DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 为了研究同心鼓活动协作策略问题。首先，在理想状态下分析排球与鼓即将碰撞前和碰撞后，基于动能定理和动量守恒定律，以团队做功最小为角度建立一动一动模型。然后，在现实情况下需要多人同时刻使力存在困难，在原模型上以刚体定轴转动定律为基础，采用定积分不断迭代计算出每个间隔的鼓面倾角，从而去调整原模型中的协作策略。 关键词 :碰撞，受力分析，力矩，转动惯量 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/
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user: 1. 引言 “同心协力”(又称“同心鼓”)是一项团队协作能力拓展项目。该项目的道具是一面牛皮双面鼓，鼓身中间固定多根绳子，绳子在鼓身上的固定点沿圆周呈均匀分布，每根绳子长度相同。团队成员每人牵拉一根绳子，使鼓面保持水平。项目开始时，球从鼓面中心上方竖直落下，队员同心协力将球颠起，使其有节奏地在鼓面上跳动。颠球过程中，队员只能抓握绳子的末端，不能接触鼓或绳子的其他位置。 图1. 同心鼓示意图 项目所用排球的质量为270 g。鼓面直径为40 cm，鼓身高度为22 cm，鼓的质量为3.6 kg。队员人数不少于8人，队员之间的最小距离不得小于60 cm。项目开始时，球从鼓面中心上方40 cm处竖直落下，球被颠起的高度应离开鼓面40 cm以上，如果低于40 cm，则项目停止。项目的目标是使得连续颠球的次数尽可能多。 针对项目的目标，先从理想情况出发，认为队员之间的发力是同时刻的。再考虑到现实中队员之间同时发力存在困难，加以调整并给出对应的协作策略。以此来让同心鼓项目得到更多人的了解和普及，它能培养大家的团队协作能力和沟通能力。与普通传统项目相比，同心鼓更具有趣味性，在得到锻炼的同时也能收获美好的心情。
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user: 2. 数据来源与模型假设 数据来源于2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛[http://www.mcm.edu.cn/html_cn/node/b0ae8510b9ec0cc0deb2266d2de19ecb.html] 为简化模型，本文做以下假设： (1) 假设每次颠球初始时刻鼓面水平静止。 (2) 忽略球与鼓碰撞的能量损失。 (3) 各队员的拉力始终为恒力 (4) 假设所参加项目的各队员均匀分布在以绳长为半径的圆周上。
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user: 3. 理想情况下(一动一动)模型建立与求解 3.1. 颠排球的动态变化过程 同心鼓颠一次排球的动态变化过程大致为排球竖直落下的同时，鼓因人的拉力上升。当鼓与绳子水平时，排球与鼓相碰撞。碰撞后排球上升，鼓下降。则过程为a → b，之后均为b → c → b (如图2)。 图2. 鼓活动侧视图 3.2. 排球克服空气阻力做功 根据5号标准排球的周长和重量可知质量为270 g的排球周长为66 cm。根据 ，取 ，可得 。类比篮球飞行过程 [ 1 ] ，对排球的下降和上升(如图3)分别考虑克服空气阻力做的功 和 。 图3. 排球受力分析 3.2.1. 排球下降 排球在空气中沿竖直下落，设y坐标轴是向上的，由牛顿第二定律能够满足(1)为 (1) 其中，m是排球的质量，C是空气阻力系数，g是重力加速度，y是以鼓面为坐标原点的坐标，t是时间。由于排球的质量 ，空气阻力系数查阅文献计算可得 ，S为排球截面面积，重力加速度 。利用MATLABR2018a求解二阶常微分方程，得到公式y(t)。由于空气阻力是方向不变，大小时刻变化的变力，使用微元法求排球下降的做功 (2) 3.2.2. 排球上升 同理可得二阶常微分方程如下，利用MATLAB2018a求解得到公式 ，其中v 3 是一个暂时未知的常量。 (3) 由于空气阻力是方向不变，大小时刻变化的变力，使用微元法求排球上升做功 。 (4) 3.3. 碰撞前后分析 对于图1中b，本文分别考虑鼓与排球碰撞的前后 [ 2 ] 。即将碰撞前排球的速度为v 1 ，鼓的速度为v 2 。碰撞后排球的速度为v 3 ，鼓的速度为v 4 。其中排球的质量为m，鼓的质量为M (如图4)。 图4. 排球和鼓碰撞前后的速度 以向上为正方向，碰撞前排球下降时，由动能定理可得 (5) 碰撞后排球上升时，同理由动能定理可得 (6) 碰撞前后，由动量守恒可得 (7) 不考虑碰撞的能量损失，由动能守恒可得 (8) 3.4. 最佳协作策略 在每个人都可以精确控制用力方向，时机和力度的理想条件下， 鼓面一直保持水平(如图5)。理想状态下会保持平衡。在问题所给参数限制的前提下，保证颠排球活动的进行，人做功越小则协作策略越佳。而由上面的颠排球的动态变化过程可知，颠一次球团队做功为 (9) 图5. 同心鼓受力分析 为了使得 最小，经分析可知 时， ，即排球与鼓碰撞后，鼓的速度变成零，之后做自由落体运动，不会向上。这种情况下人的做功最小。 3.5. 一动一动模型的求解 步骤1：求排球碰撞后速度，解得 。 步骤2：求排球碰撞前速度v 1 ，鼓面初始位置较绳子水平时下降高度h和鼓上升时间 解得 。 步骤3：求鼓碰撞前速度 ，解得 。 步骤4：求初始位置绳子与水平面的夹角，每个人的发力 ，其中d为绳长取1.7 m。 解得 ，其中n为人数，由于人数不会影响连续颠球的次数，则取 人，则 。
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user: 4. 鼓面倾角模型 一动一动模型是在理想情况所有队员都能同时发力下建立的，也就意味着发力的同时鼓面不会产生倾角。但在现实情况下往往做不到同时发力，那么鼓面在发力的那一时刻，就会发生倾斜产生倾角。鼓面倾角模型则是先计算出产生的倾角，再在一动一动模型的基础上给予调整。 4.1. 基本定律 力矩 ：力矩等于作用于杠杆的作用力乘以支点到力的垂直距离。 (10) 合外力矩 ： 刚体定轴转动定律：刚体所受的对于某定轴的合外力矩 等于刚体对此定轴的转动惯量J与刚体在此合外力矩作用下所获得的角加速度的乘积。 (11) 转动惯量J：刚体绕轴转动时惯性的量度。M为物体的质量，r为物体的半径。 (12) 4.2. 颠球情况分类，每类情况的鼓运动过程及受力分析 对于题目所给的发力时机和用力大小取值表，−0.1 s指该队员提前0.1 s发力，序号指每一次颠球的情况。由队员们的提前发力时间和发力大小不同可将9次颠球情况分为4个类型。 类型1：序号1，序号2和序号3 (如图6)。 图6. 运动过程及受力分析 类型2：序号9 (如图7)。 类型3：序号4，序号5，序号6和序号7 (如图8)。 类型4：序号8 (如图9)。 