基于模糊PI控制的激光器频率跟踪锁定技术

针对谐振式光纤陀螺用光纤激光器频率跟踪锁定应用需求,提出一种基于模糊PI控制的激光器频率跟踪锁定方法。首先对频率跟踪锁定控制总体方案进行了叙述,综合利用模糊控制的快响应和PI控制的高精度技术优点;其次,重点进行了模糊控制器的设计和仿真,阐述了模糊控制流程和方法,并设计了模糊控制器的FPGA程序代码;最后,搭建了基于模糊PI控制的激光器频率跟踪锁定实验测试系统,实现了光纤激光器中心频率对光纤谐振腔谐振频率的快速跟踪锁定控制,为谐振式光纤陀螺应用奠定了技术基础。     

基于模糊理论的汽轮机故障诊断

针对汽轮发电机组的单一故障诊断的局限性,对现有的故障进行分析和比较.根据振动信号的基本原理,应用了综合模糊诊断的方法对汽轮机的六种常见故障进行诊断.首先由不同故障在不同特征倍频的比例关系得到故障的模糊矩阵,分段对故障振动信号求隶属度,再与故障的模糊矩阵相乘即可求出各故障的隶属度,并用Minkowski距离公式计算隶属度距离大小,来判断诊断的准确性;最后提出模糊诊断的前景及存在的问题.     

基于区间T-S模糊模型的自适应故障检测算法研究

针对传统的故障检测方法通常事先人为设定一个健康状况下的确定阈值来实现故障检测,往往不具有故障的自适应检测能力,本文提出了基于区间T-S模糊模型的自适应故障检测方法,即系统在运行过程中的不同时刻,系统无故障状态对应的阈值是不一样的.该方法首先将故障检测的问题转化为基于逼近误差的l1范数最小化的区间模型优化问题,应用线性规划对由T-S模型构成的区间[f L(t),f U(t)]参数进行求解.所建立的区间模糊模型将用于判断故障是否发生.最后,通过Tennessee Eastman(TE)过程论证了提出方法对故障检测的自适应能力和实时性.     

R-L-C串联谐振在船舶同步发电机自励恒压装置中的应用

从同步发电机自励建压过程中存在的问题入手,分析了R—L—C串联谐振在同步发电机自励恒压装置中,如何改变自励回路的阻抗、励磁冲击电流的产生和对建压的作用．同时从实际应用角度出发对谐振参数的调节与谐振频率的整定也作了阐述．     

模糊故障诊断隶属函数的选择分析比较

讨论基于模糊规则的模糊诊断方法中隶属函数的选择问题，以同步电机的匝间线圈故障检测为例，将逆电流和逆电压作为模糊故障检测的两个输入变量，以同步电机的故障代码值为输出变量，分别采用三角形、梯形和高斯型三种隶属函数进行模拟，从模拟结果分析得出在一般电气设备的模糊故障诊断中，采用三角形隶属函数进行模糊故障诊断的准确度优于使用梯形和高斯形隶属度函数。     

侧向耦合量子点的量子线的自旋输运

提出了理想量子线通过量子点与铁磁导线侧向耦合系统，可实现电子自旋极化输运．并通过格林函数法计算表明：量子线上的电导产生自旋极化；电导极化率在反共振区有2个峰值，且与非共振区的极化方向相反；调整量子点和铁磁导线的耦合强度参数可使电导极化率达到极值．     

自旋铁磁链非线性方程的先验估计

对自旋铁磁链非线性方程数学物理模型进行了研究,用leray-schauder固定点定理,在通常Sobolev空间片H~s和某个权重的sobolev空间,建立了该问题整体存在性的一个先验估计。     

辅助谐振软开关逆变电路的设计与实现

针对一种辅助谐振软开关逆变电路进行了研究,详尽地分析了电路的工作原理及不同的工作模态,基于MATLAB/Simulink/Power System工具箱建立了电路的仿真模型,并深入研究了谐振参数对该电路的影响.实验结果表明,辅助谐振软开关逆变电路能够良好地工作在软开关状态下,且结构简单、实用性强.     

电动机故障诊断专家系统研究

通过对电动机故障分析，主要研究了产生式电动机故障诊断专家系统的总体结构，知识获取，知识库建立及推理机制。     

基于模糊神经网络的电气化铁路接触网安全评估

传统铁路接触网的安全评估方法往往只考虑某一个方面的影响,没有综合考虑多个内外影响因素。针对该问题,提出一种基于模糊神经网络的综合安全评估方法。首先建立了一套有效的安全评价指标体系,包括企业管理、人员素质、设备性能以及外部环境4大类该安全评价指标体系能够从主观和客观较为全面地反映铁路接触网的运行管理情况;其次,根据评价指标的特点,采用模糊神经网络算法建立安全评估模型,较好地实现评价指标与安全等级之间的非线性映射。实验结果表明,基于安全评估指标体系所建立的模糊神经网络评估模型,能够很好的对铁路接触网的安全等级做出评估,且评估效果良好。 更多还原     

