DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 样品表征 图1为纯MoO 2 ，MoO 2 -GNS-1和MoO 2 -GNS-2的XRD图谱。三个衍射谱均在2θ = 36.52˚，41.37˚，53.80˚和65.73˚有明显衍射峰，分别对应MoO 2 (PDF. 50-0739)的(100)，(101)，(102)和(110)晶面，说明在不加石墨烯(纯MoO 2 )或不加抗坏血酸(MoO 2 -GNS-2)的情况下均有MoO 2 生成。不同的是，在样品纯MoO 2 和MoO 2 -GNS-1的图谱中没有看到杂峰，而MoO 2 -GNS-2出现了MoO 3 的杂峰，说明抗坏血酸促进了钼酸根离子的还原。MoO 2 -GNS-2中的MoO 2 可能是被石墨烯表面的官能团还原而成。XRD图谱中纯MoO 2 衍射峰的半峰宽明显小于MoO 2 -GNS-1和MoO 2 -GNS-2，说明其颗粒尺寸较大，结晶程度较高。 图1. 三种样品的X射线衍射图谱 样品的形貌结构如图2所示。从图2(a)~(c)可以看出，纯MoO 2 是由大量的超小一次颗粒堆积而成的大尺寸二次颗粒；一次颗粒的粒径在5 nm以下，但团聚非常严重。相比之下，MoO 2 -GNS-1能清楚地看到石墨烯上负载着粒径极小(<5 nm)且分布均匀的颗粒(图2(d)~(f))；MoO 2 -GNS-2除小颗粒外也存在直径为50~100 nm的大颗粒(图2(g)~(i))。粒径大小顺序为：MoO 2 -GNS-1 < MoO 2 -GNS-2 < 纯MoO 2 ，与XRD结果一致。在抗坏血酸辅助下，纯MoO 2 的一次颗粒和MoO 2 -GNS-1的均匀颗粒其粒径都很小，说明抗坏血酸的加入有助于粒径的控制。在石墨烯辅助下，MoO 2 -GNS-1和MoO 2 -GNS-2中MoO 2 小颗粒的分散程度更好，说明石墨烯的巨大比表面积为MoO 2 小颗粒的附着提供了很好的载体，限制了小颗粒的相互碰撞和团聚。 3.2. 电化学测试 通过循环伏安和恒流充放电对样品的储锂性能进行测试。图3(a)~(c)为三种样品的CV曲线。第一周1.54 V和1.60 V处的氧化还原峰分别对应锂的插入和脱出(公式(1))，在后续循环中该氧化还原峰稳定在1.26 V和1.44 V。峰位置偏移的原因是部分Li x MoO 2 在循环过程中发生了单斜相与正交相之间的可逆相变 [ 24 ]。首周放电曲线在<1.0 V处的巨大斜坡对应SEI膜生成和Li x MoO 2 转化为Mo和Li 2 O (公式(2))。后续循环中在0.5 V处出现了还原峰，主要对应转化反应 [ 19 ] [ 20 ]。MoO 2 -GNS-1的氧化还原峰位置基本重叠，说明可逆性良好。 图2. 不同倍率的TEM图：(a)-(c) 纯MoO 2 ，(d)-(f) MoO 2 -GNS-1和(g)-(i) MoO 2 -GNS-2 MoO 2 + xLi ↔ Li x MoO 2 (1) Li x MoO 2 + ( 4 − x ) Li ↔ Mo + 2Li 2 O (2) 图3(d)~(f)为三种样品前四周的恒流充放电性能。在首周放电过程中1.6 V处存在一个较小的电压平台，对应图3(a)~(c)中首周CV曲线中的还原峰位。放电曲线在0.5 V之下都呈现出比较长的电压尾巴，说明发生了从MoO 2 到Mo和Li 2 O的转化反应。充电过程中在1.2 V和1.5 V有两个电压平台，说明充放电过程中Li x MoO 2 发生了相变。纯MoO 2 的首周充/放电不容量分别为580.3和1059.6 mAh∙g −1 ，库仑效率为54.8% (图3(d))。MoO 2 -GNS-2的首周充放电比容量分别为837.6和1319.2 mAh∙g −1 ，库仑效率为63.5% (图3(e))。MoO 2 -GNS-1的首周充/放电比容量分别为1078.2和1648.7 mAh∙g −1 ，库仑效率为65.4% (图3(f))。首周容量的损失主要来源于SEI膜的形成、电解质的分解及Li + 离子在MoO 2 的不可逆嵌入 [ 7 ] [ 19 ]。 图3(g)为纯MoO 2 ， MoO 2 -GNS-1和MoO 2 -GNS-2前100周的循环性能。MoO 2 -GNS-1在第三周库仑效率达到96.7%并在后续循环中保持在97%以上，循环40周后容量趋于平稳，100周后保持在579.6 mAh∙g −1 。而纯MoO 2 和MoO 2 -GNS-2在100周后容量分别为438.6和276.4 mAh∙g −1 ，表明MoO 2 -GNS-1具有较高的可逆容量及化学稳定性。三种样品的倍率性能如图3(h)所示。在50 mA∙g −1 的电流密度下循环10周后，纯MoO 2 ，MoO 2 -GNS-1和MoO 2 -GNS-2的可逆容量分别为408.9、749.9和656.4 mAh∙g −1 。随着电流密度的不断上升(50~1000 mA∙g −1 )，三种样品的容量都不断下降，下降速度为MoO 2 -GNS-1 < MoO 2 -GNS-2 < 纯MoO 2 。当电流密度回到50 mA∙g −1 时，三种样品的可逆容量分别恢复到310.3、524.4和416.4 mAh∙g −1 。与图3(g)中相同循环次数的容量相比，MoO 2 -GNS-1和MoO 2 -GNS-2的容量损失均小于5%。 为了探究性能差异的原因，对三种样品进行了EIS测试。如图3(i)所示，Nyquist曲线被分成高频区的半圆和低频区的斜线两部分，分别对应电极表面的电荷转移和Li + 离子扩散。纯MoO 2 在高频区半圆的半径要远大于MoO 2 -GNS-1和MoO 2 -GNS-2。采用等效电路模型，以电解质电阻(R e )、电荷转移电阻(R ct )和Li + 离子向活性物质相(Z w )的扩散为基础，对奈奎斯特图数据进行了拟合分析，所得数据如表2所示。结果表明，R ct 大小顺序为：纯MoO 2 > MoO 2 -GNS-2 > MoO 2 -GNS-1。MoO 2 -GNS-1和MoO 2 -GNS-2的直线斜率要稍大于纯MoO 2 ，说明纯MoO 2 中Li + 离子的扩散速率较低。MoO 2 -GNS-1在电荷转移和Li + 离子扩散方面的优势主要归因于MoO 2 颗粒的超小粒径和在石墨烯表面的均匀分布。 图3. 三种样品的电化学性能：(a)~(c) CV曲线，(d)~(f) 恒流充放电曲线，(g) 循环性能(100 mA∙g −1 )，(h) 倍率性能和(i) Nyquist图谱 Table 2 Impedance parameters of the three sample Samples R e /Ω R ct /Ω Pure MoO 2 4.69 143.7 MoO 2 -GNS-1 3.55 84.7 MoO 2 -GNS-2 3.38 113.4 表2. 三种样品的阻抗参数