如图7分两个时间段对鼓进行受力分析，−0.1~0.0 s由于鼓受力不平衡，3与4之间和7与8之间分别有一个弧中点，鼓将会沿这两个点所连的直线方向，向7与8这一侧倾斜。接着0.0~0.1 s 2与3之间和6与7之间分别有一个弧中点，鼓将沿这两个点所连的直线方向，向6与7这一侧倾斜。 图7. 运动过程及受力分析 图8. 运动过程及受力分析 图9. 运动过程及受力分析 4.3. 鼓面倾角模型的建立与求解 步骤1：求鼓面的角加速度 由刚体定轴转动定律(10) (13) (14) 其中， 表示对于某定轴的合外力矩，J表示刚体绕给定轴的转动惯量，n 1 、n 2 为不同力的个数，f 1 、f 2 为不同的力，M为鼓的质量，r为鼓的半径， 为时间间隔内变化的倾角， 。将不同的几个力做合成，再进行合外力矩的计算。 步骤2：求鼓面的角速度i 角加速度i对时间t积分得到角速度 (15) 由于角加速度是变化的，因此对时间进行分割，以 为间隔(如图10)，在此间隔角加速度保持不变，最后再将所有加起来。 其中d为绳长为1.7 m，鼓面初始位置较绳子水平时下降0.11 m。 步骤 3：求鼓面的倾斜角度 角速度i对时间t积分得到划分角度 (16) 时间间隔与步骤2相同。由于 迭代步骤1到步骤4分别求出 ，则鼓面倾斜角度 。利用MATLAB R2018a求解，得到结果(如表1)。 4.4. 策略的调整 4.4.1. 现实情况下鼓面倾角的计算 在现实情形中，队员的发力时机和力度不能精确控制，理想情况下的模型得到的每个人发力为62.92 N，现实情形认为有1个人会提前发力且发力大小增加10 N，详见表2。 图10. 倾斜角度的划分 Table 1 Result dat 序号 鼓面倾角度 1 0.4266 2 0.5591 3 0.3879 4 0.2864 5 0.5465 6 0.4047 7 0.2969 8 0.3297 9 0.0881 表1. 结果数据 Table 2 Timing of actual exertion (s) and strength (N 序号 发力时机 用力大小 1 −0.1 72.92 2 0 62.92 3 0 62.92 4 0 62.92 5 0 62.92 6 0 62.92 7 0 62.92 8 0 62.92 表2. 现实发力时机(s)和用力大小(N) 对鼓进行运动过程分析和受力分析如图11，根据现实情况下求鼓面倾角的模型，求出鼓面倾角为0.2393 (结果均由源数据计算而来，未实际验证)。 图11. 运动过程及受力分析 4.4.2. 调整策略 实际情况下的鼓面会发生倾斜，可采取以下措施进行调整： 调整下一次鼓面与排球将碰撞时的倾斜角度，在现实情形中，排球碰击倾斜面后可视为斜抛运动 [ 3 ] ，则可调整鼓面倾斜度使得下一次碰撞后的排球做竖直上抛运动。将球调整为竖直状态弹跳，使得连续颠球次数尽可能多。 鼓面的倾斜角度与人们的发力时机和用力大小有关，即在可精确控制条件下： (1) 不改变用力大小，之前提前发力时机的人下一次颠球延迟时间。 (2) 不改变发力时机，之前用力大的人减小发力。
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user: 5. 结束语 本文考虑了空气阻力的影响，对于过程的受力分析非常清楚，一动一动模型合理地解决了排球在理想情况下的最佳团队协作策略和该策略下的颠球高度。在现实情况中明确分了4种类型，在建模过程中微元法时间计算每一个小时间段的倾斜角度，很好地解决了动态变化的问题。运用物理具体分析，计算严谨，符合实际，具有可行性和合理性，是掌握同心鼓活动技巧的有效策略。
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user: 摘 要 本研究提出一种基于增量高斯混合模型算法的心电分类方式。与其相对应的分为三个阶段：第一阶段，基于小波分解对心电信号进行预处理，以消除基线漂移(0.15~0.3 Hz)和背景噪声；第二阶段，首先基于短时修正希尔伯特变换(STMHT)定位R峰，然后自动确定QRS波进而提取心电特征参数；第三阶段提出一种无监督式增量高斯混合模型算法实现心电信号分类。本研究结果在MIT-BIH心律失常数据库中对48组心电数据进行分类比较，其准确率达93.31%。 关键词 :增量高斯混合模型，小波变换，心电信号，STMHT算法，R峰定位 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/
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user: 1. 引言 《中国心血管疾病报告2018》 [ 1 ] 指出：中国心血管疾病死亡率占城乡居民总死亡率之首，其高达45%如图1(a)所示，图1(b)显示2002~2016年中国城乡居民心血管疾病死亡率仍处于上升趋势，因此防治心血管疾病刻不容缓。随着电子计算机信息处理技术的迅猛发展，利用电子信息处理技术对心电(ECG)信号进行处理来诊断心脏病，由于其不但可以避免传统诊断中对医生的主观依赖性，并且可以提高诊断的精度经验，因此其成为一种强有力的分析手段而取得了广泛的研究。 图1. (a) 中国人口主要疾病死因构成；(b) 2002~2016年中国城乡居民心血管病死亡率变化 如图2所示的心电信号，其波形主要有由P波、Q波、R波、S波、T波及U波组成，而各波都具有不同的频率特性，以及不同的时间间隔：PR间期、QRS间期、RR间期等。其波形的高度、时间宽度反映心房和心室的电位变换，而QRS波群、P波、T波为其最主要的特征波。因此正确检测出QRS波，再将心电数据划分为各个心拍作为心电特征数据进行分类识别取得诊断信息。 关于ECG信号分类识别，其算法包括：小波变换，多层感知器(MLP)，极限学习机(ELM) [ 2 ] ，径向基函数神经网络 [ 3 ] ，支持向量机(SVM) [ 4 ] 和基于深度特征学习的方法 [ 5 ] ，但存在运算复杂度高、检测结果不准确、检测范围小且不能完全自动诊断和监测等缺陷，并且对目前数据分析还必须依赖于以前的数据样本，针对以上缺点，增量高斯混合模型(Incremental Gaussian Mixture Model，简称IGMM)是一种广泛应用于数据挖掘、统计分析和机器学习等领域的非监督式算法，其方法是使用一种近似于期望最大(Expectation Maximization，简称EM)的算法进行训练，其变量分布可分解为若干个高斯分布的统计模型。IGMM的增量特征体现在其高斯成分可跟随新引入的数据点而不断获得更新，这意味着IGMM能够挖掘出与数据点相匹配的数据模型。因此，IGMM已经成功地应用在时间序列预测、强化学习、移动机器人控制与映射以及数据流中的离群点检测等领域。然而，IGMM在协方差矩阵求逆和行列式计算时存在立方阶时间复杂度的问题，这使得该算法不利于高维分析，进而限制了其应用范围。鉴于此，本文提出一种快速增量高斯混合模型算法，以实现心电分类研究，其可以不断调整输入和输出空间高斯混合模型，无需存储任何过去数据点实现心电自动检测分类。本文结构安排：1) 介绍心电信号的基本构成；2) 心电信号处理；3) 实验结果与分析。 图2. 心电信号的基本构成
