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

user: 4. 讨论 本研究经过对新手咨询师和资深咨询师的访谈，初步了解咨询师在新手阶段所面临的不完美焦虑的主要表现。心理咨询师的成长和发展是一个漫长的过程。从一个心理学的爱好者逐步蜕变为一个成熟的咨询师，六个阶段一般需要几年的时间。心理咨询师在新手阶段，会对咨询抱有着完美的期待，对咨询有着很多理想化的期许。因此在咨询过程中往往会表现的过于追求完美同时害怕失败，对于自己在咨询中的表现有很多的不完美焦虑。这些咨询师自身的情绪会很大程度上影响咨访关系的建立，引起咨询师在咨询过程中的反移情，比如会经常性的在咨询中体验到被否定、挫败、被挑战等情绪，而这些反移情的情绪对于新手咨询师来说常常师难以处理的。 根据访谈结果编写心理咨询师不完美焦虑问卷。对问卷进行探索性因素分析，咨询师的不完美焦虑包含两个主要的因素“害怕失败”和“追求完美”。这和完美主义的定义中，追求“完美感”，回避“不完美感”的驱动(訾非&马敏，2010)相吻合。在回避动机的驱使下，完美主义者很容易产生对于不完美的焦虑。因此，完美主义者相对于其他人会比较容易体验到焦虑、恐惧等消极负面情绪。而强烈的趋近完美的动机也往往会因为追求完美受挫，而体验到挫败感、失望感和愤怒情绪。咨询师在刚刚开始从业的新手阶段有与完美主义相似的完美主义的心理动机。 用该问卷进行实测，并对被试问卷结果进行分析发现，新手咨询师和资深咨询师在不完美焦虑上确实存在差异。随着咨询小时数的增加，咨询师的不完美焦虑水平逐渐降低，100小时以下与100~300小时的咨询师不完美焦虑水平下降最为显著。咨询师从事心理咨询在100~300小时，不完美焦虑水平会出现明显的变化。这个变化也许是由于咨询师掌握已经接触了一定数量的个案，受到了来访者一定程度的认可，掌握了咨询的基本框架，对于咨询的不确定性已经有所缓解；同时，对于咨询的理想化逐渐破除。 咨询师的个人体验和督导也对其不完美焦虑的减轻产生一定的作用。尽管在方差分析中个人体验的主效应没有达到显著的水平，但从图2中依然可以看到明显的变化。15~50小时与100~300小时之间存在显著差异。随着咨询师个人小时数的提升，咨询师对于自身不完美焦虑会有更敏锐的觉察，有利于其降低。督导对于不完美焦虑的主效应显著，督导可以帮助咨询师同时区分自己在咨询中的不合理期待，同时与督导师的交流也为新手咨询师提供了一个可以参考的咨询模式，降低了不完美焦虑和不确定性。有研究表明，督导师为新手咨询师督导的重要工作内容及处理对策包括：缓解焦虑，规范咨询框架，保持价值中立，鉴别精神症状，恰当处理转介，提升个人议题觉察能力，培养伦理敏感(安芹&贾晓明，2018)。督导提供的咨询框架和对于鉴别诊断的部分，给予了新手咨询师对于咨询的确定感。同时，很大程度上提升了新手咨询师的对自身焦虑状态的自我觉察。另外，对于自身个人议题的讨论，在一定程度上克服完美主义倾向的消极影响。 另外，女性咨询师的对咨询的不完美焦虑水平显著高于男性咨询师。不完美焦虑问卷中，并没有显著的性别差异，猜测可能的原因是问卷被试男女比例并不均衡导致。 由于问卷的样本量有限，人为将被试划分为5个区组进行方差分析，可能会由于区组效应对最终的结果造成影响。另外由于心理咨询师群体性别差异较大(女性咨询师居多)，因此被试样本中女性咨询师的数量明显对于男性咨询师，被试性别数量差异较大，这可能是造成性别间存在显著差异的原因。 本研究只是对于心理咨询师不完美焦虑的一个初步的研究，对于影响不完美焦虑降低的因素，督导、个人体验等如何对不完美焦虑进行影响，还需要进一步深入的研究。心理咨询师不完美焦虑问卷的完善还需要大数据样本的验证。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：探讨心理危机脆弱性在负性生活事件与消极情绪的关系中的作用机制。方法：采用青少年生活事件量表(ASLEC)、心理危机脆弱性量表、症状自评量表(SCL-90)，对431名大学生进行问卷调查。结果：负性生活事件与心理危机脆弱性(r = 0.297， p < 0.01)和消极情绪(r = 0.544， p < 0.01)呈显著正相关，心理危机脆弱性与消极情绪呈显著正相关(r = 0.416， p < 0.01)。层次回归分析结果显示心理危机脆弱性在负性生活事件和消极情绪之间起部分中介作用。结构方程模型检验显示，方程各拟合指数良好(χ 2 /df = 4.242， IFI = 0.936， TLI = 0.917， CFI = 0.911， RMSEA = 0.087)。结论：负性生活事件可通过心理危机脆弱性预测大学生消极情绪水平。 关键词 :心理危机脆弱性，负性生活事件，消极情绪，中介作用 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 大学生的心理健康一直受到人们的关注，也是高校心理工作的重中之重(周华，2018)，个体的消极情绪水平越高，心理健康水平越低。负性生活事件是大学生主要的压力源，包括人际关系压力、学习压力、就业压力等，对大学生焦虑、抑郁等消极情绪的产生有着显著影响(高素华，2018)，大学生遭遇的负性生活事件越频繁，程度越严重，体验到的消极情绪越多，心理健康水平越低(夏慧铃&马智群，2018)。然而，压力事件无处不在，如何提高大学生面对压力时的信心，提高抗压力的能力成为研究者们关注的焦点。 心理危机脆弱性是指个体容易发生心理危机的易感性水平，包括挑战力、应对力、支持力和恢复力四个方面，从内外环境所拥有的各种资源来评估个体的面对压力的能力。心理危机脆弱性可以有效反映个体对心理危机(如发展危机、适应性危机、境遇性危机等)的抗挫折能力，从而避免或减轻负性情绪的产生(郭静，王瑛，宋玉萍等，2018)，常常被作为心理预警的关键指标之一，面对负性事件发生时，高心理危机脆弱性的个体更容易产生不幸福感，体验到消极情绪(管晓琴，朱伟，&王望峥，2017)。心理危机脆弱性水平越低，大学生心理健康状况越好。 故本研究以大学生为研究对象，探讨大学生遇到负性事件时，心理危机脆弱性在维护大学生的心理健康状态，降低消极情绪体验方面如何起作用的？
system: [SYSTEM]