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user: 4. 结论 本工作借助于抗坏血酸和石墨烯的共同作用，通过简单高效且绿色环保的一步水热法实现了超小尺寸(<5 nm)的MoO 2 颗粒在石墨烯表面的均匀负载。抗坏血酸促进了钼酸根离子的还原，石墨烯的加入为MoO 2 小颗粒提供了很好的载体，限制了颗粒的相互碰撞和团聚。MoO 2 颗粒的超小尺寸和石墨烯明显改善了材料的电子/离子传输并有效缓冲了体积膨胀，因此表现出优异的可逆容量、循环寿命和倍率性能。本工作为超小纳米颗粒/碳复合材料的制备和储能应用提供了参考。
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user: 摘 要 本文研究并设计了一类智能家居用电能耗管控系统，该系统本着提高家居生活的便利性、安全性、舒适性的原则，综合运用嵌入式系统开发技术、数据库技术、B/S/S架构的Web服务器技术、ZigBee技术、3D技术和自动控制等技术，实现对家居用电的智能管控。本文所设计的系统主要包含对智能插座的设计、电表的改进、Zigbee通信网络的设计与铺设、上位机系统的设计几部分。本文提出并设计的智能家居用电能耗管控系统能够对家居用电实现有效地管控，能够实时对家庭内各用电设备的运行情况进行全面地监控，并能够在用电设备发生故障时，对故障做出相应的应急处理并将故障信息及时地反馈给住户。同时该系统允许用户通过家庭主机及任意接入Internet的终端设备，对家庭用电设备进行远程控制。 关键词 :嵌入式系统，Web数据库，智能插座，ZigBee，智能用电管控系统 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/
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user: 1. 引言 在过去几十年，人类的科学技术有了迅猛的发展，先进的通信技术、自动化技术、物联网技术和控制技术不断地渗透到人们的日常生活中的各个领域。随着时代的进步，人们在有所居的条件下，已经开始追求居住环境的信息化、智能化，希望能够拥有一个绿色、舒适、高效、可控的家居环境，因而智能家居系统已成为当今嵌入式系统的研究热点 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。随着技术的发展，智能家居系统也有许多不同的设计方案。文献 [ 1 ] 基于ZigBee无线通信技术设计了一类基于ZigBee的智能家居系统，明光照、李鸥等人在其文献 [ 2 ] 中将无线传感器网络(WSN)和电力线通信(PLC)用于实现智能家庭控制网络，文献 [ 4 ] 结合物联网设计了基于ZigBee的智能家居系统和电力线载波通信技术。 自智能家居的概念被提出以来，智能家居的用电能耗管控系统也逐渐成为人们关注和研究的焦点。尤其是最近几年，随着各种智能家电进入家庭，电作为一种与人们日常生活息息相关的产品，对其的有效管控，更是成为了一个困扰人们的难题。针对智能家居用电能耗管控问题，也进行了大量的研究并提出了各种方案 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。文献 [ 5 ] [ 6 ] 基于IEEE 802.15.4和ZigBee技术设计了一类能耗管控系统，文献 [ 9 ] 开发了一个多目标混合整数非线性规划模型，用于智能家居中的最佳能源使用，谷全琦教授在文献 [ 10 ] 对硬件与通信设计，传感技术和机器学习算法的应用提出了一种智能家居能量管理系统(SHEMS)。 在智能家居能耗管控系统设计中，对于电器能耗信息采集方式也有不同的方案，其中就包含对于智能插座的设计。文献 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 分别设计了几类智能插座，通过智能插座监控家中所有电器的信息并将其收集到后台服务器数据库中，并根据数据控制电器设备开/关时间以达到节约能耗的目的。然而，上述的这些能耗管控系统以及智能插座设计方案存在功能都不够全面，在人机交互界面设计上不够友好，使用不够方便以及成本较高等问题。 本文针对之前的这些问题，提出设计了一类智能家居用电能耗管控系统。该系统能够对家庭用电设备的运行状况进行实时的监控；能够在用电设备或线路故障时，起到有效的保护作用；能够通过适当的控制算法，实现节约用电的目的。本系统通过对智能插座的设计解决了通过Zigbee终端节点实现对各模块的控制和信号的传输、利用各种保护模块实现了故障检测和保护、利用电能计量模块(CS5460A)实现了对电能的计量问题。在Zigbee通信网络部分系统对包含硬件设备的设计、网络类型的选取和铺设等部分进行了设计，同时，系统又通过对上位系统的设计解决了数据库的建立、数据库服务器的建立、Web服务器的建立、用户端的功能实现等问题。本文所提出设计的智能家居能耗管控系统为普通家庭提供了一种低成本的智能用电管控系统。 论文结构如下。第二部分介绍了系统的整体架构。第三部分详细介绍了系统的硬件设计。上位系统的软件设计和系统应用层的技术架构在第四部分给出。第五部分给出了系统的控制算法设计。本文以第六部分总结结束。
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user: 2. 系统整体架构 本文设计的智能家居用电能耗管控系统的整体架构如图1所示。本系统设计主要包括：智能插座、入户电表、家庭Zigbee局域网和用于系统整体控制的Web服务器等。智能插座内部集成了电能计量模块CS5460A、各种保护模块和Zigbee终端节点，智能插座直接与用电器相连，能够通过CS5460A模块采集用电器的用电信息，并通过家庭内的树状Zigbee局域网将用电信息和用电器的工作状态传输给家庭主机上的Web服务器。由服务器对采集到的各用电设备的用电信息进行分析处理，并结合系统内的控制算法获得相应的控制策略和具体指令。然后再经由Zigbee局域网将相关指令下达给各智能插座，由智能插座控制各用电设备的工作状态。同时，用户可以直接或通过手持移动终端间接的访问家庭主机上的Web服务器，实时的了解和控制家庭各用电设备的工作状态。系统设计时需改进入户电表，使其具有RS485和RS232接口，通过RS232接口可将入户电表中的信息传输至家庭主机，通过RS485接口可以将每户的用电信息汇总到每栋楼的汇总设备上，再经该设备上的GPRS模块将汇总后的信息发送给地区供电所。 图1. 系统整体架构图
