜类物质如β-芳樟醇、β-松油醇、α-侧柏酮、柠檬烯等也在氯仿/甲醇提取物中被检测到。 不过，上述实验中对雪菊中挥发物的定量尚不够精确，此后关于昆仑雪菊中挥发油的成分及其含量又出现更多可参考的数据，Yao等 [ 17 ] 通过水蒸气法提取昆仑雪菊顶状花序，得到密度为0.8874 g/mL的精油，并按精油中不同成分在HP-5MS非极性柱上的洗脱顺序共鉴定出70种化合物，占总油量的81.87%。包括柠檬烯(33.13%)、α-蒎烯(3.35%)、左旋香芹酮(3.93%)和十二酸(2.26%)等。多组数据表明 [ 18 ] [ 19 ]，根据提取方法及昆仑雪菊所产地理位置的差异，挥发油的成分与比例不尽相同，但柠檬烯在昆仑雪菊顶状花序中含量丰富，可作为其挥发油检测的标志成分。且挥发物中柠檬烯以及α-蒎烯被广泛报道具有良好的抗菌性能。 昆仑雪菊的顶状花序中约含有20种脂肪酸 [ 20 ]，不饱和脂肪酸的含量达70%左右，其中肉豆蔻酸含量最高，达到总脂肪酸含量的29.6%。这些脂肪酸具有良好抗菌的作用，例如脂肪酸中的月桂酸能够有效抑制革兰氏阳性菌。总之，昆仑雪菊中含量颇丰的烯萜类物质及长链不饱和脂肪酸等为其抗菌性能提供良好的支持。 2.3. 皂苷和多糖 皂苷是一类苷元为三萜或者螺旋甾烷类化合物的糖苷，广泛存在于植物界，拥有十分广泛的生物活性，然而关于昆仑雪菊中皂苷的深入研究报道十分有限。张彦丽等 [ 21 ] 运用紫分光光度法测定了昆仑山区域昆仑雪菊的皂苷含量，测得其总皂苷含量为8.36%。目前，对昆仑雪菊多糖的研究报道相对较少。邵理等 [ 22 ] 优化了昆仑雪菊多糖，其最优得率为9.85%。另一项试验中，使用了苯酚–硫酸法，测得样本多糖含量为13.86% [ 23 ]。 2.4. 聚炔类 聚炔类物质常见于伞形科、五加科和菊科等植物中，是由多个烯基、炔基组成的链状共轭体系 [ 24 ]。至今，已从昆仑雪菊的头状花序中分离得到6种聚炔类，并分别被命名为金鸡菊苷A-F [ 25 ] [ 26 ]。研究发现，金鸡菊苷A-F拥有抗炎 [ 26 ] 、抗脂肪生成 [ 27 ] 以及抗菌 [ 28 ] 等多种生物活性。 2.5. 其他化学成分 研究表明，昆仑雪菊中含有钠、钾、钙、镁、锌、铜、镍、铬、铁、硒等丰富的矿物质元素 [ 29 ]。另外，昆仑雪菊中含有17种氨基酸，其中包括8种必需氨基酸，且酸、甜以及鲜味氨基酸是苦味氨基酸的2.5倍 [ 30 ] [ 31 ]。除上述主要化学成分外，昆仑雪菊还含有其他有机酸、生物碱、蒽醌类以及芴类化合物等成分 [ 32 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论与展望 在传统医学中，昆仑雪菊被广泛应用于多种疾病的治疗。现有的研究表明，昆仑雪菊含有包括多酚类、皂苷和多糖类、有机酸类、油脂类、聚炔类以及氨基酸在内的多种生物活性成分，拥有降血脂、降血压、降血糖、抗氧化、抗菌等多种功效。其中多酚类尤其是黄酮类物质被证明和多种生物活性相关。然而，目前关于昆仑雪菊生理活性的研究仍较初步，涉及昆仑雪菊中单体成分的研究较少，对生理活性发挥机制的研究仍不深入，对活性成分和生理功效的构效关系的研究缺乏。本综述总结的数据和结果不仅展示了昆仑雪菊丰富的生物活性以及广阔的应用前景，也促使我们认识到对昆仑雪菊进行深入分子生物学研究的重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：探讨模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学的应用效果。方法：2019年9月至2020年1月期间，选择我校2018级护理专业班级1班和2班作为研究对象，采用抛硬币法，将1班设定为对照组，该班学生接受传统外科护理实践教学；2班为观察组，学生接受模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学。在学期课程结束后比较两个班级学生的外科护理实践成绩和评判性思维能力，并采用自编问卷调查对照组学生对模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学的评价。结果：观察组学生外科护理实践成绩和评判性思维得分均明显高于对照组(P < 0.05)；经过问卷调查，观察组学生认为模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学能够有效提高学生的综合实践能力。