DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 工程实例 以胜电三期工程热网系统循环水泵为例，该系统配置的热网循环水泵由背压式工业汽轮机驱动，驱动蒸汽压力为0.986 MPa，温度351℃，排汽压力为0.4 MPa，其排汽用于热网水加热热源，汽轮机效率为60%，水泵所需配用功率(即工业汽轮机轴端输出功率)为1000 kW，将已知参数对应输入工业汽轮机热力计算软件参数输入区，即可计算出蒸汽耗量为27.38 t/h，实际耗汽率为26.01 kg/(kW·h)，以及相关辅助参数，计算结果见图4。 针对不同用途的工业汽轮机，本软件可进行凝汽式、背压式工业汽轮机的热力计算，并已广泛应用于火力发电厂引风机、给水泵、压缩机等场所。大量工程实际测试验证证明，软件运行稳定、可靠，计算结果及精度完全满足工程需要，同现有人工手算或Excel表格计算相比，大大提高了工作效率和准确度，而且具有通用性强、可视化程度高、易操作等优点。
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user: 5. 结论 依据朗肯循环工作原理，给出工业汽轮机蒸汽耗量、耗汽率计算公式，藉助水和水蒸气IAPWS-IF1997公式求解水蒸气状态参数，利用Visual C++开发平台编制出基于对话框的可视化工业汽轮机热力计算软件，同现有人工手算或Excel表格计算相比，大大提高了工作效率和准确度，软件具有通用性强、可视化程度高、易操作等优点，可广泛应用于以凝汽式或背压式工业汽轮机为拖动设备的电站风机、压缩机、集中供热系统热网泵等场所的热力计算。
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user: 摘 要 社会网络，如微博和Twitter，已经成为数十亿人关注事件的重要平台。人们不仅关注所发生的事情，更关注事件的演化。因此，监控社交网络中事件的发展是至关重要的。在新闻文章和短文本(社交网络中的文本)中有一些挖掘事件演化的研究。由于短文的形式比新闻文章短，适用于新闻文章的方法不能直接应用于社交网络。一些应用于短文本的方法不考虑语义信息，有些方法无法发现长期跨度事件的演化，特别是中间有间断的事件。鉴于此，我们提出了一种非参数的方法来发现事件演化(故事情节)。首先使用贝叶斯模型测量短文本的语义相关性。其次，使用基于嵌入表示的算法来生成长期和短期事件的故事线。我们进一步使用Dirichlet过程自动学习适当数量的主题。与其他方法相比，三个人工标记数据集的详细实验结果证明了我们方法的有效性。 关键词 :事件演化，社会网络，概率图模型 Copyright © 2018 by author 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 社会网络已经成为人们分享和传播新闻的主流平台。社会网络每天都会产生大量的用户产生内容(User-Generated Contents)。对于UGC流，人们很容易感到不知所措。因此迫切需要从社会网络自动生成事件的演化。 目前有挖掘事件演化的相关研究。这些研究可大致分成两类。一类是基于词相似度的方法。Pei等人 [ 1 ] 提取用基于子图的增量追踪框架追踪事件演化。该方法用Jaccard相似度作为文本相似度的度量方式。词相似度基于文本重合的词越多，文本越相似的假设。这种假设在现实中有可能不成立。很多时候文本的相似度依赖于潜在的语义关联，而不是表面的词重合度。为弥补词相似度的不足，另一类基于隐式语义相似度的方法被提出。Kalyanam等人 [ 2 ] 用非负矩阵分解(NMF)捕捉事件随着时间的变化。该方法只能发现相邻时刻的事件的演化，不能发现长期跨度的事件演化。Zhou等人 [ 3 ] 提出一个无监督的贝叶斯模型(DSDM)提取故事情节的结构化表示和演化模式。DSDM和NMF捕捉文档级别的词共线模式。因为短文本中文档级别词共线的稀疏性，这些方法不能直接用于短文本中。 为解决上述方法存在的不足。我们提出一个非参数的方法构造社会网络中的事件演化。首先，我们从微博中检测子事件。然后，我们提出一个非参数的方法提取子事件的隐式语义信息。最后我们基于子事件的隐式语义信息生成事件演化。本文的主要贡献如下所示： · 我们提出一个非参数化的概念图模型，Biterm Topic Model with Dirichlet Process (BTMDP)，提取子事件的语义信息。 · 我们提出基于子事件语义信息的故事情节生成算法(LineGen)。 · 通过在三个数据集上的实验证明我们方法较已有方法的有效性。 本文的其余部分组织如下。首先，我们介绍相关工作。然后，我们介绍我们的方法。随之，我们展示实验与结果。最后，我们总结提出的方法并展望未来的工作。
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user: 2. 相关工作 我们的工作与三方面的研究相关。1) 主题检测与追踪(TDT)。TDT旨在基于主题对文本分组，检测异常的和以前未报道的事件，和追踪某主题下事件的发展 [ 4 ] 。2) 时间线(timeline)生成。时间线是一种可使分析任务更简单和更快速的可视化技术 [ 5 ] 。3) 故事情节(storyline)生成。故事情节生成旨在提取特定新闻主题下的事件并展示事件随着时间的演化过程 [ 6 ] 。 故事情节生成相关的研究大致可分为两类：基于新闻文本和基于社会网络文本。1) 基于新闻文本。Wang等人根据用户给定的关键词形式化故事情节为最小权重连通适配集问题 [ 4 ] 。这类方法的结果严重依赖于用给的查询词。ASG [ 7 ] 、MEA [ 8 ] 和CHARCOAL [ 9 ] 基于概率图模型在新闻文本上生成故事情节。新闻社会网络文本的口语化、错别字和短文本等特性使得基于新闻文本的方法直接用于社会网络文本可能得不到理想的效果。2) 基于社会网络文本。基于社会网络文本的方法大制可分为两种：基于词相似度的方法和基于隐式语义信息的方法。Lin等人基于文本的余弦相似度用图优化的方法生成故事情节 [ 10 ] 。词相似度不足以发现子事件的相关性。LTECS [ 11 ] 基于非负矩阵分解(NMF)学习相邻时刻的事件演化。Lee等人 [ 12 ] 基于LDA的KL散度发现事件间的关联关系。由于社会网络文本的稀疏性，捕捉文档级别词花线模式的模型，LDA和NMF，不能直接用于社会网络中。
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user: 5. 工作总结与展望 在社会网络挖掘事件演化具有重要意义。我们提出一个非参数化的方法在社会网络上挖掘事件的演化。首先，我们用一个子事件检测算法检测子事件。然后，我们提出非参数化的贝叶斯模型(BTMDP)生成子事件的语义信息。最后，我们用基于子事件嵌入表示的故事情节生成算法(LineGen)生成故事情节。实验结果表明我们的方法比已有的方法有较好的准确率和召回率。考虑到社会网络数据的动态性，我们将设计增量算法在社会网络挖掘事件的演化。我们将设计一个展示系统便于用户对事件演化的理解。