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user: 3. 系统硬件设计 系统的硬件设计是整个系统实施的基础，硬件的设计主要包括：智能插座的设计、Zigbee节点的硬件设计和入户电表的改进。 3.1. Zigbee节点硬件设计 本系统设计时采用树状Zigbee网络，包含Zigbee终端节点、路由器节点和协调器节点的设计。Zigbee的三种节点在硬件结构上基本相似，对Zigbee模块核心板的设计后，在核心板的基础上进行适当的修改便可以分别得到其他三种不同的节点。Zigbee核心板内部集成了CC2591和CC2530芯片，是实现Zigbee自组网技术的核心。CC2530采用CMOS解决方案，内部使用增强型8051内核和频率为2.4 GHz的射频发射器，最大发射功率为4.5 dBm，适用于IEEE 802.15.4协议标准下建立庞大的网络节点，且成本低。CC2530的数字内核和外设由一个AMS117电压模块供电，还包括一个电源管理功能，可以保证CC2530在不同供电模式下正常运行，实现降低功耗目的。CC2591为射频发射功率放大器，可大大提高信号数据的传输距离。核心板的设计原理如图2所示。 图2. ZigBee核心板设计原理图 Zigbee终端节点集成在智能插座内部，同时作为智能插座的控制单元和通信模块，只需要在核心板的基础上焊接多个排针，用于核心板与插座间的信号传输，便可完成核心板向终端节点的转换。Zigbee路由器节点主要充当终端节点和协调器节点间信号传输的桥梁，所设计的核心板能够完全满足路由器节点的所有要求。Zigbee协调器要和家庭主机间进行数据传输，因此在核心板的基础上，利用MAX3232芯片，设计一个RS232串口电路，以便完成核心板向协调器的转换。 3.2. 智能插座硬件设计 方案设计中智能插座功能的实现主要是通过具体的模块组合实现，主要包括：电源模块、计量模块(CS5460A)、ZigBee终端节点、保护模块和基于BTA16-600B芯片的控制模块等五部分组成，电源模块采用AD-DC开关电源，经变压、整流、滤波、稳压等步骤，将220 V交流电变为5 V直流电，然后分别通过7805芯片和AMS1117芯片为其它模块分别提供5 V和3.3 V稳压电源。智能插座的整体结构如图3所示。 (1) 计量模块 采用Cirrus Logic公司的CS5460A芯片分别对每一个插孔上的用电器进行电量采集。利用ZigBee模块控制CS5460A模块来精确测量瞬时电压、电流、功率，以及计算有功和无功功率，基波有功功率、谐波功率和功率因数、电压、电流有效值、瞬时交流电压和瞬时交流电流。经CS5460A芯片内部的滤波、限幅等处理之后，以脉冲方式输出功率、电压和电流的有效值，从而便可以实时知道电量的使用情况。由于CS5460A芯片虽然可以采集交流电流和交流电压信号，但其采样信号亦有其采样范围，因此需要相应的采样负载，所以系统设计时为其设计了相应的采样电路，通过该方法，该系统能够对负载线路进行实时的监控： 图3. 智能插座原理图 a. 电流采样：首先让电流流经50的定值电阻，然后用CS5460A模块的IN+和IN-端口测量其两端的电压，由于该电阻的阻值是固定不变的，所以可以利用欧姆定律 I = U / R 来计算线路电流。 b. 电压采样：首先使用5M和5K的耐压电阻对电压进行分压，然后用CS5460A的VIN+和VIN−端口对电压信息进行采集，最后由CS5460A芯片利用其内置DSP算法计算出待测电压值。 在该系统的设计中，ZigBee模块只对各CS5460A采样模块的SDI、SD0、SCLK、INT、RESET、CS等六个端口进行控制，该插座的各插孔的CS5460A模块需要向ZigBee模块传输数据时，利用ZigBee模块对CS5460A芯片的片选引脚CS进行控制，从而实现ZigBee模块对多个CS5460A模块的信号采集。具体电路如图4所示。 图4. CS5460A接线图 (2) 保护模块 为了实现对整个智能插座的保护，保护模块被连接在智能插座的进线端。当线路或负载发生故障时，保护模块可以控制负载电路或用电线路的通断，进而实现快速保护电路的功能。保护模块主要可以实现防雷保护、短路保护、漏电保护等功能。 a. 防雷击：防雷击模块主要由压敏电阻、瞬态二极管、气体放电管等浪涌保护器组成。当浪涌雷击电压(电压在6 KV左右)过来时，模块的阻抗会快速的降低，将浪涌电压泄入地线中，并将电源电压钳位在恒定值附近，从而保护智能插座上的用电设备不受雷电影响。 b. 防短路：在插座内火线线路上串联一个TRF250-2000自恢复保险丝，当线路发生短路或过载时，自恢复保险丝形成高阻状态，工作电流迅速减小，从而对电路进行限制和保护。当故障排除后，自恢复保险丝恢复为低阻状态，从而对电路形成保护，且无须人工更换。 c. 防漏电：将智能插座接地，并在此基础上增加漏电保护器。漏电保护器被安装在线路中，其一次线圈被连接到电网线路中，二次线圈被连接到漏电保护器的脱扣器中。当设备的外壳发生漏电且被人触及时达到该漏电保护器所限定的动作电流值时，从而自动开关脱扣，关断电源，起到漏电保护的功能。
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user: 4. 上位系统设计 4.1. 用电信息采集 对CS5460A模块的初始化包括系统初始化和串口初始化，初始化可以采用软件和硬件两种方法。在使用软件进行初始化时，由于初始化的命令较多，容易造成初始化失败，进而造成芯片的转换失误，因此使用软件方法进行初始化时，必须进行反复的调试。而使用硬件方法进行初始化时通过ZigBee模块给CS5460A模块的端口一个持续50 ms以上的低电平信号，该方法较前种方法更简单易行。但是在用以上方法进行初始化后，有时会出现串口与SCLK的不同步，此时必须对串口重新初始化。CS5460A初始化流程如图5所示。 图5. CS5460A初始化流程图 对CS5460A初始化后，通过其引脚采集瞬时电流信号和瞬时电压信号，将瞬时电压和瞬时电流信号相乘得到瞬时功率的采样值，每次A/D转换周期后，瞬时功率的采样值便以24位无符号或有符号的形式储存到周期计数寄存器中。CS5460A的采样流程如图6所示。 图6. CS5460A采样流程图 ZigBee终端节点通过中断的方式读取CS5460A寄存器内的数据，首先ZigBee模块要向CS5460A模块发送一个8位字节的命令，然后CS5460A模块对接收到的命令进行译码，译码结束后，ZigBee模块通过SDO引脚读取数据。在读取过程中，每一个寄存器数据的读取需要耗费32个SLCK时钟信号，前8个是用来确定寄存器的地址，后24个才是用来对数据进行读取。