基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。     

大兴井田4#煤层砂岩砾岩体特征及成因分析

运用沉积学理论,通过对铁法煤田大兴井田4#煤层中发育的砂岩、砾岩体的研究,指出它们均为河道沉积产物,并从中识别出了聚煤早期河道正常沉积、聚煤期后河道水携物与坍塌物混积和河道泥石流沉积三种成因类型,论述了它们各自的岩相和空间发育特征,这将有益于揭示其平面分布规律,为进一步指导采场的科学设计和修订提供了基础.     

处理钻井事故的专家系统

介绍了所研制的处理钻井事故的专家系统,经过井场事故实例检验表明,正确识别率与正确处理率较高。在现场使用一段时间之后,又进行了修改与完善,增加实时监测功能后,它将成为处理现场事故的有力工具。     

全息正弦式波带片特性研究

本文主要对全息正弦式波带片的形成及成像特性进行了详细的理论分析，并把它与传统的菲氏波带片及几何光学透镜作比较研究，从中获得正弦式波带片的焦距公式；ｆ＝λ１α／λ２。     

神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．     

具有完整性的控制系统设计方法

该文研究线性连续系统的容错控制问题，即设计反馈控制器，使闭环系统对可能的执行器失效具有完整性。该文利用代数方法，直接证明了期望的容错控制器的存在性，并导出了其解析表达式。最后，用数值例子说明这种方法的直接性与简单性。     

辽宁西北地区主要生态环境问题及其整治对策

辽宁西北地区的北部处于中国东部森林区向西部草原区的过渡带上.也是由暖温带半湿润气候向冷温带半干旱气候过渡、农业向牧业过渡的交错带.这一过渡带是中国一级生态敏感带的一部分.近年来,由于气候逐渐趋于暖旱化和人为的不合理开发,这一地区的生态环境逐渐恶化.列出了辽宁西北地区的7个主要生态环境问题,并相应的提出了8个生态环境整治对策.     

滚动轴承疲劳故障的在线监视和诊断技术

本文研究振动诊断方法在滚动轴承疲劳故障在线监视和诊断中的应用。 文中指出:通过在轴承寿命试验机上所作的大量试验发现,当轴承疲劳后,在作为其二次效应的振动信号中,除存在已为国内外学者指出并广为使用的“通过频率(又称冲击振动发生间隔频率)”和“高频冲击脉冲”两种信息特征外,还存在另一种位于中高频段的鲜为人知的重要信息特征——某“高频峰群”。 本文对该高频峰群的形成机理、影响因素及检测方法进行了初步研究,并利用这种新的信息特征研制了“以带通滤波器或以精化信息特征DDS模型谱分析法为主体的两种轴承疲劳故障在线监视和诊断装置。     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。