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user: 摘 要 针对航空发动机各类故障表征参数存在耦合且故障类别不易区分的问题，引入多维几何球体距离信息融合的方法，旨在解决航空发动机多故障模式分类的问题。基于发动机自适应模型生成对应的性能参数和测量参数组成故障样本，利用样本的先验状态作为类别标签。同时去掉异常故障样本，并将每一类故障数据看成是一个多维几何球体，利用带动态邻域的自适应粒子群算法确定最优的几何球体的中心以及半径，得到的球体能更好地区分不同的故障类别。同时融合多个几何球体距离的信息，克服了以往仅仅依据样本点与故障类别中心的距离进行分类的弊端。将该方法应用到某航空发动机故障分类中。结果表明，故障分类精度达到96.67%，且计算时间比其他故障分类方法短。 关键词 :航空发动机，多维几何球体，距离信息融合，故障分类，改进粒子群算法 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 航空发动机是一个非常复杂的热力学系统，部件参数之间存在着关联和耦合，各类故障的测量参数存在着交叉和部分重叠，因此很难对发动机故障进行分类。传统建立的解析模型很难达到理想的精度，故造成故障分类精度不高；采用模式识别的方法，需要大量的训练样本，同时要求样本表征故障类型全面、特征明显，由于很难获取大量、准确的样本数据，加之不同故障参数之间的耦合，同样造成故障分类精度不高。 国内外许多学者对此类问题进行了积极的尝试与探索。文献 [ 1 ] 提出一种基于几何模式识别技术的发动机传感器故障诊断方法，但几何距离是定义在原始空间上的，表征不同故障之间的部分参数存在交叉，没有充分考虑不同类别的差异，使得识别效果不理想。文献 [ 2 ] 采用支持向量描述球体的方法，对模拟线路的故障进行诊断。但此种方法需要对原始数据进行非线性变换，将非线性不可分的原始数据变换到高维线性可分的空间中，通过在高维空间上的距离构造真实度和虚假度函数，并以这两个函数为基础进行分类，取得较好的分类结果，但运算时间较长。文献 [ 3 ] 采用粗糙集和支持向量描述的方法研究了发动机视情维修问题，首先利用粗糙集对原始数据进行处理，去除异常样本，而后利用支持向量数据描述方法确定发动机不同维修等级的时机。但支持向量描述方法只根据一类数据的信息，没有充分融合不同时间的数据。文献 [ 4 ] 基于聚类和多尺度优化的超球体核距离的方法评估发动机性能衰退情况，综合多个参数的信息，并采用粒子群算法对各参数尺度进行优化，凸显不同重要程度的参数，取得了较好的结果。 本文在上述基础上，研究提高发动机故障分类精度的方法。首先利用发动机自适应模型生成发动机性能参数，然后将测量参数和性能参数合并，组成发动机故障样本，利用参数的先验状态作为类别标签，将每一类故障看成是一个多维几何空间的球体，以改进的带动态邻域的自适应粒子群算法优化几何球体的中心和半径，同时融合多个几何球体的距离信息，依此为依据对故障样本进行分类。
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user: 2. 发动机自适应模型 准确的发动机自适应模型是开展发动机故障分类的基础和前提。所谓的自适应模型，是指以发动机稳态模型为基础 [ 5 ] [ 6 ] ，能够通过正向计算获取发动机的测量参数；并且依据测量参数通过反向推算，估计出部件的性能参数的模型。所建立的自适应模型主要具备两个功能：其一，基于发动机稳态模型，在输入量一定的情况下，以部件性能修正因子(压气机、涡轮效率和流量)作为已知量，将修改的部件特性代入到发动机稳态模型中生成一组发动机测量参数；其二在发动机稳态模型基础上，通过给定输入量，将部件性能参数修正因子看成待估参数，将其带到发动机稳态模型中去，通过修改部件特性，产生一组测量参数，与实际测量值对比求得相对误差，联立共同工作方程组作为代价函数，通过一系列优化算法估计出最佳的部件性能修正因子。以测量参数为基础进行故障分类，由于测量参数和性能参数之间的非线性程度非常高，因此有必要对故障样本进行扩充，将性能参数加入到故障样本中去，使得故障样本更好地表征故障类别。 基于自适应模型产生部件性能修正因子的计算如图1所示。 利用发动机自适应模型，经发动机参数相关性分析 [ 7 ] ，并结合外场实际获取的测量参数，最终确定测量参数为低压转子转速 n l 、高压转子转速 n h 、低压压气机后压力 p 5 、尾喷口排气温度 T 8 ；性能参数为低压压气机流量 m l c 、高压压气机流量 m h c 、高压涡轮效率 η h t 、低压涡轮效率 η l t ；进而确定故障样本数据为 p = [ n l ， n h ， p 5 ， T 8 ， m l c ， m h c ， η h t ， η l t ] 。故障样本的数据取相对量，如下： P = P − P 0 P 0 (1) 其中， P 0 为正常状态下的数值。为了表示方便，相对量表示仍为 P ，以此作为故障分类的数据基础，引入几何球体距离，进行故障分类。但是在分类之前，构建的故障样本化简后得到的诊断规则可能存在明显的意义相悖或者相近，需要利用粗糙集 [ 8 ] 对数据样本进行筛选，确定最佳的分类样本。
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user: 3. 几何球体距离信息融合 以故障样本为基础，依据几何距离进行故障分类，利用故障样本的类别状态作为先验信息，将每一个类用一个几何球体表示，如果待测样本落入到某一类的故障几何球体中，则认为待测样本属于这一故障类别。假设存在n个故障类别，d表征待测样本与故障类别中心的距离，r表征故障类别几何球体的半径。考虑三种情况： 1) 待测样本没有落到任何一种故障类别几何球体中，即 图1. 基于自适应模型产生部件性能参数 d > r i ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ； 则认为该故障样本不属于任何一种故障类别，属于一种新的故障类别； 2) 待测样本只落入到某一个故障类别几何球体中，不妨设落入到第l个故障类别中，即 d ≤ r l 并且 d > r i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， l − 1 ， l + 1 ， ⋯ ， n ； 则认为该故障样本属于第 l 个故障类别； 3) 待测样本落入到几个重叠的故障类别几何球体中去，不妨设落入到第 m ， m + 1 ， ⋯ ， n 故障类别中去，即 d ≤ r j ，并且 d > r i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m − 1 ， j = m ， m + 1 ， ⋯ ， n 。 