基于递归图理论的飓风信号非平稳特征定量分析

为解决传统时频域分析方法无法定量表征风信号的非平稳特征问题,提出采用递归定量分析方法对风场的非平稳特征进行可视化和定量化分析,该方法适用性强且噪声对计算过程的影响较小.首先,采用相空间重构技术和递归图理论对飓风Gustavo(2008)典型时间序列做非平稳性分析;然后,通过引入递归率、确定率、信息熵、对角线平均长度、层状度和捕获时间等6项递归定量分析指标对飓风过境的全过程进行信号特征的定量分析,并给出飓风信号和良态风信号的6项定量指标界限;最后用台风梅花(1109)进行了上述指标的验证.研究发现,飓风过境前期信号具有一定的周期性和平稳性,中期信号的非线性、非平稳性比较突出;6项递归定量分析指标能够客观区分开飓风信号和良态风信号;递归定量分析方法完全适用于风信号系统的研究,能够更全面、定量地描述风信号的非平稳特征.     

局部投影降噪在往复压缩机故障诊断中的应用

往复压缩机的振动信号为典型的非线性、非平稳信号.提出利用局部投影法对振动信号降噪,提取关联维数,并与热力参数相结合诊断往复压缩机故障的方法.首先利用基于定量递归分析的局部投影降噪算法滤除振动信号中的噪声,然后提取关联维数,再根据热力参数计算气缸的压缩比,最后结合关联维数和压缩比,诊断压缩机的故障.结果表明:应用局部投影法降噪后振动信号的局部标度指数曲线存在明显的平台区,关联维数易收敛;在降噪后时域指标无明显变化的情况下,关联维数变化明显,基于局部投影法降噪后的关联维数更能有效地反映设备的故障状态变化.实例中诊断出的往复压缩机活塞磨损故障验证了这种方法的有效性.     

基于RP与NMF的内燃机气阀故障诊断方法

针对传统的内燃机故障振动诊断方法,难以有效提取故障特征,诊断精度较低的缺点,提出一种基于递归图(recurrence plots,RP)与非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的内燃机故障诊断新方法。该方法是利用图像的方法来进行故障诊断:首先通过递归图将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成图像,然后用非负矩阵对得到递归图进行特征参数提取,最后用分类器进行分类识别完成故障诊断。将该方法应用于气阀机构8种工况下振动信号诊断实例中,结果表明:该方法克服了传统的振动诊断方法从时域或频域进行分析时参数选取和故障特征提取的难题,直接将信号生成图像,对图像进行自适应特征参数提取、分类识别,能有效诊断出内燃机气阀机构故障,故障识别精度高,为内燃机振动诊断探索了一条新途径。     

人体步态复杂度的递归图和递归定量分析研究

为了准确分辨并识别不同人体的步态特征,提出采用递归图和递归定量分析的方法,计算人体步态非线性时间序列的复杂度。首先利用互信息和伪邻近法分别计算得到合适的延时时间和嵌入维数,根据相空间重构的原理将一维时间序列扩展到高维相空间中,获得时间序列在高维空间中邻近点的分布规律和运动特点。构建了患有帕金森疾病的老年人、健康老年人和健康年轻人的步态信号递归图,可以直观定性分析和评估这3组人群的步态信号的空间分布程度,其中健康人群最复杂。采用递归定量分析,量化了人体步态的复杂度,结果表明,患有帕金森疾病的人群的步态复杂度最小,而且独立样本t检验显示了3组人群的复杂度具有显著的差异性。该方法简单可行,可以准确地对不同年龄和帕金森疾病的人群进行分类识别,有利于人体健康监测和诊断研究。     

基于卷积神经网络和递归图的桥梁损伤智能识别

为改进目前传统损伤识别方法对桥梁局部小损伤识别能力较弱的不足,提出利用深度学习方法中的卷积神经网络对桥梁损伤进行统计模式识别.根据卷积神经网络对损伤特征向量的需求,将车桥耦合振动下的原始结构响应信号进行小波包滤波和重构,之后通过递归分析获取不同损伤工况的递归图,将其作为新型的损伤特征图像作为卷积神经网络的输入.在此基础上提出基于卷积神经网络和递归图的桥梁结构损伤识别计算流程和方法.对一座连续梁桥进行不同位置和程度的损伤模拟,提取小波包频带能量及递归图等损伤特征向量,并进行基于多种统计模式识别算法的损伤识别.结果表明:与其他特征向量相比,递归图蕴含更丰富的损伤信息;与支持向量机和BP神经网络等传统统计模式识别方法相比,卷积神经网络能够通过逐层智能学习实现更准确的特征自动提取和区分,从而实现损伤位置和损伤程度的更精准识别.     

用于残余振动抑制的深度神经网络输入整形器

针对多轴伺服系统在高速运动急停段因系统柔性产生的残余振动问题,提出了一种适用性广的后置自适应输入整形器算法.该算法无需辨识系统模态参数,以递归最小二乘法(RLS)为基础,残余振动信号作为算法输入,优化得到当前轨迹下抑振效果最优的整形器系数向量,并引入自适应遗忘因子更新算法,以提高整形器在非平稳环境下的跟踪性能.同时建立...     

