基于希尔伯特黄在风力发电机组轴承故障诊断

针对风力发电机组轴承故障振动信号特性,该信号为非平稳信号。提出基于希尔伯特黄的对风力发电机组轴承故障的诊断方法。该方法是用经验模式分解方法将原始信号分解成包含不同特征时间尺度的本征模态函数,并对分解后得到的每一个本征模态函数分量进行希尔伯特变换,从而得出时频平面上的幅值分布的尔伯特谱,并通过其反映出来的物理信息对风力发电机组轴承做故障诊断分析。     

一种抗剪切攻击和涂抹攻击的纹理识别算法

针对目前纹理识别算法对强剪切攻击识别率不高的问题,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)结合不变矩抗剪切攻击和涂抹攻击的纹理识别算法.该算法首先对训练纹理图像样本V进行非负矩阵分解得到基矩阵W分量和系数矩阵H分量,并将其进行存储,同时计算W分量的不变矩作为图像特征向量;对经过剪切的测试样本图像,通过局部未剪切部分V矩阵和相应的H矩阵来恢复W矩阵,然后计算其不变矩作为特征向量;最后用K近邻分类器对提取的特征向量进行分类.通过对50类纹理图像进行分类实验,结果表明:本算法对遭受剪切攻击后的纹理图像具有很强的鲁棒性,识别率可达100%,对于遭受脉冲噪声感染后的纹理图像的识别率也在85%左右.     

脊位于窄边的单脊波导传输特性

文章用有限差分理论获得场的差分方程组的通用矩阵形式,分析了脊位于窄边的单脊波导本征值问题,获得了脊位于窄边的单脊波导的截止波长一系列数据,对脊波导器件的应用有一定的实际意义。     

儿茶素休克尔分子轨道模型及其热力学平衡常数的研究

儿茶素属于多酚类的一种,其中以茶叶的含量最多。它是由四种异构体组成,运用休克尔分子图形理论对其分子轨道进行设计,并且根据分子微扰理论求出相应波函数及本征值,并根据本征值推出其热力学平衡常数。     

Wishart分布的一个矩量特征及其在相依回归方程中的应用

设随机矩阵A服从Wishart分布W_m(n,∑),分块为,V是与A_22同阶的非随机方阵,推导出矩量矩阵的期望值矩阵,并把所得结果用于相依回归方程系统的系数两步估计,得列了两类相依回归方程系统系数两步估计的有限样本性质。     

微波干燥设备火情监控中的EMD和自功率谱分析

针对大型微波干燥设备火情监控的需要以及火情照度信号的非平稳随机性的特点,提出了一种应用EMD(经验模态分解)方法将照度信号分解出IMF(本征模式分量)并作自功率谱分析,以此得到信号能量沿频率轴线的动态分布,从而实现微波腔体内的火情监控。经过试验,仅需通过EMD方法分解得到少数IMF分量即可通过自功率谱中信号能量分布实现火花事件判定,充分验证了上述方法在火情监控中的可行性和有效性。     

算子多项式的谱

利用矩阵范数、矩阵的奇异值、非负矩阵的理论及友矩阵为工具,对定义在Hilbert空间H上的算子多项式的谱的范围进行了刻画.     

基于快速自适应经验模态分解的高速经编机振动分析

针对某型高速经编机在高转速下结构振动过大以及机构运动信号与结构振动信号相混叠,故障特征难以分离的问题,提出基于快速自适应经验模态分解(FAEMD)算法的经编机振动故障诊断方法。首先运用FAEMD算法将原始振动信号分解成有限个本征模态函数(IMF),然后计算各IMF分量与原信号的相关性,结合经编机运动特点,判断其中相关性最大的本征模态函数为机构运动分量并去除,最后将剩余分量重组实现结构振动信号的提取。将该方法应用于经编机振动故障诊断中,对动态振动数据进行处理,结合静态固有频率测试,成功提取出与实际故障现象相同的信号频率特征,判断出经编机在高转速下振动过大的原因,为后续经编机振动优化提供了参考。     

一类随机传染病模型的非参数统计分析

非参数估计无需考虑分布,便于处理数据.为研究随机SIS传染病模型中的扩散系数和漂移系数,对其随机微分方程作变换,得到扩散系数和漂移系数的非参数估计模型,并给出小波估计公式.通过模拟SIS模型的样本轨道,得到扩散系数和漂移系数的初始样本值,并利用小波多分辨分析理论,得到小波修正样本值.分别基于初始样本值和小波修正样本值计算扩散系数和漂移系数的小波估计值,得到估计效果图.通过比较发现小波修正样本估计效果更优.     

宽禁带半导体的本征载流子浓度

列举了有代表性的宽禁带半导体本征载流子浓度的理论公式,简要叙述了温度与禁带宽度变化的关系,讨论了本征载流子浓度对电力电子器件参数特性的影响,并通过与硅材料的对比说明了宽禁带半导体的优异性能。     

基于固相微萃取气质联用对贵州红茶香气成分特征的研究

通过采用固相微萃取气相色谱质谱联用技术结合感官评定法,对贵州9个不同产区56个红茶样品的挥发性香气成分进行定性及定量分析,并利用香气活力值、方差分析、香气三值理论等分析方法进一步分析各产区红茶的主要呈香物质和关键差异香气成分。结果表明,通过化学成分分析共鉴定了72种香气成分,感官评定结果为贵州红茶主体香气风格以甜香、花香和高香三种特征,且不同显香风格和不同地区的红茶香气成分差异明显,其中高香风格有7种物质和花香风格有4种物质含量相对较高,而芳樟醇是甜香风格的典型代表,有28种成分在不同地区间表现为显著性差异。结合“三值理论”和“竹尾忠一”的红茶分类方法与红茶香气成分的检测,其结果与茶叶感官评价结论一致,为深入研究贵州红茶品质及风味定格提供了理论依据。     

