一种新的遗传算法及其在变压器故障诊断中的应用

提出了一种新的遗传算法,其基本思想是:以网络权重和偏差的实数形式作为基因构成染色体向量,采用基因多点交叉和动态变异进行种群最优选择.研究结果表明,这种新的遗传算法是一种随机优化算法,克服了梯度下降法的不足,能够自动调节网络参数、网络的连接权重和偏差.在此基础上设计出一种基于遗传算法和溶解气体分析的变压器故障在线诊断系统.该系统只要将传感器测出的变压器中线圈电流、特征气体的含量作为输入参数,就能对信息进行融合分析,得到输入变量(线圈电流、溶解气体含量)与输出结果(故障类型、程度和部位)的复杂对应关系;能有效地减少输入层神经元的个数,改进网络内部结构,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确率,诊断精度高,漏报少,无误报现象.     

工程柴油发动机一体化检测与故障诊断系统原理设计

分析了工程柴油发动机故障特点和特性，针对工程柴油发动机故障诊断技术目前的发展情况，结合自动化技术和微机处理技术，对工程柴油发动机检测与故障诊断技术提出新的一体化原理设计，为现代发动机检测、故障诊断提供了一种科学的方法。     

支承松动故障转子系统共振区动态特性分析

根据工程实际,建立了松动故障转子系统的非线性动力学模型,利用KBM法对模型进行分析,得到故障转子在共振区的动力学行为特征如共振区提前且持续区间较长,二倍频、三倍频等高次谐波明显以及故障转子系统具有"软式"非线性特性等;分析了支承刚度、转轴刚度等系统参数对松动故障转子系统非线性特性的影响·与已有文献的实验结果比较,结论与实验结果比较吻合·结果可为该类故障转子系统的监测和故障诊断提供参考·     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用(三)决策规则的形成与约简

将粗集理论应用到旋转机构故障的智能诊断中，在信息不完备情况下，不需要事先假设和专家经验，在粗糙度不变的情况下进行推理和在决策分明性不变意义下进行决策，找出其规律性，并提供规则的可信度；同时能对旋转机械故障的知识库的进行约简，消除多余的条件属性和冗余的信息，导出最小简化决策表。     

心灵废墟——师陀早期创作的精神特质喻晓薇

作为现代文学史上一位具有独特风格和追求的作家,师陀早期创作中废墟意象高度密集,而这正是师陀独特的精神气质———废墟心理的外化。这种心理来自于其幼年时代形成的创伤性体验。这种心理特质体现为对现实中废墟的批判、对文化废墟的检省、对生命废墟的咏叹。这种独有的废墟精神特质使师陀在现代文坛优秀作家中占有一席之地。     

基于小波包联合AR功率谱理论的滚动轴承故障诊断

提出了小波包联合自回归功率谱理论的故障诊断方法．对采集的轴承振动信号采用高、低正交共轭镜面滤波器组，将信号划分到不同频道上．滤波器每作用一次，数据点减半，采样的时间增至两倍．选取轴承缺陷所在频段的数据插零，将其他频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率；然后通过AR功率谱分析轴承运行状态，诊断出轴承对应的故障．对207滚动轴承的早期缺陷作了实际诊断，诊断结果与实际较为符合．证明该方法是一种有效的弱信号缺陷提取与诊断方法．     

日本棘叶绦虫生活史早期发育阶段的观察

选择寄生于刺鲳中的日本棘叶绦虫(Echinophallus ja ponicus)(假叶目；棘叶科)作为研究对象，对其生活史早期发育阶段进行了观察。通过对成虫子宫中虫卵及体外培养虫卵的观察发现．其虫卵为完全卵裂、胚胎发育的主要过程在子宫外完成，为体外发育．     

旋转机械轴心轨迹故障诊断

应用轴心轨迹图的直观性特点，对旋转机械进行状态监测和故障诊断。从轴心轨迹图上判断出振动的前期征兆，对防止故障的恶化和排除故障具有指导作用。因此利用轴心轨迹图来判断旋转机械是否处于正常状态是可行的。     

基于核方法的复杂设备运行状态监测技术

分析了复杂机械设备运行状态监测中遇到的困难，介绍了基于核的特征提取方法和基于支持向量机的模式识别理论，指出：将核方法应用到状态监测中有望解决其中的非线性、不精确性和不确定性问题，为该领域的研究提供了全新且可行的研究途径。     

应用独立分量分析提取机器的状态特征

以大型轧钢机和滚动轴承试验台为研究对象，应用独立分量分析方法分离机器的声音信号，并提取其状态特征，同时指出，对信号进行自相关预处理，可以突出信号的非高斯成分，较好地满足独立分量分析的前提条件，即源信号统计独立，因此，采用基于峭度的快速独立分量分析（ICA）算法，成功地分离出了信号的一些独立成分及对应的发声零部件，研究结果表明，根据信号结构选择预处理的方法十分重要，正确的预处理可以使独立分量分析有效地提取机械信号中的特征。