第(3)种情况判断故障样本所属类别通常的做法是分别计算待测样本与落入到的故障类别几何球体之间的距离，距离最小者对应的故障类别即为所属故障类别。本文在坚持几何距离判断标准的基础上，充分考虑待测样本与落入的其他几何球体的距离，重新设计新的判断依据，将“距离优势”充分放大，直到判断出所属故障样本。基于此种设想，首先引入两个函数，如下： t j = { 0                                                 d j > r j 1 p j ， p j = d j ∑ s = 1 n d s           d j ≤ r j (2) f j = { 0                                                       d h > r h ∑ h = m + 1 ， m + 2 ， ⋯ ， n ， h ≠ j 1 p h         d h ≤ r h (3) 式中， t j 表示待测样本属于第j个故障类别几何球体的可信度， f j 表示不属于第j个故障类别几何球体的可信度。由分析可知，对某个待测故障样本而言， t j 越大， f j 越小，表示待测样本属于第j个故障类别的概率越大。因此构造故障分类的判别函数如下： T = t j f j (4) 由上述分析可知，T越大，表示待测样本属于第j个故障类别的概率越大。构建的判别函数T将“距离优势”进一步扩大，即待测样本到所属样本中心的距离小，而到其他故障类别的距离大。式(4)的比值将进一步扩大。融合不同球体距离的信息，依据式(4)即可完成对样本的正确分类。
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user: 4. 故障类别几何球体及故障分类 1) 故障类别几何球体 当待测样本判断所属故障类别的函数确定后，下一步确定最优的几何球体中心与半径，以便更好地将故障样本聚类，进行故障分类。 最优几何球体的中心，并不一定是类中所有故障样本的几何中心，这样并不能最佳表征样本的实际意义，某些维数对于分类的作用更加明显，而某些维数对于分类的作用不大，为了凸显不同维数在故障分类中的作用，本文采用优化算法确定几何球体的中心。鉴于粒子群算法 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 具有很强的全局优化能力，能较快地收敛于可接受解，控制参数少，算法简单，效率高的特点，因此采用粒子群算法确定几何球体的中心。在构建各个故障类别样本的过程中，以欧式距离作为判别故障类别的标准。 d l i = ∑ d = 1 8 ( x l d − c i d ) 2 (5) 各类故障样本到类别中心的距离应该是最短的，其中，d表示欧式距离， x 表示故障样本， c 表示类别中心。为了克服粒子群算法固有的缺点，增强解的多样性和全局收敛速度，对基本粒子群算法进行改进，提出带动态邻域的自适应粒子群算法 [ 12 ] 。首先对所有故障样本归一化处理，消除不同单位制的影响。按照基本粒子群的算法，种群当前迭代到第 i t e r 代，如果适应度数值 f i t ( P o p g ( i t e r ) ) − f i t ( P o p g ( i t e r − α ) ) 小于预先规定的阀值，其中： f i t ( P o p g ( i t e r ) ) 为第 i t e r 代的全局最优解，则认为种群陷入了局部最优，失去了多样性，需要进一步对种群进行更新；进一步将种群中的各粒子按照适应度值从大到小排序，其中： f i t ( P o p 1 ) 是适应度最小的个体， f i t ( P o p N ) 是适应度最大的个体。如果有 f i t ( P o p 1 ) = f i t ( P o p N ) ，则需要对种群中所有个体 ( 1 ~ N ) 更新，并且采取随机形式重新生成种群个体；如果有 f i t ( P o p 1 ) ≠ f i t ( P o p N ) ，则需要对种群中部分 ( 1 ~ D ) 个体进行更新。计算公式如下： { D = c e i l ( N ⋅ β i t e r ) β i t e r = ( β e − β s ) ( i t e r / i t e r M ) + β s (6) 其中， c e i l (   ) 为向正无穷方向取整， β 为动态因子，D为动态邻域，N为种群个体， i t e r M 为最大迭代次数。如果差值大于规定的阀值，则说明种群中的个体正在向最优值收敛，此时不需要更新个体。依据上述约定，规定每隔 α 代检查适应度的变化，如果满足更新条件，对种群进行更新，增强种群的多样性，尽快向最优值收敛。 适应度函数 f i t ( P o p ) 的设计同时考虑类内最小距离总和 d i n t r a − c l a s s ，类间最大距离总和 d i n t e r − c l a s s 以及样本的训练精度acc，计算公式如下： d i n t r a − c l a s s = ∑ i = 1 n ∑ l = 1 n s i ( ∑ d = 1 8 ( x i d − c i d ) 2 ) (7) d i n t e r − c l a s s = ∑ i = 1 n ∑ l = i n ( ∑ d = 1 8 ( c i d − c l d ) 2 ) (8) a c c = n r = n r + 1 | if ( F ( x l ) = l a b e l ( x l ) ) N (9) max   f i t ( P o p ) = 1 / [ d i n t r a − c l a s s − d i n t e r − c l a s s ] + a c c (10) 其中，式(7)为类间距离总和，式(8)为类内距离总和，式(9)为样本训练精度，nr为正确分类个数， F (   ) 利用本方法得到的样本分类结果， l a b e l (   ) 表征样本的先验状态对应的类别标签。有了样本的先验状态，在利用带动态邻域的粒子群优化过程中，尽量使各个样本都做到正确的归类，确保最大的分类精度，以便对待测样本做出正确分类。 确定完故障类别几何球体的中心后，继续确定故障球体的半径，计算属于各类别的样本与中心的距离，认为各类别中的半径最大者认为是球体半径，这样就完成了各个故障类别几何球体的构建。 2) 故障分类步骤 构造完故障类别几何球体后，对待测故障样本进行分类。本文确定的故障分类流程如图2所示。 1) 对于一组故障样本(发动机测量数据)，利用发动机自适应模型，得到对应的性能参数，这种性能数据和测量参数一起组成完整的故障样本； 2) 利用粗糙集理论，去掉异常样本，同时利用带动态邻域的自适应粒子群算法，以 f i t (   ) 为适应度函数，确定各类样本的几何球体中心及半径，这样便完成了各个故障所属类别几何球体的建立； 3) 利用多维几何球体信息融合方法，依据各个故障类别，以 T (   ) 为类别判断函数，确定待测样本的所属类别。
