Multi-faults diagnosis of rolling bearings via adaptive customization of flexible analytical wavelet bases

Multi-faults detection is a challenge for rolling bearings due to the mode mixture and coupling of multiple fault features, as well as its easy burying in the complex, non-stationary structural vibrations and strong background noises. In this paper, a method based on the flexible analytical wavelet transform (FAWT) possessing fractional scaling and translation factors is proposed to identify multiple faults occurred in different components of rolling bearings. During the route of the proposed method, the proper FAWT bases are constructed via genetic optimization algorithm (GA) based on maximizing the spectral correlated kurtosis (SCK) which is firstly presented and proved to be efficient and effective in indicating interested fault mode. Via using the customized FAWT bases for each interested fault mode, the original vibration measurements are decomposed into fine frequency subbands, and the sensitive subband which enhances the signal-to-noise ratio (SNR) is selected to exhibit the fault signature on its envelope spectrum. The proposed method is tested via simulated signals, and applied to analyze the experimental vibration measurements from the running roller bearings subjected to outrace, inner-race and roller defects. The analysis results validate the effectiveness of the proposed method in identifying multi-faults occurred in different components of rolling bearings.     

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

非线性四阶微分方程两点边值问题解的存在唯一性

讨论了非线性四阶微分方程y(4)=f(x,y,y',y',y')的两点边值问题解的存在唯一性。其中,函数f在[a,b]×R4上连续,且满足Lipschitz条件。     

一种新型标准测力仪

介绍了一种新型标准测力仪，其弹性体设计为空心圆柱，应变的测量采用光栅传感器取代传统的百分表，测量力位以数字显示。     

电液位置伺服系统的动态试验研究

本文研究了快速响应的电液位置伺服系统动态试验,着重讨论了在实践中如何选择伪随机二位式最大长度序列(PRBS)参数的问陋,并提出快速响应系统PRBS参数选择的原则,使系统辨识精度提高约15％。     

拉格朗日中值定理的一个新证法

本文给出了利用坐标旋转法证明拉格朗日中值定理的一种新方法。即从罗尔定理出发，采用坐标旋转法及隐函数、复合函数求导法则，证明拉格朗日中值定理，由于该证明方法从直观的几何意义入手，因此，其证明过程更加清晰、易懂。     

错位与缺失

性权利是人类自然权利和社会权利的集合体,大学生拥有性权利是无可辩驳的事实。分析部分大学生漠视性隐私权、性教育权,只关注性自由权、性快乐权和自主选择权的原因,会发现其性价值观的错位和义务观的缺失是主要根源,加之媒体的不当报道也起到了推波助澜的作用。这样的现实要求我们必须加强大学生性权利的伦理教育以及性权利与性义务的对等教育。     

具有年龄结构的离散流行病模型

离散的流行病模型能够更恰地描述某些流4行病的传播过程，本文针对恢复者不具有免疫力而被再次传染成为易感者的情况，提出了具有年龄结构的离散SIS（易感者Susceptible、染病者Infective、易感者Susceptible）模型，运用线性化方法，比较法及计算机模拟等方法对模型的动力学性态进行了较全面的研究，研究中引入基本再生数，其意义为在染病期内一个典型的染病者在完全易感的人群产生的新患者平均数，基本再生数决定平衡点的稳定性，文中主要得到了无病平衡点的全局稳定性，最后，对所研究的理论结果进行了计算机模拟。     

基于因子模糊化BP神经网络的磨损颗粒识别

在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5～ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。     

平台系统随机数学模型的辨识

本文以PN-01型制导陀螺平台系统为对象,对其横滚通道和俯仰通道的随机漂移进行了数据采集和平稳化处理,并建立了随机数学模型。模型残量检验表明,所建立的平台系统随机漂移数学模型是适用的。从而为今后进一步改善平台系统的精度提供了必要的数学模型。