基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断

提出一种基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断方法。利用支持向量机建立分类模型,模型以相电流功率谱为输入量,7种故障状态为输出量,选用高斯核,使用基于二叉树分类器的分类算法。将诊断结果与基于BP神经网络的诊断结果进行比较,结果表明基于支持向量机的分类器在功率变换器开关管开路故障诊断中具有更高的准确率和更好的泛化能力。     

潜艇的承载力与水下动力抗沉

阐明了潜艇承载力图谱的一种新算法,分析了危险舵卡的基本挽回方法及其衡准,论述了当前水下动力抗沉的实用方法及评价指标.     

非均匀湍流场中螺旋桨噪声研究

针对螺旋桨在湍流中的非定常噪声问题，在均匀湍流下螺旋桨宽频噪声相关性法的基础上，推导了非均匀湍流下螺旋桨宽频噪声的公式。在均匀湍流的研究中使用了十桨叶螺旋桨模型，并将计算结果与试验数据进行了对比，发现吻合较好。对于非均匀湍流中的问题，研究发现湍流的不均匀程度不会对宽频谱波峰的位置产生影响，噪声谱波峰的位置仍然取决于叶频，湍流的不均匀程度只会改变叶频处的波峰高度。最后研究了均匀湍流和非均匀湍流中侧斜角对螺旋桨噪声的影响，发现桨叶侧斜角的存在会降低螺旋桨在湍流中受到的宽频噪声。     

基于自适应累量算法的舰船轴频电场信号检测方法

提出一种新的舰船轴频电场信号检测方法.该方法利用高阶累量对高斯噪声的抑制作用,首先使用基于自适应累量算法的FIR滤波器对接收信号进行滤波消噪处理,以提高信噪比;然后再对滤波输出信号进行滑动功率谱检测.实测数据处理结果表明了该方法的稳健性和有效性.     

Hilbert空间中次连续拟非扩张映像不动点的迭代方法

首次引用一种迭代算法，用来构造Hilbert空间中次连续拟非扩张映像的不动点；使用新的算法证明了一个强收敛定理，其优点是不要求映像具有次闭性质。     

无线认知网络中一种分布式最大频谱分配算法

无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。     

适用于认知无线传感器网络的高效频谱分配方法

广泛工作在ISM(Industrial,Scientific and Medical)频段的无线传感器网络面临严重的频谱稀缺问题。在无线通信中,动态频谱分配被认为是提高频谱效能的重要途径。针对典型集中式管理的认知无线传感器网络设计了基于图着色结合负载强度的高效频谱分配算法。首先在协议干扰模型下确保频谱资源在空间上充分利用,随后综合考虑节点负载强度与公平性建立优化模型并按照乘子法加拟牛顿法框架求解最优值。仿真实验表明算法与固定频谱分配方式和传统自适应频谱分配算法相比,在系统吞吐量和节点缓冲区队列长度两个关键性能指标上具有显著优势。     

布尔函数的Walsh谱绝对值分布及其性质研究

提出并研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布.指出布尔函数Walsh谱绝对值分布在仿射变换下的不变性,计算了n(n≤5)元布尔函数的Walsh谱绝对值分布,研究了Walsh谱绝对值分布与Walsh谱支撑和Walsh谱中非零取值个数以及其他一些密码学难题的联系,最后研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布的大小.     

脉冲激励下船舶结构谐振响应预报及其模态阻尼参数识别

从模态识别基本原理出发,对脉冲激励下的时-频域响应、谐振激励下的时域响应的表达式进行推导,找到了其时-频域下的幅值关系,认为一定条件下谐振响应中伴随自由振动成分短时间内难以衰减,指出谐振激励力幅值与脉冲力幅值相等时,脉冲响应频谱对应频率下的幅频与谐振下的强迫振动幅值相等。在建立响应等价关系的基础上,推导了仅通过脉冲响应频谱上有限个谱线信息所确定的某阶模态阻尼比的计算公式。利用船体梁模型验证了响应预报及阻尼比估算的准确性。完成了2块不同材料典型船体板单元模型的前8阶模态阻尼比测试,通过数值计算结合试验响应频谱验证了方法的快速性、可靠性。     

一种改进的分数低阶矩协作频谱感知算法

为了提高脉冲噪声下基于分数低阶矩频谱感知算法性能,提出了一种改进算法。针对中值滤波能有效抑制脉冲噪声的特点,该方法先对接收信号进行中值滤波,再进行分数低阶矩频谱感知。仿真分析了在不同广义信噪比、特征指数以及协作用户对感知性能的影响,并与能量检测和分数低阶矩频谱感知方法对比。仿真结果表明,改进的分数低阶矩方法在脉冲噪声下感知性能明显优于能量检测和分数低阶矩检测。并且对不同调制信号均具有良好的适用性。