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user: 5. 算例分析及实例分析 1) 算例分析 为了验证本文所用方法的有效性，取UCI数据库中的Wine数据进行验证。Wine数据库是最常用、最典型的分类数据。Wine数据是178 × 13的数据，具有3个类别标签，为了避免随机性对三类样本分类精度的影响，在相同条件下进行3次连续试验检验分类效果。对Wine数据不进行维数扩展，以带动态邻域的自适应粒子群算法确定球体中心和半径，利用球体距离信息融合的方法分类。设定粒子群算法最大迭代次数 i t e r M = 500 ，种群规模为 N = 50 ，阀值 e = 0.01 ，成熟期 α = 50 。取Wine数据中的前89组数据进行故障类别的建立，剩余的样本则用于参数分类。其中，第1类30组数据，第2类30组数据，第3类29组数据。分类结果如下。 Wine各类数据中即包含非线性成分，又包含线性成分，由表1可以看出，仅有2个样本出现错误，具有很高的分类精度，因此可以将本文提出的方法用于发动机故障分类。 2) 实例分析 某型航空发动机故障往往不是单一表现形式，表现为复合形式，不同维参数间具有较强的非线性，各类故障参数之间存在交叠。将本文提出的分类算法应用到发动机复合故障诊断中。根据实际获取的故障形式，确定复合故障包括5种形式 [ 13 ] ：无故障(NON)；低压压气机 + 高压压气机故障(LP + HP)；高压压气机 + 高压涡轮故障(HP + HT)；高压涡轮 + 低压涡轮故障(HT + LT)；低压涡轮 + 低压压气机故障(LT + LP)。数据通过有效途径获取，并结合发动机自适应模型，进一步获取故障样本数据。将本文提出的“自适应模型扩充数据维数 + 粒子群算法优化球体半径和球心 + 球体距离信息融合分类”的方法称为“方法1”，“不扩充数据维数 + 粒子群算法优化球体半径和球心 + 球体欧式距离分类”的方法称为“方法2”，同时为了对比，引入神经网络分类和支持向量机分类两种方法，后者数据样本维数不进行扩充。取训练样本60组数据，测试样本60组数据，分类结果见表2。 图2. 设计的故障分类流程 Table 1 Classification of data for Win 分类结果 第1次分类 第2次分类 第3次分类 训练样本分类精度(%) 100 100 100 测试样本分类精度(%) 97.75 97.75 97.75 错分的故障样本 7:1 → 2; 35:2 → 3 7:1 → 2; 35:2 → 3 7:1 → 2; 35:2 → 3 表1. Wine数据分类结果 Table 2 Classification of complex fault 分类结果 方法1 方法2 神经网络 支持向量机 训练样本分类精度(%) 100 95.00 100 98.33 测试样本分类精度(%) 96.67 70.00 90.00 86.66 计算时间(s) 121.24 80.12 152.35 170.56 表2. 发动机复合故障分类结果 由表2清晰的看到，“自适应模型扩充数据维数 + 粒子群算法优化球体半径和球心 + 球体距离信息融合分类”的方法分类精度最高，“不扩充数据维数 + 粒子群算法优化球体半径和球心 + 球体欧式距离分类”的方法由于采用欧式距离作为分类判据，没有融合多个球体的信息，数据有效维数不高，所以分类精度不高。神经网络的方法需要进行复杂的非线性运算，支持向量机的方法需要将原始分类数据映射到高维空间中，进行非线性变换，计算时间相对较长，并且只利用测量数据作为分类数据，表征的故障数据不全面，因而分类精度不高。
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user: 6. 总结 本文针对航空发动机复合故障分类精度不高的问题，提出依据“自适应模型扩充数据维数 + 粒子群算法优化球体半径和球心 + 球体距离信息融合分类”的分类方法，取得了较好的分类效果。得到的主要结论如下： 1) 将每一类故障看成是一个几何球体，以带动态邻域的自适应粒子群算法优化得到几何球体的中心和半径，同时融合多个几何球体的距离信息，能准确判别故障的所属类别； 2) 对于待测样本，有3种可能的故障分类，一种是落入某一球体内，则认为属于该故障类别，一种没有落入任何球体，则认为不属于任何故障类别；一种落入几个球体的重叠区域，则进一步需要对其分析，判断所属的故障类别； 3) 本文提出的“自适应模型扩充数据维数 + 粒子群算法优化球体半径和球心 + 球体距离信息融合分类”方法是有效的，和其他分类方法相比，具有很高的精度，分类精度达到了96.67%，并且计算时间相对较短。
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user: 摘 要 随着生活水平的不断提高，亚健康人群呈逐年上升的趋势，养生越来越受人们的重视。中医学关于养生的理论和方法是极其丰富的，但重要的是顺时养生。将计算机技术与中医养生相结合，设计基于Web的四时养生平台，为与中医养生相关疾病的防治、养生保健、健康数据等提供服务。平台利用ThinkPhp开源框架技术，采用PHP + Mysql技术，在养生实践中有较好的应用价值。 关键词 :养生，健康，ThinkPhp，Mysql Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 随着人们生活水平的不断提高，人们对于健康养生的关注已远远超过生存的基本要求。可以说，很多人宁愿吃得少，也要吃得好。所以说食疗养生项目就慢慢发展起来。2017~2022年中国养生食品行业市场发展现状及投资前景预测报告相关数据表明，全世界健康人数仅占总体的5%，处于亚健康的人数占到75% [ 1 ] 。中国养生康复理念在几千年来的医疗实践中不断完善和发展，为维护人民群众的身心健康起到十分重要的作用。同时，随着食疗养生的热度不断上升，出现了一些伪大师，伪专家 [ 2 ] 。鉴于上述情况，本文以Thinkphp开源框架技术为基础，以Mysql数据库 [ 3 ] 为存储，设计并实现基于Web的四时养生平台，用户通过该平台可查看养生知识。
