针对具有双通道结构的无刷直流电动机(BLDCM,Brushless DC Motor)容错系统的高可靠性要求和大范围调速特点,在不增加额外设备的条件下,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的特点,提出一种采用归一化快速傅里叶变换(FFT,Fast Fo...针对具有双通道结构的无刷直流电动机(BLDCM,Brushless DC Motor)容错系统的高可靠性要求和大范围调速特点,在不增加额外设备的条件下,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的特点,提出一种采用归一化快速傅里叶变换(FFT,Fast FourierTransform)方法提取频率特征,再结合基于规则的专家系统进行故障检测与识别的方法,并通过实际电动机系统的试验验证了方法的正确性.试验结果表明:规一化FFT方法可以消除不同转速和不同负载对判断结果的影响;专家系统中阈值的选取可以有效避免实际应用中出现的噪声等因素的影响.算法复杂度低,可靠性高,易于应用,具有很强的实际操作性.展开更多
膜蛋白在细胞生命活动中扮演着重要的角色。目前,有很多方法用来预测和分类膜转运蛋白。然而,预测膜蛋白功能的工作并不多。为了解决这个问题,基于蛋白质序列信息结合快速傅里叶变换利用支持向量机的方法预测来自TCDB数据库中的channels...膜蛋白在细胞生命活动中扮演着重要的角色。目前,有很多方法用来预测和分类膜转运蛋白。然而,预测膜蛋白功能的工作并不多。为了解决这个问题,基于蛋白质序列信息结合快速傅里叶变换利用支持向量机的方法预测来自TCDB数据库中的channels/pores,electrochemical potential-driven transporters和primary active transporters三类膜转运蛋白共1817条蛋白质的功能。模型使用20种氨基酸的分布,残基的疏水性、平均极性和溶剂化自由能为原始的特征数据,利用快速傅里叶变换将其转化为频域上的信息作为机器学习的特征输入。通过五倍交叉检验预测准确率达到了72.1%,而先前的文献报道的准确率为68.1%。论文的研究证明该方法可以有效地对channels/pores,electrochemical potential-driven transporters和primary active transporters三种不同功能的膜转运蛋白进行功能分类。展开更多
文摘针对具有双通道结构的无刷直流电动机(BLDCM,Brushless DC Motor)容错系统的高可靠性要求和大范围调速特点,在不增加额外设备的条件下,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的特点,提出一种采用归一化快速傅里叶变换(FFT,Fast FourierTransform)方法提取频率特征,再结合基于规则的专家系统进行故障检测与识别的方法,并通过实际电动机系统的试验验证了方法的正确性.试验结果表明:规一化FFT方法可以消除不同转速和不同负载对判断结果的影响;专家系统中阈值的选取可以有效避免实际应用中出现的噪声等因素的影响.算法复杂度低,可靠性高,易于应用,具有很强的实际操作性.
文摘膜蛋白在细胞生命活动中扮演着重要的角色。目前,有很多方法用来预测和分类膜转运蛋白。然而,预测膜蛋白功能的工作并不多。为了解决这个问题,基于蛋白质序列信息结合快速傅里叶变换利用支持向量机的方法预测来自TCDB数据库中的channels/pores,electrochemical potential-driven transporters和primary active transporters三类膜转运蛋白共1817条蛋白质的功能。模型使用20种氨基酸的分布,残基的疏水性、平均极性和溶剂化自由能为原始的特征数据,利用快速傅里叶变换将其转化为频域上的信息作为机器学习的特征输入。通过五倍交叉检验预测准确率达到了72.1%,而先前的文献报道的准确率为68.1%。论文的研究证明该方法可以有效地对channels/pores,electrochemical potential-driven transporters和primary active transporters三种不同功能的膜转运蛋白进行功能分类。