结论：模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学具有较强的针对性，使学生在外科护理实践教学中学习能力得到了提高、评判性思维得到了促进、整体护理观念得到了优化。 关键词 :项目教学，实践教学，评判性思维，护理 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 外科护理实践课程作为护理专业的主干课程之一，也是学生向临床实习护士过渡的重要桥梁课程，具有较强的专业性和实用性 [ 1 ]。但是有研究显示 [ 2 ] [ 3 ]，多数高职护理学生的专业知识及实践技能水平仍处于“知而不懂、做而不准”的层次，实践教学效果不佳，学生临床思维能力较弱，在面对真实临床护理情境时，不能综合呈现出整体护理观念和评判性思维。因此，改进高职护理专业学生的实践教学模式，是我们能够得以实现培养目标的重要环节。19世纪80年代，德国联邦职业教育所首先提出了“行动导向教育法”，20世纪初，美国教育家凯兹和加拿大教育家查德在此基础上确定了“项目教学法”这一概念，强调了教学活动是一个需要由师生共同完成的项目活动 [ 4 ] [ 5 ]。国内外有研究显示项目教学法能够有效提升学生的学习能力 [ 6 ]。为此，我们根据外科护理实践课程教学特点，在构建的模拟病房情境下，以项目教学为导向，以提升高职护理专业学生职业水平为目标，开展实践教学，现报告如下。
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 2019年9月至2010年1月期间，选择我校2018级护理专业班级1班和2班作为研究对象，对两个班级学生的年龄、性别、入学成绩及使用教材等方面进行了比较，差异无统计学意义(P > 0.05)。采用抛硬币法，将1班设定为对照组，该班学生接受传统外科护理实践教学；2班为观察组，学生接受模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学。 2.2. 实施方法 1) 成立外科护理实践教学培训小组 由外科教研室主任担任培训小组组长，负责实践教学中实验指导教师的过程培训及质量监控，培训内容主要为外科护理实践教学大纲中每项操作的流程、注意事项以及考核方法；小组成员为2名实验指导教师，1名负责对观察组班级的学生实施模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学，1名负责问卷调查和实践能力考核工作。 2) 编制问卷根据项目教学的内容，结合外科护理实践教学的自身特点，编制设计《模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学评价表》 教学方法：1) 在模拟病房情境下，对观察组学生进行分组，每小组4~6人，并确定组长；2) 上课前由实践指导教师通过超星平台展示本节课的项目情境(如为李华做围手术期护理)，引出本次项目任务和学习目标；3) 小组成员进行讨论，并制订初步和护理方案；4) 实践教学课堂上由实验指导教师根据项目任务逐项进行操作流程演示(如外科洗手、穿脱隔离衣、戴无菌手套、铺无菌手术巾、引流管的护理)；5) 每次实施完一项操作流程后随机抽选一个小组进行演示，再由其他小组进行点评，实验指导教师再次实施正确完整的操作流程；6) 实验指导教师总结各项操作要点和注意事项；7) 学生通过角色扮演的方法进行分组练习；8) 验收总结，布置下一次课的项目任务。 2.3. 效果评价 评价时间为本学期外科护理实践课程完成后，主要包括3部分。 1) 外科护理实践成绩：为测评学生外科护理实践能力，有机整合本学期外科护理实践课程涉及内容，随机抽取两项操作，要求学生分别完成，两项操作平均分即为学生最终外科护理实践成绩。 2) 高职护理学生对自身评判性思维能力的评价：采用评判性思维态度倾向问卷(Critical Thinking Disposition Inventory-Chinese Version， CTDI-CV)中文版，该问卷由我国学者彭美慈等 [ 7 ] 进行修订，问卷共70个项目，分属于7个特质，每个特质共包含10个项目。每个项目的回答从“非常赞同”“非常不赞同”共６个等级，得分范围为60~420分，得分越高表示评判性思维能力越强。该问卷的整体效度为0.891，信度系数为0.903，各特质的信度系数为0.542~0.776。 3) 自编问卷：采用问卷调查的方式了解对照组学生对模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学的评价。 2.4. 