基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

满旗流形Sp(3)/T的不变爱因斯坦度量

研究了迷向表示分为9个不可约子空间的满旗流形Sp(3)/T上的不变爱因斯坦度量,计算Sp(3)/T非零结构常数的值,根据其爱因斯坦方程,利用Maple软件得到64个不变爱因斯坦度量(差常数倍的情况下),在等距的意义下,其中有1个凯莱爱因斯坦度量和3个非凯莱爱因斯坦度量.     

潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

化工过程能量综合知识表示的方法研究

剖析了人类专家进行化工过程能量综合的过程,简述了几种知识表示方法的优、缺点。分析了化工过程能量综合领域知识的种类和特点,提出了题域知识的“面向对象”表示方法。     

π(x)的最佳渐近式的分段表示

本文给出π(x)的比较容易计算且与lix等价的最佳渐近式:R(X)=x/logx sum from k=0 to (log-x/e~(1/2)) k!/(logx)~k 并且给出变数有限时的指数积分,对数积分的近似计算公式。     

Fuzzy向量测度及其积分

本文首先在欧氏空间Ｒ￣ｍ中引进序“≤”关系,定义了取值于Ｒ中的Ｆｕｚｚｙ向量测度。在第三部分讨论了取值于Ｒ中的可测向量函数列的收敛,在第四部分定义了可测向量函数关于Ｆｕｕｚｙ向量测度的积分并讨论了这种积分的收敛性。     

稳定非线性动力系统周期的计算机分析

提出采用后继函数法来确定非线性动力系统的周期,并编制计算机程序对Ｖａｎ ｄｅｒ Ｐｏｌ方程实例计算周期和绘制相图,结果表明,该方法计算结果准确且实用性强,本方法不但适合于求解保守系统和具 周期解非线性动力系统的周期,也适合于耗散系统和不稳定系统的分析。     

信号流图的扩展及其应用

将信号流图扩展到状态空间构成所谓向量流图,用公式可实现组合系统规范化;按工答过程绘制信号流图构成所谓过程流图,可对系统组件作深入的分析。     

利用初等行变换求极大无关组的一些条件

本文讨论利用初等行变换求行向量组的极大线性无关组的方法,澄清一些线性代数教学用书中存在的一种模糊认识,并给出修正后的方法。     

广义块Pick型矩阵和带导数的Nevanlinna-Pick矩阵插值问题

建立了广义块Pick型矩阵和块Toeplitz矩阵之间的一种等价关系,并将其用于求解一类带导数的Nevanlinna-Pick矩阵插值问题