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user: 2. 方法 实现基于增量高斯混合模型的心电信号分类主要分为如下四部分如图3所示。 图3. 心电信号处理流图 2.1. 基于小波变换预处理 小波变换作为一种数学工具，可用于从许多不同类型数据中提取信息，由于其时频域局部化优良特性而被广泛用于信号和图像处理。在研究中由于Daubechies (Db)小波具有正交性、指数多项式消失距和连续紧支性等特性，因此采用该小波作为母小波进行小波变换。鉴于心电信号基线频率为0.15~0.3 Hz，特选用Db8小波对心电信号预处理。 2.2. 心电信号特征波形检测提取 QRS复合波段选择并找到QRS窗口通过阈值处理： 1) 从DWT分解细节系数和去噪阵列ECG_DENO的映射中找出QRS区域。 2) 对有高噪声含量信号，添加分量D4和D5形成阵列QRS_DET。 3) 从QRS_DET找出QRS波群：设定确定的阈值 [ 6 ] ，令该阈值等于QRS_DET阵列平均振幅值的15%。 准确检测R (Q或S)峰值(效果如图4所示)： 1) 在QRS_DET阵列中标记超过阈值水平的指标，QRS复合波区域从绝对QRS_DET值变为大于阈值的第一点开始。由于患者QRS复合波最大宽度不超过160 ms，因此在QRS_DET中搜索相同宽度的固定窗口以检测满足阈值条件。在两次连续搜索之间，提供200 ms消隐期。 2) R (Q或S)峰值是QRS窗口内最大(最小)幅度值，通过去噪信号ECG_DENO设置。将QRS起始索引中的每一个都映射到ECG_DENO，搜索每个QRS_START：QRS_START + 160 ms窗口内局部最大(最小)值来获得实际R (Q或S)峰值。 3) 再次从ECG_DENO检查每个R索引幅度，如果是阳性(阴性)，则识别R峰(细长或病理性Q或S) Q和S点具有QRS起始和偏移检测：一旦准确地检测到R峰值，就在阶段E中检测Q和S点以找到完整的QRS复合波。 4) 检测Q (和S)点位置，在R_INDX：R_INDX-80的窗口内从R峰向左(右)开始搜索，以检查斜率符号反转。对于ECG_DENO上每点，通过三点微分计算斜率，其中h是时分，如公式(1) (1) 图4. R (Q或S)峰定位图 2.3. 增量高斯混合模型算法 根据给定的D维样本集 ，IGMM [ 7 ] 算法处理步骤如下：首先，计算每个分量k的马氏距离平方 如公式(2) (2) 其中 是第k个成分均值， 是其完全协方差矩阵。 如果有任意 小于 (具有D自由度的卡方分布 百分位数)就会发生更新，其中D是输入维数， 是用户定义的元参数，每个组件后验概率如下： (3) (4) 其中M是成分的个数。 此时，算法参数按照以下方程进行更新： (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) 其中 和 分别为累加器和k成分寿命， 为其先验概率。 2.3.1. 通过顺序同化数据点进行模型更新 与新颖性标准不匹配的瞬时数据点需要通过当前混合分布来同化，由于其所承载的信息而导致其参数值的更新。IGMM遵循用于通常迭代过程的增量版本，以基于两个步骤估计混合模型的参数：估计步骤(E)和最大化步骤(M)，因此迭代过程的增量转换用于估计混合模型的参数。更新过程开始计算数据点的组件隶属度的后验概率 估计步骤。使用当前分量条件密度 和先验概率 如公式(14) (14) 然后使用后验概率来计算每个分量密度 的平均矢量 和协方差矩阵 的新估计值，并且在最大化步骤中计算优势 。接下来，我们通过IGMM使用其他方法来连续估计这些参数。参数 ，对应于平均值 ，协方差矩阵 和先验 ，涉及D维高斯分布 混合模型。可以从t数据向量的序列估计，假设 独立于该混合分布绘制。在最大化步骤中，基于数据可能性的最大化来更新当前模型参数 [ 8 ] 。在这种情况下，给定Χ， 中 的似然性是整个数据流Χ的联合概率密度，其中最大似然技术 [ 9 ] 通过最大化 来设定 值，如公式(15) (15) 通过样本均值向量和样本协方差矩阵估计 和C，并且X是正态分布的随机向量时，联合密度函数 已知是可重复的Gauss-Wishart分布，是自然共轭密度。在这种情况下，当我们估计单个分布的预期向量和协方差矩阵时，从具有预期向量 和协方差矩阵 的先验分布开始，这些参数通过n个观测值进行变换，该函数的表达式如公式(16) (16) 其中 和 分别反映了 和 的初始估计值，用于计算这些初始估计值的样本数。 另一方面，当输入数据的概率密度是具有M个分量的高斯混合模型时，通过相应后验概率 将其随机地分配给分布k。此时，用于计算第k个分配组件的参数的等效数量的样本对应于此时数据后验概率的总和，IGMM将该求和存储为变量 ，并周期性地重新启动避免最终饱和。IGMM用于更新模型分布的递归方程如公式(17) (17) 其中 指的是在时间 (即在更新之前) 的值。 IGMM算法只有两个配置参数， 和 。参数 并不重要，它对 的唯一要求是足够大以避免奇点。在实验中，我们使用公式(18) (18) 其次，对参数 要求更加严格，它表明x与 必须有一定距离才能被认为是k的成员。例如， 表示 必须低于高斯高度的1% (高斯中心的概率)，x被认为是k的非成员。如果 ，将创建很少的模式单位，并且回归将是粗略的。如果 ，将创建更多模式单位，因此回归将更精确。在限制中，如果 个单位，则每个训练模式都将被创建。 2.3.2. 基于新颖性和稳定性标准创建新组件 为创建一个新组件，IGMM使用公式(4)给出的新颖性标准，但也使用稳定性标准来测试是否已经有一个最近创建组件应该同化当前呈现的数据点。为此，我们存储每个模型组件k的时间， ，包括自创建组件以来已经呈现给学习系统的数据数量。仅当没有时间小于特定阈值 的模型组件时才会创建新组件，即稳定性标准可由以下定义：如果数据变化太快，则这些数据点被当前模型同化为噪声，并且不会创建新组件。事实上，稳定性标准避免了在嘈杂环境中连续创建组件，但它无法避免产生最终的虚假组件。但如果 仍然非常小，可以很容易地识别出伪分量，在参数 给出后，在创建后的一些时间步之后，指定参数 。 的一个很好的选择是 ，因为根据Tråvén提出的算法，需要至少多于D个样本才能获得对于受限制的协方差矩。基于相同原则可以设置为任意值的指标，而不是指数。识别后，可以从当前模型中删除杂散组件。调整 对于所有的 ，用公式(19) (19) 每当数据点 与公式(4)给出的新颖性标准匹配，并且稳定性标准被填充时，创建新的分量k以该数据向量为中心并且与基线协方差矩阵i一致。最后，我们必须调整所有 以满足约束公式(20)和公式(21) (20) (21) 由于 即 初始化为1，因此该新组件的先验等同于公式(22) (22) 在Arandjelovic和Cipolla中得出的结论是：若所有可用的信息都是当前的GMM估计值，那么单个新颖点就不会携带足够信息导致高斯分量增加。但我们对此有不同看法，因为在IGMM中我们允许增加组件数量，若使用稳定性标准，我们删除虚假字母这比保持历史GMM内存或使用拆分或合并操作来改变GMM复杂性更好。IGMM更新模型算法流程如图5所示。
