变压器绕组短路故障多特征融合诊断

绕组匝间短路是变压器最常见的初期故障类型之一.为了提高轻度故障的诊断准确率,考虑绕组短路电流、绕组温度、电流密度和磁通偏移特征,提出了变压器绕组短路故障的多特征融合诊断方法.首先建立了变压器绕组短路的COMSOL空间模型,将仿真结果和理论计算结果进行对比,证明空间模型的正确性.然后,对变压器轻度故障时进行了故障模拟和故障特征分析,提取其电流特征参量、温度特征参量、电流密度偏移率和磁通偏移率作为故障特征.采用BP网络进行故障识别.变压器的工程诊断实例验证了本文方法的有效性.     

基于多级频谱分析和能熵比的应答器系统设计

为解决传统应答器系统在模拟不同距离水下目标时易受强噪声干扰及转发时延精度不高的问题,提出一种粗-细两级波达时刻估计方法并开发一套高精度时延的可靠应答器系统.该系统主要由以信号采集、信号处理为主的上位机和以功率放大器、换能器为主的下位机组成.其中上位机利用多级频谱分析及其峰均比大于设定门限进行粗估计,初步获取信号的波头;再利用基于能熵比的双门限检测算法进行细估计,获得更精准的波达时刻,进而解决了时延不准的问题;最后,系统下位机通过 TCP 接收上位机传输的应答信号并在预定时刻应答回波信号.湖试结果显示,该系统的时延误差小于 40 ms,具有高精度的转发时延优势,并且在强噪声干扰下具有良好的鲁棒性.     

磨削加工的声发射信号分析

对磨削加工中产生的声发射信号进行了分析,讨论了磨削过程中声发射信号影响因素,指出各种声发射信号与其磨削加工状态与有着良好的对应关系,可以用来对磨削加工过程和磨削质量进行监控。     

基于语音识别的说话人身份辨识系统

提出一种在小字库孤立语音条件下,集成语音识别与说话人的识别技术,并进行说话人身份代码（密码）识别、认证．利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割,采用临界带特征矢量作为语音信号特征,分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法,提出了对语音模板各帧加权的改进方法．为提高识别响应速度,研究了多门限多轮次的判决方法,在增加多套模板、提高识别率的情况下,降低了系统的响应时间．     

对流扩散方程参数识别的扰动方法

采取扰动方法确定对流扩散方程的未知参数,并应用正则化方法求解所得到的线性方程组,具有计算稳定,易于实行等优点。     

σ^70因子抗体能特异性地识别其他转录因子

通过免疫印迹法研究了抗大肠杆菌ＲＮＡ聚合酶σ因子的抗体对产气杆菌、金黄色葡萄球菌和不同生长阶段的无蓝色链霉菌细胞内蛋白质的免疫识别作用。结果表明,抗大肠杆菌ＲＮＡ聚合酶σ因子抗体能特异性地识别上述微生物细胞内的一些蛋白质。在数量和种类上几乎完全与大肠杆菌相同。     

比例-双信号动态矩阵控制

将动态矩阵控制与双信号对象相结合,可以得到双信号动态矩阵控制。双信号动态矩阵控制包括四个环节：预测模型,滚动优化,反馈校正和导前信号校正。但由于采样周期与导前区不匹配,当发生导前区扰动时过渡过程仍不理想。进一步在双信号动态矩阵控制的基础上引入比例调节器,形成比例—双信号动态矩阵控制。仿真结果表明,用该方法设计的蒸汽温度控制系统在跟踪设定值和克服扰动等方面都具有良好的控制品质。     

节点自删除神经网络及其在磨粒识别中的应用

在前向多层神经网络的基础上,提出了一种新的节点自删除神经网络模型。该神经网络根据隐层节点输出的相似性能够自动地进行网络节点的删除。对网络中冗余节点的删除,使网络尺寸得到优化,这一定程度上也解决了前向多层神经网络的推广性和学习问题。在Ｐａｒｔｙ－４问题的实例中,通过对惯性ＢＰ算法网络和该节点自删除网络的比较,充分说明了该节点自删除神经网络在各方面的优越性。铁谱磨粒识别一直是一个困难的课题,应用自删除神经网络模型在该实例中,也取得了较好的识别效果。     

构造 TCM 好码的动态规划算法

提出了一种构造ＴＣＭ好码的动态规划算法（ＤＰ）．ＤＰ算法在建立了ＴＣＭ好码规则、编码器及信号网格图间的对应关系的基础上,采用动态规划算法进行寻优,从而获得ＴＣＭ好码．与常规ＴＣＭ好码构造算法［４,５］相比,本算法在精度、计算复杂度和灵活性上均有所改进．     

高分辨率磁旋转编码器磁鼓材料的研制

采用磁浆涂布工艺制作了磁鼓涂层材料.研究了不同组分的配方对磁鼓涂层材料性能的影响,制备出性能良好的磁鼓.对Φ32～40mm的磁鼓进行了充磁测试,写入了128和256对极.采用金属薄膜磁电阻传感探头检测磁鼓表面分布磁场,信号通过电路放大、整形后接入示波器和计数器,结果显示输出信号波形良好,计数完整.