分担值与正规性

设F是单位圆D={z:|z|＜1}上的一族亚纯函数,a,b是两个互异的非零有限复数如果对于任意的f∈F,f和f'IM分担a,且对于任意的z0∈D,-N(z0,r,1/f) -N(z0,r,1/f1-b) ＜λT(z0,r,f)其中0＜λ＜1/3,则F在D上正规.     

人工神经网络在车辆故障诊断中的应用

人工神经网络具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此经常被用于车辆故障诊断。该文介绍人工神经网络的基本原理以及网络结构,通过利用Matlab人工神经网络工具箱,建立某车辆动力总成BP单网络结构的故障诊断模型,提出基于人工神经网络的车辆故障诊断方法。由于各类人工神经网络在处理复杂问题时均有不足之处,该文进一步研究混合网络的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用,并认为此类方法将是人工神经网络在车辆故障诊断研究领域的主要发展方向。     

模糊经验方程和模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

探讨了模糊经验方程和模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用。这两种算法有效结合工程经验,算法结构简单,易于应用。采用这两种方法分别对某型发动机实际故障进行诊断,结果表明其可有效的应用于发动机故障诊断。     

基于正态分布理论的模糊综合评判法识别岩性

不同的测井参数对岩性的识别功能各不相同,只有综合评判各个测井参数曲线才能大致反映地层主要岩性特征,因此传统的定量的数学关系式很难正确地描述地层岩性。模糊综合评判法对多因素、多层次的复杂问题具有较好的评判效果。采用模糊综合评判法识别岩性过程中,合理地确定评判因素及其隶属度函数尤其重要。通过对大量测井和录井资料统计分析,发现对于同一岩性层段,部分测井响应特征参数基本服从正态分布规律。因此利用正态分布理论确定各评判因素隶属度函数,并通过模糊变换,得出用模糊集合表示的评价结果。将评判结果与实例比较证明,该种方法能够克服传统岩性识别中存在的缺点和不足,评判结果更加科学可靠。     

风机叶片引下线断裂故障检测与定位方法

风机叶片引下线出现断裂故障,将直接威胁风机的安全运行,然而当前关于叶片引下线断裂故障的检测与定位研究较少。为此,选取2.5 MW真机叶片引下线,并考虑其分支结构,以注入脉冲法为故障检测和定位手段,搭建了叶片引下线断裂故障仿真模型和实验平台,从仿真和实验角度开展叶片引下线断裂故障检测与定位方法研究。研究结果表明,含分支结构的叶片引下线发生断裂故障时,仅凭故障波形难以实现故障检测与定位,可通过对故障波形与无故障波形作差找到故障反射波,依据故障反射波完成叶片引下线断裂故障的检测与定位。所提方法具有较强的可行性和有效性,为当前风电场诊断叶片引下线断裂故障提供了新思路。     

非饱和粗、细颗粒混合土在动荷载作用下的细观力学响应

为了研究非饱和粗、细颗粒混合土在动荷载作用下的细观力学性质,进行了非饱和粗、细颗粒混合土动三轴的离散元数值分析。根据室内动三轴试验结果标定PFC2D接触模型参数,进行非饱和粗、细颗粒混合土动三轴离散元模拟,分析其细观力学机理。结果表明:离散元模拟结果与室内试验结果曲线拟合度基本一致,能较好地反映非饱和粗、细颗粒混合土在动荷载作用下力学特征。相同含水率条件下,粗、细颗粒混合土的累积动应变随动应力幅值的增加而增大;随围压的增加先小幅度增大后再大幅度减小。孔隙度随动应力幅值的增大而减小;随围压的增大也减小。试样颗粒在剪切过程中,上下端运动速度最大,整体呈现对称递减状,中部运动速度最小。     

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。     

基于小波包和Elman神经网络的螺杆泵井故障诊断

在螺杆泵井故障诊断技术中,有功功率信号最能全面反映螺杆泵井的泵况。提出一种基于小波包分析结合Elman神经网络的故障诊断方法,该方法采用小波包对螺杆泵有功功率信号进行消噪滤波,将不同频段的故障信号进行3层db4小波包分解,根据各频段功率谱的变化提取故障特征,应用Elman神经网络进行识别。利用Matlab仿真,结果表明,该方法能有效提高螺杆泵井的故障诊断准确性。     

具有混合执行器故障的多智能体分布式有限时间自适应协同容错控制

针对多智能体编队系统执行器发生故障时,所引起的参数不确定以及系统瞬态不稳定问题,本文采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBFNNs)对不确定参数(未知函数)进行估计.同时,基于反推技术设计出合理的自适应容错控制器,并通过有限时间理论保证系统实现瞬态稳定....     

滚动轴承故障试验台的理论建模分析

文章对滚动轴承故障试验台进行了理论建模分析,建立了试验台的动力学模型,并应用质 点系动力学总势能不变值原理推导出试验台的运动微分方程。对所得的微分方程进行了分析,为以后滚 动轴承的故障诊断奠定了基础。