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user: 3. 实验结果与分析 3.1. 数据 美国医疗仪器促进协会(AAMI)把心拍分为五类 [ 10 ] ：正常或者束支传导阻滞节拍(N)、室上性心率异常节拍(S)、室性心率异常节拍(V)、融合节拍(F)、未确定的节拍(Q)。AAMI还规定了心律失常分类检测算法的评估标准，以及准确率(Acc)、灵敏度(Sen)、特异性(Spec)真阳性率(Ppr)等作为衡量分类器分类性能的参数。使用AAMI标准有利于各种算法的横向比较，并且对今后研究的规范化进程有很大辅助作用。下面我们将介绍如何将MIT-BIH心拍类别转换成AAMI心拍类别，如表1所示。 3.2. 性能指标 本文采用MIT-BIH心率数据库对研究算法进行检测，由于数据量过大，我们从数据库中随机抽取10000列样本数据进行分类，MIT-BIH中心拍类型及数目如表2所示。 识别和分类中的性能通常通过以下四个性能指标来评估 [ 11 ] ：分类准确率(Acc)、灵敏度(Sen)、特异性(Spec)和阳性预测值(Ppv)。对于计算中所要用到的运算符号及意义详见表3所示。 (1) 分类准确度表示分类的准确性，它衡量的是真阳性事件和真阴性事件，正确分类的心电数据越多，数值越高，表示该方法性能越好，计算公式如(25) (25) 图5. IGMM更新模型算法流程 Table 1 MIT-BIH heart beat category converted to AAM AAMI心拍类别 描述 MIT-BIH 心拍类型 N 不在S、V、F或Q类心拍 正常节拍(NOR) 左束支传导阻滞(LBBB) 右束支传导阻滞(RBBB) 节点(交界)逃逸节拍(NE) 心房逃逸搏动(AE) S 室上性异位搏动 房性早搏(AP) 畸形房性早搏(aAP) 节点(交界)早搏(NP) 室上性早搏(SP) V 室性异位搏动 室性早搏 (PVC) 心室逃逸搏动 (VE) F 融合节拍 融合心室和正常搏动(fVN) Q 未知节拍 节拍(P) 节奏和正常节拍的融合(fPN) 未分类的节拍(U) 表1. MIT-BIH心拍类别转换成AAMI心拍类别 Table 2 Check the type and number of heart beat 心拍类型 心拍数 N 90303 S 3024 V 7234 F 802 Q 8035 总计 109398 表2. 检测心拍类型及数目 (2) 灵敏度表示第i类的真阳性事件发生概率，体现判断病变心电数据的能力大小，计算公式如(26) (26) (3) 特异性是衡量i类真阴性事件发生率指标，表示该方法对正常心电数据判断能力，计算公式如(27) (27) (4) 阳性预测值是i类中所有分类事件中真阳性事件的比率，计算公式如(28) (28) Table 3 Operation symbol and meanin 符号表示 意义 诊断类的数量 分类的积极事件的数量 真阳性事件的总数 真阴性事件的总数 分类的真阳性事件的数量 分类的真阴性事件的数量 表3. 运算符号及意义 3.3. 结果分析 我们对从MIT-BIH数据库中随机抽取的10000个样本数据进行分类，得到了检测结果，检测数据样本如表5所示。观察表(4)我们会发现：N型确诊：2112列，误诊：604列，确诊率p1 = 77.7614%；S型确诊：1210列，误诊：371列，确诊率p1 = 76.5338%；V型确诊：1236列，误诊：423列，确诊率p1 = 74.5027%；F型确诊：1675列，误诊：45列，确诊率p1 = 97.3837%；Q型确诊：2095列，误诊：229列，确诊率p1 = 90.1463%。采用增量高斯混合模型对5种不同心电图信号的10，000个心跳进行分类，正确检测出8102个心跳，其中有1898个心跳被误检，平均灵敏度达82.844%，特异性达95.76%，分类准确度达93.312%。 Table 4 Test data sampl N S V F Q 病例数 7011 4148 4385 4609 6118 训练集病例数 2625 1575 1718 1747 2335 测试病例数 2716 1581 1659 1720 2324 表4. 检测数据样本 Table 5 Detection resul Predicted Acc (%) Ppv (%) Sen (%) Spec (%) N S V F Q riginal N 2112 268 179 21 89 88.39 77.76 79.13 91.76 S 254 1210 90 9 29 92.47 76.53 76.01 95.59 V 212 69 1236 6 89 92.01 74.50 76.67 94.96 76 18 77 1675 22 97.62 97.38 89.67 99.45 Q 62 16 77 9 2095 96.07 90.15 92.74 97.04 表5. 检测结果
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user: 4. 结论 本研究基于无监督式增量高斯混合模型算法实现了心电信号分类，用MIT-BIH数据库对5种不同心电信号的10，000个心跳进行分类检测，正确检测出8102个心跳，平均灵敏度达82.844%，特异性达95.76%，分类准确度达93.312%，验证了该算法的可行性。并且此分类算法无需特殊初始化，实现数据流方式对以前的分类结果进行修正而不需要以前大量的数据，这样既可实现便于分类器存储又可节省大量的计算成本提高运算速度，并且具有好的处理稳定性。今后要扩大其应用范围如中药材识别、搜索引擎查询分类、非人恶意流量识别、商业、生物、保险行业和电子商务领域等等，能够使得增量高斯混合模型计算更为准确提高定位准确率是我们今后的方向。
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user: 摘 要 本文针对某种直驱风力发电机组滑环在运行过程中损坏的原因进行了深度分析，通过设备日常运行情况及滑环损坏的主要原因制定了详细的预防措施，对提高设备使用寿命起到了很好的借鉴作用，降低了风力发电机组故障发生率，有效减少了风电企业经济损失。 关键词 :直驱风力发电机组，滑环损坏原因，降低损坏的可行性措施 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/
