改革开放的一面旗帜--读《习近平在福州》

1990年4月至1996年4月,习近平任福州市委书记,他主政的6年是福州历史上综合实力增长最快、城乡面貌变化最大、人民得到实惠最多的时期,福州生产总值平均年增长率超过20%,成为东南地区改革开放的一面旗帜。2019年12月至2020年2月,中共中央党校主办的《学习时报》分24篇连载了采访实录《习近平在福州》,全面展现了一位马克思主义政治家高瞻远瞩的战略判断、娴熟高超的政治领导、鲜明坚定的人民立场、强烈坚定的历史担当,为党员干部深入学习领会和贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想提供了重要的理论和实践源泉。     

Windows 2000灾难性故障的紧急修复与预防

由于各方面因素的影响 ,计算机系统不可避免地要遇到各种启动故障。本文针对不能启动或不能加载Windows 2 0 0 0操作系统等问题 ,详细阐述了Windows 2 0 0 0自身的修复特性及其四级防护措施。     

机载火控设备显示信号模拟器的设计与实现

介绍了微机在机载火控显示信号模拟器上的应用。叙述了如何利用硬件模拟和软件控制产生出各种机载火控显示设备所需的多种信号。为航空机务部队一线外场检查维修训练和空、地勤人员的实习培训提供了基本保证。     

结合动态时间弯曲与决策树方法的液体火箭发动机故障诊断

对某大型液体火箭发动机的热试车数据及通过发动机模型仿真得到的故障数据进行动态时间弯曲分析,得到弯曲路径集,然后结合决策树方法进行了故障检测和诊断。对于故障试车没有出现漏报警和误报警,对于正常试车没有出现误报警。通过与神经网络、支持向量机等方法所得结果的对比,证明该方法可以成功地应用于火箭发动机的故障检测和诊断。     

基于小波包和神经网络的行星齿轮箱故障模式识别技术

行星齿轮箱振动信号在各频段的能量分布与其故障类型有关。利用Daubecics小波包将不同故障的振动信号分解到各个频带。BP神经网络的输入是各频带的能量——行星齿轮故障的特征向量,用神经网络识别故障类型。通过实验验证了该方法可以快速、准确地进行故障模式识别,达到良好的预期效果。利用此方法可以有效解决武装直升机武器系统复杂故障现象问题。     

基于灰色关联度的装备故障风险分析

由于各种故障模式的风险水平不同,而传统RCM定量风险分析方法没有考虑各因素间的权重,影响故障风险分析的准确性;在传统FMEA的基础上,通过灰色关联度分析,可实现各故障模式的风险排序,较传统RCM风险分析方法具有更高的精度,并用实例进行验证。     

涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。