user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 采用分层抽样的方式，在2018年12月对山东某医学院校大学生进行问卷施测，收集到有效数据431份，其中男生174人，女生257人；平均年龄(19.02 ± 1.22)岁；独生子女169人，非独生子女261人；大学生生源地：城市214人，农村217人。 2.2. 方法 1) 青少年生活事件量表(ASLEC) (刘贤臣，刘连启，杨杰等，1977)，量表共27个题项，包括人际关系、学习压力、受惩罚、丧失、健康适应和其他6个方面的负性生活事件。量表采用5级评分，生活事件总应激值为各项事件评分之和，适用于中学生、大学生生活应激事件的评定，信效度良好。本研究中，量表Cronbach’s α为0.911。 2) 心理危机脆弱性量表(郭静，王瑛，季丽丽等，2018)，整个量表由22个项目组成，包括挑战力、应对力、支持力、恢复力4个维度，采用5级评分，从“非常符合”到“非常不符合”五个选项，得分越高，表明个体在面临突发事件时更容易出现心理危机。该量表的Cronbach’s α为0.838。 3) 症状自评量表(SCL-90) (王征宇，1984)，本研究仅抽取焦虑、抑郁两个维度的所有题目，共23题，采用 5 级评分，分别表示症状从“无”到“严重”五个选项，用于个体消极情绪的评估。抑郁分量表的Cronbach’s α为0.909，焦虑分量表的Cronbach’s α为0.924。 2.3. 统计处理 本研究采用SPSS 21.0进行描述性统计、相关分析及回归分析，采用AMOS 24.0进行结构方程检验，以p小于0.05为有统计学意义。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 负性生活事件、心理危机脆弱性及消极情绪的描述统计及相关分析 首先对样本进行正态检验，符合正态分布。然后进行相关分析，结果显示(见表1)，负性生活事件与心理危机脆弱性、消极情绪呈显著正相关，心理危机脆弱性与消极情绪呈显著正相关。 Table 1 Descriptive statistics of various variables and the results of correlation analysis (n = 431 M ± SD 负性生活事件 心理危机脆弱性 生命意义感 负性生活事件 41.09 ± 14.07 1 心理危机脆弱性 54.07 ± 11.88 0.297 ** 1 消极情绪 34.90 ± 13.22 0.544 ** 0.416 ** 1 表1. 各变量的描述统计及相关分析结果(n = 431) 注： * p < 0.05， ** p < 0.01下同。 3.2. 心理危机脆弱性在负性生活事件和消极情绪之间的中介效应分析 根据温忠麟的中介检验程序(温忠麟，张雷，侯杰泰等，2004)，将负性生活事件作为自变量，消极情绪为因变量进行回归分析，结果显示：负性生活事件能正向预测消极情绪。然后，将负性生活事件作为自变量，以心理危机脆弱性为因变量进行回归分析，结果显示：负性生活事件能正向预测心理危机脆弱性。最后，将消极情绪作为因变量进行层次回归分析，将负性生活事件得分放入第一层自变量栏，将心理危机脆弱性放入第二层自变量栏，结果显示：负性生活事件能正向预测消极情绪，心理危机脆弱性能正向预测消极情绪，说明心理危机脆弱性在负性生活事件和消极情绪之间起部分中介作用(见表2)。 Table 2 An analysis of the mediating effect of psychological crisis vulnerability between negative life events and negative emotion 因变量 自变量 R 2 F值 B值 标准化β值 t值 消极情绪 负性生活事件 0.295 179.886 ** 0.511 0.544 13.412 ** 心理危机脆弱性 负性生活事件 0.088 41.650 ** 0.251 0.297 6.454 ** 消极情绪 负性生活事件 0.366 123.774 ** 0.433 0.461 11.427 ** 心理危机脆弱性 0.310 0.279 6.926 ** 表2. 心理危机脆弱性在负性生活事件和消极情绪之间的中介效应分析 3.3. 结构方程模型检验中介效应 采用Anderson等人的建议(Anderson & Gerbing， 1988)，首先对测量模型进行拟合度检验，建立以负性生活事件为自变量，心理危机脆弱为中介变量消极情绪为因变量的结构方程模型(见图1)。关于模型评价中各拟合指数的一般标准为：绝对拟合指数χ 2 /df值在2.0至5.0之间可以接受模型；增值拟合指数，如CFI、IFI等，一般大于0.90为可以接受模型；RMSEA值大于0.10表示拟合不良，结果表明χ 2 /df = 4.242，IFI = 0.936，TLI = 0.917，CFI = 0.911，RMSEA = 0.087说明测量模型拟合良好，可以接受本模型。 图1. 心理危机脆弱性在负性生活事件和消极情绪之间的中介模型
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 相关分析结果显示，大学生消极情绪与负性生活事件、心理危机脆弱性呈显著正相关，负性生活事件与心理危机脆弱性呈显著正相关。说明大学生遭遇的负性生活事件越多，心理危机脆弱性水平越高，体验到的消极情绪越多，这与吴素梅等人的研究一致(吴素梅&沁嶷，2013)。面对同一负性生活事件，心理危机脆弱性水平高的个体，更容易受到负性事件的威胁，体验到焦虑抑郁情绪，影响心理健康状态(周虹，聂衍刚，&张萍萍，2010)。 回归分析结果发现，心理危机脆弱性在负性生活事件和消极情绪之间起着部分中介作用，说明负性生活事件可以正向预测心理危机脆弱性，进而正向预测大学生的消极情绪水平，大学生发生经历负性生活事件的频率和严重度越高，会导致心理危机脆弱性水平的升高，这与李俊芝的研究一致(李俊芝，2015)。 心理危机脆弱性关系着大学生面对、应对、解决危机的能力以及事后恢复的心理素质(Satici， 2016)，心理危机脆弱性越高，个体的消极体验越多。因而在面对负向生活事件发生时，高心理危机脆弱性的大学生，因各方面能力不足，难以善用自身资源来应对负性事件，具有畏难心理，因而容易产生消极情绪，影响心理健康状态，而低心理危机脆弱性的医学生，更具挑战心态，把遭遇的负性事件看做是一种挑战而非威胁，善用各种资源来应对困难，对负性事件带来的不平衡心理也更容易得到恢复，因而体验到的消极情绪更少，心理健康状况更好。因此，作为危机预防的重要指标之一，心理危机脆弱性可以有效正向预测大学生消极情绪水平，维护大学生心理健康(郭静，王瑛，宋玉萍等，2018)。 综上所述，负性生活事件预测消极情绪的中介模型成立，即负性生活事件可通过心理危机脆弱性预测消极情绪，这一结果是对前人关于负性生活事件与情绪的关系研究的一个补充。大学生心理健康管理应发挥心理危机脆弱性对消极情绪的预警作用，预防心理危机的出现。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 铸坯出现裂纹轻者需要对铸坯进行精整，严重的会出现漏钢事故或产生废品。因此，裂纹的产生既影响到了连铸机的生产效率，又影响到了产品的质量，增加了成本。而铸坯中的内部裂纹若在后续的轧制过程中没有消除或减轻，将会对产品的质量和使用寿命产生很大的影响。本文针对连铸板坯典型内部裂纹(中间裂纹、三角区裂纹、中心裂纹)的特征及产生机理进行了系统探讨，同时对轧制过程内部裂纹的愈合行为进行了分析。 关键词 :连铸板坯，内部裂纹，产生机理，愈合行为 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 自钢铁行业使用连铸技术以来，影响连铸坯质量的各种缺陷便应运而生。在连铸坯的各类缺陷中，裂纹是重要的缺陷之一。据统计，铸坯中各种缺陷约50％来自铸坯裂纹 [ 1 ] 。铸坯中微小的内部裂纹在后续的轧制过程中有可能被焊合，但由于铸坯质量和压缩比限制等因素有些内部裂纹会遗留在后续的产品中，进而影响产品质量，造成安全隐患。本文针对连铸板坯常见的几种内部裂纹(中间裂纹、三角区裂纹、中心裂纹)的特征、产生机理及后续轧制过程的愈合行为进行了系统的探讨，对于实际生产具有深刻的指导意义。
