碰摩转子系统的混沌特性

基于旋转机械故障诊断的需要，分析了一个由油膜轴承支承的转子系统在转子与定子碰摩时的振动特征，模型考虑了碰撞时定子的线性变形以及摩擦时的库仑摩擦。分析表明，系统除具有各种形式的周期和概周期振动以外，还具有丰富的混沌运动与分叉现象。碰摩转子系统所展示的混沌运动以及所具有的各种现象，作为这类系统的显著特征，可以用于诊断汽轮发电机组中经常发生的碰摩故障  

关于文本特征抽取新方法的研究

该文研究了已有和最新的各种基于评估函数的特征筛选方法 ,评价了它们的优缺点和适用范围 ,并实现了一种用评估函数代替 TFIDF法中 IDF函数进行分类的新算法。然后进一步从如何放宽特征独立性假设 ,利用等级关系的角度探讨了对特征筛选可能的改善  

黄河流域降水序列变化的小波分析

采用1961-2000年黄河流域97个气象站点的系列资料,在分析黄河流域降水空间变化格局的基础上,采用墨西哥帽小波函数,对黄河流域近40 a来降水的季节变化和年际变化时间序列进行了小波分析,揭示了黄河流域降水变化的多时间尺度的复杂结构,分析了不同时间尺度下降水序列变化的周期和突变点,并确定了各序列中存在的主要周期.结果表明:黄河流域多年平均降水量的地区分布既受天气系统的制约,又受地形等地理环境的影响,造成明显的地区性差异;黄河流域年降水和各季节降水均存在8～12 a左右时间尺度的多少交替,表现出明显的周期特征,其次4～6 a左右时间尺度的周期特征也较明显,夏季降水和年降水变化趋势具有较大相似性,不同时间尺度的周期特征之间有不同程度的吻合,说明夏季降水较大程度地控制着年降水.小波分析的时频局部化特性可展现降水时间序列的精细结构,为分析气候多时间尺度变化特征及短期气候预测等节水关键问题研究提供了一种新途径.  

接地网腐蚀和断点的诊断理论分析

对发、变电站接地网腐蚀和断点的诊断理论进行了研究，通过严谨的理论分析，采用灵敏度分析法建立了故障诊断方程，并将能量最低原理及优化技术引入地网的故障诊断方程的求解中，讨论了目标函数为线性和非线性两种情况下，故障诊断方程结合一定的约束条件及目标函数的求解问题，仿真计算和模拟试验结果验证了该诊断理论与方法的正确性、可行性及实用性。  

异步电动机的状态监测与故障诊断技术综述

状态监测与故障诊断是设备状态维修的基础。对异步电动机主要常见故障的成因和表现特征进行分析和总结，对相关的主要在线监测与诊断方法进行评述。  

基于支持向量机的机械故障诊断方法研究

针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题，提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法，介绍了该方法的原理和算法，并利用模拟故障数据建立了多故障分类器。这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障分类器，不必进行信号预处理以提取特征量，便可实现多故障的识别和诊断。测试结果表明，当数据样本中含有26％的噪声时，故障分类器仍然能正确分类多种故障。这种诊断方法具有算法简单、可对故障在张分类和故障分类能力强的优点。  

振动波形的分形判别及特征提取

首先给出了寻找振动波形的无标度区的方法，波形在无标度区内可视为无规分形，利用文中的公式可以求得波形的盒维数。振动式的验表明，波形确实存在在无标度区；盒维数为波形的一个重要特征，可以用于对振动状态的分类识别；与频域模在数识别的方法相比较，盒维数方法更简单易行。  

基于支持向量数据描述的机械故障诊断研究

为了解决在机械智能监测与诊断中缺少故障样本的问题，提出了一种机械故障单值分类的新方法——支持向量数据描述法。该方法只需要一类目标样本作为学习样本，而不需要其他非目标样本，就可以建立起单值分类器，从而区分了非目标样本和目标样本。将这种方法应用在机械故障诊断和状态监测中，仅仅依靠正常运行时的数据信号，而不需要故障数据，就可以监测机器的运行状态，且不需要对原始数据进行特征提取。实验结果表明，支持向量数据描述法与传统的神经网络方法相比，具有较好的分类能力和较高的计算效率。  

小波基时频特性及其在分析突变信号中的应用

在机械设备的在线检测和故障诊断中，振动信号分析是十分重要的手段。包含在振动信号中的突变信号是重要的特征信息。小波分析在在线检测和故障诊断中已逐渐得到了广泛的应用。但采用不同的小波基，分析结果有很大的差异。笔者通过对小波基时频特性进行分析比较并结合故障分析实例和仿真结果，总结了选择合适小波基的一些方法。  

基于模糊方向线素特征的手写体汉字识别

方向线素特征在手写体汉字识别中得到了广泛的应用，文中对该特征进行了形式化描述，分析了其存在的不足，在普通方向线素特征的基础上，引入模糊数学思想，提出了汉字的模糊方向线素特征，给出了形式化描述，应用该特征实现了一个非特定人手写体汉字识别系统，经对含有３７５５０个汉字（１０套国标一级汉字）的未学习样张的测试，识别率由８５．５％提高到８９．７％，十选正确率达到９８．４％，在同等测试条件下，比单纯使用方向线素特征识别率提高了四个百分点