Research and Application of Fault Detection Method for Autonomous Underwater Vehicle Based on Data Drive

海洋资源丰富，我国对海洋资源的开发日益迫切，而自主式水下潜水器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)作为进入海洋进行科学研究的智能化装备装备，也越来越引起研究人员的关注。潜水器每次出海将会花费巨大的人力、物力和财力，如果发生故障将会造成巨大的损失：一方面，故障数据使采集的环境数据失去分析意义，航次失效造成巨大经济损失；另一方面，潜水器中的隐含故障难以发现，造成潜水器损坏甚至丢失。本文首先介绍了潜水器的结构，并且对国内外的研究现状进行了整理，并总结了当前研究存在的问题和不足。然后，本文以“潜龙二号”AUV的资源勘测系统和运动控制系统为研究对象，并依托该潜水器的实际海洋航行数据为训练样本，开展了AUV故障检测方法研究。主要工作有：（1）针对“潜龙二号”AUV 的资源勘查系统传感器数据有着多重变量相关性、故障类型多样、受运行状态和环境变化影响数值变化大以及噪声强等问题, 提出一种新的基于多块信息提取的主元分析 (PCA) 故障检测方法.首先,针对变量之间的多重相关性,通过滑窗和相关系数的方法提取变量间相关性信息;然后,根据变化率在不同运行状态和环境下基本稳定的特点,对于不同类型故障,分别提取变化率信息和变化率信息的各阶统计量累积误差信息;最后,基于提取的特征信息建立3 个子块,对每个子块分别建立PCA 模型并进行检测,将检测的结果通过中值滤波去噪后,用贝叶斯推断进行融合.通过对“潜龙二号”实际运行数据进行检测,验证了该方法的有效性。（2）针对“潜龙二号”AUV的运动控制系统数据有着时空耦合、地理关联、多模态和混合特性共存等问题，利用神经网络提取高维信息，提出一种基于注意力机制的时间卷积网络（Temporal Convolutional Networks，TCN）。一方面，将解决文本分析问题的TCN扩展到潜水器故障检测领域，充分利用时序数据的历史信息，提取数据特征；另一方面，为了提高模型准确度，降低冗余信息影响，通过注意力机制来计算每个特征的权重。最后，为了对潜水器数据进行分析，开发了潜水器数据辅助分析软件，提高分析效率。但是随着潜水器潜次的增加，采集到的潜水器数据越来越多，传统的数据分析软件难以对这些数据进行全面的分析，并且故障检测与故障诊断算法的运行时间随着数据量增加而增加，难以满足潜水器研究人员的效率要求。因此，对基于大数据技术潜水器数据分析平台进行了架构和界面设计，不仅可以全面的集成数据展示、数据分析、故障检测和诊断等功能，并且能够帮助潜水器研究人员对潜水器数据进行高效的分析，而且对平台的可拖拽式算法库进行了实现，为平台的实现奠定了基础

Agouti and Agouti-related Proteins

Agouti有多方面的意义。首先,它是分属几种不同物种的哺乳动物的俗称。其次,它是一些啮齿类动物的属名。第三,它代表了一种啮齿类动物特有的毛色。第四,它是一个与黑素皮质素受体信号转导途径的调控有关,存在于从人(Homo sapiens)到啮齿类动物,乃至斑马鱼(Danio rerio)的一个特定基因的名称,又是该基因产生的一种特定信号蛋白的名称。Agouti和Agouti相关蛋白是肿瘤、肥胖与糖尿病等人类疾病的研究热点之一。Agouti黄色肥胖小鼠最近成了表观遗传学研究的一个重要模型动物。本文阐述并区分了与agouti有关的一些重要概念与科学术语,并综述了相关领域的研究进展。Agouti and Agouti-related proteins are important signal proteins involved in the regulation of the melanocortin receptor signaling.Aberrant or ectopic expression of these proteins has been shown to cause abnormal coat color pigmentation and development of obesity,diabetes and tumors.A number of mouse models carrying mutations for agouti or agouti-related proteins are being utilized to study the underlying pathogenic mechanisms for a number of important human diseases.This review attempts to summarize a few aspects of important research progress in this area.厦门大学引进人才科研启动费(厦大0000X071E9

Fault Detection of AUV Resource Exploration System Based on Multi-block Information Extraction

针对&ldquo;潜龙二号&rdquo;AUV在实际航行过程中,资源勘查系统传感器数据有着多重变量相关性、故障类型多样、受运行状态和环境变化影响数值变化大以及噪声强等问题,提出一种新的基于多块信息提取的主元分析(PCA)故障检测方法.首先,针对变量之间的多重相关性,通过滑窗和相关系数的方法提取变量间相关性信息;然后,根据变化率在不同运行状态和环境下基本稳定的特点,对于不同类型故障,分别提取变化率信息和变化率信息的各阶统计量累积误差信息;最后,基于提取的特征信息建立3个子块,对每个子块分别建立PCA模型并进行检测,将检测的结果通过中值滤波去噪后,用贝叶斯推断进行融合.通过对&ldquo;潜龙二号&rdquo;实际运行数据进行检测,验证了该方法的有效性.</p

Fault Detection of AUV Resource Exploration System Based on Multi-block Information Extraction

针对&ldquo;潜龙二号&rdquo;AUV在实际航行过程中,资源勘查系统传感器数据有着多重变量相关性、故障类型多样、受运行状态和环境变化影响数值变化大以及噪声强等问题,提出一种新的基于多块信息提取的主元分析(PCA)故障检测方法.首先,针对变量之间的多重相关性,通过滑窗和相关系数的方法提取变量间相关性信息;然后,根据变化率在不同运行状态和环境下基本稳定的特点,对于不同类型故障,分别提取变化率信息和变化率信息的各阶统计量累积误差信息;最后,基于提取的特征信息建立3个子块,对每个子块分别建立PCA模型并进行检测,将检测的结果通过中值滤波去噪后,用贝叶斯推断进行融合.通过对&ldquo;潜龙二号&rdquo;实际运行数据进行检测,验证了该方法的有效性.</p

Determination of the number of ψ(3686) events taken at BESIII

The number of ψ(3686) events collected by the BESIII detector during the 2021 run period is determined to be (2259.3±11.1)×106 by counting inclusive ψ(3686) hadronic events. The uncertainty is systematic and the statistical uncertainty is negligible. Meanwhile, the numbers of ψ(3686) events collected during the 2009 and 2012 run periods are updated to be (107.7±0.6)×106 and (345.4±2.6)×106, respectively. Both numbers are consistent with the previous measurements within one standard deviation. The total number of ψ(3686) events in the three data samples is (2712.4±14.3)×10^

Measurement of integrated luminosity of data collected at 3.773 GeV by BESIII from 2021 to 2024

We present a measurement of the integrated luminosity e+e- of collision data collected by the BESIII detector at the BEPCII collider at a center-of-mass energy of Ecm = 3.773 GeV. The integrated luminosities of the datasets taken from December 2021 to June 2022, from November 2022 to June 2023, and from October 2023 to February 2024 were determined to be 4.995±0.019 fb-1, 8.157±0.031 fb-1, and 4.191±0.016 fb-1, respectively, by analyzing large angle Bhabha scattering events. The uncertainties are dominated by systematic effects, and the statistical uncertainties are negligible. Our results provide essential input for future analyses and precision measurements