system: [SYSTEM]

user: 2. 内部裂纹产生机理 连铸坯裂纹的形成是一个非常复杂的过程，是传热，传质及应力相互作用的结果 [ 2 ] 。内部裂纹是连铸坯主要的内部缺陷之一，由于生产节奏的加快，如拉速的不断提高、为适应热装而生产高温铸坯等因素，铸坯内部裂纹的发生率呈现提高的趋势。图1为影响裂纹产生的主要因素。Sorimachi等人 [ 3 ] 对连铸过程中应力分布进行了数值模拟，分析了热应力对裂纹产生的影响。陈淑英等人 [ 4 ] 探讨了“鼓肚”量对枝晶间距的影响，而枝晶的形态和大小对铸坯内部裂纹的产生有着密切的关系。Yamanaka等人 [ 5 ] 对矫直过程对内部裂纹产生的影响作出了相关的研究，认为内裂纹通常在黏滞性温度(LIT)和零塑性温度(ZDT)之间形成。Lankford等人 [ 6 ] 对结晶器与坯壳之间的摩擦引起内裂纹的原因进行了分析，由于摩擦力是表面力，会产生弯矩，进而在坯壳中产生弯曲应力，这个弯曲应力与轴向拉伸应力的合力为拉应力，当它足够大时，将引起内裂纹甚至使坯壳破裂。另外，拉速与水量 [ 7 ] 、结晶器锥度 [ 8 ] 和凝固组织 [ 9 ] 等因素都会引起裂纹的产生。可见，连铸过程中裂纹产生的原因是多种多样的。 内部裂纹的成因通常认为是凝固前沿受到拉应力已发的应变超过了其抵抗裂纹产生的最大变形，凝固前沿就会沿枝晶界面开裂，形成内部裂纹。内部裂纹形成大致要经历三个阶段，即凝固界面受到拉应力作用；柱状晶间开裂；偏析元素富集的钢液充填到开裂的空隙中 [ 10 ] 。另外，根据前人的研究结果，内裂纹通常在黏滞性温度(LIT)和零塑性温度(ZDT)之间形成 [ 11 ] 。而LIT和ZDT对应的固相率分别为0.9和1.0 [ 12 ] 。图2为连铸坯凝固过程溶质元素分布情况，在该温度区间，溶质元素的浓度会很高，尤其对于易偏析的P、S等元素，浓度会更高，这些富集的溶质元素一般以夹杂物的形式存在于晶界处，大大降低了枝晶晶界的高温强度和高温塑形 [ 13 ] ，从而降低了钢的抗拉强度，进而引起晶间断裂，同时还会降低树枝晶间液膜的凝固点，使LIT和ZDT之间的温差增大，致使裂纹发生的几率增加 [ 14 ] 。内部裂纹产生的机理可以认为，在连铸坯二次冷却过程中凝固前沿受到的拉应力超过其在凝固温度附近的强度，凝固前沿形成开裂扩展。从凝固角度来看，凝固前沿枝晶间的微观偏析是裂纹形成的内因。铸坯凝固过程中，凝固前沿的柱状晶在微观偏析的作用下很容易形成低熔点的液相薄膜，减弱了凝固前沿的抗变形能力，当凝固前沿受到拉伸作用时极易沿柱状晶开裂从而形成内裂纹。公式(1)为钢临界应力与碳含量关系 [ 15 ] 。 图1. 裂纹产生的主要因素 图2. 连铸坯凝固过程溶质元素分布示意图
system: [SYSTEM]

user: 3. 板坯内部裂纹分布特征 内裂纹按其在板坯中出现的部位的不同主要可以分为中心裂纹、中间裂纹和三角区裂纹 [ 16 ] 。图3为板坯中常见内裂纹示意图。绝大多数内裂纹是在凝固过程中形成的，所以有时内裂纹也称为“凝固裂纹” [ 17 ] 。从概念上讲，从铸坯皮下一直到中心部位所产生的裂纹均可以称为内部裂纹。因此，内部裂纹不仅包括凝固过程产生的裂纹，也包括那些在凝固温度以下析出的质点引起晶界脆化并在外力作用下引起的裂纹。 图3. 铸坯中常见内部裂纹示意图 3.1. 中间裂纹 中间裂纹是指铸坯横截面上位于宽面与板厚中心线之间的宽面柱状枝晶的晶间裂纹 [ 18 ] 。中间裂纹主要发生在合金钢，中碳钢铸坯的内弧侧，外弧侧有时发生。图4为中间裂纹形貌，发生的位置主要在铸坯表面至铸坯中心二分之一厚度上，沿铸坯宽度和浇铸方向延伸，位于凝固的柱状晶区，长度在5~25 mm之间。 当轧制方法和压缩比不当时，连铸坯的中间裂纹可能无法焊合而保留到轧制成品当中。从而对轧制成的中厚板机械性能造成一定的影响，使产品的抗拉强度、屈服强度、延伸率降低、厚板探伤不合格率增加。另外，连铸板坯中的中间裂纹还是引起切割过程中出现剪切裂纹的原因。 图4. 中间裂纹形貌 3.2. 三角区裂纹 三角区裂纹是指铸坯横截面上位于板宽两端的，由宽面和窄面柱状晶前端相遇形成的三角区内的窄面柱状晶的晶间裂纹。铸坯出结晶器不久，窄面三角区受到窄面和宽面冷却所产生的热应力，及窄面足辊位置不当和宽面支撑不良等原因产生的机械应力的双重作用，并且凝固前沿的固–液交界面及附近区域富集的溶质元素引起的该部位钢的强度和塑性下降。当综合应力超过该钢种的临界强度时，便产生了开裂。 引起三角区裂纹的主要原因是二次冷却不良，铸坯侧面受到强冷，而弧面冷却不够，当铸坯回温的温度过高时就会三角区裂纹。其次，辊列异常也是影响三角区裂纹产生的重要因素之一。铸机弧度差过大，开口度不当，夹辊太弯曲，都将导致三角区裂纹的产生。最后，控制钢中的有害元素，提高钢的高温强度也是减少三角区裂纹发生的办法 [ 19 ] 。图5为三角区裂纹形貌。 图5. 三角区裂纹形貌 3.3. 中心裂纹 中心裂纹是指铸坯横截面上位于板厚度中心线上两个三角区内顶点时间区域的等轴晶的晶间裂纹。中心裂纹是由于在凝固最后阶段铸坯芯部少量的未凝固的钢水被已经凝固的部分包围，凝固收缩得不到及时的补充所致 [ 20 ] 。中心裂纹的产生通常伴随着严重的中心偏西线，其中P、S等元素的含量较高，且有夹杂物富集。实际上中心裂纹的形成是连铸过程中力学因素和冶金性能综合作用的结果。图6为板坯中心裂纹形貌。 图6. 中心裂纹形貌
system: [SYSTEM]