船舶海上交通事故人因致因因素分析方法研究

为克服模糊故障树分析模型计算过程专家人员需求量大,参评专家众多时,定量量化过程复杂及缺少随机性的问题,采用蒙特卡罗法建立模糊故障树分析模型,使用计算机运作生成随机数,并以船舶海上交通事故调查报告中的3个基本事故最小割集进行定量分析.结果表明,蒙特卡罗模型法结合使用计算机生成随机数可以解决模糊故障树分析模型对事故随机性分析结果不准确的问题,实现了在参评专家人员众多情形下简化计算过程的目标.最后通过案例验证了该模型法具有很强的针对性和实用性.     

基于粗糙集和BP神经网络算法的网络故障诊断模型研究

针对计算机网络故障诊断知识库冗余性高、神经网络与PCA、DS证据等理论相结合诊断精度不高的难题, 提出了一种新的基于粗糙集和BP神经网络的计算机网络故障诊断模型. 首先利用粗糙集算法对网络故障特征进行约简处理、提取最小诊断规则; 其次利用最小规则训练BP神经网络, 建立基于粗糙集和BP神经网络的计算机网络故障诊断模型; 最后将模型运用于真实网络故障数据诊断. 结果表明: 该模型具有学习效率高、诊断速度快、准确率高的特点, 能够快速诊断网络故障类型.     

风力发电机组主要部件故障诊断研究

为了尽早发现风电机组故障,及时采取适当措施以提高运行效率,对风电机组可能出现的故障进行了分析．对可以用于风力发电机组的故障诊断方法进行了研究,对风电机组的主要部件可能出现的故障类型及可用的故障诊断方法进行了探讨．同时对故障现象及相应诊断方法进行了仿真与分析,得到的结论是：温度场分析可以较好的用于齿轮热变型故障分析,神经网及小波分析可以较好的用于变频器部分的故障分析,磁场分析可以更好地进行发电机部分的故障分析．     

汽车发动机智能故障诊断专家系统的开发

采用VB语言,根据诊断树理论,构造了一个基于神经网络的汽车发动机智能故障诊断专家系统．对故障树理论、神经网络的建立和系统的结构功能等进行了探讨．给出了工程应用的实例。     

基于EEMD能量矩和改进量子粒子群神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非线性和周期性冲击特征, 提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)能量矩和改进量子粒子群神经网络的特征提取方法. 基于小波去噪对滚动轴承原始信号进行预处理, 对重构的故障信号进行EEMD并得到多个本征模态函数分量. 利用能量矩方法计算出所需分量的能量矩并归一化, 将归一化后的能量特征参数作为量子粒子群BP神经网络的参数输入, 根据加速度传感器信号实现滚动轴承故障诊断. 分别在不同转速(载荷)下采集驱动端轴承的振动信号, 获取200个训练样本和80个测试样本, 并建立故障诊断模型. 基于文中模型对实际滚动轴承数据进行诊断, 实验结果表明, 不同转速(载荷)下测试的80个样本故障诊断准确率达到100%.     

基于产品结构的集群内企业知识分布特性研究

以产品为线索,基于面向产品的业务流程,构建产品与业务环节的知识节点二部图,并建立企业知识网络．通过对知识网络度分布参数的分析,研究了集群环境中成员企业的知识分布与集群企业生产模式以及人才管理之间的关系,为集群环境中的企业知识管理决策提供参考．     

基于多项式回归的自构形算法

自构形算法是BP神经网络提高泛化能力的一种方法,但自构形算法以线性回归理论为基础,在解决非线性问题时剪枝能力和收敛速度都存在不足,针对这一问题,提出基于多项式回归的自构形算法,并以风机故障诊断数据为例,对两种算法进行了详细的实验对比,实验表明基于多项式回归的自构形算法剪枝能力和收敛速度均优于线性自构形算法.     

中国独角兽企业空间分布特征及驱动要素研究

独角兽企业是新经济发展的重要推动力, 是衡量区域创新发展的重要指标, 但当前其发展存在空间分布失衡的问题. 借助空间计量模型, 分析2014~2018年中国独角兽企业的空间分布特征, 并采用Logit面板回归模型对独角兽企业空间分布的驱动要素进行实证研究. 研究结果表明: (1)中国独角兽企业主要分布在东部地区, 由沿海向内陆独角兽企业数量逐渐递减; (2)中国独角兽企业在空间分布上不断向外扩张, 影响范围逐渐扩大, 总体上呈向“南”发展的趋势; (3)城市经济变量和城市社会化变量对独角兽企业空间分布的影响程度最大, 在岗职工平均工资是影响全国独角兽企业空间分布的主要驱动要素; (4)不同城市群独角兽企业的驱动要素存在差异, 人才资源和教育水平是各城市群独角兽企业发展的共同驱动要素.