泛延拓矩阵的极分解与扰动界

用矩阵分解和广义逆的相关性质给出泛延拓矩阵的极分解、广义逆和扰动界的若干计算公式.数值实例结果表明,该方法在数值精度不变的情况下可极大降低计算量与存储量.     

量子粒子群算法求解整数规划的方法

粒子群算法主要用于优化连续性问题。如果用于求解整数规划问题,算法的粒子位置必须解决取整问题;而量子粒子群算法求解整数规划问题具有更高的效率。利用三种取整方法与量子粒子群算法结合,求解非线性整数规划问题,并且与标准粒子群算法求解整数规划问题进行比较。通过对基准函数仿真实验,比较了六种方法求解整数规划问题。实验结果表明,基于随机取整的量子粒子群算法搜索成功率优于其他五种方法,其综合搜索效率更佳。寻找了一种更优的求解整数规划方法。     

LHBA优化VMD降噪算法及在管道泄漏信号中的应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法在分解信号时参数选择不准确导致降噪效果不理想的问题,提出一种改进的蜜獾优化算法(LHBA:Levy Honey Badger Algorithm)与VMD结合的降噪算法。首先,利用LHBA算法优选VMD的分解模态数K和惩罚因子α;其次,利用优化后的参数进行VMD信号分解;最后,计算各模态分量与原始信号之间的豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance),选取有效模态分量进行信号降噪处理。实验结果表明,该算法与HBA(Honey Badger Algorithm)-VMD、 GA(Genetic Algorithm)-VMD和PSO(Particle Swarm Optimization)-VMD相比,其4种评价指标均优于其他对比算法,具有较好的降噪效果,验证了该算法的有效性和先进性。     

关于Lebesgue分解定理的证明

提供了Lebesgue分解定理的又一证明,由此可以简化Lebesgue积分基本定理的证明．这对现代分析学教程的简化和学习无疑是非常有益的。     

改进的二叉树支持向量机在人脸识别中的应用

针对人脸识别问题,提出一种基于奇异值分解特征提取和改进的二叉树支持向量机实现多分类的人脸识别方法。在使用改进的二叉树支持向量机对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时,先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分,将类超球体半径分解成核心半径和最小半径,通过两者加权计算最终的类超球体决策半径,并以此半径大小为依据生成二叉树结构。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。     

辽河油田齐40块蒸汽驱二氧化碳成因分析

渤海湾盆地辽河油田欢喜岭地区齐40块稠油油藏历经多年的蒸汽驱开发,其伴生气体中CO_2含量已上升至60%～90%。通过对该区块的油藏条件及开发前后的储层流体矿物分析,认为CO_2浓度的上升主要由于蒸汽驱开发导致油藏温度升高,储层流体和矿物发生化学反应结果,其中与CO_2形成有关的化学反应包括:稠油水裂解、硫酸盐热还原、矿物碳酸盐的分解与转化。室内模拟实验结果结合现场伴生气体的δ~(13)C_(CO_2)值(+1.7‰～+6.6‰)证实了CO_2主要来源为碳酸盐岩的分解。     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的刀具磨损识别

针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法。根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)将声信号分解成若干个固有模态函数(intrinsic mode functions, IMFs),通过时频联合分析探索刀具磨损与声信号特征之间的关联规律;再使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的参数,并利用SVM实现基于声信号特征的刀具磨损状态识别。实验结果表明,微小深孔钻头磨损程度与钻削声信号特征之间存在非线性耦合关系,声信号高频特征对钻头磨损程度的变化非常敏感;采用经过SSA优化后的SVM算法,基于优选的IMF特征能够准确识别钻削刀具磨损状态,识别准确率可达98.246%。     

基于Teager能量算子瞬时能量的贯通式同相自耦变压器牵引供电系统牵引网纵联保护方案

提出一种基于Teager能量算子瞬时能量的贯通式同相AT牵引供电系统牵引网纵联保护方案。牵引变电所出口并联电容与一段接触线构成牵引网边界,通过分析发现该边界对高频信号有很强的衰减所用。利用FEEMD分解提取故障电流高频分量,然后利用Teager能量算子计算故障电流高频分量的瞬时能量,并提取两端瞬时能量最大值。区外故障时,故障电流高频分量瞬时能量最大值较小;区内故障时,该值较大。根据该差异来构造保护动作判据,判别故障位置,决定保护是否动作。基于PSCAD大量仿真实验表明,该保护方案能够准确判别区内、外故障,并且有较好的耐过渡电阻能力。     

基于分解集成方法的空中交通流量短期预测

为对空中交通流量进行短期预测,提出了基于分解集成方法的组合预测模型。首先,应用EEMD方法将流量时序数据分解为若干个分量;其次,应用排列熵计算各分量的复杂度,复杂度高于0.5的归为高频分量,其余归为低频分量;然后,高频分量采用BP神经网络算法进行预测,低频分量采用最小二乘法进行预测;接着,对分量的预测结果进行加和集成,得到了最终的预测值。最后,采集实际运行数据进行算例分析。通过比较1~6 h和7~12 h的预测结果,本文模型在1~6 h的EC值为0.905,准确度更高。与EMD-BP-OLS模型、BP模型进行比较,本文模型的评价指标均优于其他模型。通过比较60 min,30 min,15 min时间尺度数据的预测结果,60 min时间尺度的EC值为0.924,准确度最高。结果表明,本文提出的模型是可行的和有效的,更适用于短期流量预测。     

基于模拟机匣的中介轴承微弱故障特征提取技术

中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件,其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题,以振动信号分析和处理为基础,开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣,用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）包络谱分析处理振动信号,对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明,在中介轴承微弱故障特征信号提取中,模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径,EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。