user: 4. 内部裂纹愈合行为的研究 钢材产品在成型前要经历加热、轧制、锻造等工序，若连铸坯内部裂纹较细小，通过加热的方式就可以使内部裂纹愈合。若裂纹太大，只能通过热变形的方式使内部裂纹焊合。 4.1. 加热过程对内部裂纹的影响 Griffith [ 21 ] 认为断裂是一个不可逆的过程，但如果裂纹很小，对材料进行高温热处理，通过热激活使裂纹的两个裂纹面上的原子处于相互作用的区域内，就可能实现裂纹的愈合。肖亚航等人 [ 22 ] 对家人温度及保温时间对钢内部裂纹愈合的影响进行了相关的研究。对含有内部裂纹的试样在不同的加热温度和不同的保温时间的热处理条件下进行了金相显微镜及扫描电镜的观察分析。研究结果显示，随着加热温度的升高和保温时间的延长，试样内部裂纹的愈合程度增加；温度是影响裂纹愈合程度的主要原因，加热时间影响相对较小。韦东滨 [ 23 ] 等人采用平板撞击的方法在纯铜和45号钢试样中制备了真实的内部裂纹。在900℃温度保温一定时间后，使用扫描电镜和超声波探伤的方法对裂纹进行检测，结果均发现内部裂纹尺度趋于减小，尤其是裂纹尖端出现了显著的愈合退缩现象。钟志平 [ 24 ] 对20MnMo管板用钢内部裂纹初始厚度、保温时间及加热温度对内部裂纹修复的关系进行了相关研究。结果发现，延长保温时间有利于裂纹的修复，在合理的高温修复工艺参数条件下，当初始裂纹厚度小于1.3 μm时，经保温处理可以将其修复，而当初始裂纹厚度大于1.6 μm时，经保温处理难以将其修复，必须经过塑性变形的方法才能使其愈合。高克玮等人 [ 25 ] 对高纯铁单晶主裂纹附近微裂纹的愈合过程进行了研究，结果表明：加热温度在973 K以上时，微裂纹开始愈合，在1023 K温度停留100 s，微观裂纹可以完全愈合。张永军 [ 26 ] 认为扩散反应是导致内裂纹愈合的机理，并提出内裂纹愈合过程主要经历局部界面的弓出与接触、界面孔洞的形成及球形化、界面消失和球形孔洞的缩小三个阶段。图7为扩散反应导致内部裂纹愈合过程示意图。可以看出，加热是可以使钢中内部的微小裂纹愈合的，并且随着加热温度的升高，裂纹的愈合程度越好。因此，制定合理的加热制度不但能提高材料的变形能力、改善组织性能，同时还可以使钢中的微小裂纹得到愈合。 图7. 扩散反应导致内部裂纹愈合过程示意图 [ 27 ] 4.2. 轧制过程内部裂纹的愈合行为 在轧制过程中，压应力为裂纹的愈合提供了静力学条件，塑性变形过程中大量原子定向移动，为裂纹的愈合提供了物质补给，裂纹两侧的原子更容易找到新的平衡位置，形成统一的晶格点阵，从而实现裂纹的愈合。刘相华等人 [ 28 ] 研究了位于轧件中心、厚度方向三分之一处等位置的裂纹在不同压下率下的愈合情况。实验结果表明，压下率达到50%以上、开轧温度在1100℃时，内部裂纹可以完全愈合；其中心位置裂纹的愈合情况要好于其他位置，采用缓慢冷却的方式裂纹愈合程度要优于空冷。Pandey [ 29 ] 对不同轧制工艺下裂纹的演变行为进行了研究，研究发现：轧辊直径、轧件厚度、轧制量等参数对裂纹的演变有很大的影响。Wang等人 [ 30 ] 采用二维有限元的方法对热轧过程中轧件内部孔洞的闭合过程进行了研究，并与实验结果进行对比，两者吻合情况较好。为模拟轧制过程中轧件内部裂纹演变行为提供了模拟方法。韦东滨等人 [ 31 ] 对含有预置裂纹的20MnMo钢及20号钢试样进行了热塑性变形试验。结果表明，内部裂纹完全愈合，愈合区域内的组织为铁素体。与未变形处理只在高温处理的试样相比，愈合程度得到了大大的提高。刘相华等人 [ 32 ] 对轧件热轧过程中内部裂纹的愈合进行了研究，研究发现裂纹愈合的过程包括：表面紧密贴合、间断性局部愈合、愈合区扩展和整体愈合四个阶段。轧制过程中裂纹愈合本质上是裂纹表面两侧大量的原子通过定向运动穿越裂纹区域表面，并发生相互作用，形成统一晶格点阵，使局部区域裂纹表面消失的结果，而位错运动能促进此过程。董超芳 [ 33 ] 采用热压愈合的方法对碳钢氢腐蚀裂纹的愈合行为进行了研究。结果表明，在1000℃、压下率40%、15分钟短时间处理的条件下，碳钢试样中的氢腐蚀裂纹基本能够消除，局部未修复裂纹尺寸呈4 μm~8 μm的透镜状，并且与单纯加热1000℃保温10小时的试样进行对比发现，塑性变形可大大缩短裂纹愈合所需要的热处理时间。 综上所述，在热变形过程中，内部裂纹的愈合过程主要经过以下几个阶段：第一阶段，裂纹表面相互贴近；第二阶段，裂纹局部愈合并形成了一些未愈合的微小裂纹区；第三阶段，裂纹完全愈合，那些微小的未愈合的小裂纹区在热应力和原子扩散的作用下，裂纹表面的大量原子离开原来的平衡位置，形成新的晶粒，同时裂纹两个表面紧密贴合并最后全部愈合。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 连铸坯内部裂纹产生的机理可以认为，在二次冷却过程中凝固前沿受到的拉应力超过其在凝固温度附近的强度，凝固前沿形成开裂扩展。从凝固角度来看，凝固前沿的柱状晶在微观偏析的作用下很容易形成低熔点的液相薄膜，减弱了凝固前沿的抗变形能力，当凝固前沿受到拉伸作用时极易沿柱状晶开裂从而形成内裂纹； 2) 对连铸板坯几种典型内部裂纹(中间裂纹、三角区裂纹、中心裂纹)的特征、分布位置及形成原因进行了系统分析； 3) 加热是可以使钢中内部的微小裂纹愈合的，并且随着加热温度的升高，裂纹的愈合程度越好。因此，制定合理的加热制度不但能提高材料的变形能力、改善组织性能，同时还可以使钢中的微小裂纹得到愈合。 4) 在轧制过程中，压应力为裂纹的愈合提供了静力学条件，塑性变形过程中大量原子定向移动，为裂纹的愈合提供了物质补给，裂纹两侧的原子更容易找到新的平衡位置，形成统一的晶格点阵，从而实现裂纹的愈合。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对经典运动模板法提取运动目标轮廓出现的空洞和不能提取完整轮廓的问题，以及运动速度缓慢时误检率高的问题，本文提出了一种改进的运动模板和HSV直方图匹配相融合的视频运动目标检测方法。采用三帧差分和改进的OSTU自适应阈值法获得潜在的运动目标轮廓，并根据每个像素点与目标轮廓滞留时间的时序关系构建运动历史模板，利用逐级洪水泛滥法分割目标潜在区域，并计算目标潜在区域与目标模板的Bhattacharyya距离，从而检测典型目标区域。实验结果表明，该方法有助于解决传统运动模板法提取运动目标轮廓产生的空洞和不能提取完整轮廓的问题，而且精确率比背景减除法、运动模板法明显提高。 关键词 :改进的运动模板，三帧差分法，改进的OSTU自适应阈值，逐级洪水泛滥法，Bhattacharyya距离 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 视频目标的检测与识别是计算机视觉领域的一个重要课题 [ 1 ] ，引起了国内外学者的广泛关注，国内外学者在视频目标检测方面取得了一定成果。目前常用的视频目标检测方法包括基于帧差法的轮廓检测、基于直方图匹配法的运动目标检测、基于光流法的运动目标检测以及一些组合方法，这些方法虽然有很好的检测效果，但在某些方面仍存在一些缺陷。 为了更好地解决复杂场景中运动目标检测准确率低的问题，Qingyu Guo，Zheng Zhang提出一种融合高斯混合模型和帧间差分法的视频运动目标检测方法，该方法使用帧间差分法、高斯混合模型和K-means聚类检测视频运动目标的轮廓，利用C#和EmguCV框架检测运动目标 [ 2 ] 。