统计学方法 采用SPSS25.0统计软件包对数据进行处理，计数资料以例(n)和百分数(%)描述，计量资料以( x ¯ ± s )描述，应用t检验和 χ 2 独立性检验对数据进行分析比较，双侧检验，以P < 0.05表示为差异具有统计学意义。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 1) 两组学生外科护理实践考试成绩比较(见表1) Table 1 Comparison of surgical nursing practice exams between the two group 组别 总人数 实践考试成绩(分) 合格人数 不合格人数 及格率(%) 对照组 65 72.76 ± 10.17 53 12 81.54 观察组 72 81.15 ± 11.90 70 2 97.22 t / χ 2 5.582 9.702 P <0.001 <0.001 表1. 两组学生外科护理实践考试成绩比较 2) 两组学生评判性思维得分比较(见表2) Table 2 Comparison of critical thinking scores between the two groups ( x ¯ ± s ， score 组别 总分 寻找真相 开放思想 分析能力 系统化能力 评判性思维 求知欲 认知成熟 对照组 251.54 ± 30.46 37.73 ± 11.87 33.16 ± 9.00 36.02 ± 15.17 42.03 ± 13.23 35.28 ± 12.34 40.78 ± 9.11 37.35 ± 12.82 观察组 345.23 ± 36.18 45.24 ± 11.09 39.32 ± 16.81 46.77 ± 14.87 46.28 ± 12.87 45.09 ± 10.87 42.22 ± 11.87 49.52 ± 15.87 t值 −3.980 −2.716 −1.408 −2.511 −1.819 −2.156 −1.098 −2.892 P值 0.025 0.021 0.029 0.035 0.011 0.005 0.028 0.015 表2. 两组学生评判性思维得分比较( x ¯ ± s ，分) 3) 对照组学生对模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学的评价(见表3) Table 3 Evaluation of project-oriented nursing practice in higher vocational surgery in simulated wards (n = 72 问卷内容 认同人数 认同率(%) 有利于提升学生的学习兴趣 70 97.22 此种教学模式的教学效果比传统教学好 69 95.83 有利于提升学生的沟通能力 67 93.06 有利于提升学生的自主思考能力 67 93.06 有利于提升学生的团结协作能力 66 91.67 有利于提升学生的整体护理能力 64 88.89 有利于提升学生的综合素质 63 87.50 表3. 对照组学生对模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学的评价(n = 72)
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨 论 4.1. 模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学能有效提高学生的 实践考试成绩 在传统的外科护理实践教学中，往往是由实验指导教师对操作项目进行示范教学后由学生模仿学习，教学方法较为机械单一，使得部分学生出现厌烦情绪，影响教学效果，不利于培养目标的实现 [ 8 ]。而在模拟病房情境下以项目教学为导向进行高职外科护理实践教学，该模式不同于以往的“以技术操作为中心”的教学方式，而是“以项目任务为中心”，将项目作为整体任务开展外科护理实践教学活动，由学生自主通过进行项目任务分析、护理方案策划、信息收集整合、操作实践评价等一系列过程，完成项目要求，达成教学目标 [ 9 ] [ 10 ]。根据分析结果显示，接受模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学的对照组学生的实践考试成绩和考试及格率均明显高于对照组(P < 0.001)。本研究借助模拟的临床情境，通过项目任务的发布，使学生具有充分的参与权和主动权，学生可自行查阅相关理论知识，通过实践教学活动又促进了学生对理论知识的掌握，相辅相成，充分契合了以培养应用型、技能型人才的高职教育目标。 4.2. 