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user: 1. 引言 随着我国风电行业的持续快速发展，风电装机容量不断增加，同时有大批量的风力发电机组已逐渐出质保期，设备质量问题给风力发电企业带来巨大的压力，因此，如何提高风力发电机组运行质量将作为一个重要课题。风机滑环作为风力发电机动静衔接和能量转换的设备，是风力发电机励磁系统的重要组成部分，由于风力发电机组安装于70 m以上的高空，使得日常维护量增大，尤其是处于恶劣环境下的机组，其维护工作更加困难，维护成本也不断增加。因此如何有效维护滑环，提高设备可靠性，减少更换滑环的频次等对降低风力发电企业的运行成本具有一定的意义。
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user: 2. 风电滑环原理及运行参数 2.1. 工作原理 滑环是实现两个相对转动机构的信号及电流传递的精密输电装置，风力发电机组滑环的工作稳定性、可靠性及寿命会直接影响机组运行状态。风机系统滑环负责机舱和轮毂内变桨系统间的动力和信号传递，具体包括：动力电源400 VAC + N + PE、安全链信号和Profibus通信信号。目前兆瓦直驱型风机使用的滑环主要为：SCHLEIFRING滑环、MORGAN滑环、LTN滑环三种。 风机滑环的工作部件分为两个主要部分：定子滑道和转子电刷刷体。滑环的环道是沿着圆柱的轴心排列的，就像螺栓上的螺纹一样，电刷刷体借助弹性压力与环道滑动接触来传递信号及电流，在滑环体表面往往镀上多层贵金属以减小电阻，因此电刷采用贵金属合金丝加工成型。 2.2. 滑环安装位置及运行参数要求 以国内某兆瓦直驱型风机滑环为例，该滑环安装于轮毂内发电机前轴齿形盘处，如图1。 电缆两端的连接器采用的是Han系列的Harting工业连接器，分别为滑环侧电缆终端的连接头(连接机舱)：公针；滑环侧电缆终端的连接头(连接轮毂)：母针。 图2和图3分别给出了Harting连接器的公针和母针的示意图。连接器上方插头为400 VAC电源；中间插头为Profibus DP现场总线；下方插头为安全链信号。 图1. 滑环安装位置 图2. 公针 图3. 母针 该滑环与连接的电缆数量与种类如表1所示： Table 1 Number and types of connection cable 电缆芯数 电流(A) 电压(V) 电缆种类 截面积(mm 2 ) 外径(mm) 4 20 400 Helukabel JZ-602 4 AWG144G2， 5QMM 2.5 10.1 5 + 屏蔽 1 24 Helukabel JZ-602-CY5 AWG18 5G1 1.0 10.1 2 + 屏蔽 0.1 10 L2-BUS 1 2 0.64 Industrie Helu No.81186 0.64 8.0 表1. 连接电缆数量和种类 表2简单介绍一下连接器三个插头每根针的情况： Table 2 Each pin of the three plugs of the connecto 连接器上方的插头(400 V) 连接器中间的插头(SubD) (Profibus) 连接器下方的插头(24 V) 1脚：L1，线1 3脚：信号B (红色) 1脚：外部安全链24 V，线1 2脚：L2，线2 5脚：屏蔽层 6脚：N零线，线2 3脚：L3，线3 8脚：信号A (绿色) 9脚：内部安全链24 V，线3 4脚：N零线 12脚：PEN，黄绿线 表2. 连接器三个插头每根针的情况 以金风GW82-1500型风力发电机组为例，要求Profibus数据传输速率为6 Mbit/s，旋转运行速度n = 0~24.8 r/min，防护等级IP65。工作环境温度范围在−20℃~50℃之间，因整个温度范围内有可能在轮毂内发生粉尘微粒沉积现象，因此要求其具备在外部环境中含盐的近海地区以及空气中夹带沙尘和尘土的沙漠地区运行。由于风机震动影响，所以要求其满足运行期间的机舱加速度大约是0.3 g，振动频率小于2 Hz。
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user: 3. 某风电场滑环损坏案例分析 根据某风电场2019年故障停机分析，因变桨类问题导致的风机故障比例为47.42%，其中由于滑环原因引起的故障占比为32%，例如：变桨安全链故障、变桨信号反馈丢失等，究其原因均为滑环损坏导致。因此，提高滑环的运行质量可有效的降低风机故障率。图4为2019年风力发电机组故障统计分析。 图4. 2019年故障统计图 经对滑环进行了拆解分析，发现导致滑环损坏的原因：1) 滑环内部转子电刷刷体磨损严重；2) 滑环内部转子电刷刷体有过流烧毁现象。 以下为滑环损坏案例分析： 3.1. 滑环卡死导致触点过流短路故障 风机报变桨类故障后，运维人员通过故障状态观察与经验分析会初步判断是由于机舱通讯中断导致。首先检查机舱400 V断路器，发现2F12断路器跳闸。故猜测可能是由于机舱电源回路瞬时过载导致电源开关跳闸或者机舱、变桨内存在短路现象，立即对主控柜内机舱侧三相电源进行测量，未发现短路，因此初步判断是由于瞬时过载导致。测量机舱电源线三相阻值，发现W相对地有300 Ω的电阻，其他两项均为无穷大，因此判断机舱、变桨内电源线有问题。 原因分析： 检查滑环时发现，滑环转动部分晃动不正常。拆开滑环护套，发现有多处触点有烧坏的现象，从现场迹象判断，是由于滑环支架与滑环连接过紧，滑环支架旋转中心和滑环转动中心不能一直保持同轴，滑环支架长时间顶住滑环转动部分，导致转动部分轴损坏(如图5)，出现滑环内触点对地短路，过流烧毁现象。 结论： 由于滑环内部转子电刷刷体部分有过流烧毁现象，滑环转动轴磨损严重，需对滑环转子电刷刷体部分进行修复或更换内部转子电刷刷体 [ 1 ] ，对磨损的轴体进行打磨，如果磨损太严重需要更换滑环。 图5. 滑环轴体磨损图 3.2. 滑环内部转子电刷刷体磨损导致故障 通过就地监控面板观察，所报出的故障为变桨子站以及安全链故障，同时查看变桨数据，发现变桨传给主控的数据有丢失，并且通常会不止一个变桨柜会报故障，而是3个变桨柜同时会报故障，由此分析是滑环引起的DP故障。如果风机在停机状态下还有此故障，那么需要检查接线、对应的子站以及主控的组态配置；如果是在运行的过程中报此故障，那么就应该是线路有虚接、子站出问题或者是屏蔽层没有接好。对故障点检查也未发现任何问题，判断应该就是滑环本身存在问题。 图6. 电刷刷体磨损图 原因分析： 检查滑环时发现，滑环内部转子电刷刷体磨损严重，原本为金黄色，而出现异常的滑环内部转子电刷刷体已出现白色(如图6)。其原因为滑环本身为高速旋转部件，且运行时间较长，导致内部金色轨道摩白，使得内部导通性较差，引发故障的发生。 结论： 由于滑环内部转子电刷刷体磨损严重，生产现场无法对滑环转子电刷刷体进行完全修复，故需要对滑环电刷进行整体更换，目前，国内缺乏碳刷研制技术，相比国外知名碳刷制造商仍有较大差距 [ 2 ] ，因此，滑环电刷磨损严重时应返厂进行维修。