该方法实现简单，检测的准确率比经典的高斯混合模型和帧差法的准确率较高，但是该方法并不能检测视频中运动速度缓慢或静止的目标，而且当间隔时间设置不合理时，该方法检测的准确率较低。 为了解决动态场景中经典运动目标检测算法检测准确率低和鲁棒性差的问题，Wang Huibin、Chen Zhe、Lu Miao等人提出一种基于运动显著概率图的运动目标检测方法。该方法在时间尺度上构建了包含运动目标信息的长短期时间序列组，并利用TFT (Temporal Fourier Transform)方法计算运动目标的显著性值，根据显著性值得到条件运动的显著性概率图，采用全概率公式计算后验概率值，从而得到运动目标的显著性概率图，以概率图为基础，对像素的空间信息进行建模，检测运动目标。该方法能够在复杂噪声环境下准确检测运动目标区域，并且能够提高运动目标检测的鲁棒性和普适性，但是该方法并不能检测到运动目标的完整区域 [ 3 ] 。 为了有效地解决运动目标检测出现的空洞现象以及无法得到完整运动目标的问题，贾建英、董安国提出了一种基于联合直方图的运动目标检测算法，利用联合直方图构造相邻帧的相似性，对相邻两帧视频进行分块，并计算每块的联合直方图，同时结合相似性指标消除背景块，从而检测视频中的运动目标 [ 4 ] 。该方法在无背景遮挡的情况下能够很好地检测到完整的运动目标，但是当有背景遮挡时，并不能完整地检测到运动目标，检测效果比经典的检测算法还要差。 针对运动目标检测领域中帧差法和背景差分法的缺陷，孙挺、齐迎春、耿国华提出了一种融合帧差法和背景差分的运动目标检测算法，该算法采用混合高斯建立背景模型提取运动目标轮廓，利用连续三帧差分法以及自适应差分阈值的方法提取运动目标的轮廓，将得到的两种差分结果进行融合并进行形态学处理提取运动目标 [ 5 ] 。该方法能够有效地抑制算法产生的噪声，解决产生的空洞现象，而且具有普适性，但是当有遮挡时，提取的运动目标区域并不完整。 目前视频目标检测方法主要存在两个问题：由于有遮挡或光照干扰时导致提取的运动目标轮廓出现空洞现象进而导致提取的轮廓不完整甚至无法检测到完整的运动目标轮廓；由于运动速度缓慢导致运动目标检测精确率低。 针对上述问题，本文提出一种基于改进的运动模板和直方图匹配的视频运动目标检测方法，本文使用三帧差分法和自适应阈值代替传统运动模板中的帧差和二值化法来提取运动目标的轮廓，有效地解决了提取运动目标轮廓时产生的空洞和提取运动目标轮廓不完整的问题。该方法既能克服运动模板检测不到视频中运动速度缓慢运动目标的缺陷，又能克服直方图匹配法对光线敏感的不足，同时又能够充分发挥运动模板和直方图匹配各自的优势。该方法不仅能够解决提取轮廓时产生的空洞和提取运动目标轮廓不完整的问题，而且能够有效地检测到运动目标的完整区域，从而提高了运动目标检测的精确率。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文提出了一种基于改进运动模板和HSV直方图匹配的视频典型目标检测算法，融合方法能够解决传统运动模板在提取运动目标轮廓时出现的空洞现象和提取运动目标轮廓不完整的问题，而且具有较高的检测精确率，从而有利于后续的视频解析和视频挖掘。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文研究了一类带有随机发生非线性的时变动态系统非脆弱递归状态估计问题。本系统包含以下几种网络现象：系统的不确定性、随机发生非线性和非脆弱，其中随机发生非线性通过一个服从伯努利分布的随机变量来刻画，非脆弱满足的是范数有界不确定性。本文的目的是提出一种针对随机发生非线性的鲁棒非脆弱状态估计算法。由于估计误差协方差矩阵不能精确地表达出来，于是我们找到误差协方差矩阵的上界，并且通过设计滤波增益矩阵使得该上界的迹达到最小。最后，给出一个数值仿真来说明该算法的实用性。 关键词 :非线性的时变动态系统，伯努利分布，鲁棒非脆弱状态估计算法，滤波增益矩阵 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着现代科学技术的迅猛发展，网络化系统变得越来越重要。通常研究的网络化系统往往都是线性系统，而在现实生活中，系统往往都具有非线性，而且这种非线性往往都是随机发生的，因此研究非线性化网络系统显得越来越重要。 状态估计问题是控制工程领域与航空航天领域的研究重点。它是基于已知的测量输出，运用经典卡尔曼滤波理论估计出系统内部未知的信号，或者是还原受噪声扰动的真实的信号。目前而言，状态估计涉及的领域十分广泛，包括航天、军事、控制工程等领域都或多或少会用到状态估计的相关理论，具体而言，在目标渐进跟踪、多波次导弹齐射、卫星定位等方面都有具体应用。另一方面，系统中的非线性部分往往是随机发生的，往往会呈现出多样性等特点，但是相对于线性系统的状态估计，非线性系统的状态估计研究的相对较少。故而，非线性系统的状态估计问题引起了国内外专家学者的广泛关注。 随着科学技术的不断进步与发展，状态估计理论要解决的问题也越来越广泛与复杂。由于在估计器的设计及参数实现过程中，不可避免地存在着不确定因素，使得估计器参数不可能准确实现，从而导致系统的性能变差甚至不稳定。于是，要求所设计的估计器具有一定的调节能力来满足系统性能的需要，也就是所设计的估计器要有一定的弹性。在过去的几十年里，关于状态估计器的弹性问题得到了广泛的关注 [ 1 ] - [ 13 ] 。文献 [ 14 ] 解决了具有耦合时滞的Markov跳变复杂网络的状态估计问题，考虑了估计参数不确定性是与网络节点和模态相关的情形，提出了更具鲁棒性的状态估计方法。文献 [ 15 ] 考虑了多重测量丢失和概率发散扰动对时变动态网络的影响，解决了该类网络的弹性H∞状态估计问题并给出了相应的状态估计设计方法。因此，研究这类现象显得尤为重要。
system: [SYSTEM]

user: 2. 主要结论 在本文中，考虑如下的时变系统： x k + 1 = ( A k + ξ k A ¯ k ) x k + α k f ( x k ) + B k ω k y k = h ( x k ) + v k (1) 式中， x k 为k时刻系统的状态变量， y k 是测量输出； f ( x k ) 、 h ( x k ) 均为非线性函数； ω k 是均值为零方差为 Q k 的过程噪声； ν k 是均值为零方差为 R k 的测量噪声； A k ， A ¯ k ， B k 均为系统矩阵； α k 与 ξ k 均为服从伯努利分布的随机变量，分别刻画随机发生的非线性与随机发生的不确定性，并满足以下条件： Prob { α k = 1 } = E { α k } = α ¯ k Prob { ξ k = 1 } = E { ξ k } = ξ ¯ k (2) 其中 α ¯ k 与 ξ ¯ k 是已知的常数。 