基于阶次小波包与粗糙集的轴承故障诊断

针对齿轮箱启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法诊断精度不高的现状,将阶次小波包和粗糙集理论引入轴承的故障诊断中,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号进行重采样,得到等角度分布振动信号,其次采用小波包对该信号分解—重构,并对每个频段的能量进行归一化,构成特征向量,通过粗糙集理论得到清晰、简明的决策规则,最后通过故障实例验证该方法的有效性。     

基于定点DSP的计算阶次跟踪研究

对于转速变化的旋转机械,常规的频谱分析方法不能反映其振动信号的真实状态;同时,在转速变化剧烈的情况下,传统阶次分析仪器采用的转速脉冲到达时刻测量方法精度不高。针对以上问题,采用基于定点DSP的计算阶次跟踪方法,通过TMS320C5402定时器的精确计时功能实现高精度转速脉冲到达时刻的测量,同时利用DSP的McBSP(Multi-channel Buffered Serial Port,多通道缓冲串行口)同步采集振动信号,实现混合信号的采集和处理,完成基于DSP的实时阶次跟踪,并通过变速箱启动的实例验证了算法的有效性。     

基于熵理论的网络空间作战指挥系统结构优化研究?

作战指挥系统的优劣程度,通常用系统内信息传递的及时性和准确度两项指标进行衡量,结构熵理论中时效和质量两种度量方式可以有效地对这两项指标进行定量分析。运用这一理论对网络空间作战指挥系统的传统型构建方式和改进型构建方式分别建立了系统有序度模型,结合实例进行评价分析,从而论证两种作战指挥系统结构优劣程度,为网络空间作战指挥体系的构建提供参考。     

高阶累积量自适应波束形成的改进算法

针对线性约束最小方差(LCMV)算法在自适应波束形成时,存在的对噪声敏感、信噪比(SNR)较高时波束形成受小特征值扰动影响较大的情况。在基于高阶累积量的LCMV算法的基础上提出改进方法。该方法首先计算阵列接收数据的高阶累积量,然后对高阶累积量构造数据增广矩阵,进行奇异值分解求出伪逆,再用伪逆修正LCMV算法的权值,形成波束。仿真结果表明,相比于传统LCMV算法与基于高阶累积量的LCMV算法。算法能够有效地克服信噪比升高时小特征值扰动对波束形成的不良影响,且在较低快拍数下仍能有效形成波束。     

带有陀螺稳定器的动力系统随机响应分析

利用统计等效线化和正态降阶的方法,分析了阻尼力为非线性且带陀螺稳定器的单轨列车系统在平稳随机外力矩激励下的响应,得出了平稳随机外力矩激励对车厢在铅垂位置偏角的影响要小于对陀螺环转角的影响。     

二阶矩模糊随机过程的均方极限

给出了二阶矩模糊随机过程均方极限的两种定义,证明了这两种定义的等价性,并讨论了二阶矩模糊随机过程均方极限的性质。     

变窗长秩排序统计滤波器与噪声图象滤波

基于信号分解理论,在非线性秩排序统计滤波器基础上,提出一种新型的非线性滤波器结构——二值秩排序统计滤波器。主要工作包括:(1)提出了滤波器的定义和实现结构;(2)实现算法;(3)滤波特性分析;(4)噪声图象滤波的计算机仿真。理论分析和实验结果表明,本文提出的滤波器具有良好的脉冲干扰抑制能力和边缘保持特性,硬件实现简单。     

加权Fourier变换及其统计性质

提出了零均值平稳序列的加权Ｆｏｕｒｉｅｒ变换,讨论了其统计性质,给出了其数学期望与方差的收敛速度．     

加工复杂曲面的三阶切触原理

本文把微分几何中曲线与曲面之间的“切触”概念应用于复杂曲面的数控加工,提出用圆柱铣刀或圆锥盘铣刀的外圆在五坐标联动中加工三维自由曲面的最佳切触条件。     

When are observed failures more informative than observed survivals?

A framework involving independent competing risks permits observing failures due to a specific cause and failures due to a competing cause, which constitute survival times from the cause of primary interest. Is observing more failures more informative than observing survivals? Intuitively, due to the definitiveness of failures, the answer seems to be the former. However, it has been shown before that this intuition holds when estimating the mean but not the failure rate of the exponential model with a gamma prior distribution for the failure rate. In this article, we address this question at a more general level. We show that for a certain class of distributions failures can be more informative than survivals for prediction of life length and vice versa for some others. We also show that for a large class of lifetime models, failure is less informative than survival for estimating the proportional hazards parameter with gamma, Jeffreys, and uniform priors. We further show that, for this class of lifetime models, on average, failure is more informative than survival for parameter estimation and for prediction. These results imply that the inferential purpose and properties of the lifetime distribution are germane for conducting life tests. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013