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user: 4. 降低损坏的可行性措施 4.1. 滑环损坏的特性 滑环内部异常，机组会报变桨安全链子站以及安全链故障。通常滑环异常主要原因： 1) 滑环内部有杂质； 2) 滑环内部安全链以及400 V供电部分的转子电刷刷体出现磨损； 3) 滑环延长线内部出现磨损或有虚接现象； 4) 使用寿命到期。 4.2. 滑环维护 1) 滑环运转5000万转或10年后，需要彻底检修(即大修)，可将滑环直接发回厂家进行大修或更换新的滑环。 2) 生产现场对滑环拆卸维修： 因滑环内部的轨道属于精密性备件，且在风机上用含酒精的清洗剂对滑环进行清洗的过程中容易引发火灾，因此不建议在风机上直接进行维修清洗。维修人员应使用新的滑环将需要维修的滑环替换下来，转移至专用检修间进行彻底清洗、保养。具体流程如下： 如图7，将固定锁定销(1)处的滑环锁定销固定板移开；将滑环壳体上下两个螺钉(2)松开，并把滑环壳(3)沿轴的方向拆下。 图7. 滑环拆解图 使用SCHLEIFRING滑环专用的金丝触点喷剂对滑环金丝刷块(4)表面喷洒。 首先要把不需要润滑的地方予以覆盖，以免喷洒时受染；每次喷洒前用力摇动金丝触点喷剂罐让喷剂在罐内达到均匀；然后将喷头对准滑环表面，距离最少10厘米左右；延轴向由左向右对滑环表面快速喷洒，喷洒时间约2秒钟即可。清洗完成待表面干燥后重新组装。对维修、保养后的滑环可继续替换至下一台风机上，以此类推。该方法可在风机进行定期检修时实施，能够确保整个风场的风机滑环能够得到全面维护、保养 [ 3 ] 。
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user: 5. 总结 由于滑环属于高速部件，生产现场每年会通过半年检修、全年检修对滑环进行两次全面的维护，但由于元器件本身存在损耗，长时间运行时会造成滑环内部安全链回路以及400 V回路转子电刷刷体的磨损，造成变桨数据采集缺失，促使机组PLC采集不到变桨数据，造成机组频繁性报故障。目前国内绝大多数风电场风机都属于厂家质保期或者交于外包商维护，滑环损坏后都会选择直接更换的措施，增加了业主的运行成本，因此每年对滑环的全面维护、保养至关重要，可有效降低运行成本。
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user: 摘 要 为了探究不同程度机械损伤对茶用杜仲叶片光合作用的影响，以及茶用杜仲酚类化合物对机械损伤的响应，以5年生杜仲植株为机械损伤试验材料，采用盆栽去顶端嫩芽做机械损伤试验，在处理三天后利用Li-6400便携式光合测定仪测定机械损伤对杜仲植株不同部位叶片光合特性影响，使用液质联用技术(LC-MS)测定机械损伤对其酚类化合物调控模式。结果表明：轻度机械损伤不影响杜仲植株正常光合生理作用；重度机械损伤使杜仲叶片光合参数有所降低。机械损伤处理共引起21种酚类化合物在杜仲的不同组织部位进行相应，其中绿原酸、芦丁等8种在叶片中进行特异性积累，可能是杜仲应激机械损伤的重要防御物质。绿原酸是杜仲主要活性成分之一，上述结果表明机械损伤诱导杜仲应激防御系统响应，促进酚类物质积累以提高抵抗能力，调节了叶片中绿原酸等有效成分的增加，为提高茶用杜仲叶片保健功效和优良栽培技术提供科学、合理的理论依据。 关键词 :杜仲，机械损伤，绿原酸，酚类物质 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/
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user: 1. 引言 杜仲(Eucommia ulmoides Oliver)，多年生落叶乔木，又名胶木，民间又称思仙、思仲、思锦树，是杜仲科杜仲属植物，为较特殊的单科单种属植物。杜仲在我国栽培历史悠久，广泛分布于甘肃、湖北、四川、贵州、云南等地区，属国家级珍稀濒危植物，是我国特有的第三纪孑遗植物，已被列为国家二级珍贵保护树种。杜仲也是我国特有的一种名贵滋补药材，在我国有很长药用历史，药用价值极高。历史上著名古代药用典籍《神农本草经》和《本草纲目》均将杜仲列为优等药材，并有“滋养肾脏，强化阳气。”的功效。叶子、茎、树皮，甚至雄蕊花被用作药物疗法 [ 1 ]。在中国，这种植物的地上提取物已被广泛使用作为植物滋补品超过2000年。传统医学中杜仲以皮入药，但取皮入药易导致杜仲树死亡，不利于植物资源的可持续利用。杜仲叶资源十分丰富，种植三年的杜仲树每棵年产叶量可达10~15公斤，并且杜仲叶中的绿原酸含量丰富。经近年来研究发现，杜仲叶有与杜仲皮相似的药用活性成分及药理功效 [ 2 ]。对其化学成分、药理活性与临床应用的深入研究发现，杜仲叶可以代替杜仲皮作为医疗保健之用。现代药理研究表明，杜仲叶的疗效主要体现在抗疲劳、抗氧化、抗肿瘤、抗衰老方面，同时在降血压、调节免疫、抗炎、助减肥这些方面也具有一定的作用 [ 3 ] ，甚至功效比杜仲皮更优 [ 4 ]。杜仲叶的多种药理活性主要因为其含有丰富的化学成分，包括黄酮类、酚类、苯丙素类、木质素类、环烯醚萜类以及特有的杜仲胶等，其中苯丙素类、黄酮类等成分含量较高 [ 5 ] ，尤其绿原酸等多种酚类活性物质含量是皮中含量的数倍。通过杜仲叶毒理学评价以及查阅医药典籍资料和传统食用记载，可发现杜仲叶属于无毒级、可作为“药食同源”中药材使用 [ 6 ]。因此市场上以改善心脑血管功能等保健功效为主的杜仲茶产品大量发展 [ 7 ]。 植物酚类化合物可分为三大类：C6-C1型化合物具有C6-C1碳骨架，如羟基苯甲酸；C6-C3型化合物具有C6-C3碳骨架，例如羟基肉桂酸；C6-C3-C6型化合物具有C6-C3-C6碳骨架，例如类黄酮 [ 8 ] [ 9 ]。例如，橄榄叶中富含酚类物质，包括简单的酚类，木脂素类，环烯醚萜类和黄酮类 [ 10 ]。酚类物质被称为存在于植物膳食中的天然抗氧化剂，可以有效预防和干预糖尿病、心血管疾病、神经退行性疾病和癌症等氧化应激相关疾病，还能够保护机体减轻或免除由紫外线引起的氧化损伤 [ 11 ] [ 12 ]。研究表明，富含橙皮素、柚皮素、槲皮素等酚类化合物的食品，具有保护肝脏、治疗肝损伤和减缓肝毒性的作用 [ 13 ]。大量研究表明，酚类化合物合成依赖于非生物因素。 机械损伤属于非生物胁迫之一，是诱导植物产生防御的重要手段 [ 14 ]。植物遭受机械损伤等非生物胁迫后，系统应激产生一系列次生代谢活性成分，如黄酮类、萜类、生物碱以及酚类等，积极响应伤害愈合反应以及阻止昆虫或病菌的入侵 [ 15 ]。酚类物质在植物抗生物胁迫机制中起着至关重要的作用，是植物体内广泛分布的一类重要的次生代谢产物，其结构复杂，种类多样，游离态酚酸参与大量生理过程， 如抗氧化、清除自由基、形成木质素等。酚类是植物体内通过苯丙烷酸代谢途径产生的一类重要物质，直接参与植物的防御系统反应 [ 16 ]。诸多研究表明，植物受到损伤或动物采食后，能够激活植物的防御反应，诱导体内PAL(苯丙氨酸解氨酶)和PPO(多酚氧化酶)活性显著升高 [ 17 ] [ 18 ] ，合成并积累酚类化合物 [ 19 ] [ 20 ]。机械损伤对茶树新梢的苯丙氨酸解氨酶活性和茶多酚含量有显著的影响 [ 21 ]。在严善春等人的研究中，剪叶或昆虫取食的机械损伤方式均会诱导兴安落叶松针叶中绿原酸、香草酸等10种酚类物质的显著上调 [ 20 ]。