模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学可有效提高学生的 评判性思维能力 评判性思维主要包含认知态度和思维倾，在发挥主观能动性的前提下，能够辩证地看待问题本身，发挥主观能动性，并不断反刍性沉思自己或他人的思维以做出合理决定，是护理专业学生发现和解决临床护理问题的基础 [ 11 ] [ 12 ]。在传统实践教学中，往往只注重“以结果为导向”进行实践教学，本研究则是在模拟医院临床情境下进行“以行动为导向”的项目教学，能够使学生更加顺利地向临床实习岗位进行过度。本研究分析结果显示，在模拟病房情境下以项目教学为导向进行高职外科护理实践教学后，观察组学生的评判性思维态度倾向在总分以及各维度的得分均高于对照组(P < 0.05)。该种教学模式转变以往传统教学思路，注重能力本位，以项目任务为出发点，以任务为驱动力，以项目模块为载体实施外科护理实践教学，这对提升学生临床思维大有裨益，能促进其评判性思维的良性发展 [ 13 ]。 4.3. 模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学能够有效提高学生的 综合实践能力 高职护理专业学生的职业能力是理论知识、实践技能、临床思维、人文素养、职业规划等的综合体现 [ 14 ]。模拟病房情境下以项目教学为导向的高职外科护理实践教学就是以临床护理工作延伸出的项目目标为教学主线，以各项实践操作模块为载体，以学生全程参与为要点，以项目任务为驱动的新型整合教学模式，能够充分体现出真实临床岗位对学生能力的综合职业要求 [ 15 ]。通过表3的结果可见，大部分学生认为该种教学方法不仅可以增加学生对于知识的探索欲，而且有利于学生自身综合素质的大幅度提高。本研究在模拟情境下，以项目教学为导向进行外科护理实践教学，紧密贴合了“教、学、做”一体化的培养目标，有利于高职护理专业学生知识、能力和素质的全面提升。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 螺杆泵在不同中心频率下的振动加速度偏离正常范围会导致螺杆泵产生异常振动，因此，螺杆泵在出厂前需要设置不同测点检测其振动加速度。为此，本文基于螺杆泵在正常工作下不同测点的振动加速度应用Apriori算法得到螺杆泵不同测点间振动加速度并无显著性差异且呈强正相关的结论；然后应用多阶拟合法建立螺杆泵中心频率和振动加速度的函数关系式，以正常运行参数所对应的系数向量作为模板，计算出待诊断设备的测点运行参数所构造的系数向量与模板之间的系数距离，并应用统计方法设计适当的阈值与之作比较，当且仅当系数距离大于阈值时，将待诊断样本判定为故障。经实际应用，本文方法能够及时发现螺杆泵的异常振动，从而达到故障诊断的目的。 关键词 :Apriori算法，K-Means聚类，最小二乘法，多阶拟合，故障诊断 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 螺杆泵作为一种排水及动力装置，因其具有平衡性好、启动时间短和振动噪声小等优点，常常作为辅机，装备在船舶、航母及潜艇等大型军事设备中。因此，螺杆泵能正常、安全、高效地运行不仅关系到泵器件本身，更关乎舰船的运行安全 [ 1 ]。不仅如此，诸如潜艇此类军事设备，为了保证作战时的隐蔽性，必须要求舰艇内部设备及机械装置的噪声、振动、声波严格控制在安全范围中。螺杆泵的异常振动会极大地影响舰艇的隐蔽性，从而对整个舰艇和舰艇上的人员的安全造成威胁。因此，维持螺杆泵的正常运行，检测螺杆泵存在的异常振动具有实际意义，基于螺杆泵的振动指标对螺杆泵进行异常检测成为近些年的研究热点。 之前已经有许多学者提出了异常检测所存在的问题和解决方法。由于采集设备故障数据的成本较高且难度较大，因此大部分的实验数据都是在设备正常工作下检测得到的，Zaher等人 [ 2 ] 将缺乏故障记录描述为早期故障检测的主要挑战，从而强调了正常行为建模的重要性。Shen Zhang等人 [ 3 ] 提出了一种使用基于变分自动编码器(VAE)的深度生成模型进行轴承异常检测的半监督学习方法，当只有一小部分数据带有标签时，该方法可以有效利用数据集。Sreelekha Guggilam等人 [ 4 ] 提供了一种流式聚类和异常检测算法，该算法在执行概率异常检测和聚类时不需要对异常分数或簇数有严格的阈值，这确保了群集的形成不会受到异常数据的存在的影响，从而能够更可靠地定义“正常与异常”行为。 针对上述背景，本文基于螺杆泵在正常工作下的特征参数(不同中心频率下的振动加速度)，深入研究螺杆泵的振动异常检测方法。