中国造纸业碳效率时空分布特征及驱动因素分析

本课题基于非期望产出的超效率松弛值测算模型（Super-SBM模型）对2002—2019年中国造纸业碳效率进行计算,构建空间马尔科夫链概率转移矩阵,从省域尺度探索了中国造纸业碳效率的时空分布特征及演进规律,并采用双向固定效应模型,对不同类型碳效率区的驱动因素进行分析。结果表明,研究期内,中国造纸业碳效率呈现为“南高北低”,东南沿海-中西南地区-北部地区碳效率逐渐降低的空间格局,行业发展水平与碳减排能力具有协同变化特征,高水平的行业发展是造纸业提高碳减排能力的必要条件;碳效率类型具有相对稳定性,实现跨越式发展可能性较小;除产业结构对造纸业不同类型碳效率水平均具有显著影响外,城镇化发展水平、能源结构以及环境规制具有明显的阶段性特征。     

斐波那契数列的矩阵和行列式表示

为了更方便、更简洁地描述和表示斐波那契数列,将斐波那契数列与矩阵和行列式结合起来,得到了用矩阵的(1,1)分量或(2,2)分量以及行列式来表示斐波那契数列的一般项的结论.     

茧丝纤度序列趋势分量的解析和仿真研究

为了实现计算机模拟缫丝，必须对茧丝纤度序列进行解析和仿真。本文把茧丝纤度序列看作有限长度非平稳时间序列进行了解析，将其中的趋势分量和随机分量进行了分离，并对趋势分量进行了计算机仿真，得到了比较理想的仿真结果。研究结果有着更普遍的数学意义，可适用于其它的有限长度非平稳时间序列的解析和仿真。     

人参皂苷Rg分子轨道微扰理论的研究

人参皂苷Rg是具有生理活性的物质，它包括三个异构体：Rg1；Rg2；Rg3其中R83具有很强的抗癌作用。本文通过休克尔分子图形理论对Rg异构体的各分子轨道进行约化，并且根据分子轨道微扰理论求出它们不同本征多项式和本征值。     

基于近红外光谱的枸杞化学成分定量分析

针对目前市场上枸杞掺假现象严重及枸杞品质分析检测繁琐等问题,本试验采用近红外光谱技术对不同产地的枸杞进行光谱分析,对枸杞的各种化学成分进行定量分析。通过偏最小二乘回归法（PLS）,其中30个样品为校正集,10个样品为预测集,利用枸杞的近红外光谐擞据建立校正模型后,对枸杞的化学值进行预测。用枸杞样品的主成分在空间的分布对全部样品进行检验,去除异常样品,同时采用残余验证方差作为确定主成分数的评价标准。结果表明：枸杞各成分建立的预测模型,其校正集相关系数Rc均在0．93以上,交叉检验相关系数Rcv均在0．83以上。同时各成分的校正均方差RMSEC值均小于交叉检验均方差RMSEP值,且这两个教值没有明显差异性,预测值与化学值具有良好的相关性。本试验中,枸杞各成分的化学值与预测值都达到了定量标准,可以进行定量分辘,     

基于经验模态分解和离散小波能量特征的地毯织机噪声源识别

为识别和定位地毯织机主要噪声源,提出一种基于经验模态分解（EMD）和离散小波能量特征的地毯织机噪声源识别方法。首先应用EMD 对地毯织机噪声信号进行分解,获得若干本征模态分量,根据互相关系数剔除虚假分量并重构信号;其次使用ab 20小波对重构信号进行离散小波变换,分解得到各小波分量并计算各分量的能量 占比;然后提取能量占比较大的分量,分析其时频特性;最后采用激光测振仪依次测量地毯织机各主要部件的振动信号,对比分析得到主要噪声源所在位置,从而完成识别。研究结果表明,该方法可有效地识别和定位地毯织机主要噪声源。     

斐波那契数列的矩阵和行列式表示(英文)

为了更方便、更简洁地描述和表示斐波那契数列,将斐波那契数列与矩阵和行列式结合起来,得到了用矩阵的(1,1)分量或(2,2)分量以及行列式来表示斐波那契数列的一般项的结论.     

小波分析与非参数估计在汇率中的应用研究

首先,用小波Mallat算法对CHY/USD汇率一阶差分数据进行了分解和单支重构,得到了各层单支重构后的近似分量和细节分量;然后,基于局部线性非参数估计理论,对近似分量和细节分量分别建立了NARCH(1)模型;最后,对均值和波动率进行了10步预测.计算结果表明,非参数估计理论结合小波多分辨分析理论可以较好地应用于人民币汇率的预测,预测精度较高.     

超高效液相色谱-串联高分辨质谱技术结合组学技术鉴别异味盐

目的建立食盐异味成分的定性分析方法,并对异味盐和非异味盐进行区分和鉴别。方法利用超高效液相色谱-串联高分辨质谱技术分离和鉴别异味盐中多种成分:采用乙腈作为提取溶剂, ACQUITY UPLC BEH Amide色谱柱分离,ESI离子源电离,全扫描离子模式对未知成分进行定性分析。运用组学分析软件Compound Discoverer 3.0对UPLC-HRMS数据进行主成分分析,mzCloud质谱库进行未知化合物鉴定。结果主成分分析结果表明异味盐和非异味盐样品间存在明显差异,二者差异的主要特征化合物有丙酸、异丁酸、戊酸、己酸,以及庚酸和环戊乙酸。而非异味盐中井矿盐、湖盐和海盐样品之间并不能区分明显的差异性。结论本方法具有快速、简易、有效的特点,可以成功区分和鉴别异味盐和非异味盐。