非线性时间序列的最优相关维数估计

提出以能量谱中的截断频率之倒数作为相空间重构过程中的窗长，在窗长固定情况下，利用奇异值分解算法确定嵌入维数和时间延迟两个参数，克服了不考虑窗长单独选择嵌入维数和时间延迟造成的相关维数收敛性差的缺点，大大提高了计算效率。采用迭代奇异值分解算法对含噪声的信号进行降噪，降低了噪声对相关维数计算结果的影响，从而提高了计算结果的可靠性。     

API圆螺纹套管接头螺纹脂密封性能分析

应用流体力学理论，通过手紧位置螺纹通道流体能量损失的求解和手紧位置处的密封实验，研究了螺纹脂的密封能力。计算和实验结果表明，螺纹脂不仅能满足流体密封性能的要求，而且与机紧相配合，能消除几何参数误差对密封性能的影响。     

多参数监测与模式识别技术在斜拉桥模型中的应用

进行了斜拉桥模型的多参数试验分析，在参数特征抽取的基础上研究信息融合技术。最后基于自组织特征映照神经网络，以知识处理中的地势搜索原理为出发点，研究开发了以以初始化技术、标定技术和识别技术为核心的损伤识别系统，并应用该系统对斜拉桥模型的工作状态进行了分类识别，取得了很好的效果，应用特征映照平面实现的状态聚类具有二维可视化特点。     

关联维数在旋转机械支承系统状态监测中的应用

提出用关联维数来定量描述旋转机械支承系统的工作状态，进而对系统进行故障诊断，文中首先采用迭代奇异值降噪算法对转子支承系统不同状态下的信号进行降噪处理，然后计算子信号的关联维数，分析结果表明，系统不同运行状况对应的关联维数明显不同，因此可以用关联维数作为支承系统工作状态的特征参数，并能提供设备故障诊断的准确率。     

频差相关谱与齿轮故障边频识别

本文在对齿轮振动信号边带结构研究的基础上,利用边频之间的相关性,提出了“频差相关谱”的概念;并对其性质和特点进行了分析和探讨.文后将这一概念运用于齿轮振动信号的实测分析,取得了对边频解调的效果,为提取具有边频故障特征信息一类诊断问题,提供了一种新的简便易行的方法.     

脑电图(EEG)的数字谱分析

本文报导了用数字谱分析方法(功率谱与功率谱阵)研究EEG 所作的初步工作。结合脑瘤占位和睡眠过程控制两例说明了数字分析方法的原理、数学解释与应用的有效性。     

汽车齿轮状态统计分类与识别方法的研究

齿轮传动是机械动力传输的常用方法，齿轮又是导致机械故障的重要因素，据统计，由于齿轮失效而导致机械设备故障约占10．3％，因此对齿轮工作状态进行自动监测和故障早期预报，是具有重大的学术和经济意义的。     

套管接头螺纹滑脱失效有限元模拟

套管螺纹接头必须满足结构完整性,用能考虑螺纹接触边界存在大变形和大滑移条件的有限元程序,对套管螺纹接头滑脱失效影响参数进行了有限元模拟。模拟结果表明：螺纹锥度大小对滑脱影响很小,材料性能对滑脱影响最大;滑脱的开始位置在接箍的端部。模拟结果与实际情况相吻合。     

基于奇异谱熵的相空间重构最佳时间延迟选择

对相空间重构中的重要参数时间延迟L的选择进行了研究,并针对奇异值比率(SVF)方法的不足,将奇异谱熵引入相空间重构中L的选择,提出了一种新的L选择准则．以Lorenz和Roessler吸引子为例,通过与SVF方法L计算结果的比较,显示了该方法的优越性．最后应用基于奇异谱熵的L选择准则计算了Lorenz吸引子的关联维数．通过与理论值的比较,证明了该方法的有效性．     

非线性非稳态油膜支撑的密封-转子系统流体激励行为

将非线性非稳态油膜力模型与密封流体Muszynska模型结合,对非线性非稳态油膜力支承下的密封-转子系统流体激励行为进行了研究,发现其响应随转速比的变化具有复杂的动力学行为,产生了包括周期、拟周期等丰富的振动现象,具有很强的非线性特征。