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user: 2. 系统设计 2.1. 系统用户设计 系统设计有后台管理员和用户模块，后台管理员在进入后台管理时必须先登录，然后进行身份认证，认证通过方可使用后台模块。 后台管理员：添加文章类型，编辑和删除文章，查看各种文章，以及查看和编辑个人信息修改密码等功能。用户：查看和搜索自己所需要的文章。 系统可实现管理员添加，编辑不同文章，用户查看搜索自己的需求等功能。使用方法简单，操作简便，功能齐全，为用户提供了高效便利的管理以及服务平台。系统用户和系统功能模块如图1、图2所示。 2.2. 系统数据库设计 数据库设计主要有admin表、article表、cate表和link表等，分别用来存放管理员、文章、栏目和链接等信息。admin数据表存储所有管理员信息，其简要信息如表1所示。 article存储所有的文章信息，author对应文章的作者，cateid对应文章所属的栏目id，具体信息如表2所示。 cate存储所有的栏目信息，type对应文章的栏目类型，pid对应文章上级栏目id，具体信息如表3所示。 link数据表存储所有链接信息。url为所有的链接地址，具体信息如表4所示。
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user: 3. 系统开发 本系统开发工具使用PhpStorm 2017.2.4、WampServer等，数据库使用Mysql 5.6.12；服务器为Apache2.4.4；操作系统是Microsoft Windows8；浏览器为IE或360安全浏览器；测试环境为Postman [ 4 ] 。 采用Mysql 5.6.12数据库进行数据持久化的存储 [ 5 ] ，并且采用Thinkphp5作为后台语言，后台页面采用BeyondAdmin框架实现系统的设计。 图1. 系统用户 图2. 系统功能模块 Table 1 The information of admi 列名 数据类型 空 主键 默认值 备注 Id mediumint(10) 否 是 自增长 Id Username varchar(30) 否 否 用户名 Password char(32) 否 否 密码 表1. Admin表信息 Table 2 The information of articl 列名 数据类型 空 主键 默认值 备注 Id mediumint(9) 否 是 自增长 Id Title varchar(60) 否 否 文章标题 Keywords varchar(100) 否 否 文章关键词 Des varchar(255) 否 否 文章描述 Author varchar(30) 否 否 文章作者 Thumb varchar(160) 否 否 文章缩略图 Content text 否 否 文章内容 Click mediumint(9) 否 否 0 文章点击量 Zan mediumint(9) 否 否 0 文章点赞数 Rec tinyint(1) 否 否 0 是否推荐 Time int(10) 否 否 发布时间 Cateid mediumint(9) 否 否 文章栏目id 表2. Article表信息 Table 3 The information of cat 列名 数据类型 空 主键 默认值 备注 Id mediumint(9) 否 是 自增长 Id Catename varchar(30) 否 否 栏目名称 Type tinyint(1) 否 否 1 栏目类型 Pid mediumint(9) 否 否 0 上级栏目id Rec_index tinyint(1) 否 否 0 推荐首页 Rec_bottom tinyint(1)) 否 否 0 推荐底部 Keywords varchar(255) 否 否 关键词 Desc varchar(255) 否 否 0 描述 Content text 否 否 0 内容 Sort mediumint(9) 否 否 0 排序 表3. Cate表信息 Table 4 The information of lin 列名 数据类型 空 主键 默认值 备注 Id mediumint(9) 否 是 自增长 Id Title varchar(60) 否 否 链接名称 Desc varchar(255) 否 否 链接描述 Url varchar(160) 否 否 链接地址 表4. Link表信息 3.1. postMan postMan是一款功能十分强大的网页调试与发送网页HTTP请求的工具。postMan能够发送任何类型的HTTP请求(GET， HEAD， POST， PUT等)，附带任何数量的参数和HTTP headers。支持不同的认证机制(basic， digest， OAuth)，接收到的响应语法高亮(HTML，JSON或者是XML)。postMan可以利用Chrome插件的形式把各种模拟用户HTTP请求的数据发送到服务器，以便开发人员能够及时地做出正确的响应，或者是对产品发布之前的错误信息提前处理，进而保证产品上线之后的稳定性与安全性。 3.2. BeyondAdmin BeyondAdmin是基于最新的bootstrap3.2.0 [ 6 ] 开源框架。可以用于任何类型的web应用程序：管理小组，管理仪表板、CMS、CRM、和商业网站。BeyondAdmin光滑，干净、直观、丰富多彩的设计。在HTML5和CSS3中实现，有准确和页面样式元素，充分响应与互动，非常棒的CSS3动画。框架采用彩色的和轻量级的设计，支持从右到左的方向(包括阿拉伯语和波斯语的布局)，有着响应多层次主菜单，完整的部件控制，惊人的数据框以及完整的电子邮件模板。 3.3. ThinkPHP ThinkPHP (FCS)是一个轻量级的中型框架，是从Java的Struts [ 7 ] 结构移植过来的中文PHP开发框架。它使用面向对象的开发结构和MVC模式 [ 8 ] ，并且模拟实现了Struts的标签库，各方面十分人性化。ThinkPHP的简化开发、提高效率、易于扩展，其在对数据库的支持方面已经包括MySQL、MSSQL、Sqlite、PgSQL、Oracle，以及PDO的支持 [ 9 ] 。其优点主要有：1) 高级模型：可以轻松支持序列化字段、文本字段、只读字段、延迟写入、乐观锁、数据分表等高级特性；2) 模板引擎：系统内建了一款卓越的基于XML的编译型模板引擎，支持两种类型的模板标签，融合了Smarty [ 10 ] 和JSP标签库的思想，支持标签库扩展。3) 类库导入：ThinkPHP是首先采用基于类库包和命名空间的方式导入类库，让类库导入看起来更加简单清晰，而且还支持冲突检测和别名导入。为了方便项目的跨平台移植，系统还可以严格检查加载文件的大小写。4) URL模式：系统支持普通模式、PATHINFO模式、REWRITE模式和兼容模式的URL方式，支持不同的服务器和运行模式的部署，配合URL路由功能，可以随意的构建需要的URL地址和进行SEO优化工作。