假设：非线性函数 f ( x k ) 满足如下的利普希茨条件： ‖ f ( x k ) − f ( z k ) ‖ ≤ l ‖ x k − z k ‖ (3) 非线性函数 h ( x k ) 满足如下的利普希茨条件： ‖ h ( x k ) − h ( z k ) ‖ ≤ l ‖ x k − z k ‖ 其中l为已知的利普希茨系数。 在本文中，构造如下形式的滤波器： x ^ k + 1 | k = ( A k + ξ ¯ k A ¯ k ) x ^ k | k + α ¯ k f ( x ^ k ) (4) x ^ k + 1 | k + 1 = x ^ k + 1 | k + ( K k + 1 + Δ K k + 1 ) [ y k + 1 − h ( x ^ k + 1 | k ) ] 式中 x ^ k | k 是 x k 在k时刻的状态估计， x ^ k + 1 | k 是 x k 在k时刻的一步预测， x ^ k + 1 | k + 1 是 k + 1 时刻的状态估计， K k + 1 是 k + 1 时刻的滤波增益矩阵， Δ K k + 1 = M k + 1 F k + 1 N k + 1 为增益扰动矩阵， M k + 1 ， F k + 1 ， N k + 1 均为刻画增益扰动的矩阵， M k + 1 ， N k + 1 是已知的适当维数的矩阵，矩阵 F k + 1 未知满足 F k + 1 F k + 1 T ≤ I ，I为单位矩阵。 本文主要有以下两个目的。第一，针对具有随机发生非线性的时变系统设计形如(4)的滤波器，得到滤波误差协方差矩阵的上界，即找到一正定矩阵 Σ k + 1 | k + 1 满足如下关系式： E { ( x k + 1 − x ^ k + 1 | k + 1 ) ( x k + 1 − x ^ k + 1 | k + 1 ) T } ≤ ∑ k + 1 | k + 1 (5) 第二，通过设计适当的滤波器增益使得滤波误差协方差矩阵上界的迹达到最小。
system: [SYSTEM]

user: 4. 数值仿真 在本部分中，给出数值仿真来说明所提出的算法的有效性。 考虑如下的系统参数： A k = [ − 0.8 0.6 − 0.9 0.3 ] ， A ¯ k = [ − 1.6 1.2 1.4 0.8 ] ， B k = [ 0.60 0.60 ] T ， M k = [ − 0.4 0 0 0.4 ] ， N k = [ 0.3 0 0 0.3 ] ， f ( x k ) = [ sin x 1 ， k cos x 2 ， k       cos x 1 ， k ] T ， h ( x k ) = [ cos x 2 ， k   sin x 1 ， k     sin 2 x 2 ， k ] T ， γ 1 ， k + 1 = 1.5 ， γ 2 ， k + 1 = 1.2 ， ε i = 1 ( i = 1 ， 2 ， 3 ) ， η 1 = η 2 = 1 ， Q k = 0.1 R k = d i a g { 0.1 ， 0.1 } ， α ¯ k = 0.76 ， ξ ¯ = 0.65 ， l = 3 ; 在本仿真实验中，系统的初始值 x 0 | 0 = [ 0.5 0.2 ] T ， 估计状态的初始值为 x ^ 0 | 0 = [ 0.85 0.6 ] T ， 估计误差协方差矩阵的初始值 Σ 0 | 0 = 4 I 。具体仿真效果图如图1至图4所示。 图1. 实际状态轨迹 x 1 ， k 及其滤波轨迹 x ^ 1 ， k | k 对比图 图2. 实际状态轨迹 x 2 ， k 及其滤波轨迹 x ^ 2 ， k | k 对比图 图3. 滤波 x ^ 1 ， k | k 的均方误差对数值 x 1 ， k | k 及其最小上界对比图 图4. 滤波 x ^ 2 ， k | k 的均方误差对数值 x 2 ， k | k 及其最小上界对比图
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 在本文中，研究了具有随机发生非线性的滤波问题，为了体现非线性的随机性，引入了服从伯努利分布的随机变量刻画随机发生的非线性。与此同时，为了保证所设计的滤波器对增益扰动具有鲁棒性，在设计滤波器时引入了弹性。通过解黎卡提型差分方程，得到滤波误差协方差矩阵的上界，通过设计滤波增益矩阵使得该上界的迹达到最小。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 故障检测与隔离技术是自确认传感器的核心研究内容之一。本文针对多传感器系统的异常状态监测过程中的故障检测与隔离准确率较低的问题，提出一种基于主成分分析(PCA)自适应重构技术的故障检测与隔离算法。该方法利用多传感器系统的正常数据建立PCA模型，并通过SPE统计量对多传感器系统的多路信号进行实时监测。一旦故障发生，SPE统计量的数值将显著提高，从而实现对传感器故障的检测；为了进一步对故障传感器进行隔离，采用SPE统计量自适应重构技术，实现对故障传感器的定位。仿真实验表明，本文提出的多传感器系统的故障与隔离算法能够有效地实现多传感器系统的故障检测与隔离，具有较高的准确率。 关键词 :故障检测，故障隔离，自确认，主成分分析 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 传感器作为多传感器系统的信息获取装置，其读数的可靠性和准确性将直接影响整个多传感器系统的性能。由于多传感器系统的分析与决策依赖于传感器获取信息的融合结果，一旦传感器的测量质量下降，甚至出现故障，多传感器系统的整体性能将大大降低。鉴于此，二十世纪九十年代初，英国牛津大学的Henry教授和Clarke教授提出了自确认传感器的概念并提出了基本框架 [ 1 ]。自确认传感器是一种新型的智能传感器，不但能够输出传感器的测量值，还能够进行故障检测与隔离、故障诊断、故障恢复、不确定度估计及状态评估等自确认功能。 故障检测与隔离(Fault Detection and Isolation， FDI)技术是自确认传感器中实现异常状态监测的关键自确认技术 [ 2 ] [ 3 ]。目前，故障检测与隔离方法主要是采用硬件冗余和软件冗余。基于软件冗余的传感器故障检测与隔离方法是自确认传感器中的主要方法，主要包括基于解析模型的方法和基于数据驱动的方法。基于解析模型的方法是通过对传感器工作机理的准确建模，利用模型输出值与实际输出值生成的残差实现故障检测与隔离，分为观测器法和滤波器法。基于数据驱动的方法是在一定的代价函数约束下，通过对历史数据进行学习和挖掘，得到相应的数学模型关系，进而逼近系统数据中所隐含的映射机制，以此进行故障检测与隔离，主要分为基于信号处理的方法、多变量统计分析法以及人工智能方法 [ 4 ]。 为了提升多传感器系统的可靠性和可维护性，根据自确认传感器框架，研究面向多传感器系统的故障检测与隔离算法以提高系统的性能。本文提出了一种基于数据驱动模型的故障检测与隔离方法，该方法利用主成分分析算法对多传感器系统测量值进行建模，然后利用SPE统计量对故障信号进行检测，再利用基于SPE的自适应重构方法对故障传感器进行隔离。该方法能够有效地实现多传感器系统故障检测，并能够准确定位故障传感器。
