集合经验模式分解能量分布与支持向量机的故障诊断模型

提出一种集合经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断模型。采集机电系统的振动信号,进行小波降噪处理后,对其进行集合经验模式分解,得到若干具有物理意义的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)并计算其能量分布。以能量分布构造特征矢量,采用遗传算法对SVM参数进行寻优,建立径向基核函数支持向量机模型进行多类故障分类。将该方法应用于转子实验台的故障诊断研究中,实验结果表明,该方法能够有效地运用于机电系统的故障诊断中。     

基于变速切削方法抑制再生颤振的研究与应用

在分析各种抑制切削颤振方法的基础上,通过利用变速切削方法抑制再生颤振的实验,给出一定切削条件下的实验结果,该实验结果显示了变速切削在抑制再生颤振方面的突出效果,并进一步分析了变速切削方法在抑制再生颤振上的应用前景。     

CTCS3与GSM-R优化在郑西客运专线中的应用

通过对郑西客运专线CTCS3级列控系统与GSM-R移动网络的影响进行了分析,探讨了CTCS3优化方案,并根据频率优化对列控系统影响进行了论证,为今后GSM-R频率规划工程提供了指导。     

一种新型的基于块自适应滤波的MSK信号解调技术

本文针对MSK调制信号在军用和民用领域都得到了广泛应用的这一事实,首先简单地分析了MSK信号非相干解调性能和差分解调性能的不足.然后根据MSK数字调制信号的特点,将频域块自适应滤波技术和码元FFT求模判决算法相结合,提出了一种新型的MSK信号数字解调算法.最后在详细阐述新型MSK信号解调算法的基础上,利用计算机基于蒙特卡洛方法对新算法的解调性能进行了性能仿真,并对仿真结果进行了较为详细的分析.计算机仿真结果表明该新算法不仅简单有效,而且对噪声有很好的抑制作用.与经典的非相干解调和差分解调相比,该新算法具有较低的解调误比特率和较低的频偏敏感度,并且解调性能得到了明显的提高,具有一定的实际应用价值.     

遗产保护的主体性思维 评《当代保护理论》

<正>从历史文化遗产(heritage)的概念范围不断扩大,意义不断丰富来看,我们正处在一个遗产蔓延的时代。从历史建筑、纪念遗址、考古文物到文化景观以及无形遗产,遗产的种类和数量都在不断增加。史学家大卫·洛温塔尔(David Lowenthal)这样写道:"遗产并不是我们联系过去的唯一纽带。历史、传统、记忆、神话及传记等也能使我们多样化地参与到过去的时光中,与先辈们以及早先的我们进行交流。这些通往过去的不同路径并不是一成不变的,其边界也不是固定的:它们相互重叠,其关注的重点也在不断地变     

高压输电接地线防误操作技术研究

针对电力安全生产中装拆接地线的顺序错误时,设备的感应电和接地电流都会造成重大的人身伤害事故的情况,对高压输电接地线进行了防误操作技术的研究和改造.     

生产线设备AHP选型及系统研究

介绍了实际生产线排布中设备选型的现状、优化要求及其重要性与合理性,针对计算机辅助生产线布局设计中的设备选型问题,并综合设备选型中的技术、经济、环境、人机联合以及厂商信息等多类设备选型因素,选择了一种多目标多准则的决策分析方法—层次分析法(AHP)。利用层次分析法,建立评价指标体系,构造决策模型,构建判断矩阵,计算目标因素的权重,得出结果。根据决策结论,利用以VB为编程工具开发的设备选型系统,满足企业进行设备选择的需要。     

一种主轴系统故障识别方法

故障识别是确定故障类型的重要方式。传统方法不能直观识别故障类型,忽略了水平和垂直方向的信息之间的关系,很难准确提取故障特征。二维全息谱融合了水平和垂直方向的振动信息,反映了一个支承面上转子的振动情况。但在某些情况下不能准确识别主要故障,无法通过分倍频、工频和高倍频的椭圆信息确定故障类型。选择流形学习的 LE 算法与全息谱技术结合,弥补了二维全息谱算法的缺陷,提高了流形学习处理信号的优越性。通过实验验证了方法的准确性。     

ITO废靶回收制备超细ITO粉末的研究

以ITO废靶为原料,硫酸浸出,均相共沉淀-共沸蒸馏法制备出了均匀分散、粒径小于100nm的类球状高纯纳米级ITO粉体.用本工艺制备回收超细ITO粉末,制备工艺简单,设备投资小,可适用于工业化生产.     

“外滩源”实验——外滩源原英国领事馆地段的保护与更新

从历史场景分析入手，对上海近代滨水人文景观－－原英国领事馆地段的历史价值和复兴意义进行了多视角的探究，在此基础上，完成了包含新的场景构想的保护与更新概念设计。