双线性时间序列建模在工程中的应用

采用“反复残差法”可对一些较为简单的双线性时间序列进行拟合，建立相应的双线笥差分模型。机床爬行是一种非线性自激振动现象，通过对试验结果的观察，发现机床爬行表现出双线性特征，实测信号的建模及其非线性特征分析说明双线性时序分析为研究机床爬行等工程中出现的非线性现象了一个有用的工具。     

基于多分量奇异熵的往复式压缩机故障分类

由于往复式机械振动信号的强烈非线性,对其进行特征提取较为困难.针对上述现象提出了一种计算信号多分量奇异熵的特征提取方法.通过局域波法提取出振动信号的各基本模式分量. 利用非线性动力学相空间重构理论适当选择嵌入维数与延迟时间,计算出往复机振动信号各基本模式分量的奇异熵值,提取出故障信息,并经自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对故障特征进行分类.结果表明全部分类正确,达到了故障诊断的目的.     

基于局域波和混沌的转子系统早期故障诊断

针对转子系统早期微弱故障诊断问题,提出了一种基于局域波分析和混沌相结合的故障诊断新方法.分析了Duffing混沌振子的混沌运动,说明混沌振子的非平衡相变对微弱信号的敏感性和对白噪声的免疫力.可以通过混沌振子由混沌运动到大周期运动的相变识别微弱信号的特征频率成分.由于实际检测信号为多分量信号,若直接输入Duffing振子达不到检测识别目的.为了消除其他成分的干扰,利用局域波分解,任何复杂的信号都可以分解为有限的并且具有不同的基本模式分量,每个分量是单一成分信号,实现了信噪分离.将局域波分量输入所设计的混沌振子,通过混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态,表明检测信号中含有特征成分,实现了利用混沌振子对低信噪比微弱信号的检测识别.对转子系统早期不对中故障信号进行检测结果证明了方法的有效性.     

基于C/S与Internet混合模式的远程故障诊断系统的研究

在阐述了传统的两层 C/S故障诊断系统的缺点的基础上 ,提出了基于 C/S与 Internet混合模式的故障诊断系统 ;通过比较 Web与数据库服务器的几种连接技术 ,提出以 EAServer作为中间层的应用服务器及集成开发工具的混合模式的故障诊断系统 ,该混合模式的系统具有分布性、可扩展性、灵活性、保密性和经济性等优点     

基于C／S与Internet混合模式的远程故障诊断系统的研究

在阐述了传统的两层C／S故障诊断系统的缺点的基础上，提出了基于C／S与Internet混合模式的故障诊断系统；通过比较Web与数据库服务器的几种连接技术，提出以EAServer作为中间层的应用服务器及集成开发工具的混合模式的故障诊断系统，该混合模式的系统具有分布性、可扩展性、灵活性、保密性和经济性等优点。     

故障诊断与预知维修系统中的数据库设计

针对故障诊断与预知维修系统的数据库系统。本文利用Power Builder强大的数据库功能及VC＋＋的程序控制功能，设计出一套可广泛应用状态监测、故障诊断和预知维修领域的数据库系统，同时以具体实例说明，该数据库系统使用方便、运行可靠，功能强大。     

双线性离散域模型转化为连续域模型方法的研究

建立了双线性系统不同域内模型的转化原则－Ｖｏｌｔｅｒｒａ（伏尔泰拉）核等价准则。推导出双线性系统从离散域转化为连续域的方法。最后给出一个具体算例，表明本方法的适用性。     

利用HILBERT变换识别结构非线性

本文简要地阐明了用Ｈｉｌｂｅｒｔ变换识别结构非线性的基本原理，并说明了其计算 机实现方法。对实测频段外的影响，提出了实用和有效的补正方法。本文对具有间隙 非线性和库仑摩擦非线性的系统分别作了非线件识别的仿真实验，找出其规律性，并 对实际应用中的一些问题作了分析。     

二阶非线性模态参数识别方法的研究

提出一个新的非线性模态参数识别的方法──曲面拟合方法．该方法根据 Ｖｏｌｔｅｒｒａ函数级数理论，在识别出非线性系统高阶传递函数的基础上，分析了非线 性高阶传递函数的分布特征，建立一个差频坐标系，对非线性高阶传递函数进行对角 化处理，进而进行整体曲面拟合（ＳＦＭ），实现非线性模态参数的识别。     

分段拟合中消除段外模态影响的方法

在整体正交多项式识别法的基础上，介绍了在分段拟合中消除段外模态影响的方法，通过对拟合频段外的低阶和高阶模态的分析和处理，提出用邻近拟合段前后两个频段中的模态来修正频响数据，并建立了曲线拟合模型，将该方法识别的结果与不考虑段外模态影响方法识别的结果相比较，结果表明该方法具有较好的计算精度。