system: [SYSTEM]

user: 2. 基于主成分分析的故障检测 主成分分析(Principal Component Analysis， PCA)是一种数据驱动的多变量统计分析技术，广泛应用于工业过程控制中多变量故障检测与隔离。基于PCA的故障检测与隔离方法的实现过程如下： 假设原始数据矩阵 ，其中n表示观测样本的数量，m为观测变量的数目。对 X 0 进行标准化，获得标准化数据矩阵 X ∈ R n × m 。通过PCA可以将 X 分解为 X = X ^ + X ˜ = T ^ P ^ T + E = t ^ 1 p ^ 1 T + t ^ 2 p ^ 2 T + ⋯ + t ^ k p ^ k T + E (1) 其中， X ^ = T ^ P ^ T 称为主成分子空间(PCS)， X ˜ = E = T ˜ P ˜ T 称为残差子空间(RS)； T ^ = X P ^ ∈ R n × k 为得分矩阵， P ^ ∈ R m × k 为载荷矩阵，k为PCA模型的主成分个数。 载荷矩阵 P ^ = [ p ^ 1 ， p ^ 2 ， ⋯ ， p ^ k ] ， p ^ i ∈ R n ，可以通过以下步骤获得： 步骤一：计算 X 的协方差矩阵 Σ ， Σ = 1 n − 1 X T X (2) 步骤二：对协方差矩阵 Σ 进行奇异值分解(SVD)， Σ = U Λ U T (3) 其中， Λ 为由协方差矩阵 Σ 特征值按照降序排列获取( λ 1 ≥ λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ m ≥ 0 )组成的对角矩阵， U 由协方差矩阵 Σ 所有特征值对应的特征向量构成。 步骤三：采用累积方差百分比(CPV)选取主成分的最优个数， C P V ( k ) = ∑ i = 1 k λ i t r a c e ( Σ ) × 100 % (4) 步骤四：利用 U 前k个列向量组成载荷矩阵 P ^ = [ u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u k ] 步骤五：通过载荷矩阵 P ^ 求得投影矩阵 C 和 C ˜ ： C = P ^ P ^ T ， C ˜ = P ˜ P ˜ T = ( I − C ) (5) 原m维数据空间被k维主成分子空间与 m − k 维残差子空间代替，变量之间的相关性被去除。测量向量 x ∈ R 1 × m 可以分解为 x = x ^ + x ˜ ，其中 x ^ = C x 和 x ˜ = C ˜ x 分别将测量向量 x 投影到PCS和RS。 PCA是一种有效的系统故障检测工具，主要通过平方预测误差SPE和Hotelling’s T 2 统计指标实现，定义如下： SPE = ‖ x ˜ ‖ 2 = x C ˜ C ˜ T x T = x C ˜ x T (6) 置信水平为 ( 1 − α ) × 100 % 的SPE统计量的控制限为 SPE α = θ 1 [ 1 + h 0 C α 2 θ 2 θ 1 + θ 2 h 0 ( h 0 − 1 ) θ 1 2 ] 1 h 0 (7) 其中， h 0 = 1 − 2 θ 1 θ 3 3 θ 2 2 ， θ i = ∑ j = k + 1 n λ j i ( i = 1 ， 2 ， 3 ) ， C α 表示显著性水平为 α 的高斯分布对应的分为点值。 T 2 = x T P ^ Λ k − 1 P ^ T x = x T D x (8) 式中 Λ k 是由 Λ 前k行与k列组成的方阵。 置信水平为 ( 1 − α ) × 100 % 的T 2 统计量的控制限为 T α = ( n 2 − 1 ) k n ( n − k ) F α ( k ， n − k ) (9) 其中， F α ( k ， n − k ) 指自由度为k和 n − k 的F分布在置信度为 1 − α 的分位点。 PCA故障检测模型是通过正常运行状态下的数据建立的，在系统正常情况下，SPE和T 2 统计量都小于各自的控制限。一旦系统发生故障，将导致SPE和T 2 统计量发生突变，超过控制限 SPE α 和 T α 2 ，从而实现故障检测。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于自适应重构的故障隔离 假设多传感器系统由d个传感器组成，在t时刻有 p ≥ 0 个传感器发生故障，多传感器系统的输出表示为 x ( t ) ∈ R d × 1 。根据故障重构原理，经过故障重构后的多传感器系统输出信号 x ˜ ( t ) 表示为 x ˜ ( t ) = x ( t ) − ∑ i = 1 p f i j ξ i j (10) 其中， i j 是在多传感器系统中在i个故障发生时，第j个传感器故障， 0 ≤ j ≤ d 。 ξ i j 称为故障方向，其值单位矩阵 I ∈ R d × d 的第j列，而 f i j 为在故障方向 ξ i j 上的幅值。 如果能够准确地对多传感器系统输出信号进行重构，重构后的信号的SPE统计量应该具有最小值，即 arg min p ， Ξ ， F SPE ( x ˜ ( t ) ) (11) 其中，p为多传感器系统中故障的传感器数量， Ξ = { ξ 1 ， ξ 2 ， ⋯ ， ξ p } 为故障方向集合， F = { f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f p } 为故障方向集合 Ξ 对应的故障幅值集合。 SPE ( x i ) = ‖ x ˜ i ‖ 2 = ‖ x ˜ − Ξ ˜ i f i ‖ 2 (12) 其中， Ξ ˜ i = ( I − P P T ) Ξ i ，上式可以由最小二乘法得到故障大小的最优估计 [ 5 ] ，能够实现对多故障的隔离。 f i = Ξ ˜ i + x ˜ = Ξ ˜ i + x (13) 重构后的多传感器系统测量值为 x i = x − Ξ i Ξ ˜ i + x = ( I − Ξ i Ξ ˜ i + ) x (14) 在残余空间中 x ˜ i = ( I − Ξ ˜ i Ξ ˜ i + ) x ˜ (15) 利用公式(10)可知， x ˜ i = x ˜ * ，则重构的SPE统计量为 SPE ( x i ) = ‖ x ˜ i ‖ 2 = ‖ x ˜ * ‖ 2 (16)
system: [SYSTEM]