从CS5460A中读取的数据并不是最终的监测结果，必须对其进行相应的处理：系统的系数由输入的预定值与寄存器校准后的读数相除得到；最终的测量结果为系统系数与寄存器读数的乘积；ZigBee模块还可以对读取到的功率值进行累加，计算出总的电能消耗。 4.2. ZigBee局域网的建立 用系统使用ZigBee无线自组网技术，以Z-Stack栈协议为基础，通过IAR软件进行具体编程，通过向CC2530芯片中烧录不同的程序可以实现不同ZigBee节点类型。ZigBee局域网有三种网络拓扑结构，由于星形结构无路由节点，网状形又比较复杂，所以选用树形结构。在设计时该系统充分考虑到如果仅仅通过增加功率的方式来增强ZigBee模块的传输距离，可能会对敏感用户(婴儿、孕妇等)产生不必要的电子辐射。所以系统尽可能地使ZigBee保持较低功率运行，并在房间内辅以无线路由节点来增加信号的传输距离。 (1) 协调器节点的自组网 协调器上电后首先对该子网内的所有节点进行软硬件初始化，然后通过扫描各网络节点的空信道建立起自己的网络。在进行信道扫描时，协调器将帧BEACON_REQ发送给各节点信道，若得到响应，则表明被扫描的节点已经属于另一个网络，协调器会自动切换信道，直到扫描到没有响应的空信道为止，并在该空信道上建立起自己的网络。协调器建立起新的网络后，便会不断的接收来自终端节点和路由器节点的入网请求，并对符合入网的节点发出允许入网响应，并为每一个节点分配唯一的网络地址。若节点接收不到来自协调器的响应，便会重复的发出入网请求知道收到允许入网响应为止。协调器的工作流程如图7所示。 图7. 协调器组网工作流程图 (2) 终端节点的入网 Zigbee终端节点集成在智能插座的内部，是智能插座的控制核心和通信模块。终端节点上电初始化后，经路由器节点向协调器发出入网请求，一旦得到协调器的肯定响应后，便会加入该协调器网络，否则终端节点会重复向协调器发出入网请求，直到收到允许入网响应。入网后，终端节点一直处在工作状态，实时的监测智能插座各模块的工作状态，并以轮询的方法读取插座上多个CS5460A芯片的采集数据，并将接收到的所有数据经路由器节点传输到协调器节点。路由器节点的入网流程和终端节点的入网流程基本相似。终端节点的工作流程如图8所示。 4.3. 系统应用层技术架构 系统应用层，利用Oracle11g数据库存储系统运行过程中产生的各种数据；利用3D MAX软件创建家庭3D模型，用于实时、动态、立体的展示家庭各用电器和智能插座等设备的运行状态；利用JAVA、JSP、HTML和Javascript开发该系统的Web服务器，用户通过访问该服务器可以实时的监控家庭各用电设备的运行状况，并结合算法为用户提供用电指导。系统服务器会定时将家庭的详细用电信息通过网络发送到供电部门，有利于供电部分为未来一段时间的供配电做出更加合理的安排。根据数据的种类和产生的方式，系统数据库被划分为：用电信息数据库、设备管理数据库、算法数据库和系统数据库。用电信息数据库用于存储家庭在过去一段时间各用电器的具体用电信息，包括功率、用电时间、能耗等；设备管理数据库主要用于存储设备的工作状态、使用时间段、故障信息等；算法数据库用于存储指导家庭用电的控制策略；系统数据库主要用于存储系统建立和运行过程中产生的各种数据，比如用户信息、系统运行和访问情况等。系统的应用层技术架构如图9所示。 图8. 终端节点工作流程图 图9. 系统应用层技术架构
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user: 5. 系统控制策略 5.1. 电器模式识别 对于家用电器的模式识别主要从家用电器的类型与状态两方面进行识别。对家用电器进行模式识别时，首先要建立各家用电器的特征参数样本模型库，以模型库中的特种参数作为依据来识别当前智能插座上所连的电器类型及其工作状态。 (1) 家用电器特征参数样本模型库建立 在建立样本模型库时，选取有功功率P，功率因数 φ ，电流波形相关度S，电流波形波动系数Y，电流波形启动脉冲系数Z五个参数作为电器特征参数。电流相关度S定义为采样电流幅值与本地样本库中电流幅值的互相关系数，电流波形波动系数Y可以准确反映电流的幅度变化量，波动系数越小，电流幅度变化越小，电流波形越稳定，电流波形启动脉冲系数Z可以反映反映各电器在启动时刻电流波形的脉冲幅值关系。各特征参数可由以下公式确定。 有功功率P： P = 1 T ∫ 0 T u i d t = ∑ n = 1 ∞ U n I n cos φ n (1) 功率因数 φ ： φ = cos − 1 tan − 1 ( P Q ) (2) 电流波形相关度S： S ( x ， a ) = ∑ i = 1 n ( a i − a ¯ ) ( x i − x ¯ ) ∑ i = 1 n ( a i − a ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 (3) 其中，x表示智能插座实时采样的电器电流幅值数据，a表示Y样本模型库中已有数据。 电流波形波动系数Y： Y = ∑ i = 1 n − 2 | σ i | n − 2 (4) 其中， | δ i | = x i + 2 − x i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 2 ) 表示为相隔一个电流采样值之间的幅值差。 电流波形启动脉冲系数Z： Z = I max − I b I a − I b (5) 其中， I max 表示电器开启时间段内电流采样脉冲峰值， I a 表示电器开启完成时电流稳定值， I b 表示电器开启之前电流稳定值。 系统预建立的样本模型库可以不断更新，对于用户家庭新增电器可以进行自我学习更新，同时用户也可在上位机客户端中对样本模型库中的电器列表进行管理，尤其是用户可以主动添加家庭新增电器进入样本模型库中。 (2) 对智能插座所连未知电器进行实时采样，并计算该电器各特征参数值。 (3) 将该电器的各项特征参数值与样本模型库中的各电器的特征参数值进行一一比对，识别出当前未知电器的类型和状态。 5.2. 系统控制策略 本文设计的智能家居用电能耗管控系统能够对家居用电实现有效的管控，能够实时的对家庭内各用电设备的运行情况进行全面的监控并对家居电器进行自动控制，因而可以减少与用户交互带来的麻烦。为了更精确地捕捉用户的使用习惯，本文采用了时间序列预测算法，通过记录用户过去时间的电器设备数据，来预测现在时刻的数据，以便准确预测电器动作。 对家用电器电能参数的预测本文采用时间序列模型中的二阶自回归模型(AR2)，该模型参数求解相对简单，又能同时兼顾时间的规律性和事件的偶然性，可以做到在线预测。 