本系统以化工、石化行业的大型回转机械为对象，采用先进的计算机技术、光纤传输技术和独创的全息谱监测诊断方法，全面、实时、连续地实现机械运行状态的监测和故障诊断。本系统采用高性能的ARCNET光纤网络，传输速率高、误码率低。系统上下位机并行工作，实现了分布式的在线监测；监测软件首次实现了以多任务切换为基础的前后台并行监测机制，有效地实现了事故追忆功能，保证了突

本实用新型公开了一种变坡式壤中流三维立体模拟监测径流试验槽，包括底座，所述的底座上依次设置前活动支撑杆、径流槽固定支撑杆和调节坡度螺旋支撑杆，所述的前活动支撑杆、径流槽固定支撑杆和调节坡度螺旋支撑杆上设置一组径流槽。本实用新型既可以监测不同深度壤中流的流速，还能够监测不同深度壤中流的流量。径流槽侧身的流速监测孔和径流槽前端的流量监测出水口能够监测从示踪剂管投放的示踪剂随壤中流的到达位置，进而能够计算出壤中流的流速与径流量，从而能够实现壤中流的三维立体监测。

本发明公开了一种用于旋转机械在线振动监测的趋势曲线图显示方法，包括以下步骤：1)选择数据时间段及振动指标；2)读取数据库中的基础监测数据；3)选定绘图策略：将基础监测数据按点集密度绘图或按统计策略绘图；4)分坐标系绘制趋势曲线图。本发明通过选择数据时间段及振动指标，获取基础监测数据，选定绘图策略，并按照绘图策略处理数据，将处理所得分区域绘制趋势曲线图。本发明在趋势曲线图生成过程中，增加了数据处理，包括数据筛选和运算，使趋势曲线图更加直观、明确；再显示过程中分区域显示，便于进行数据对比。

1、成果简介：（500字以内） 本研究成果是一种产品----针式微捕集，它是将自制吸附剂填充固定于超细针头（0.4mm i.d.,0.7mm o.d.）内，基于色谱平台的快速釆样提取&分析装置。该产品可直接插入样品基质（气体或水性基质）中，利用外接泵或注射器驱动样品流通过针头，同时完成样品采样、目标物提取和浓缩等过程，再直接插入气相色谱进样口，完成进样分析。该技术集采样、免溶剂提取、保存、色谱进样于一体，实现即采样即提取即分析。大幅度降低采样的

本发明公开了一种基于多波段耦合的增材制造过程熔池监测装置及方法，所述装置由加工单元、信号采集单元、数据处理单元和数据存储单元组成。本发明利用多波长折-衍混合 f-theta 聚焦镜、二向色镜等光学元件将三种不同波段的光路(激光加工光路、激光照明光路以及熔池图像信息采集光路)在成形腔外进行同轴耦合，用于对快速移动的微小熔池进行实时追踪和采集。此外，通过数据处理单元和数据存储单元对熔池图像和特征信息进行快速计算处理和多级

本发明涉及一种基于软测量技术的汽轮机热耗率在线监测的方法。该方法通过建立的汽轮机回热系统的专家性能知识库和性能预测模型，校验汽轮机回热系统运行现场测点传感器采集的数据，预测汽轮机运行现场未采集的参数数据，以利用汽轮机输出功率计算主蒸汽流量，完成汽轮机回热系统热耗率的在线监测，从而获得准确、可靠的发电机组热耗率在线监测结果。本发明方法避免了传统的凝结水流量测量，采用汽轮机输出功率软测量的方法，获得热耗率的在线监测，

该成果运用 5S 技术和数学建模技术，构建作物产量及长势预测模型，同时构建了土壤有机质及冠层主要营养元素的监测模型。并基于网络技术开发了新农村信息化平台。

一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