user: 4. 算法流程 如图1所示为多传感器系统故障检测与隔离算法流程，流程包括PCA建模过程和传感器故障检测与隔离过程。首先，利用多传感器系统的正常测量值进行PCA建模，并利用累计百分比差异(CPV)求取SPE统计量控制限 SPE α 。随后，在故障监测阶段，建立的PCA模型对多传感器系统测量值进行故障检测。如果多传感器系统监测值的SPE统计量大于控制限 SPE α ，则被认定多传感器系统存在故障，随即执行自适应重构算法，求解故障的数量和故障的幅度，以SPE统计量作为重构标准对故障传感器进行隔离，确定故障传感器。 图1. 多传感器系统故障检测与隔离算法流程图
system: [SYSTEM]

user: 5. 实验 5.1. 多传感器实验系统 为了验证提出的故障检测与隔离方法的效果，研制了如图2所示为本文设计的多传感器实验系统。实验系统由PC机，PXI机箱，直流电源，MOS气体传感器阵列，电扇，注射器及待测气体样本组成。该多传感器实验系统为一种基于MOS气体传感器阵列的机器嗅觉系统，用于对气体进行识别与分析。由于MOS气体传感器阵列装配有多种金属氧化物半导体气体，因此该试验系统具有多传感器系统的特点。本文采用的MOS气体传感器阵列的选型和数量如表1所示。本文中的仿真试验数据均由上述实验系统产生，数据采集过程中严格控制参数的变化。 Table 1 Selection of MOS Gas Sensor Arra 型号 数量 负载 目标气体 TGS2600 4 10 kΩ 氢气、一氧化碳、乙醇 TGS2602 4 60 kΩ 挥发性有机物、氨气、硫化氢 TGS2610 4 40 kΩ 异丁烷、液化石油气 TGS2611 4 50 kΩ 异丁烷、甲烷、乙醇、氢气 TGS2620 4 20 kΩ 甲烷、一氧化碳、异丁烷 表1. MOS气体传感器阵列选型 图2. 多传感器实验系统结构图 5.2. 实验结果 为了验证提出的基于PCA的故障检测算法的有效性，利用4.1小节中的多传感器试验系统采集的正常运行的传感器数据对PCA模型进行建模，确定SPE统计量的控制限。在验证过程中，在正常传感器输出信号上叠加不同类型的故障，进行测试。如图3所示，为偏置故障下，PCA故障检测模型的测试结果。如图4所示，为冲击故障下，PCA故障检测模型的测试结果。由此可见，本文提出的基于PCA的故障检测方法能够有效地对多传感器系统进行故障检测。 针对不同浓度情况下正常的MOS气体传感器阵列的输出信号，采用叠加的方式生成不同故障类型下的仿真数据样本集，并根据该样本集对PCA故障检测模型的有效性进行验证。表2所示为不同故障类型下PCA故障检测模型的检测率。从实验结果可以看出，针对不同的故障类型，基于SPE统计量的PCA故障检测模型的故障检测率达到99%以上。 图3. 偏置故障下的故障检测结果 图4. 冲击故障下的故障检测结果 Table 2 Detection rate of PCA failure detection model under different failure type 故障类型 SPE 偏置故障 99.95% 冲击故障 99.54% 恒定输出故障 99.80% 掉电故障 100% 表2. 不同故障类型下PCA故障检测模型的检测率 为了验证基于自适应重构的故障隔离方法，本文分别设置不同故障类型、故障数量(1~4个)、不同故障幅度的故障仿真数据集，并利用提出的故障隔离方法进行测试，测试结果如表3所示。由实验结果可知，与传统的贡献图方法 [ 6 ] 相比，基于PCA的自适应重构方法能够更加有效地定位多传感器系统的故障，多故障隔离准确率达到97%以上。 Table 3 Accuracy of multiple failure isolation with different fault isolation method 故障数目 贡献图法 自适应重构法 1 100% 99.90% 2 63.32% 97.32% 3 42.29% 97.13% 4 30.67% 97.15% 表3. 故障类型下PCA故障检测模型的检测率
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 本文提出一种基于主成分分析(PCA)自适应重构技术的故障检测与隔离算法，该方法利用SPE统计量实现对多传感器系统测量值的故障检测，再通过基于SPE统计量的自适应重构算法实现对多传感器故障的隔离，利用设计的机器嗅觉系统，以MOS气体传感器阵列作为研究对象，获取大量实验样本进行故障仿真以验证提出算法的有效性。本文提出的故障检测与隔离方法能够有效地实现多传感器系统的故障检测与隔离，具有较高的准确率。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 糖尿病为重大慢性疾病之一，糖尿病及其并发症影响国人健康不容小觑，并且糖尿病相关疾病之医疗负担相当庞大。本研究以小鼠口服葡萄糖耐受性测试(Oral glucose tolerance test; OGTT)模式评估喂食14天副干酪乳杆菌Lactobacillus paracasei GKS6进行短时间内喂食高浓度葡萄糖之测试，结果显示GKS6菌株对于抑制血糖上升具有影响效果。再以高脂饮食喂食Wistar大鼠6周模式，观察GKS6对血糖之影响，结果显示，在高脂饮食下喂食GKS6，亦可有效抑制高血糖的现象。 关键词 :副干酪乳杆菌GKS6，益生菌，高血糖 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 糖尿病主要分为I型糖尿病和II型糖尿病。I型糖尿病为胰岛β-细胞损伤而导致胰岛素分泌缺乏，II 型糖尿病主要是胰岛素分泌减少；组织对葡萄糖摄取和利用的能力降低；胰岛素作用降低，包括胰岛素抵抗性、胰岛素敏感性的下降。现代人因为精致饮食，过量摄取高糖份或是高脂肪饮食且运动量不足，增加糖尿病的发生率，糖尿病为慢性代谢疾病，其并发症会影响眼睛、肾脏、神经、血管等方面的病变 [ 1 ] ，因此预防及延缓其进展是相当重要的。 益生菌具有可以改善肠躁症、抗发炎、改善异位性皮肤炎和抗过敏等功能 [ 2 ] ，近期研究显示，益生菌对于降低血糖也具有一定效果。根据文献，鼠李糖乳酸杆菌及干酪乳杆菌，具有改善葡萄糖耐受不良的功效 [ 3 ] [ 4 ] 。据Yadav等人研究指出，干酪乳杆菌和嗜酸乳杆菌发酵之酸奶对于高果糖饮食诱导之糖尿病大鼠，可以降低其血糖 [ 5 ] 。此外，加氏乳杆菌和植物乳杆菌也具有降低血糖之效果 [ 6 ] [ 7 ] 。 本研究以植物乳杆菌(L. plantarum GKM3)、肠膜明串珠菌(L. mesenteroides GKM5)及副干酪乳杆菌 (L. paracasei GKS6)喂食C57BL/6JNarl小鼠14天后，以口服葡萄糖耐受性试验(OGTT)方式，进行喂食高浓度葡萄糖溶液，评估调节血糖能力测试，依结果显示挑出改善葡萄糖敏感性之效果最佳菌株。再以长期高脂饮食模式诱导Wistar大鼠使其产生高血糖症模式，进一步分析其降血糖效果。