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user: 4. 系统运行效果 四时养生堂平台的首页导航栏中有春季，夏季，秋季，冬季养生以及食疗养生，生活贴士和关于我们，每一栏目下对应若干子栏目，用户还可以根据自己的需求搜索文章。文章的排序根据文章的发布时间倒序排列，热点文章根据文章点击量的高低进行排列。 管理员登陆之后，显示对应的功能列表，可以对管理员进行增删改查，管理员也可以修改自己的信息。管理员的对栏目，文章以及连接进行管理。后台首页效果如图3所示。后台管理员可以对栏目进行操作，通过无限级分类可以给任意一个栏目添加子栏目，其效果图如图4所示。 管理员可以对文章进行发布，修改，删除等，其中用到了百度的在线编辑器插件。添加友情链接效果图如图5所示。
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user: 5. 结语 本文设计的四时养生堂平台以中国传统的二十四节气为依据，结合中医养生知识推荐出养生方案，目的是让人们对养生有更正确的认识，走出养生误区，科学而又健康的养生。通过发布权威文章解决一 图3. 后台首页 图4. 栏目管理效果图 图5. 链接管理效果图 些伪大师弄虚作假的问题。该平台使养生更加科学化，透明化，方便化，具有良好的应用前景。
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user: 摘 要 互连网络是超级计算机的重要组成部分，片上互连网络是当前研究的热点课题之一。k次十二面体–师连通圈网络是一类重要的互连网络，是在2010年师海忠提出互联网络的正则图连通圈网络模型的基础上设计的新网络模型。它是将十二面体连通圈网络的每个顶点用三角形代替k次得到的，记为DSCC(k)，它是3正则3连通的平面图，且有许多好的性质。文中提出了关于该网络的一系列猜想，如猜想1：k次十二面体–师连通圈网络是Hamilton图，对猜想1、2、3作了严格的证明。作者还利用图的笛卡尔乘积方法构建了新的笛卡尔乘积互连网络DSCC(k)xK 2 和DSCC(k)xC m ，并对其性质进行了研究。 关键词 :互连网络，十二面体连通圈网络，Hamilton图，笛卡尔乘积网络 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 互连网络是超级计算机的重要组成部分，它的性能在某种程度上决定着超级计算机的性能。片上互连网络是当前研究的热点课题之一，互连网络通常被模型化为一个图，图的结点对应处理机，图的边对应处理机间的通信信道。各种已有的互连网络参见 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 5 ] - [ 10 ] 。2010年，在中国运筹学大会上，师海忠提出了互连网络的正则图连通圈网络模型，设计出了多种互连网络，并提出了一系列猜想 [ 1 ] 。在此基础上，师海忠又进一步提出了k次十二面体–师连通圈网络 D S C C ( k ) 和笛卡尔乘积网络 D S C C ( k ) × K 2 、 D S C C ( k ) × C m ，并提出如下猜想： 猜想1：k次十二面体–师连通圈网络是Hamilton图。 猜想2：任何一个3正则3连通的Hamilton图，每个顶点用一个三角形代替后得到的图一定是Hamilton图。 猜想3：一个3正则3连通平面图的每个顶点用一个三角形来代替得到的图是Hamilton图，则原图是Hamilton图。 猜想4： D S C C ( k ) × K 2 是边不交的2个Hamilton圈的并。 猜想5： D S C C ( k ) × C m 是边不交的2个Hamilton圈和一个完美对集的并。
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user: 2. 基本概念 定义1 [ 4 ] ：图G是一点边连续交替出现的序列， w = v 0 e 1 v 1 e 2 v 2 ⋯ e n v n 称为图G的一个途径，其中 分别称为途径的起点和终点，w上其余顶点称为中途点，图G中边不重复出现的途径称为迹。图G中起点和终点相同的途径称为闭途径，边不重复出现的闭途径称为闭迹(也称为回路)。中途点不重复的闭途径称为圈。 定义2 [ 4 ] ：包含图G的每个顶点的圈称为图G的Hamilton圈，具有Hamilton圈的图称为Hamilton图。 定义3 [ 4 ] ：图G中与一个顶点 v i 相关联的边的数目叫做顶点 v i 的度，记作 d ( v i ) 或 deg ( v i ) ，图G中所有顶点中最小的度记作 δ ( G ) = min { d ( v ) | v ∈ V ( G ) } ，最大的度记作 Δ ( G ) = max { d ( v ) | v ∈ V ( G ) } 。如果 δ ( G ) = Δ ( G ) = k ，则图G中所有顶点的度相等，这时称图G是k正则的。 定义4：将十二面体连通圈网络中的每个顶点用一个三角形代替，所得到的新网络叫做1次十二面体-师连通圈网络，记为 D S C C ( 1 ) ；然后再将1次十二面体–师连通圈网络中的每个顶点用一个三角形代替，得到的新网络叫做2次十二面体-师连通圈网络，记为 D S C C ( 2 ) ；依次代替k次，得到的新网络叫做k次十二面体–师连通圈网络，记为 D S C C ( k ) 。 定义5 [ 2 ] ：设 G 1 = ( V 1 ， E 1 ) 和 G 2 = ( V 2 ， E 2 ) 是两个无向图， G 1 和 G 2 的笛卡尔乘积是无向图，记为 G 1 × G 2 。其中 V ( G 1 × G 2 ) = V 1 × V 2 = { ( v 1 ， v 2 ) | v 1 ∈ V 1 且 v 2 ∈ V 2 } ，存在一条顶点 x 1 x 2 与顶点 y 1 y 2 之间的边(其中 x 1 ， y 1 ∈ V ( G 1 ) ， x 2 ， y 2 ∈ V ( G 2 ) )当且仅当或者 x 1 = y 1 且 x 2 y 2 ∈ E ( G 2 ) ，或者 x 2 = y 2 且 x 1 y 1 ∈ E ( G 1 ) 。类似，可以定义笛卡尔乘积 G 1 × G 2 × ⋯ × G n 。 定义6：将k次十二面体–师连通圈网络 D S C C ( k ) 与 K 2 作笛卡尔乘积生成的新网络记为 D S C C ( k ) × K 2 。k次十二面体–师连通圈网络 D S C C ( k ) 与一个长度为m的圈 C m 作笛卡尔乘积生成的新网络，我们记为 D S C C ( k ) × C m ( k = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， m = 3 ， 4 ， ⋯ ) 。
