数学分析精品课程建设的探索与实践

从更新教学理念、优化教学内容、改革教学方式、师资队伍建设、多媒体与网络建设、理论教学与实践教学相结合等方面对数学分析精品课程的建设进行了积极的探索与实践，取得了良好的教学效果．     

同等连续函数列的一致(R)可积性

给出收敛的同等连续函数列的一致有界性定理,指出一致有界是收敛函数列同等连续的必要条件,同时又得出同等连续函数列是一致(R)可积的结论.     

基于概率神经网络的故障诊断方法及应用

针对智能大厦空调系统中发生的各种传感器故障问题 ,提出了一种基于概率神经网络 (PNN)的传感器故障诊断改进方法。该方法采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型 ,以高斯函数作为激励函数 ,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点 ,可获得对空调系统中各种传感器硬故障和软故障的有效识别和诊断。给出了该方法的理论分析 ,故障特征量的选取 ,神经网络设置和训练的具体步骤。通过仿真和空调系统模型试验证明了该方法在网络训练速度 ,抗干扰能力及各种传感器故障识别准确率等方面的有效性。     

离散变频软起动过程的若干问题

针对采用离散变频方式实现三相异步电动机重载软起动过程的一些技术问题进行了分析和研究.首先,分析离散变频软起动过程中分频谐波的影响,表明分频基波产生的转矩达70%以上;其次,研究基于失电残压的无速度传感器测速方法;再次,提出离散频段切换原则,即切换时保持前后频段基波的相位角相吻合,可以防止转矩脉动;最后,提出基于分频时间片段的控制策略,使得在1个工频周期内就可对系统做出调整,提高了控制的实时性.经理论推导和仿真分析验证了提出方法的可行性和有效性.     

基于扰动观测器的压缩式制冷系统改进Smith预估解耦控制

为解决压缩式制冷系统运行时存在的时滞、耦合及外部干扰等问题,提出一种基于扰动观测器(DOB)的改进Smith预估解耦控制方案.首先,在常规Smith预估控制结构中引入DOB对系统总体扰动进行观测;然后,利用一阶Pade近似将系统模型中的时滞环节做线性化处理,进而通过串联对角矩阵的方式实现系统解耦;最后,根据ITAE(Integral of Time-weighted Absolute Error)最小评价准则完成控制器参数整定,并分析了系统鲁棒稳定性.仿真结果表明:该方法较好地实现压缩式制冷系统解耦的同时,使系统获得了更强的鲁棒性及抗扰性,并且约有0.6%的节能效果.     

高升压DC/DC变换器的研究

提出了一种高升压DC/DC(简称HS)变换器,它利用一种特殊的结构来实现升压,这种升压结构是由两个电感、一个电容和两个二极管构成.将这种特殊的升压结构和双开关升压直流变换器相结合,就构成了HS变换器,通过电感电容充放电来实现升压功能.另外,本文还提出了(Repeated HS,Re-HS)和(Generalized HS,G-HS)变换器.分析了HS变换器在CCM模式下的电压增益,并对其电压增益、开关应力以及电流尖波进行了深入研究,并与其他电路进行了比较,对比分析验证了HS变换器具有高电压增益、低电压应力和低电流尖波的特点.通过搭建HS变换器的实际电路,验证了所提拓扑的正确性.     

关于积分型Cauchy中值定理的一个结论

研究当积分区间长度趋于无穷时,积分型Cauchy中值定理中间点的渐近性质,同时得到Lagrange中值定理中间点的渐近性质.     

基于Inception-LSTM-Attention的冷水机组传感器偏差故障诊断方法

为提升传统的冷水机组传感器偏差故障诊断方法的特征提取效果及故障诊断准确率,提出一种基于Inception模块和融合注意力机制(Attention)的长短时记忆网络(LSTM)相结合(Inception-LSTM-Attention)的冷水机组传感器偏差故障诊断方法。该方法通过Inception模块从冷水机组传感器时序数据中提取多尺度的实时特征,并利用LSTM学习传感器时序数据中存在的时间相关关系;通过在LSTM中融合注意力机制来保证其最终的输出综合了各个时间节点的输出,提升重要信息的影响程度,最大化保留时序数据的全局信息。同时,设计跳跃连接支路缓解网络中存在的梯度消失问题。最后,使用冷水机组实验平台的传感器实测数据对所提方法进行实验验证。研究结果表明：本文方法对于压力类、温度类各传感器的偏差故障诊断平均准确率均在94%以上;对于各传感器中较小偏差故障的故障诊断准确率均在87.6%以上;与主成分分析、卷积神经网络、Inception以及Inception-LSTM这4种方法相比,Inception-LSTM-Attention模型的传感器偏差故障诊断准确率更高。     

两类二阶隐式常微分方程的解法

研究两类y＂解不出来的二阶臆式常微分方程Y=f（y’,y＂）和y＇=f（y,y＂）的解法问题．     

中值定理中值点的渐进性

给出了拉格朗日微分中值定理和第一积分中值定理中值点的渐进性的更一般性的结果及其简洁证明.