首先根据企业方提供的螺杆泵运行数据应用K-Means进行离散化处理，然后利用Apriori算法深入挖掘正常工作下不同测点振动加速度间的潜在关系。并在此基础上，基于螺杆泵中心频率和振动加速度的函数关系应用多阶拟合法，求解多项式拟合系数，以正常运行参数所对应的系数向量作为模板，计算出待诊断设备的测点运行参数所构造的系数向量与模板之间的系数距离，根据最小距离原则，距离越小表明待诊断样本与模板越相似。为进一步量化诊断规则，本文通过统计方法，设计并计算适当的阈值，将其与系数距离作比较，从而得出故障诊断结果。最后，为了验证方法的有效性和可行性，本文通过模拟仿真试验，收集故障数据并构建测试数据集，对测试数据集中的样本应用多阶拟合法并计算相应的系数距离，根据阈值得出诊断结果。另外，计算相应的评估指标(正确率、精度及召回率等)，从而对实验结果进行分析。
system: [SYSTEM]

user: 2. 螺杆泵实验数据 本文分析的数据源是企业对正常工作的泵进行检测所得到的实验数据。针对同一型号的泵，按GJB4058-2000《J船设备噪声、振动测量方法》中的相关规定，对机脚振动加速度进行振动测量，泵组机脚振动加速度测点位置如下图1所示。 图1. 泵组机脚振动加速度测点位置 企业方已经应用傅里叶变换将测量数据从时域变换到频域，因此，本文的数据源字段主要包括中心频率和各个测点的振动加速度，描述的是不同中心频率所对应的各个测点的振动加速度，展示部分数据参见表1。 Table 1 Some data source 中心频率 测点1 测点2 测点3 测点4 10 65.4 66.7 66.8 66.9 12.5 72 72.1 71.5 73.9 16 72.8 71.9 70.7 75 20 72.8 72.3 73.6 74.3 25 90.6 90.1 81.5 83.5 表1. 部分数据源
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于Apriori算法的关联规则分析 由表1可以看出，测点之间的差异并不显著，因此本文进一步挖掘各测点之间是否存在互相影响的关系。首先应用K-Means对实验数据进行离散化处理，然后基于Apriori算法 [ 5 ] 和相关系数探究测点之间的潜在关系。一方面能够避免相似测点对诊断结果的影响，另一方面能够简化后续的模型求解过程。 3.1. 基于K-Means的数据离散化 由于Apriori算法要求离散的数据格式，而实验数据是连续数值型数据，故需要先对数据进行离散化处理。本文采用基于K-means的一维聚类离散化方法，先确定最佳K值，再将连续属性值划分为K个区间，让簇内的点差值小，而让簇间点差值大。 本文采用肘部法则(Elbow Method) [ 6 ] 确定K值。此方法适用于K值相对较小的情况，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(Distortion)，当选择的k值小于真正的K时，k每增加1，Distortion值就会大幅的减小；当选择的k值大于真正的K时，k每增加1，Distortion值的变化就不会那么明显。这样，正确的K值就会在这个转折点，类似手肘的地方。 如图2所示，通过绘制k与Distortion的关系曲线图确定最佳K值，肘部的值(Distortion开始时下降很快，在肘部开始平缓了)作为K值，可以看出K应取3。对每个测点都应用肘部法求K值，得到各个测点的最优K值均为3。 图2. 测点1应用肘部法 根据每个测点的最优K值，应用K-means对各个测点数据进行聚类，从而达到离散化的目的。K-means的基本思想是先从样本集中随机选取K个样本作为簇中心，并计算所有样本与这K个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。直到“簇中心”不再变化或达到300次迭代为止。 将离散化结果中的每个测点数据标记为K个振动加速度级，例如测点1的K值为3，则将其离散化结果分别标记为“一级”，“二级”和“三级”。 3.2. 关联规则分析 为挖掘不同测点之间的关系，基于离散化后的数据，本文采用Apriori算法分析不同测点的振动加速度级之间的关联规则。该算法的基本思想是：首先利用递归的方法 [ 7 ] 找出所有的频繁项集(诸如{测点1 = “二级”，测点2 = “二级”}等)，然后由频繁项集产生强关联规则(诸如测点2 = “二级” à 测点1 = “二级”等)，将大于给定最小置信度的规则保留下来，具体的算法流程如图3所示。 图3. 