在杜仲栽培中杜仲平茬是一项重要的技术措施，不论是以采叶为主还是以取皮为主的杜仲，应用平茬技术均甚为重要 [ 22 ]。平茬作为一种栽培种组织手段，也是一种形式的机械损伤。而平茬是否会影响茶用杜仲叶品的药用功效质量还鲜有研究。我们以茶用杜仲为研究对象，以去除顶端嫩芽的机械损伤行为模拟日常栽培杜仲时的平茬措施，通过对杜仲叶品光合作用的测定确定机械损伤程度对杜仲生理作用的影响，通过对杜仲各组织部位酚类化合物的测定，初步探究机械损伤对茶用杜仲叶片质量的影响，以期为茶用杜仲林的优良培育提供理论依据。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 试验材料 LI-6400型便携式光合仪(美国LI-C0R公司)；高通量组织研磨器(浙江宁波新艺超声设备有限公司)；KQ-500DB型数控超声波清洗器(昆山市超声仪器有限公司)。绿原酸、槲皮素、甘草素、香草酸、苯丙氨酸等标准品均购自Sigma公司，纯度≥98%。色谱级甲醇、乙腈购于北京百灵威化学有限公司。 2.2. 试验设计 试验于2018年9月13日-16日在东北林业大学森林植物生态学教育部重点实验室实验园内进行，选取生长良好、无病虫害、株高一致的5年生杜仲30株，随机分为三组。以剪刀剪掉顶端第一对嫩叶为轻度机械损伤，以剪刀剪掉植株顶部三对嫩叶为重度机械损伤，以正常生长植物作为对照。以常规管理方法对处理期间的茶用杜仲进行培养，保证水分、养分供应。处理一周后，以株高为基础将植物叶片划分为上位叶、中位叶和下位叶，选取植株生长状况良好，及叶位一致的叶片，进行光合参数的测定，随后放入液氮中，每个处理均随机取样。 2.3. 试验方法 2.3.1. 光合参数的测定 在试验植株处理第三天11点，使用LI-6400型便携式光合仪分别测定对照、轻度机械损伤和重度机械损伤三个处理上、中、下位叶的净光合速率(P n )、气孔导度(G s )、胞间CO 2 浓度(C i )、蒸腾速率(T r )等基本光合参数，每个处理重复测定5次，取平均值。 2.3.2. 酚类化合物的提取和测定 将冷冻保存的样品于液氮中研磨成粉末并精密称取1 g至于离心管中，加入体积为10 mL 70%甲醇溶液，在超声辅助下提取45 min，于25℃以8000 r/min离心10 min后倒出提取液，样品残渣再加入10 mL 溶剂进行二次提取，将两次提取液过滤后在真空并处于40℃条件下浓缩至干。用1 mL色谱级甲醇对样品进行复溶，8000 r/min离心10 min，上清液保存于−20℃备用，0.45 um的微孔滤膜过滤后，样品进行色谱分析。 使用UPLC-MS系统进行主要效应化合物的测量，该系统包含具有LC-20AD泵，温度控制器和柱温箱的超高性能。通过电喷雾电离(ESI)界面(Waters G2，Milford，MA，USA) 的UPLC-QTOF-Tandem质谱仪用于分析靶向的19种酚类化合物。使用溶剂A (0.04%甲酸–水)和溶剂B (0.04%甲酸–乙腈)作为流动相，对梯度洗脱组分进行分析。流速为0.5 mL/min的梯度洗脱如下进行：0.0~20.0分钟，5-95%B； 20.0~22.1分钟，95-5%B；22.1-28.0 min，5%B。在正离子模式下获得全扫描数据，MS条件设定如下：扫描时间1.0 s，质量范围50至1000 m/z，碎裂电压105 V，毛细管电压3500 V，源温设定为350℃，帘幕气压为40 psi。在25℃的环境中，在Acquity UPLC BEH C18柱(1.7 μm， 2.1 mm × 5 mm)上实现色谱分离，注入的体积为5 μL。用MassLynx软件v 4.1 (Waters， Milford， MA， USA)获得酚类数据。其中对照、轻度机械损伤及重度机械损伤下位叶的样品UPLC-MS色谱图可见图1。 图1. 各处理的下位叶样品UPLC-MS色谱图。注：A：对照组的下位叶样品；B：轻度机械损伤处理组的下位叶样品；C：重度机械损伤组的下位叶样品 2.4. 数据处理和统计分析 使用SPSS 17.0软件(SPSS， Inc.， Chicago， IL USA)进行数据的统计分析。结果表示为平均值(平均值±标准误差)，并且通过使用p < 0.05概率水平的多范围检验(Duncan检验)比较样品之间的差异。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 不同机械损伤程度处理下杜仲叶片净光合速率、气孔导度、胞间CO 2 浓度以及蒸腾速率的光响应情况 从图2(a)可以看出，不同程度机械损伤处理下，杜仲中位叶的净光合速率都是最高。轻度机械损伤没有对杜仲叶片的净光合速率带来消极作用，相反，重度机械损伤使净光合速率有显著的下降。从图2(b)可以看出，除重度机械损伤对气孔导度有显著降低外，轻度机械损伤对杜仲的气孔导度影响不大。胞间CO 2 规律呈现出相似的规律(图2(c))。并且轻度机械损伤与对照植物相比具有类似甚至较高的蒸腾速率(图2(d))。表明轻度机械损伤的产生不影响杜仲植株正常的光合作用，重度机械损伤使杜仲植株光合作用减低，影响植株正常生理活动。 图2. 不同程度机械损伤处理下杜仲叶片上、中、下叶位的光合参数情况。注：误差线表示标准偏差(实验进行了3次重复)，而误差线上方指示的不同字母(a，b，c)表示在p < 0.05时具有统计学显着性差异(Duncan检验) 3.2. 不同机械损伤程度处理对杜仲叶片酚类物质的影响 使用LC-MS共得到21种次级代谢物，包括苯丙氨酸和绿原酸，对香豆酸等酚类化合物。经过分层聚类分析可以看出，三种处理下杜仲样品的酚类化合物积累的模式大致分成四个聚类，说明经过不同程度机械损伤处理的杜仲次生代谢产物含量之间既存在相似性又存在一定的差异性。从图3可以看出，对羟基肉桂酸，对羟基苯甲酸，对香豆酸和山奈酚这四种代谢物在机械损伤处理下，所有组织部位中都有所增加。从热图可以看出大多数酚类代谢物主要在叶片中含量较高，且叶位的不同对其含量没有显著变化。在机械损伤处理下，绿原酸，杨梅苷，柚皮素，槲皮素-3-O-鼠李糖苷，芦丁和香草酸这六种酚类化合物的含量在杜仲叶片中有所积累。而丁香酸，脱落酸，咖啡酸，木犀草素，苯丙氨酸，矮牵牛素，金雀异黄素的变化趋势主要体现在根部，这些化合物含量在进行机械损伤处理的植株根部比对照有明显的增加。相对于其他化合物，阿魏酸、儿茶素、槲皮素在机械损伤条件下没有上调积累。 图3. 不同程度机械损伤处理对杜仲酚类物质的影响。注：C (对照)；M (轻度机械损伤)；S (重度机械损伤)；l1 (上位叶)；l2 (中位叶)；l3 (下位叶)；s (茎)；r (根) 经过显著性差异分析，我们可以看出图4中的8种酚类化合物在杜仲叶片中特异性响应机械损伤。其中对香豆酸、杨梅苷和山奈酚在轻度机械损伤条件下，在杜仲茎中也有少量积累。芦丁主要积极响应于轻度机械损伤，而其他酚类化合物在轻度机械损伤情况下没有显著增加，重度胁迫时开始积累。表明机械损伤可以提高杜仲植株的多种酚类化合物含量，尤其在叶片中。 图4. 不同程度机械损伤处理下特异性响应杜仲叶片的酚类化合物变化趋势。注：误差线表示标准偏差(实验进行了3次重复)，而误差线上方指示的不同字母(a，b，c)表示在p < 0.05时具有统计学显着性差异(Duncan检验)
