多尺度方法在强非线性系统中应用的一个注释

多尺度法在求解非线性系统时，目前所得到的结果多集中在弱非线性系统上。论文对多尺度法进行了改进。对强非线性杜芬系统进行了变换，得到了强非线性杜芬系统存在3个解的结论，其中大的和小的是稳定的，中间的是不稳定的，物理上实现哪个稳定运动取决于初始条件。     

工作专班贵以“专”

为有效推动急难险重任务破题攻坚,遴选骨干力量成立工作专班,建立周期会商、信息传递、资源归集、责任分解等制度,集中优势兵力打主动战、歼灭战,是当下各级较为常用的一种工作方法。但也应该看到,实际工作中,各单位不同程度存在专班众多但运行不畅、人才济济但缺乏合力、“开张”许久但成果寥寥等问题。细究原因,就在于“专”的品质没有凸显、“班”的定位出了偏差。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

谨防“层层传导压力”走样变味

前期到基层调研,一些基层干部反映:时下许多工作,从上到下一级对一级传导压力,层层开会分散任务,把落实的责任以“主体责任”为借口,落在基层的头上,又是“留痕”又是报表,又是考核又是问责,基层感觉“压力山大”。“没有压力就没有动力。”科学地分解任务、压实责任,形成“一级抓一级、一级带动一级”的责任落实机制,本是抓工作落实的有效方法。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

一种新的时频分析方法

首先分析了传统时频分析方法的特点及其局限性,而后评述了一种最新的适用于非平稳、非线性信号的通用的时频分析方法--基于经验的模式分解及希尔伯特变换谱,指出了该方法需进一步研究的有关问题     

面向任务的战时装备维修保障过程建模

针对战时装备维修保障过程建模的复杂性和抽象性,在对任务、面向任务和任务分解等概念进行深入分析的基础上,提出了一种面向任务的系统建模方法.该方法将系统建模过程概括为——系统结构及运行过程描述、任务分解和行为建模.该方法不仅可以通过继承和重载,使建立的任务模型和行动模型之间产生必然的联系,而且可以加强模型的重用性和自治性,有效提高仿真模型的灵活性,从而为战时装备维修保障仿真提供了一种有效建模方法.     

GEO导航星广播星历拟合改进算法设计

设计了倾角较小的GEO导航星的广播星历拟合算法。该方法的核心思想是在常规拟合算法的基础上对位置观测量进行合理的坐标系参考平面旋转,特别是提出针对拟合迭代初值进行相应的坐标变换,从而既可以解决轨道参数拟合的相关性问题,使轨道参数拟合快速收敛,同时又兼顾了用户接收机的计算简便化。通过仿真验证,该方法简洁有效,拟合中误差RMS在厘米量级,能够保证拟合精度。     

小波相关特征尺度熵在滚动轴承故障诊断中的应用

将小波相关滤波方法与Shannon信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波相关特征尺度熵故障法。首先利用小波相关滤波方法提取滚动轴承故障振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的尺度域小波系数;然后结合Shannon信息熵理论给出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵定义及其计算方法。小波相关特征尺度熵能够定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性可以反映滚动轴承的运行状态的差别,选取最能反映故障特征的小波相关特征尺度熵作为特征参数,通过所选取的小波相关特征尺度熵大小判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效地判断滚动轴承故障特征,为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。