面向故障诊断的广义频率响应函数的在线估计方法

基于非线性谱分析的故障诊断是一种新的故障诊断理论。针对该方法中广义频率响应函数的在线估计问题,研究了利用Volterra时域核在线得到被测系统的广义频率响应函数的新方法。基于Volterra系统的鲁棒总体均方最小自适应辨识算法,提出了一种新的广义频率响应函数的在线估计方法。该方法能够有效减少广义频率响应函数的在线计算量,而且实现简便,鲁棒性强。仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于多重预设广义频率响应函数模型的故障诊断方法

为了避免在基于非线性谱分析的故障诊断中估计被分析系统当前的广义频率响应函数（GFRF），提出了一种基于多重预设GFRF模型的故障诊断方法。该方法使用不同的预设GFRF模型来表征系统的各种工作模态，并根据各预设模型与系统当前状态的匹配程度来判定系统故障，应用这一方法对实际的车辆减震弹簧的故障进行了诊断，测试结果表明，该方法对于工程应用是可行的，且该方法能避免在线估计GFRF，具有在线计量小、便于用微处理器实现的优点。     

非线性广义块对角优势函数

本文对文［１］的广义对角优势函数和文［４］的块严格对角占优函数概念进行了推广，提出了非线性广义块对角优势函数的概念，并对其性质，判别条件及应用进行了研究。获得了一些有意义的结果，这些结果推广和改进了文［１］与［４］的相应结果。     

油锯系统频率响应函数的测定

<正>油锯系统的频率响应函数反映油锯系统的动态特性。油锯的隔振设计就是通过油锯系统的质量、刚度和阻尼的选择,求得符合隔振要求的频率响应函数。本文阐述用实验法测定油锯系统的频率响应函数以及该法在油锯隔振设计中的应用。     

频率响应函数实时处理程序的设计

为了解机电系统的动态特性，用正弦稳态扫频作激励源，配以ＡＤ／ＤＡ板，用计算机软件实现对机电系统的频率响应函数、奈魁斯特图、脉冲响应函数、伯德图等特征函数的测试、分析与处理，并设计了实时处理程序。应用结果表明，符合理论分析得出的结论。     

完全非线性广义布尔函数

引进广义布尔函数概念、广义布尔函数的线性度与非线性度.给出关于完全非线性广义布尔函数的一些结论,并证明了一些新的结论.     

基于非线性频率响应函数的输电线路故障在线监测方法

提出了基于非线性频率特性分析的输电线路状态监测与故障诊断新方法。通过电力载波信号对输电线路进行在线监测,运用非线性频率响应函数对系统固有特性描述的唯一性,建立输电线路不同运行状态的频率响应模式,根据发生故障后传输线频率响应特性的变化,进行故障征兆模式的特征抽取与识别,从而实现输电线路故障的在线监测与诊断。通过对不同故障类型的仿真实验,验证了所提方法的有效性。     

谐振传输网络的递推分析法

依据状态方程导出计算一般谐振传输网络暂态响应和(?)态响应的递推分析法,此法不仅以封闭解的形式给出谐振传输网络的时变网络函数,而且给出相应的傅氏级数,从而得到响应的频谱.     

多复变广义解析函数的一个非线性边值问题

研究多复变广义解析函数的一个非线性边值问题,讨论多复变中的Hadamard估计和解的积分表示式,研究几个奇异积分算子,并用Schauder不动点原理证明了解的存在性.     

加权广义逆递归计算的一种统一方法

用一种统一的方法，简单地导出了矩阵不同类型加权广义逆的递归计算公式，包括加权MoorePenrose广义逆，M最小二乘广义逆和极小N范数广义逆等．     

复矩阵广义逆和加权广义逆的递归计算公式

给出了计算复矩阵4种不同类型广义逆的统一递归公式和计算复矩阵3种不同类型加权广义逆的统一递归公式,推广了已有结果.     