深度优先搜索的非递归算法

深度优先法是图的遍历的一种重要的方法。改方法应用广泛,例如电网拓扑结构、DNA网络等复杂图形分析。在大型网络的分析过程中,深度优先搜索的递归算法效率地下。故本文论证了递归算法的优缺点,并用非递归算法实现了深度优先搜索。     

基于递归定量特征的变压器励磁涌流识别

为避免励磁涌流对变压器差动保护的影响,进一步提高变压器差动保护动作的准确率,针对变压器励磁涌流和内部故障电流信号的非平稳特征,提出一种基于递归定量分析(RQA)的励磁涌流识别方法.首先,应用相空间重构理论,在高维相空间中研究励磁涌流和内部故障电流信号的内在规律;然后,采用RQA方法提取信号的非线性特征参数即递归率、确定率、分层度及熵.研究结果表明:励磁涌流的递归率、确定率和分层度均比内部故障电流的小,而熵比内部故障电流的大,说明励磁涌流比故障电流的规则性低,混沌性高;通过RQA的这4项特征量可以对变压器励磁涌流进行有效识别.     

基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法

针对柴油机缸盖振动信号非线性、非平稳的特点,以及传统故障诊断方法需要先验知识且特征提取费时费力的缺点,提出了一种基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法。首先通过复Morlet小波将柴油机缸盖振动信号转换为时频图,该变换包含了信号的时频域信息,比单一的时域或频域信号更适合分析柴油机缸盖振动这种非平稳信号;其次将时频图输入至AlexNet神经网络进行特征自动提取并建立故障诊断模型,解决了传统手工提取特征费时费力且需要专家经验的问题;然后通过Batch Normalization和Dropout技术改进网络结构,并优化神经网络超参数以提高模型的准确度和计算效率;最后将本文方法与传统的故障诊断方法应用于柴油机气门间隙异常故障诊断并进行对比,发现其诊断准确率最高,验证了所提方法的优越性。     

递归图理论在不同时间尺度下的径流混沌特征分析

以黑河上游莺落峡水文站1944～2017年的出山径流量为研究对象,将递归图理论与混沌理论相结合,在不同时间尺度下对径流时间序列混沌特征进行了有效辨识.利用递归图和滑移窗递归定量分析法(RQA)获取原始时间序列的动力学信息,提取出相关递归特征量;绘制不同尺度下的径流递归图,对径流混沌特性进行定性描述;利用RQA对混沌特性进行定量计算和检验.结果显示,在不同阶段径流的混沌程度各不相同,滑移窗的确定性(DET)可与递归图共同描述径流的混沌程度;滑移窗的Shannon熵(ENTR)显示径流的混沌程度随着时间尺度的增加而逐渐增大;滑移窗的层状性(LAM)与传统的水文学特征量——变差系数(C_v)的计算结果相互检验,可作为一种新的衡量径流离散程度的参数.递归图理论实现了径流混沌特征的可视化,是辨识径流时间序列混沌特征的有效工具.     

半直线上随机环境中随机游动的常返性和非常返性

讨论了半直线上随机环境中随机游动的常返性,给出了一般随机环境中常返和非常返以及零常返的一个充分条件,并将这一结果推广到随机环境是独立和独立同分布的情形.     

随机游动一个派生链的性质

设｛Ｘｎ，ｎ≥０｝为随机游动，令Ｔ０＝０，Ｔｊ＝ｍｉｎ｛ｎ＞Ｔｊ－１；Ｘｎ－ｘｎ－ｚ＞０｝，ｊ≥１，本文在条件Ｐ（Ｔｊ＜∞）＝１下，讨论了派生链的常返性与正常返性。     

半直线上独立随机环境中可逗留的随机游动的常返性

文章主要讨论半直线上独立随机环境中可逗留的随机游动的常返性与非常返性,进一步研究了常返性中的正常返和零常返准则,并推广了文献[4,6]中的有关结果。     

半直线上独立随机环境中的随机游动的常返性

本文主要讨论半直线上随机环境中随机游动的常返性与非常返性,并进一步研究了常返性中的正常返性和零常返性。     

半直线上独立随机环境中随机游动的常返性

主要研究了在随机变量独立但不同分布的情形下,右半直线上随机环境中的随机游动的常返性和非常返性,并进一步研究常返性中的正常返和零常返,得到了较完善的结果,推广了Solomon的研究框架。     

一类具有奇异跳动的随机环境中的随机游动

引入了一类具有奇异跳动的半直线上随机环境中的随机游动模型,该模型是对半直线上一维紧邻或有界跳幅的随机环境中随机游动模型的推广。利用经典马氏链的常返、暂留准则并结合适当的不等式构造出在固定环境情形下状态的常返、暂留的几个判别准则,并在状态常返的情形下进一步研究了状态的正常返与零常返性。通过将环境随机化,利用环境序列的极限理论得到了这类随机环境中的随机游动状态常返、暂留的判别准则及正常返与零常返的判别准则,所得结论是一些文献结果的推广。     

半直线上随机游动一个派生链的性质

自然科学中大量的问题都可以归结为随机游动的问题.随机游动考虑的是质点在数轴上的随机运动,若质点可以在整个数轴上运动,则称这种随机游动为无限制随机游动.着重讨论了在0点上具有反射壁的右半直线上随机游动一个派生链的常返性和正常返性.设{Xn,n∈Z }为半直线上的随机游动.令T0=0,Tj=min{n>Tj-1;Xn-Xn-1<0},j 1,在P(Tj<∞)=1的条件下,讨论了其派生链的常返性和正常返性.     

关于递推数列收敛的一种判别法

讨论了递推数列收敛性的问题，利用递推函数的性质提出了一种判别法，并举出实例予以应用，这种判别法较常用的单调有界原理更有效。     

线性递推序列的幂

本文对a1,…,am∈c,am≠0和满足递推关系un=a1un-1 … a mun-m, n≥m,的序列{un}∞n=0给出递推关系ukn=b1uk/n-1 … bmuk/m-m, n≥m的系数b1,…bm的递推公式,其中k∈z,m=[m k-1/k].