A drug carrier system of the hybrid nanoparticles based on the redox-responsive P[（2-（（2-（（camptothecin）-oxy）ethyl）disulfanyl）ethylmethacrylate）-co-（2-（D-galactose）methylmethacryl-ate）]（P（MACPTS-co-MAG...A drug carrier system of the hybrid nanoparticles based on the redox-responsive P[（2-（（2-（（camptothecin）-oxy）ethyl）disulfanyl）ethylmethacrylate）-co-（2-（D-galactose）methylmethacryl-ate）]（P（MACPTS-co-MAGP）） and AgNPs is developed to deliver the anti-cancer drug camptothecin（CPT） and monitor the drug release by the recovery of the fluorescence of CPT. CPT is linked to the polymer sidechains via a redox-responsive disulfide bond, attaching on the surface of AgNPs and leading to the quenching of CPT fluorescence（ ＂off＂ state） due to the nanoparticle surface energy transfer（NSET） effect.Upon the exposure to glutathione（GSH）, the disulfide bond is cleaved to release CPT, resulting in the recovery of the fluorescence of CPT（＂on＂ state）. The system offers a platform to track the CPT delivery and releasing in real time展开更多
风电机组常年在复杂工况下连续运行,机组对设备的可靠性等方面有很高的要求,对机组塔架振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如叶片、传动链、塔架等的状态监测及故障预警工作。文章采用非线性状态估计技术(Nonlinear State Esti...风电机组常年在复杂工况下连续运行,机组对设备的可靠性等方面有很高的要求,对机组塔架振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如叶片、传动链、塔架等的状态监测及故障预警工作。文章采用非线性状态估计技术(Nonlinear State Estimate Technology,NSET)作为建模方法,在对风电机组塔架振动特性及其影响因素进行细致分析的基础上,利用大数据平台采集的机组塔架相关数据建立了塔架振动模型。该模型反应了机组正常工况下塔架振动情况。利用残差统计方法对机组塔架振动估计值和实际值的残差进行分析,残差均值能显示出塔架振动的异常状态,为后续开展的风电机组叶片开裂等早期故障诊断打下了良好的基础,同时为风电机组振动分析提供了新的思路。展开更多
风电机组状态监测对于风电场特别是海上风电场降低维护成本,提高运行水平具有重要的实用价值。采用温度趋势分析的方法对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测。利用非线性状态估计(nonlinear state estimate technology,NSET)方法建立齿...风电机组状态监测对于风电场特别是海上风电场降低维护成本,提高运行水平具有重要的实用价值。采用温度趋势分析的方法对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测。利用非线性状态估计(nonlinear state estimate technology,NSET)方法建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理构造过程记忆矩阵,使模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,NSET温度模型预测残差的分布特性发生改变。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差的置信区间超出预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。为模拟齿轮箱的故障情况,在机组数据采集与监视控制系统(supervisory control anddata acquisition,SCADA)数据中加入人为温度偏移。通过对该模拟故障的分析,新的状态监测方法能够及时发现齿轮箱的异常状态,达到实时在线状态监测的目的。展开更多
振动信号是风电机组数据采集与监视控制(supervisorycontrol and data acquisition,SCADA)系统中的一类重要变量。对振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如塔架、传动链、叶轮等的状态监测工作。采用非线性状态估计技术(nonline...振动信号是风电机组数据采集与监视控制(supervisorycontrol and data acquisition,SCADA)系统中的一类重要变量。对振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如塔架、传动链、叶轮等的状态监测工作。采用非线性状态估计技术(nonlinear state estimate technique,NSET)作为建模方法,在对风电机组塔架振动特性及其影响因素进行细致分析的基础上,建立了塔架振动模型。该模型由额定风速以下和额定风速以上两部分子模型构成。同时,对非线性状态估计技术的物理意义及特点进行了深入的分析和探讨。在某风电机组2006年4至6月份SCADA数据的基础上,建立了覆盖其正常工作状态的塔架振动模型,并对该模型进行了验证。研究表明,基于NSET的塔架振动建模方法具有方法简单、物理意义明确和建模精度高等优点,为后续拟开展的风电机组振动状态监测和早期故障诊断打下了良好的基础,同时为风电机组振动分析提供了新的思路。展开更多
