基于SVM和EMD 包络谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷以及现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)包络谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对原始信号进行经验模态分解,将其分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后求出包含主要故障信息的若干个IMF分量的包络谱,最后定义包络谱中各种故障特征频率处的幅值比为特征幅值比,将其作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型.实验分析结果表明了该方法的有效性.     

约翰·格伦斯费尔德--一位钟爱攀登险峰的宇航员

约翰·格伦斯费尔德(JohnGrunsfeld)是美国航空航天局(NASA)“哈勃”太空望远镜项目的首席科学家,同时作为主任飞行机械师和宇航员的他,曾4次执行太空飞行任务。当时他身穿增压服,走出航天飞机来到位于同温层、以时速18000英里环绕地球轨道飞行的“哈勃”太空望远镜上行升级和修理……由于不赞同NASA做出的停止对“哈勃”望远镜进行维护的指令,格伦斯费尔德设计了一个机器人,如果一切顺利的话,它将于2007年下半年被送上太空对“哈勃”进行维修,可将造价达15亿美元的太空望远镜的寿命延长3至8年。最近,格伦斯费尔德完成了自己的另一个“使命”:首次成功地登上了位于阿拉斯加的北美洲最高峰——德纳里峰(即麦金利山)。不久前,美国《国家地理探险》杂志对格伦斯费尔德进行了一次采访。     

关于两个线性递推序列

用发生函数的办法考察了线性递推关系bi,j=αbi-1,j βbi,j-1和ci,j=αci-1,j βci,j-1 αβci-1,j-1的特殊情况所确定的矩阵B和C,得到了矩阵B,C的分解B=P[α](bo,oI ωE)PT[β],C=P[α]DPT[β]和相应行列式的值.发现B,C与Pascal矩阵P有着紧密的联系.     

面向三维信号的分组码

设Z[3√2]是代效效域Q（3√2）的代效整效环．把商环Z[3√2]／(2^Z)的乘法单位群分解为群的直积．由此获得三维信号空间并可用来构造分组码．这些码能够改正某些错误．     

四元数矩阵的左（右）加权＊-序

利用四元数矩阵的加权共轭转置定义了四元数矩阵的加权左(右)*-序，给出了加权左(右)*-序的一些等价刻画．推广了以往文献的相应结果．     

Sn中元素的左、右逆的研穷

对次随机矩阵半群的正则元作了研究。文章将对随机矩阵半群中元的随机左、右逆进行了探讨。首先给出了Sn中元有随机右逆的充要条件以及元有唯一随机右逆的充要条件，其次，给出了Sn中元有随机左逆的充要条件。本文在最后给出了比Sn更广的一类半群T，它的幂等元、正则元就是Sn中的幂等元和正则元。     

基于奇异值分解与融合的音频盲认证算法

提出一种适用于检验音频真实性和完整性的盲音频认证方法。它采用奇异值分解(SVD)与融合技术相结合，将音频奇异值分解所得的奇异值作为不变特征，利用融合将其嵌入到原始音频中。验证时无需原始音频数据，利用融合的逆过程提取不变特征，进行匹配，达到音频认证的目的。实验结果表明，该算法不但可以有效地检测出音频中被篡改内容的位置，而且能将随机噪声同恶意篡改区分开。     

如何选择临时展览的主题——浅谈科技馆临时展览的策划

临时科普展览是科技馆的主要任务之一。各地科技馆都十分注重临时展览，并获得了较好的效果。临时展览是科技馆常设科普展览的延伸和补充，通过举办各类的临时展览，使公众接受新的科技文化信息，从而达到普及科学知识、传播科学方法和科学思想的目的。     

面向微装配机器人的TSB分级智能控制结构

提出了一种面向微装配机器人的TSB(任务 策略 行为 )分级智能控制结构 ,该结构自上而下有三个控制层组成 :任务层、策略层和行为层 .操作者在任务层通过人机交互接口进行微装配任务规划 ,策略层将抽象的装配规划分解为具体的显微视觉伺服策略控制微装配机械手的运动 ,行为层则涉及微装配机器人基本行为的生成与执行监督 .TSB控制结构通过人机交互的方式将操作者的任务规划能力和机器人显微视觉伺服策略结合起来 ,实现了微装配机器人的半自主控制 .     

基于区间灰数预测模型的天猫“双十一”物流需求量预测

基于天猫"双十一"包裹量增长呈"S"形和连续动态变化的特性,对"双十一"包裹量进行预测;首先将天猫历年"双十一"包裹量划分成几个连续区间,然后通过信息分解法对连续区间灰数进行白化处理,将区间灰数分解成白部序列和灰部序列,最后建立基于信息分解的连续区间灰数离散Verhulst预测模型;经误差检验分析,该模型预测结果精度较高,可以作为天猫平台第三方物流企业对物流资源进行合理、有效调配的依据。