将二阶自回归模型定义为： x t = φ 1 x 1 + φ 2 x 2 + e t (6) 其中， φ 1 ， φ 2 为模型参数， e t 是具备均值为0，方差为 σ 的白噪声序列。 自相关函数定义为： ρ k = φ 1 ρ k − 1 + φ 2 ρ k − 2 (7) 自相关函数矩阵估计耶鲁–沃克(Y-W)方程为： { R ^ 0 − φ 1 R ^ 1 − φ 2 R ^ 2 = σ ^ 2 R ^ 1 − φ 1 R ^ 0 − φ 2 R ^ 1 = 0 R ^ 2 − φ 1 R ^ 1 − φ 2 R ^ 0 = 0 (8) 由上式可以求得 { φ 1 = ρ ^ 1 ( ρ ^ 2 − 1 ) 1 − ρ ^ 1 2 φ 2 = ρ ^ 1 2 − ρ ^ 2 2 1 − ρ ^ 1 2 σ ^ 2 = ρ ^ 1 2 ( 1 + φ 1 ρ ^ 1 + φ 2 ρ ^ 2 ) (9) ρ ^ 0 ， ρ ^ 1 ， ρ ^ 2 可由下式求得 ρ ^ k = ∑ i = k + 1 n x ⋅ x i − k ∑ i = k + 1 n x i − k 2 ( k = 0 ， 1 ， 2 ) (10) 其中，x为采样参数。
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user: 6. 结论 本文所设计的智能家居用电能耗管控系统通过运用数据库技术、B/S/S架构的Web服务器技术、ZigBee技术、3D技术和自动控制等技术，充分提高了家庭用电的管理水平和智能控制效果，为住户提供一个更加便利、安全、舒适的家居环境。用户通过系统提供的家居3D效果图，可以直观地看到家庭各用电设备的用电和运行情况，能够通过电脑或手机远程控制各用电设备的工作状态。系统采用智能控制算法，可以根据用户使用习惯，实现对家居电器的智能控制，有效地进行用电能耗管控，节约能源。本文所提出设计的智能家居能耗管控系统为普通家庭提供了一种低成本的智能用电能耗管控选择方案。
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user: 摘 要 为充分发挥SMP集群的计算能力，结合SMP集群并行系统体系架构的特点，采用MPI + OpenMP混合并行编程模式，研究了基于SMP集群的多级混合并行程序的设计和实现方法。通过节点间使用MPI消息传递接口实现任务的粗粒度划分，节点内使用OpenMP实现细粒度任务并行划分的方法，开发了混合并行编程性能测试用例，并对其进行了测试和分析。测试结果表明，MPI + OpenMP混合编程模式，能够有效利用SMP集群节点间和节点内多级并行机制，充分发挥消息传递编程模型和共享内存编程模型各自的优势，可有效提升SMP集群的计算效率。 关键词 :集群，混合编程，并行计算，性能分析 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/
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user: 1. 引言 SMP集群作为高性能计算系统成为目前应用最为广泛的高性能并行计算平台。并行程序设计模型通常可以分为共享内存和消息传递两类，MPI和OpenMP分别是这两类并行程序设计模型的代表，也是目前应用最为广泛的并行程序开发环境。MPI基于大粒度的进程级并行，通过消息传递实现进程间的数据交互和协同控制，具有扩展性强、便于移植等优点，但实现难度较大；OpenMP基于线程级细粒度并行，通过内存共享，使用显示指导语句，实现应用问题的并行求解，具有实现难度小的优点，但可扩展性差 [ 1 ] 。笔者在实际的科研和教学活动中发现，MPI并行编程环境在并行求解计算量小、通信量大的应用问题时常常表现出较差的可扩展性，这是由于随着进程规模的增加，并行计算部分花费的时间虽然逐渐减小，但进程间通信所花费的时间却在不断地增加，并逐渐在整个计算时间中占据主导地位。针对这个问题，本文结合SMP集群的体系结构特点，开展了基于MPI + OpenMP混合并行编程方法的研究，充分发挥MPI和OpenMP并行编程环境的优点，提高并行程序的效率，并对比分析了MPI与MPI + OpenMP混合程序的性能优劣，总结了造成性能差异的主要原因。
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user: 2. 并行编程模式 2.1. OpenMP (Open Multi-Processing) OpenMP支持多线程并发编程和C、C++、FORTRAN等多种编程语言，是一种共享存储方式的并行编程标准，可在Linux、UNIX等操作系统中运行。OpenMP采用标准的Fork/Join式并行执行模型。OpenMP通过在代码中加入指导语句来控制代码的并行处理，实际并行过程由底层支持库来实现。OpenMP基本的结构包括：parallel、工作共享、master和同步、任务等结构，其中parallel结构是最基本的指导语句，所有的OpenMP程序都会用到 [ 1 ] [ 2 ] 。 2.2. MPI (Message Passing Interface) MPI是由工业、科研和政府部门等联合建立的消息传递并行编程标准 [ 1 ] 。MPI凭借其标准化、可移植、可扩展等优点，成为目前最通用的并行编程标准。MPI1.0版于1994年发布，1998年MPI2.0版本发布，在MPI2.0中，共有287个调用接口。 2.3. MPI + OpenMP MPI + OpenMP混合编程模型通过在节点内使用共享存储模型，节点外采用消息传递模型实现具体问题的多级并行求解。该模型将OpenMP和MPI模型有机融合到一起，通过充分发挥两种模型的各自的优点，从而获得更高的计算性能和可扩展性 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。具体来讲：节点外采用消息传递，解决了节点间OpenMP模型计算结果无法交互的问题；节点内采用共享存储，减少进程的数量，降低了进程通信所花费的时间。经测试，该模型对大规模循环问题的并行处理具有较高的并行效率和可扩展性。