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(No. 21574037)the"100 Talents" Program of Hebei Province, China(No. E2014100004)+2 种基金the Natural Science Foundation of Hebei Province(Nos. B2015202330, B2017202051)the Program for Top 100 Innovative Talents in Colleges and Universities of Hebei Province(No.SLRC2017028)the Tianjin Natural Science Foundation(No. 15JCYBJC17500)
文摘A drug carrier system of the hybrid nanoparticles based on the redox-responsive P[（2-（（2-（（camptothecin）-oxy）ethyl）disulfanyl）ethylmethacrylate）-co-（2-（D-galactose）methylmethacryl-ate）]（P（MACPTS-co-MAGP）） and AgNPs is developed to deliver the anti-cancer drug camptothecin（CPT） and monitor the drug release by the recovery of the fluorescence of CPT. CPT is linked to the polymer sidechains via a redox-responsive disulfide bond, attaching on the surface of AgNPs and leading to the quenching of CPT fluorescence（ ＂off＂ state） due to the nanoparticle surface energy transfer（NSET） effect.Upon the exposure to glutathione（GSH）, the disulfide bond is cleaved to release CPT, resulting in the recovery of the fluorescence of CPT（＂on＂ state）. The system offers a platform to track the CPT delivery and releasing in real time
文摘风电机组常年在复杂工况下连续运行,机组对设备的可靠性等方面有很高的要求,对机组塔架振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如叶片、传动链、塔架等的状态监测及故障预警工作。文章采用非线性状态估计技术(Nonlinear State Estimate Technology,NSET)作为建模方法,在对风电机组塔架振动特性及其影响因素进行细致分析的基础上,利用大数据平台采集的机组塔架相关数据建立了塔架振动模型。该模型反应了机组正常工况下塔架振动情况。利用残差统计方法对机组塔架振动估计值和实际值的残差进行分析,残差均值能显示出塔架振动的异常状态,为后续开展的风电机组叶片开裂等早期故障诊断打下了良好的基础,同时为风电机组振动分析提供了新的思路。
文摘风电机组状态监测对于风电场特别是海上风电场降低维护成本,提高运行水平具有重要的实用价值。采用温度趋势分析的方法对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测。利用非线性状态估计(nonlinear state estimate technology,NSET)方法建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理构造过程记忆矩阵,使模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,NSET温度模型预测残差的分布特性发生改变。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差的置信区间超出预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。为模拟齿轮箱的故障情况,在机组数据采集与监视控制系统(supervisory control anddata acquisition,SCADA)数据中加入人为温度偏移。通过对该模拟故障的分析,新的状态监测方法能够及时发现齿轮箱的异常状态,达到实时在线状态监测的目的。
文摘振动信号是风电机组数据采集与监视控制(supervisorycontrol and data acquisition,SCADA)系统中的一类重要变量。对振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如塔架、传动链、叶轮等的状态监测工作。采用非线性状态估计技术(nonlinear state estimate technique,NSET)作为建模方法,在对风电机组塔架振动特性及其影响因素进行细致分析的基础上,建立了塔架振动模型。该模型由额定风速以下和额定风速以上两部分子模型构成。同时,对非线性状态估计技术的物理意义及特点进行了深入的分析和探讨。在某风电机组2006年4至6月份SCADA数据的基础上,建立了覆盖其正常工作状态的塔架振动模型,并对该模型进行了验证。研究表明,基于NSET的塔架振动建模方法具有方法简单、物理意义明确和建模精度高等优点,为后续拟开展的风电机组振动状态监测和早期故障诊断打下了良好的基础,同时为风电机组振动分析提供了新的思路。