基于Apriori的关联规则分析流程图 基于Apriori的关联规则分析流程图如图3所示，将最小支持度和最小置信度分别设置为0.3和0.75，总共得到48条关联规则，单属性对的关联关系共12条，多属性对之间的关联关系共36条。观察得知多属性组之间的关联关系均依托于单属性对之间的关联关系，数量较多，故本文仅就部分单属性关联规则结果进行展示，参见表2。 Table 2 Association rule 关联规则 置信度 测点3 = “二级” à 测点2 = “二级” 0.91 测点2 = “二级” à 测点4 = “二级” 0.92 测点4 = “二级” à 测点1 = “二级” 0.92 测点1 = “二级” à 测点3 = “二级” 0.79 表2. 关联规则 由表2可以发现，测点之间的关联规则能够形成一个循环，即：测点3 = “二级” à 测点2 = “二级” à 测点4 = “二级”测点1 = “二级” à 测点3 = “二级”。因此，对于正常工作下的螺杆泵，在不同的中心频率下，不同测点的相同振动加速度级总是同时出现的，即不同测点间的振动加速度并无显著性差异。 3.3. 基于相关系数的不同测点间的相关性分析 为验证不同测点间的相关性，本文考虑基于相关系数进行相关性分析。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标 [ 8 ]。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，当研究数据呈正态分布时较多采用皮尔逊相关系数，不满足正态分布时较多使用斯皮尔曼相关系数。本研究中的数据不满足正态分布，故使用斯皮尔曼相关系数。 斯皮尔曼相关系数 [ 9 ] 定义如下：对于样本容量为n的样本，n个原始数据被转换成等级数据，斯皮尔曼相关系数ρ为 ρ = ∑ i ( x i − x ¯ ) ( y i − y ¯ ) ∑ i ( x i − x ¯ ) 2 ∑ i ( y i − y ¯ ) 2 x i ，y i 代表降序后的等级数据， x ¯ ， y ¯ 分别代表x和y的均值。 计算测点间的相关系数，结果如表3所示。可以发现，测点间的相关系数均在0.92以上，呈强正相关，印证了由关联分析得到的不同测点间并无显著性差异的结论。 Table 3 Correlation coefficient between each measurement poin 测点1 测点2 测点3 测点4 测点1 1 0.921425 0.952137 0.95748 测点2 0.921425 1 0.94047 0.9367976 测点3 0.952137 0.94047 1 0.9462497 测点4 0.95748 0.936798 0.94625 1 表3. 各测点间的相关系数
system: [SYSTEM]

user: 4. 多阶拟合法 由上文的分析可知，测点间并无显著性差异，因此单测点分析和多测点分析并不对诊断结果造成影响。在此基础上，应用多阶拟合法建立中心频率和振动加速度的函数关系式，以系数向量间的欧式距离作为诊断依据，将其与适当的阈值作比较从而得出故障诊断结果。 4.1. 模型的建立 在螺杆泵正常运行的前提下，测点间无显著性差异，因此可用任一测点代表其余测点。本文以中心频率为自变量，任一测点作为因变量求解数学模型，函数关系式形式如下，其中x表示中心频率， ω i 表示各阶的权重。 f ( x ) = ω 0 + ω 1 x + ⋯ + ω n x n = ∑ i = 0 n ω i x i 多项式拟合是曲线拟合方法之一，目的是使求得的拟合曲线能够反应数据的总体分布，从而使得数据能够分布在拟合曲线的附近。为了评价拟合函数的优劣，需要建立损失函数，测量每个样本点目标值与预测值之间的误差，拟合的目标是让误差最小。 假设有数据点 ( ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x m ， y m ) ) ，其中x i 表示中心频率，y i 表示振动加速度。本文应用最小二乘法 [ 10 ]，求解拟合函数解析式，均方误差函数为 δ ( ω 0 ， ⋯ ， ω n ) = ∑ i = 1 m [ f ( x ) − y i ] 2 求解出最小 δ 值，即可解出f(x)的函数系数 ω 1 ， ω 2 ， ⋯ ， ω n 。为求得误差函数的最小值，对函数两边求导。 ∂ δ ∂ ω 0 = 2 ∑ i = 1 m [ f ( x ) − y i ] ， ∂ δ ∂ ω 1 = 2 ∑ i = 1 m [ f ( x ) − y i ] x ，                         ⋮ ∂ δ ∂ ω n = 2 ∑ i = 1 m [ f ( x ) − y i ] x n 令上述等式为零，得到如下正规方程组： { m ω 0 + ∑ i = 1 m ω 1 x i + ⋯ + ∑ i = 1 m ω n x i n = ∑ i = 1 m y i ∑ i = 1 m ω 0 x i + ∑ i = 1 m ω 1 x i 2 + ⋯ + ∑ i = 1 m ω n x i n + 1 = ∑ i = 1 m x i y i                                                       ⋮ ∑ i = 1 m ω 0 x i n + ∑ i = 1 m ω 1 x i n + 1 + ⋯ + ∑ i = 1 m ω n x i 2 n = ∑ i = 1 m x i n y i 将上式改写成矩阵形式： [ m ∑ i = 1 m x i ⋯ ∑ i = 1 m x i n ∑ i = 1 m x i ∑ i = 1 m x i 2 ⋯ ∑ i = 1 m x i n + 1 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ∑ i = 1 m x i n ∑ i = 1 m x i n + 1 ⋯ ∑ i = 1 m x i 2 n ] [ ω 0 ω 1 ⋮ ω n ] = [ ∑ i = 1 m y i ∑ i = 1 m x i y i ⋮ ∑ i = 1 m x i n y i ] 可以证明，由于方程组的系数矩阵是一个对称正定矩阵，因此存在唯一解 ω 1 ， ω 2 ， ⋯ ， ω n 。 为探究在本实验中函数拟合的最佳阶数n，本文利用测点1的数据，拟合1至9阶的多阶函数进行对比分析。不同阶数所对应的均方误差及R 2 如表4所示，均方误差回归损失越小且R 2 越接近1，则说明拟合效果越好，从而确定最优的“最大阶数”。 Table 4 Mean square error and R2 of different order 阶数 均方误差(RMSE) R 2 1 12.04 0.23 2 9.6 0.51 3 7.41 0.71 4 6.29 0.79 5 8.97 0.57 6 11.04 0.35 7 12.54 0.16 8 13.24 0.06 9 13.59 0.01 表4. 不同阶数的均方误差及R 2 由表4可知，阶数为4所对应的RMSE最小，R 2 非负且接近于1，因此所对应的模型最佳。为了更直观的展示拟合效果，图4是在不同阶数下，拟合中心频率和测点1的关系曲线示意图，可以发现，四阶及以上拟合程度较高。当设置阶数越高，震荡越明显，出现过度拟合现象。因此，阶数为4的拟合函数的确能够得到最佳模型。在阶数为4时，可得到如下函数模型： y = − 2.532 × 10 − 13 ⋅ x 4 + 4.304 × 10 − 9 ⋅ x 3 − 2.37 × 10 − 5 ⋅ x 2 + 0.04688 ⋅ x + 77.41 图4. 中心频率和测点1在不同阶数下的拟合曲线 4.2. 阈值的确定 由4.1节可知，阶数为4的拟合函数最优。针对正常工作下的数据集，建立多个4阶一元回归模型，以中心频率为自变量，每个测点的振动加速度为因变量，相应的得到多个拟合系数向量。计算每个拟合系数向量的阶数相同的各个分量的标准差 σ i ， i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 。记X为测点拟合系数的数字矩阵，则 X = [ x 11 x 12 x 13 x 14 x 21 x 22 x 23 x 24 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ x n 1 x n 2 x n 3 x n 4 ] 其中n代表测点数，列数为4对应模型的最佳拟合阶数，也就是说为每个测点都建立了一个一元4次回归模型，每一行对应每个测点的拟合系数向量。各个测点所对应的拟合系数向量参见表5。 Table 5 Fitting coefficient vector of each measurement poin 系数向量 测点1 (−2.532 × 10 −13 ， 4.304 × 10 −9 ， −2.37 × 10 −5 ， 0.04688) 测点2 (−2.655 × 10 −13 ， 4.552 × 10 −9 ， −2.524 × 10 −5 ， 0.04967) 测点3 (−2.244 × 10 −13 ， 3.95 × 10 −9 ， −2.248 × 10 −5 ， 0.04566) 测点4 (−2.334 × 10 −13 ， 4.065 × 10 −9 ， −2.301 × 10 −5 ， 0.04688) 表5. 