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user: 3. MPI + OpenMP混合并行编程的实现 3.1. 算法设计 本文选用圆周率π数值积分并行求解算法来分析MPI + OpenMP混合编程的具体实现。π数值求解过程物理意义清晰，其计算规模灵活可调，虽然其并行实现过程虽相对简单，仍不失为用于并行程序计算性能测试分析的良好测例。 求解主要围绕着循环计算各部分梯形面积展开，其算法设计也主要针对循环过程的二级并行划分开展。具体如下： (1) 节点间任务划分 采用均匀划分或交叉划分方法，将计算区间S划分为np个小区间 s i ， S = ∪ s i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n p ，若采用交叉划分，每个区间所含的循环次数尽量为节点内核心数的整数倍。 (2) 节点内任务划分 在每个计算节点内调用OpenMP for并行制导语句，将所分配的循环分配给不同的线程，期间需要调整每个线程分配的循环次数，尽可能做到负载均衡，求解流程如图1所示。 图1. π值MPI + OpenMP混合并行求解流程图 3.2. 算法实现 算法的具体实现过程分为以下几步： (1) 设定线程数 根据计算节点CPU配置，指定每个节点内部的线程数，本文中为24个。 (2) 计算区间划分(第一级并行MPI) 采用均匀划分方法，将循环分配给不同的进程(第一级并行处理)。如下所示： n=N/np;//N为总循环次数，np为进程数 for (i=myid*n;i { #pragma omp parallel private(tid) { 第二级并行; } } (3)计算任务划分(第二级并行OpenMP) 调用OpenMP for并行制导语句，将分配的计算区间内的计算任务分配给不同的线程(第二级并行处理)。如下所示： #pragma omp parallel private(tid) { tid=omp_get_thread_num(); #pragma omp for for(j=0;j { s j = f ( j ) ; S i = S i + s j ; } } (4) 数据收集和输出 每个节点分配的计算任务完成后，调用MPI_REDUCE()，将计算结果收集到进程0，并将计算结果输出。
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user: 4. 性能测试和分析 4.1. 测试环境 本文利用SMP集群对程序进行了测试，该集群共314个计算节点，节点内2颗Intel Xeon E5-2680 v3 12核CPU，集群理论峰值计算能力310TFlops，Linback实测计算能力210TFlops。 4.2. 测试结果 测试分为节点内测试、节点间测试两部分，节点内测试主要开展节点内MPI、OpenMP并行程序性能测试，节点间测试主要用于开展跨节点MPI、MPI + OpenMP并行程序性能测试。 4.2.1. 节点内测试 表1给出了使用一个计算节点，分别用3、6、12、24个线程/进程运行OpenMP、MPI并行计算程序时间统计情况(每种情况运行10次，取计算时间最小值，积分次数N = 100，000，000，000)。图2为表1对应的加速比。 Table 1 Parallel computing time of MPI and OpenMP parallel progra 核心数 实现方式 3 6 12 24 OpenMP 94.22 47.12 23.57 11.90 MPI 94.71 47.37 24.78 13.14 备注：单核心只运行一个进程或线程 表1. 节点内OpenMP、MPI并行程序计算时间 图2. 表1对应的加速比图 从表1和图2可以看出，单节点内OpenMP与MPI并行程序性能基本一致，都具有比较高的并行加速比，OpenMP并行程序计算性能略高。 4.2.2. 节点间测试 表2给出了分别用1、2、4、8、16、32个节点运行π值MPI、MPI + OpenMP并行程序计算运行时间统计情况(积分次数N = 100，000，000，000)。其中：MPI程序每个节点分配24个进程，MPI + OpenMP每个节点分配1个进程，24个线程。对于MPI + OpenMP程序，核心数 = 节点数 * 单节点核心数；MPI程序，核心数 = 进程数。图3为表2对应的加速比。 Table 2 Parallel computing time of MPI + OpenMP and MPI parallel progra 核心数 实现方式 24 48 96 192 384 768 MPI + OpenMP 11.96 6.25 3.46 2.55 1.49 1.73 MPI 13.14 7.39 4.84 4.18 4.08 7.41 备注：单核心只运行一个进程或线程 表2. 节点间MPI + OpenMP、MPI并行程序计算时间 图3. 表2对应的加速比图 从表2、图4可以看出，MPI + OpenMP和MPI程序加速比均呈现先增加后减小的趋势，但MPI + OpenMP程序的加速比随计算规模的增加基本保持稳定，且高于MPI程序近4倍。因此，与MPI并行程序相比，MPI + OpenMP并行程序具有更快的计算速度和更好的可扩展性。 为了进一步分析两种并行程序计算性能差异的原因，对MPI + OpenMP和MPI并行程序执行过程中时间的分布按照：并行计算时间、通信时间两部分进行统计，表3、表4分别给出了MPI和MPI + OpenMP并行程序执行过程中不同部分消耗时间的统计表。图4、图5分别为表3、表4对应的时间分布表。 Table 3 Parallel computing distribute time of MPI parallel progra 进程数 时间分布 24 48 96 192 384 768 并行计算时间 11.95 6.10 3.14 2.17 1.43 0.64 进程通信时间 1.09 1.29 1.70 2.01 2.65 6.77 合计 13.14 7.39 4.84 4.18 4.08 7.41 备注：单节点启动24个进程 表3. MPI并行程序计算时间分配表 从表3可以看出，随着计算规模的增加，MPI程序并行计算部分花费时间由11.95 s减少为0.64 s，降低近19倍，占总计算时间的百分比由91.0%减小为8.6%；进程间通信消耗的时间由1.09 s增加至6.77 s，提高6.2倍，占总计算时间的9.0%提高至91.4%。进程间通信开销远高于并行计算所花费的时间，极大的制约了并行效率的提高。 Table 4 Parallel computing distribute time of MPI + OpenMP parallel progra 进程数 时间分布 1 2 4 8 16 32 并行计算时间 11.92 6.10 3.32 2.39 1.28 1.27 进程通信时间 0.04 0.15 0.14 0.16 0.21 0.46 合计 11.96 6.25 3.46 2.55 1.49 1.73 备注：单节点启动1个进程，24个线程 表4. MPI + OpenMP并行程序计算时间分配 从表4可以看出，在同样的计算规模下，MPI + OpenMP程序并行部分计算花费时间由11.92 s减少为1.27秒，占总计算时间的百分比由99.7%减少为73.4%；进程通信部分消耗的时间由0.04 s增加为0.46 s，占总计算时间的百分比由0.3%提高至26.6%。采用MPI + OpenMP混合并行程序方法，有效降低了进程间通信的时间开销，大大提高了程序的并行执行效率和可扩展性。 图4. 表3对应的时间分布图 图5. 表4对应的时间分布图 从表3、表4和图4、图5可以见，随着进程数的增加，MPI + OpenMP两种并行编程方式下，应用问题并行部分的计算时间均逐渐减小，但MPI + OpenMP并行程序的通信消耗时间只占MPI并行程序的6.8%。由此可见，MPI + OpenMP混合并行程序在很好地继承了两种并行编程环境的优点的同时，可以有效克服两种并行编程环境的缺点，可以有效提高并行程序的效率。