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user: 4. 结束语 本文给出了 D S C C ( k ) 的定义以及一些重要的性质，证明了 D S C C ( k ) 是Hamilton图，并对进一步提 图16. DSCC(0)XC 4 出的猜想2和猜想3做了证明。构建了笛卡尔乘积网络 D S C C ( k ) × K 2 和 D S C C ( k ) × C m ，给出了它们的一些性质，但对猜想4和猜想5的结论有待进一步研究。
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user: 摘 要 针对空间信息网络中节点间安全高效通信需求，本文利用组合公钥思想设计了一个节点间密钥协商协议。地面控制中心首先完成基于身份的组合密钥的生成，并通过安全通道分发至各空间节点。当各空间节点间需要通信时，在进行双向身份认证后，利用本身的三个秘密值与对方节点的可信公钥信息计算得出两方节点的会话密钥。文章详细分析了协议自身的安全特性，并将协议和现有的相关协议在安全和性能两个方面进行比较。比较结果表明，本文设计的协议不仅在安全性方面有所提升，且具有更髙的计算效率。 关键词 :空间网络，组合公钥，认证，密钥协商 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 空间网络通信应用系统由具有空间通信能力的卫星节点、近地节点、地面通信系统及应用系统组成，是以在轨工作卫星组成的卫星星座作为主要转发节点的天、空、地一体化的网络系统 [ 1 ] 。我国目前空间信息领域的发展迅速，实现了空间系统自主安全运行的互联互通的星间链路，星地链路已经成为空间通信的发展趋势。 但是由于空间链路的开放性特征，节点之间进行通信时会遇到身份确认问题，例如，合法节点也许会遇到恶意节点假冒身份与其进行通信，并遭到其对自身信息的篡改、删除或窃取 [ 2 ] 。基于身份认证技术能判断出网络系统中的非法节点，确保通信数据均来自于合法的节点。这些年来，国内外学者已经提出多种多样的应用于空间网络的密钥协商方案，但早些年设计的密钥协商方案的安全性能并不完善，文献 [ 3 ] 设计的互相认证密钥协商方案，不能抵抗模仿攻击；文献 [ 4 ] 提出的方案不满足完美前向安全性，且使用的哈希方法效率很低；文献 [ 5 ] 提出的方案没有明确的密钥确认，用户无法验证其收到的密钥是否是对方生成的。 此外，空间网络拓扑结构呈现异构化、分层多域的特点，且节点系统计算，存储，能量资源有限，密钥协商协议要尽量减少传输花费及计算时间。针对以上空间网络系统中安全通信的特殊要求，本文提出了一个新的基于组合公钥的节点间认证密钥协商协议，首先对空间系统拓扑结构及协议的流程进行了详细的描述，随后分析了协议具有的安全特性，最后在安全性、传输花费和计算效率三个方面将新协议与己有的协议进行了比较与分析。
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user: 3. 协议分析 3.1. 安全性分析 1) 已知会话密钥安全 会话密钥 S K U ， S K s 的值是由一个单向哈希函数生成的，即它的值是均匀随机地分布在 { 0 ， 1 } k 中的，因此每两个会话密钥的值之间都互不相关，也就是说当次会话的密钥值在敌人获得了一定信息后也是无法通过以前的会话密钥值推测得到。另外，会话密钥的 Z 1 和 Z 2 还各包含了一个随机数，每个随机数是临时的，每次会话都会重新生成。因此即使攻击者用某种方法获得了一些会话的秘密随机值，也不能从中推测出当前会话的随机值，从而计算得到当前的会话密钥。所以，本文协议满足己知会话密钥安全。 2) 前向安全性分析 假设U的私钥 d u 和S的私钥 d s 都被泄露，且攻击者截获了U与S之间传递的部分消息，从中获得了 I D u ， R u 1 ， R u 2 和 R s 1 ， R s 2 ，但是根据ECDLP问题，敌手并不能从 R u 和 R s 中计算得到 r s 和 r u ，敌手就无法计算得到 Z 1 = u 1 + h 1 d u mod p ，也不能直接计算出 Z 2 = u 1 + h 2 ⋅ d s mod p 。由CDH问题可知，敌手也不能从 R u 1 = r u 1 P 和 R s 1 = r s 1 P 中推测出 Z 2 的值。因此，假如U和S泄露了自身的私钥，先前通信使用的会话密钥的值也无法通过它们计算得到，所以该协议满足完美前向安全。 3) 密钥泄露模仿攻击 假设一个攻击者已获得U的私钥，那么它就可以成功的在会话中模仿U，但他仍然不能模仿其他用户。因为要想成功地模仿另一个用户U'，它就需向服务器发送正确的消息 { I D u ， R u 1 ， R u 2 ， h 1 ， Z 1 ， T u } ，其中的 Z 1 = u 1 + H 1 ( I D u ⊕ R u 2 ) ⋅ d u ，要想发送的消息被验证成功，就需要知道 d u ， u 1 的值。根据ECDLP问题，仅根据 R u 1 = u 1 ⋅ P ，不能计算得到 u 1 的值，更无法计算出 d u 的值，因此攻击者不能成功地模仿用户U'。综上所述，本文协议满足无密钥泄露模仿攻击。 4) 未知密钥共享安全 在本文协议中，通信双方自身的身份信息都包含在他们之间传送的每条信息里，且都是用对方的公钥和身份信息对传输数据进行加密。如果第三方攻击者想对数据进行解密，攻击者必须知道通信双方的私钥，然而私钥只有真实的双方才知道。因此，本文协议具有未知密钥共享安全。 5) 非密钥控制 因为在会话密钥的协商设计计算中，使用的散列函数中不仅有通信双方的身份信息，还有用户自己每次产生的随机数，通过这些计算，产生的会话密钥都不是提前确定的值，具有单次不确定性。所以满足非密钥控制安全性。 6) 防重放攻击 在新协议中，节点间传送的每条信息中都带有时间戳，因此敌手不能通过重放攻击来获取合法的回应消息。 3.2. 性能分析 1) 安全性比较 通过对本文协议和前面提到的几个已有协议进行3.1章节的各类安全性分析，并对几个协议的分析结果进行了详细的比较，结果如表1所示。从表中的分析结果可看出，本文协议比其他协议能够抵抗更多的已有攻击，具有更高的安全性。 2) 传输花费比较 在两方通信过程中，传输消息的大小直接影响到传送的速度，消息越小，传输所花费的时间越小。比较本文设计协议与已有其他协议的传输花费消耗。此处我们做一个假设，协议中用到的椭圆曲线 E ( a ， b ) 的阶q为256比特的大素数，用户身份标识是160比特，hash函数的大小是256比特，T u 的长度是16比特。 在新协议的密钥协商阶段中，U与S之间一共传输了三条信息，分别是 { I D u ， R u 1 ， R u 2 ， h 1 ， Z 1 ， T u } ， { R s 1 ， R s 2 ， h 2 ， Z 2 ， T s } ， { h 3 } 。