具有摄动平衡点多时滞细胞神经网络的稳定性分析

通过构造适当的Lyapunov泛函和使用LMI技术,分别研究了多时滞细胞神经网络及对应的参数摄动系统的稳定性,得到了不要求互联矩阵对称及激活函数可微和单调下,易于计算及仿真的用线性矩阵不等式形式表示的确保系统稳定的若干充分条件.对激活函数及平衡点作出相应范数有界假设,得出了系统稳定平衡点间的距离估计.仿真实例充分验证了结果的有效性.     

基于振动烈度的柴油机供油系统断油故障检测方法

研究了振动烈度的相关方法和理论,以WD615柴油机供油系断油故障诊断为例,通过各缸断油时振动烈度值与正常状态下振动烈度值的比较分析,验证了利用振动烈度进行发动机供油系统故障诊断方法的正确性。     

机械状态振动烈度监测方法研究

介绍了振动标准和振动测量的基本现状,分析了振动烈度的时域和频域计算方法,后者对信号类型的适用性强,对计算频率范围的选择灵活,避免了利用微积分进行信号类型转换和滤波等复杂处理,通过实例给出了应用振动烈度监测机械设备状态的注意事项。     

系泊系统动力学特性的研究进展

综述了系泊系统动力学特性的研究现状和方法 ,讨论了所存在的问题及发展趋势 .     

离焦振动实现被动测距的测距精度分析

介绍了一种离焦被动测距方法的原理,建立了该方法的测距模型,推导了该方法的测距精度,探讨了影响测距精度的主要因素,提出了有效提高测距精度的措施.     

先验有色噪声补偿的卡尔曼滤波组合导航算法

根据飞行器实际情况,将舱内捷联惯导安装等效为弯扭耦合激励扰动下的Timoshenko梁和阻尼弹簧振子混合系统,分析其激励响应获取惯导随机误差中的有色噪声。将有色噪声作为先验信息,通过微分方程描述并导入惯导误差模型,设计增强的卡尔曼滤波组合导航算法,通过仿真飞行验证了算法的稳定性并与传统卡尔曼滤波组合导航进行了对比分析。     

基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。     

基于ANSYS／LS—DYNA的电子装备爆炸冲击振动损伤建模研究

针对电子装备爆炸冲击振动损伤问题,设计了损伤模拟的基本方案;采用ANSYS／LS—DYNA建立了二维“爆炸源-地面-弹性体-电子装备”模型;通过模型试验,获得了与实际爆炸冲击振动特性相吻合的加速度、位移和应力等数据。