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user: 5. 结束语 MPI + OpenMP混合编程模型通过节点间消息传递，节点内数据共享的方式，将分布式存储系统和共享式存储系统的优点互相结合，既能解决MPI并行程序性能随进程数增加而降低的问题，同时又克服了OpenMP并行程序扩展性差的问题，可有效地发挥SMP集群的计算性能。并行程序的性能受并行机体系结构、编程环境、问题自身结构、并行程序的优化、编程人员的习惯等多重因素制约，很难给出统一的编程和性能评价标准，需结合具体的应用问题，合理地采取编程和优化方式，系统地进行设计。
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user: 摘 要 纳米技术作为一种新兴的技术已广泛应用于食品包装领域，正在逐步取代传统包装。介绍了纳米包装的特点，综述了Ag，TiO 2 ，SiO 2 和ZnO等纳米材料在食品包装中的应用研究与抗菌保鲜机理。纳米材料能有效地提高食品包装品质，延长食品的货期，保持食品的品质，抑制微生物的滋生，具有显著的应用价值和广阔的发展前景。 关键词 :纳米材料，食品包装，应用，抗菌保鲜 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/
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user: 1. 引言 纳米材料作为一种新型材料是指在三维空间中至少有一维处于纳米尺寸(0.1~100 nm)或由它们作为基本单元构成的材料。而纳米技术的概念是由Richard Feynman于1959年提出的，术语“纳米技术”后来由Norio Taniguchi于1974年提出。纳米技术主要包括纳米范围(<100 nm)分子的制造、表征和操纵。纳米技术在聚合物中的应用涉及纳米颗粒或纳米级器件填充的聚合物材料的设计、制造、加工和应用。 随着人们的生活水平的提升，食品行业面临着巨大的压力，既要满足消费者对安全、健康和新鲜食品的需求，又要面对随时更新的食品安全法规。纳米技术被誉为21世纪三大尖端技术之一，而食品包装是食品工业中各个环节的重要组成部分，因此纳米包装应运而生。纳米包装材料主要是指将纳米粒子添加分散到柔性高聚物中形成聚合物基纳米复合材料，使其具有某一特性或功能。常用的聚合物有聚酰胺(PA)、聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)、聚氯乙烯(PVC)、聚对苯二、甲酸乙二醇酯(PET)、液晶高分子聚合物(LCP)等，常用的纳米颗粒有纳米银、纳米氧化锌、纳米二氧化钛、纳米氧化硅和纳米黏土等 [ 1 ] [ 2 ] 。纳米材料与柔性高聚物的复合方法主要有4种：插层复合法、原位法、溶胶–凝胶法和共混法。插层复合法是将物质插入片层的无机物层中，然后再进行原位聚合。原位法是在聚合物种通过化学、物理等方法原位复合纳米材料，其中原位法也分为原位生成、原为聚合和双原位生成法 [ 3 ] 等多种分类。溶胶–凝胶法是将硅氧烷金属氧化物等前驱物溶于水或有机溶剂中，溶剂经水解生成纳米粒子并形成溶胶，再经蒸发干燥而凝胶。最后一种共混法是将各种无机纳米粒子与聚合物直接进行分散混合而得到的一类复合材料。 目前，纳米复合包装材料主要应用于纳米活性包装和纳米高阻隔包装2个领域，而纳米活性包装分为抗菌包装和保鲜包装。在传统包装中果蔬释放的乙烯含量过高时，会加快果蔬的腐烂速度，使果蔬的口感和品质下降，而有些纳米复合包装会对乙烯有催化作用，减少乙烯的含量，起到保鲜作用 [ 4 ] 。纳米材料的抗菌机理与其本身的特性有着密切关系，因为纳米材料较小的纳米尺寸和较高的比表面积，使纳米材料更容易与细菌接触，进而大量地吸附到细菌的细胞壁上，使细菌渗透压增大或与细菌上的蛋白和酶结合，破坏细胞壁结构，使细菌死亡 [ 5 ] 。有些纳米材料还能氧化细胞成分和产生次级产物(例如活性氧 ROS或溶解的重金属离子)，最终导致细菌死亡 [ 6 ] 。纳米包装的阻隔性主要是指对于O 2 、CO 2 等的气体阻隔性以及水蒸气阻隔性等 [ 7 ] 。 纳米食品包装从形式上分为纳米包装材料和纳米材料涂膜液，纳米包装材料是将纳米材料分散于其它食品包装材料中，以提升食品包装材料的性能，纳米材料涂膜液是将纳米材料与其他材料混合后，直接涂膜到食品上。还有另一种分类方式，根据与纳米材料结合的物质不同主要分为聚合物/纳米材料、天然高分子/纳米材料两类，本文将根据这种分类方式来大体概括下纳米材料在食品保鲜中的应用。
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user: 3. 结语与展望 纳米复合材料在食品保鲜包装方面的应用有良好的效果，纳米银、纳米氧化锌、纳米二氧化硅和纳米二氧化钛在新鲜果蔬、水产品、成品和半成品食品保鲜方面有大量的研究，并表现出良好的抗菌保鲜性能。纳米Ag的价格比较高，而纳米TiO 2 需要在光催化条件下才有抗菌保鲜效果，所以通过性能、价格和实用性方面的考虑，可以得出这样的结论，在果蔬储藏保险领域，推荐使用纳米ZnO保鲜材料和纳米SiO 2 保鲜材料。近年来关于纳米材料的迁移实验研究始终没有统一的实验结果，虽然在有限的毒性实验数据中可以看出低剂量的纳米材料没有明显的毒性表现，但是超过1年的慢性毒性实验的数据非常少，所以我们不能确定纳米材料就是安全的，在纳米材料的迁移毒性方面还需要继续研究，尽快制定出国际标准。除了这四种经典的纳米复合材料外，更多的新型纳米复合材料也被证明有抗菌保鲜效果，所以开发具有良好的生物安全性、良好的抗菌保鲜性和经济实用性的纳米复合材料是未来研究的热点。