基于非线性频率分析的主泵故障诊断技术研究

针对非线性系统的故障诊断问题,采用非线性频率特性分析的故障监测方法,对主冷却剂泵转子的开裂纹故障进行定位识别.该方法建立主泵开裂纹故障的数学模型后,使用两个幅值不同正弦信号激励系统,从非线性输出频率响应函数得到主泵振动信号的频率响应,通过计算系统频域的故障特征值,定位出了裂纹故障的位置.使用Matlab和Simulink的仿真工具验证了该方法的有效性,因此该方法可以应用于主泵裂纹故障诊断的研究之中.     

广义递增-递减函数与复合函数的广义凸性

给出了广义递增-递减函数的概念,并讨论了它与递增-递减函数的关系,在广义梯度的基础上,得到了一类复合函数的凸性、广义伪凸性和拟凸性的判别准则.     

频率响应法中相频特性计算式的错误与修正

文章指出在控制理论的频率特性分析方法中 ,被普遍用来表示相频特性计算的算式是错误的。它仅仅可以用来粗略地表达幅、相频与实、虚频之间的一种转换关系 ,而不能真正用于计算 ,因为它使所有的计算结果全都落在一个不适当的主值范围内。文章给出修正后的新计算式     

基于广义S变换的频移衰减估算方法及其在碳酸盐岩储层中的应用

传统频率域衰减Q值估算方法在碳酸盐岩储层地震预测中往往存在Q值精度不高和时频分辨率不足的问题,难以精细、有效地描述储层地震特征。本文利用改进的频移法Q值估算精度高、稳定性好的优势,引入广义S变换使其时频分辨率可调以满足实际需求,提出了一种完整的衰减方法研究流程,讨论了广义S变换双参数及振幅谱频段参数的选取方式,参考层识别与层剥离处理方法等问题,有效提升了衰减Q值方法在碳酸盐岩储层研究中的适用性。将该方法应用于安岳气田磨溪区块龙王庙组碳酸盐岩储层,提取了工区内一条二维地震测线的Q值剖面,对比实际资料进行分析,结果表明Q值结果较振幅、波阻抗属性更能反映储层含气特征,低Q分布区域与含气井位置基本吻合,衰减异常现象明显。将该方法应用于全工区地震资料,Q值结果反映了地层的吸收特征和储层特征差异,有效预测了优质储层分布的有利区。基于衰减Q值的估算方法在碳酸盐岩储层预测中具有明显效果。     

Elman回归神经网络在大坝安全监控中的应用

给出了E1man回归神经网络的网络结构和学习方法。基于E1man回归神经网络能够逼近任意非线性函数的特点，提出了一种基于E1man回归神经网络建立安全监控模型的方法。实验表明，所建立E1man神经网络模型收敛速度快，并且其拟合及预报精度高于统计模型和BP网络模型。     

函数递归调用问题的简化读程方法

函数的递归调用是面向过程的程序设计中一个难点问题。由于递归算法的实现过程是一张错综复杂的“网”,常常使读程序者理不清头绪。本文采用了全新的思维模式,以“树”的方式代替了原来的“网”,从而使这一问题的解决变得简单化。     

广义最小二乘限定记忆参数辨识方法与仿真研究

最小二乘参数辨识法可用于动态系统、静态系统、线性系统、非线性系统的参数估计.可用于离线估计,也可用于在线估计.最小二乘辨识法简单、实用,其递推算法收敛可靠,并且当模型噪声为白噪声时,可得到无偏、一致和有效的估计,从而得到广泛的应用.但当模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计不是无偏、一致估计,并且随着数据的增长,最小二乘递推辨识算法将出现数据饱和现象,以致递推算法慢慢失去修正的能力.广义最小二乘递推算法解决了模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计的无偏性和一致性问题,并能给出噪声模型的参数估计值,但依然存在数据饱和问题.论文在广义最小二乘递推算法的基础上引入限定记忆方式,获得了广义最小二乘限定记忆参数估计递推算法(RFMGLS),解决了广义最小二乘递推算法的数据饱问题.仿真结果表明了RFMGLS算法的有效性.     

非线性双曲型方程的广义差分方法及其误差估计

针对二维非线性双曲型方程初边值问题提出了全离散广义差分格式 ,其中试探函数空间为分片线性函数空间 ,而检验函数空间为分片常数空间 ,并得到了最优H1 误差估计 ,最后给出了一个算例