其中 I D u 是U的身份标识，长度是160比特， R u 和 R s 是随机数与 E ( a ， b ) 上一个点点乘结果，长度为256比特， h 1 ， h 2 和 h 3 是散列函数的输出结果，大小为256比特， T u 和 T s 是时间戳，大小为16比特。因此，新协议在密钥协商阶段的传输花费为1168比特。使用相同的方法计算出其他协议的传输花费，将四个己有协议的传输花费与本文的协议做比较，计算结果如表2所示。 从上表结果可以得出，本文协议的传输花费比文献 [ 5 ] 和文献 [ 6 ] 的协议小，这说明本文协议不仅在安全方面有所提升，且降低了传输花费。而文献 [ 3 ] ，文献 [ 4 ] 的传输花费较小，这是因为在他们的协议中，通信双方只传送了两条信息，然后双方计算会话密钥，没有多余的消息做密钥确认，所以不是一个严格安全的协议。 3) 计算效率比较 我们将本文协议与其他几个协议在计算效率方面做详细规范的比较。主要计算协商过程中，各步过 Table 1 Comparison of protocol securit 协议 密钥确认 抗模仿攻击 抗KCI攻击 前向安全 文献 [ 3 ] × × √ √ 文献 [ 4 ] × √ √ × 文献 [ 5 ] √ × × √ 文献 [ 6 ] √ × √ √ 本文 √ √ √ √ 表1. 协议安全性比较 Table 2 Cost comparison of protocol calculatio 协议 传输花费 计算花费 U S 文献 [ 3 ] 1216比特 4P + 2A + 4H 4P + 2A + H + 3h 文献 [ 4 ] 1216比特 3P + 2A + 5H 3P + 2A + H + 5h 文献 [ 5 ] 1472比特 3P + 3H 3P + 5H 文献 [ 6 ] 1472比特 3P + 4H 3P + 6H 本文 1168比特 3P + 4H 3P + 5H 表2. 协议计算花费比较 程中的计算复杂度和时间花费数，通过数字反映出协议的效率。为了简化分析，用下列符号来替换运算所需的时间。主要考虑以下几种运算时间：P：椭圆曲线加法群上的点乘运算时间A：椭圆曲线上点加运算，H：哈希函数，h：单项哈希函数，M：MAC函数。 密钥协商阶段，U在第一步计算中包括两次点乘，一次散列函数运算，第三步计算中包括一次点乘和两次哈希运算，计算得出会话密钥时包括一次哈希运算，因此，U花费时间为3P + 4H；S端在第二步计算包括三次点乘，和三次哈希，在第四步计算包括一次散列函数运算，最后计算会话密钥有一次哈希，所以，S花费的时间为3P + 5H。相同方法，计算其他几个协议花费的时间如表2所示。 由表2可以看出，本方案除了文献 [ 5 ] ，本文设计协议的计算耗费最小。但是文献 [ 3 ] 的协议不能抵抗用户模仿和KCI攻击；因此本文设计的协议不仅提高了安全特性，还降低了计算花费。
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user: 4. 结论 本文通过对空间网络结构的研究分析，针对其节点间安全高效传输的安全性要求，设计了一个两方认证密钥协商协议，并对协议的安全特性进行了一定的分析，证明了新协议的安全特性。并从安全性、传输花费，计算效率三个方面将协议与相关领域已有的其他四个协议进行了分析和比较。比较分析结果表明，本文提出的协议在空间网络通信协商方案中，对系统安全性进行了有效的保证，且一定程度上提高了计算效率，减小了传输花费。
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user: 摘 要 依托嵌入式计算机系统及自动控制技术，潜油柱塞泵在油田原油生产过程中得到大范围普及应用，这极大地提高了原油的开采效率。潜油柱塞泵的核心是位于井下的潜油直线电机，地面通过计算机控制井下电机的冲次、冲程等运行状态，使其与油井油藏状态相适应，从而在原油生产过程中达到高效、节能的目的。目前潜油柱塞泵的冲次控制方法是建立在动液面时间序列预测和计算的基础上的，本文介绍一种基于混沌时间序列的动液面预测计算方法，并与线性预测方法进行对比分析，最终得到能够满足潜油柱塞泵冲次优化控制的动液面预测方法。本文的研究内容为潜油柱塞泵的计算机控制提供了理论和应用依据。 关键词 :潜油柱塞泵，嵌入式计算机系统，混沌时间序列，动液面预测 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 随着嵌入式计算机系统性能的大幅提升，依托自动控制理论和技术，各种新型油田抽油机高效、节能的智能化运行得以实现。这其中较为突出的高能效抽油机潜油柱塞泵，以其结构简单、容易操控等特性引发业内广泛关注，并在国内部分油田成规模应用生产 [ 1 ] 。 为进一步发挥潜油柱塞泵的优势，提高其在实际应用中的产油量，需要对其自动控制性能进行改进，其中最为重要的是对其冲次控制方法的优化。而若想得到较好的冲次优化效果，需要研究一种准确度较高的动液面预测方法，只有准确预测得到动液面高度数据或变化趋势，才能有针对性地采用冲次优化算法提高原油产量并降低开采机械的能耗。因此，本文的研究内容是潜油柱塞泵计算机控制优化的前提和基础，具有重要的理论和应用价值 [ 2 ] 。
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user: 2. 潜油柱塞泵原理及结构 潜油柱塞泵是一种以直线电机为驱动的新型抽油机，其结构如图1所示。潜油柱塞泵主要由井下和地面两部分组成，井下部分主要包括直线电机、抽油泵和潜油电缆等，地面部分主要是直线电机的控制装置和配电装置等。其最大的特点是，省略了传统抽油机的抽油杆，因此避免了油杆与油管的偏磨问题，而且不存在将旋转运动转换为直线运动的转换设备，可以有效而直接的利用直线电机产生的动能，因此大幅度提高了机采效率。 潜油柱塞泵的直线电机定子固定在油井底部，动子通过推杆直接与抽油泵的游动凡尔相连，抽油泵与油管相连，直线电机通过潜油电缆与地面控制及配电系统相连。潜油柱塞泵工作时，直线电机由地面控制柜内的嵌入式计算机通过潜油电缆控制，直线电机动子做往复运动，带动游动凡尔，不断将套管内 图1. 潜油往复抽油机结构示意图 液体吸入泵腔内，并将其通过油管举升至地面井口处。目前常用的潜油柱塞泵直线电机为永磁直线电机，外径110 mm、长6 m，额定电压660 V、最大输出电流50 A、最大输出功率30 KW、额定推力24，000 N、最大推力35，000 N、动子行程123 cm，其冲次可由地面控制系统设定。 随着潜油柱塞泵应用的增多，逐渐发现其在实际使用直线电机工作状态需要与油井汲液能力相匹配才能使采油效率最高，或者说嵌入式计算机控制潜油柱塞泵的冲次状态需要与井下动液面的高度相匹配，才能使抽油机械的效率最佳 [ 3 ] [ 4 ] 。