各个测点的拟合系数向量 根据拟合系数向量求解 σ i ， i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 的计算公式如下，其中 x ¯ i 为第i列的平均值。 σ i = ∑ k = 1 n ( x k i − x ¯ i ) 2 n − 1 最后根据 3 σ 原则，阈值大小由一个正常分布在99.73%概率的置信区间的 3 σ 正态分布值来决定，具体计算公式如下。 θ = ‖ 3 σ 1 ， 3 σ 2 ， 3 σ 3 ， 3 σ 4 ‖ 2 根据公式计算得到阈值大小为0.0051。为利用上述阈值进行故障诊断，应用多项式拟合法得到任一正常工作下测点的拟合系数向量 x 与待诊断设备的测点所对应的拟合系数向量 y ，二者之间的欧式距离Distance与阈值作比较，大于阈值即为故障。 D i s t a n c e = ( x − y ) T ( x − y ) 因此，判断故障就可以通过评估Distance的大小是否超过一个代表正常工作下测点所对应的拟合系数向量的可变化程度的阈值。
system: [SYSTEM]

user: 5. 基于多阶拟合法的故障诊断 为了验证多阶拟合法行之有效，本文通过仿真实验，模拟泵在故障时的运行状态，收集故障测点数据。将正常数据和故障数据构成测试数据集，并应用上述方法进行实验。由于不同测点近乎等价，因此可以选用正常工作下的任一测点作为模板数据，模板数据所对应的拟合系数向量为模板系数向量，分别计算模板系数向量与测试数据集中所有数据样本的系数向量的欧氏距离，部分结果如表6所示。 Table 6 Calculation results of template data and test set dat 系数向量 距离 实际标签 预测标签 (−2.66E−13， 4.55E−09， −2.52E−05， 4.97E−02) 0.00278971 正常 正常 (−2.24E−13， 3.95E−09， −2.25E−05， 4.57E−02) 0.00121811 正常 正常 (−2.33E−13， 4.07E−09， −2.30E−05， 4.69E−02) 1.07E-06 正常 正常 (−4.98E−13， 8.22E−09， −4.34E−05， 8.83E−02) 0.00533182 正常 故障 (−3.91E−13， 4.01E−09， −8.95E−06， 2.75E−03) 0.04412941 故障 故障 (−1.61E−12， 2.24E−08， −9.00E−05， 1.03E−01) 0.05620737 故障 故障 (2.95E−13， −3.92E−09， 1.41E−05， −1.92E−02) 0.06605891 故障 故障 (5.53E−13， −7.07E−09， 2.51E−05， −2.69E−02) 0.07382046 故障 故障 (3.29E−13， −4.93E−09， 1.83E−05， −1.43E−02) 0.06114535 故障 故障 表6. 模板数据与测试集数据的计算结果 当且仅当系数距离不超过4.2节中得到的阈值0.0051时，才将测点判定为正常，反之为故障。由上表可以看出，多阶拟合法能够诊断出所有的故障测点，但是会出现将正常测点划分为故障测点的情况，这很有可能意味着该测点所检测的螺杆泵存在潜在的故障因素，如设备运行时间过长从而导致内部零件受损等。由于将故障样本判定出错的代价远高于将正常样本判定错误的代价，因此，本文所提出的多阶拟合法及阈值的确定方法能够较为准确的对螺杆泵进行异常检测，将判定结果以混淆矩阵的形式展现，参见表7。 Table 7 Confusion matrix of fault diagnosis by multi-order fitting metho 正常测点 故障测点 正常测点 41 9 故障测点 1 49 表7. 应用多阶拟合法进行故障诊断的混淆矩阵 基于混淆矩阵计算的评价指标参见表8，基于多阶拟合法的故障诊断的准确度高达0.9，就F值(0.89)而言，查全率和精确度之间达到了良好的平衡。因此，本文所提出的多阶拟合法具有良好的应用前景，具有实际意义。 Table 8 Evaluation index of multi-order fittin 准确度 查全率 精度 F-Score 0.9 0.98 0.82 0.89 表8. 多阶拟合法的评价指标