基于D-S证据理论的直流电机故障诊断研究

通过分析直流电机的故障机理,得到在不同信号(如电流、转速、转矩等)中所表现的故障特征,提出了一种神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法。利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息,提高了诊断的可靠性和灵敏度。     

基于支持向量机的电路故障诊断模型

提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型。通过遗传编程对时域指标进行特征选择和提取,得到更能反映信号本质的特征信号,该特征信号可作为识别特征输入多类支持向量机,实现对模拟电路不同类型软故障的识别。实验结果表明,同传统时域指标相比,经过遗传选择和提取的特征对模拟电路的软故障具有更好的识别能力,进而提高了多类支持向量机的分类准确性。     

一种多群竞争进化规划算法

易早熟收敛是传统进化规划算法的致命缺点.本文在分析了导致进化规划算法早熟原因的基础上,提出了一种改进的多群进化规划算法.在该算法中,进化在多个不同的子群间并行进行,子群间的竞争决定个体的变异能力,子群间的信息交流通过子群重组实现.对典型算例的数值仿真表明,该算法能够改善传统的进化规划算法易早熟收敛的弱点,同时具有良好的快速收敛性和参数鲁棒性.     

一种新的补偿阳极优化方法

应用海水中点电极模型求取补偿阳极在其周围产生的电场强度表达式,在此基础上,使用基于t算子的自适应性多群进化规划算法对舰船补偿系统中补偿阳极数目、补偿阳极位置以及电流大小进行优化,以达到使补偿阳极产生的水下反向电场能够更加有效的补偿舰船原始电场的目的。仿真和实验结果表明,阳极优化后补偿效果更优。     

高校本科生导师制的施行探析

高校在人才培养方面推行本科生导师制已有多年,但尚未提升到制度层面来建设。为了满足人才培养的需要,在高校中深入施行本科生导师制,从职责划分、职能选择、指导方式以及实施细则等方面进行了归纳分析,提出了建议,希冀能促进本科生导师制的发展。     

地磁场中潜艇运动感应静电场建模

地磁场中的金属壳体潜艇在航行时会产生感应电动势,从而产生感应静电场,将潜艇简化为长椭球壳,分别建立了潜艇处于浮航和潜航两种状态下的运动感应静电场模型,给出了电场三分量表达式;以美海国军洛杉矶级潜艇为例进行了感应电场的仿真计算,获得了两种状态下潜艇水下电场分布,仿真结果表明:感应电场在潜艇附近量值较大,随距离衰减明显。     

基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法

在对信号进行线性变换的过程中，最好将基函数取成与待分析信号的性态相类似的信号。基于此，提出了一种基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法，给出了基于进化规划算法的Dopplerlet变换分解流程。理论上该方法提取出的特征不包含其他噪声的信息，因此由此提取出的舰船噪声特征更加可靠。使用本文方法与基于小波变换、波形结构、自然尺度等的特征提取方法对收集到的舰船辐射噪声进行了对比识别试验，结果证明基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法更加可靠和有效。     

一种多群进化规划算法

在分析了导致进化规划算法早熟原因的基础上，提出了一种改进的多群进化规划算法。在该算法中，进化在多个不同的子群闰并行进行，通过使用不同的变异策略，实现种群在解空间具有尽可能分散探索能力的同时，在局部具有尽可能细致的搜索能力。通过子群重组实现子群间的信息交换，基于典型算例的数字仿真证明，该算法具有更好的全局收敛性，更快的收敛速度和更强的鲁棒性。     

基于模糊贴近度的舰船辐射噪声分类

误差反传神经网络在被动声呐目标分类中得到了广泛的应用,但该算法在搜索过程中容易陷入局部最小值,同时使用赢者独活的识别决策策略,导致识别率的下降。针对BP网络的弱点,提出了基于模糊非对称贴近度的舰船辐射噪声分类方法,该方法能在对BP网络不作大改动的前提下,解决神经网络陷入局部最小值的问题和使用赢者独活决策策略导致误识的弱点。实验结果证明了该方法是有效的。     

多桨型船舶轴频电磁场在浅海中传播特性分析

为了研究多桨型船舶在浅海中运动时所产生的轴频电磁场传播特性,基于单个时谐垂直电偶极子建模方法,推导得出了多个时谐垂直电偶极子的电磁场解析表达式。通过建立单个时谐垂直电偶极子在三层介质中匀速运动时的物理模型,从相位和频率两方面,按照矢量叠加原理求解n个时谐垂直电偶极子在固定场点产生的电磁场,为多桨型船舶的轴频电磁场在浅海中的传播特性提供了理论依据。通过数值仿真计算得出:在频率相同、相位均为0时所产生的电磁场最大,相位相同时频率对轴频电磁场的影响并不明显。最后通过实验测得的轴频电磁场数据,与理论分析的结果基本吻合,验证了表达式的实用价值。