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user: 4. 结果与讨论 光合作用是植物体内唯一的碳素来源，植物在适应不同生长环境时表现出不同的光合生理机能，光合参数是植物适应环境的直接表现 [ 23 ]。较强的光合能力是经济产量的物质基础，也是植物积累有效物质的前提 [ 24 ]。光合作用受到植物所在处外界环境变化或自身遭受胁迫的影响，因此植物在非生物胁迫后是否处于正常生长状态，可以通过光合参数情况进行评价 [ 25 ]。光合速率(Pn)是植物重要的光合参数之一，在光合作用的过程中，可以直接反应植物在目前光环境中有机物合成情况。由于重度机械损伤情况下叶片气孔的关闭或减小严重阻碍环境CO 2 从叶片外向叶绿体内的羧化部位有效扩散，导致胞间CO 2 浓度(Ci)下降，已经引起中位叶和下位叶中净光合速率显著降低。而轻度机械对杜仲植株的光合作用影响不大，说明植物的生理特性还没有遭到更多破坏。杜仲叶的产量、药用成分含量以及质量是叶用杜仲选育的重要指标，净光合速率作为重要光合参数是衡量植物生长状态的有效因素 [ 26 ]。光合特性的研究为杜仲对机械损伤应激提供了一定的生理参考依据。 在植物栽培繁育的过程中，昆虫啃食或较大型食草动物的危害以及人工进行的嫁接、环剥、剪叶等技术都会给正常生长的植物造成机械损伤。植物进化出多种机制来保护自己免受广泛的攻击。例如，在伤口修复过程中包括局部和全身位置，以防止感染的渗透。植物受到昆虫取食或损伤后，不仅被害部位产生防御反应，且在机体其他未被损害部位也发生系统变化 [ 27 ]。化合物的生物合成是一种常见的防御策略，主要是由干扰因子引发的次生代谢产物。次生代谢物被认为是专门为适应环境压力而进行的生物合成。它们是由代谢途径产生的，对激素、应激和生长等调节的不同条件表现出不同的趋向性 [ 28 ]。植物通过次生代谢途径产生大量挥发性有机化合物、单宁以及酚酸等重要的化学防御物质，增加植物的防御能力，对外界刺激做出响应 [ 29 ]。具体化学防御物质主要通过苯丙氨酸合成反式肉桂酸参与苯丙烷代谢，继续合成香豆酸、阿魏酸、芥子酸等一系列中间产物，这些有机酸转化为较为复杂的香豆素、绿原酸，CoA酯等，再进一步合成为下游的类黄酮、木质素等次生代谢产物 [ 30 ]。这些次生物质在植物抗逆境、抗病害上有非常重要的作用 [ 31 ]。在之前的研究中表明，轻度机械损伤可以诱导冷蒿枝叶和根系中PPO、PAL和抗氧化酶迅速做出响应，活性显著升高；随着机械损伤强度增加，冷蒿枝叶咖啡酸、丁香酸、阿魏酸和肉桂酸含量显著增加，且叶片中酚类化合物含量显著高于根部 [ 32 ]。在本研究结果中，杜仲植株机械损伤后，诱导体内21种酚类化合物发生变化，尤其在叶片中绿原酸、香草酸、对香豆酸、柚皮素、芦丁、槲皮素-3-O鼠李糖苷、杨梅苷、山奈酚这8种酚类化合物的含量迅速增加，特异性响应叶片的机械损伤处理，说明这几种酚类物质可能是杜仲叶片的重要防御物质。绿原酸是杜仲主要的有效活性成分之一，具有神经保护作用等显著功效，2005 年《中国药典》将绿原酸含量作为杜仲叶生药的主要有效活性成分和质量控制的标准。机械损伤引起杜仲叶片中绿原酸的特异性增加，对杜仲叶品药用价值的提高具有重要意义。
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user: 5. 结论 本研究分析了不同程度机械损伤处理对茶用杜仲叶片光合生理作用的影响，以及酚类代谢物的积极调控，揭示了杜仲叶片应激机械损伤的防御反应特点。轻度机械损伤不影响杜仲的正常光合作用，重度机械损伤对其有一定的影响。机械损伤下多种酚类化合物在杜仲不同组织部位中积累模式发生显著改变。绿原酸、香草酸等酚类化合物可能是杜仲叶片应对机械损伤的重要防御物质。这将为培育高质量茶用杜仲叶片，积累叶片活性成分，提高杜仲茶保健价值提供科学合理的理论依据。
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user: 摘 要 本文从《周易》前十二卦的意象出发，分析了企业在其生命周期不同阶段面临的主要矛盾和任务，提出了与其“时”“位”相契合的方法论，阐释了《易经》所呼吁的管理价值及企业家精神。在初创期，企业应审慎规划、相时而动；在成长期，企业应葆有理性决策的意识，培养有效的管理权威和领导力，并形成独特的核心能力、竞争优势；在成熟期，企业应广开言路、居安思危；在衰退期，企业要自知自省、及时止损。无论处于企业生命周期的哪一阶段，企业家均需遵从市场规则和事物发展的客观规律，基于组织内部资源和外部环境，合理进行战略规划和业务决策。 关键词 :周易，卦象，时位，企业生命周期，企业家精神 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/
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user: 1. 引言 《周易》(即《易经》)起于占卜，著于周代。它以简明的卦象和文本，细致入微地揭示了世间万物周而复始、周流不止的运行规律，是一个农耕民族关于宇宙人生最周全的智慧。作为中国传统文化的“大道之源，群经之首” [ 1 ] ，它为历朝历代统治者提供了居安思危的治国之道，向祖祖辈辈平民传达了敦厚中庸的处世哲学，具有不可替代的文化内涵和现实意义。 《周易》由天德推出人道，从物质性上升到抽象的哲理，所谓“通天地之德，类万物之情”“彰往而察来，而微显阐幽”“其称名也小，其取类也大”(见《系辞下传》)。它有着精致微妙的意象和广阔深厚的外延；它生于乱世，却亘古不灭、历久弥新。在其长达数千年的流传过程中，不同阐释者根据时代需要，纷纷对《易经》文本做出了合乎情境的解释。 不同于西方重实验、推理和证明的逻辑体系，《周易》充分体现了中国人的思维方式：通过观察、感受和内省以获得对生活通达的认识。因为不喜“切割”而追求天地人道的“整全”，它的字里行间濡染了一股新鲜的生命气息。有人说，《易经》是有生命观的 [ 2 ] ，从“潜龙勿用”到“亢龙有悔”，从“动辄遇险”到“坎坎相重”，道路浮沉，一波三折，本就是生命发展、流变与轮回的过程。 借古鉴今，在工业和技术高速进步的二十一世纪，笔者仍期待从《易经》文本中发掘幽微的洞察和深邃的智慧，来指导当代的生产生活实践；推人及物，现代企业的发展历程如同《易经》所描述的人与自然，势必经历一个初创、成长、成熟、衰退的生命周期(企业生命周期理论，Ichak Adizes)。《易经》全书共有六十四卦，其中前十二卦(乾，坤，屯，蒙，需，讼，师，比，小蓄，履，泰，否)已初步呈现了一个事物由兴到衰变化的规律。以局部见整体，本文旨在从《周易》前十二卦的卦象、卦性、卦德出发，分析中国企业在其不同发展阶段面临的主要矛盾和任务，提出与其“时”、“位”相契合的方法论，阐释《易经》所呼吁的管理价值，为新时代创业者和企业家提供方法论上的参考。