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user: 摘 要 设G是有限群，H是G的一个子群。称H是G的几乎S-置换子群，若 H ≤ K ≤ G 且对于 ( p ， | H | ) = 1 的任意素数p，使得正规化子 N K ( H ) 包含K的某些Sylow p-子群。称H是G的弱NS * -置换子群，若存在G的一个次正规子群T，使得 H T = G 且 H ∩ T ≤ H n G ，其中 H n G 由包含在H中的所有几乎S-置换子群生成。本文假设G的某些子群是弱NS * -置换子群的前提下，得到G的相关结构定理。 关键词 :几乎S-置换子群，弱NS * -置换子群，超可解 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/
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user: 1. 引言 本文使用通常的记号及术语，具体可参考文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。G表示有限群， | G | 表示G的阶， π ( G ) 表示 | G | 的所有素因子集合， G p 表示G的一个Sylow p-子群， H G 表示H在G中的核。 设 F 是一类群，称 F 是一个群系，若(i) 当 G ∈ F 且 H ⊵ G ，则 G / H ∈ F ；(ii) 对G的所有正规M和N，当G/M和G/N都在 F 中，则 G / ( M ∩ N ) 在 F 中。群系 F 称为饱和的当且仅当 G / Φ ( G ) ∈ F 。显然，超可解群系是饱和群系。 假设H是G的一个子群，称H在G中是S-置换的 [ 4 ] ，若对于G的任意Sylow子群P满足 H P = P H 。称H是G的弱S-置换子群 [ 5 ] ，若存在G的一个次正规子群T，使得 H T = G 且 T ∩ T ≤ H s G ，其中 H s G 是包含在H中G的最大S-置换子群。2007年Skiba在文献 [ 5 ] 中研究了当G的一般性子群皆是弱S-置换子群时群G的相关结构，并给出了两个重要定理。最近文献 [ 6 ] 对此类子群继续做了进一步的研究。2012年Khaled. A. Al-Sharo在文献 [ 7 ] 指出：设H在G中是S-置换的，若 H ≤ K ≤ G 且对于 ( p ， | H | ) = 1 的任意素数p，则正规化子 N K ( H ) 包含K的所有Sylow p-子群。因此，进一步提出了一类几乎S-置换子群。称H是G的几乎S-置换子群，若 H ≤ K ≤ G 且对于 ( p ， | H | ) = 1 的任意素数p，使得正规化子 N K ( H ) 包含K的某些Sylow p-子群。 本文作为对弱S-置换子群和几乎S-置换子群的进一步深化和推广，介绍一类新的子群如下： 定义1.1 设G是有限群，H是G的一个子群。称H在G中是弱NS * -置换的，若存在G的一个次正规子群T，使得 H T = G 且 H ∩ T ≤ H n G ，其中 H n G 是包含在H中G的最大几乎S-置换子群。 可以知道S-置换子群，几乎S-置换子群以及弱S-置换子群都是弱NS * -置换子群，但是反过来是不真的。 例1.1 置换群 S 4 的2阶子群 〈 ( 12 ) 〉 是 S 4 的是弱NS * -置换子群。但是对于 S 4 的一个包含 〈 ( 12 ) 〉 的6阶子群K，其正规化子 N K ( 〈 ( 12 ) 〉 ) 不包含K的任何Sylow 3-子群，因此， 〈 ( 12 ) 〉 不是几乎S-置换子群，也不是S-置换子群，从而也不是弱S-置换子群。 具体而言，本文得到了如下的一个主要定理： 定理1.1 设 F 是一个饱和群系，包含所有的超可解群。G是有限群，且存在G的一个正规子群E，使得 G / E ∈ F 。若E的每个非循环的Sylow子群P有一个子群D，满足 1 < | D | < | P | ，且P的每个 | D | 阶子群及 2 | D | 阶子群(当 | P : D | > 2 ，且P为非交换2-群)在G中若无超可解补则是G的弱NS * -置换子群，则 G ∈ F 。 本文的结构如下，第1节是背景介绍，在第2节中，给出相关的预备定理，在第3节中给出主要定理的证明。
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user: 摘 要 用MBR系统进行污水处理时，经常会遇到有大量的污泥被截留在膜表面的现象，该现象会造成膜污染， 影响MBR系统处理污水的效果。研究发现，通过预测MBR系统的污泥龄，可以使工作人员及时采取相应措施来控制膜污染，以此来达到减缓膜污染的目的。为了解决该问题，本文首先利用多元线性回归算法对MBR系统中的污泥龄进行预测，但是误差稍大。然后采用中值滤波分析改进的多元线性回归算法预测污泥龄，预测结果表明，改进后的算法更准确，与实际值误差更小，解决了准确预测污泥龄的问题，对提高MBR系统处理污水效果具有一定的参考价值。 关键词 :MBR，中值滤波，多元线性回归算法，污泥龄 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/
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user: 1. 引言 近年来污水处理成为热点话题之一，污水处理有很多种方法，而利用MBR进行污水处理是其中比较高效的方法之一 [ 1 ] 。MBR是一种将高效膜分离技术与活性污泥生物处理单元相结合的水处理装置。MBR系统由各个膜组件连接组成，在MBR系统运行时污水流过各个膜组件，过滤掉大分子颗粒以此来达到过滤污水的目的。但是随着系统的运行会有大量的污泥被截留在膜表面，这些被截留的污泥会造成膜污染 [ 2 ] ，从而影响膜组件的寿命和处理污水的效果。 大量研究表明污泥龄(SRT)是MBR运行的重要控制条件之一 [ 3 ] ，它决定着反应器的污泥负荷和微生物的运行状态。一般来说，年轻的污泥活性高，分解代谢有机污染物的能力强，但凝聚沉降性能较差；而年长的污泥有可能已老化，分解代谢能力较差，但凝聚沉降性能较好。通过预测SRT，可以选择合适的微生物年龄，使活性污泥既有较强的分解代谢能力又有良好的沉降性能。可以有效地减少截留在膜表面的污泥，达到减缓膜污染的目的。本文采用中值滤波分析改进的多元线性回归算法来预测污泥龄，多元线性回归算法 [ 4 ] 非常适用于数据预测分析，并且它的泛化能力比较好，但是多元线性回归算法存在预测结果误差稍大的问题，而中值滤波分析 [ 5 ] 可以对训练样本数据做去噪预处理操作，能够提高预测结果的精度。