资产减值“不可转回”对盈余管理的影响分析

文章结合上市公司案例,探讨了上市公司选择资产减值进行盈余管理的动机和资产减值"不可转回"对限制盈余管理行为的意义和局限性,以说明资产减值准备"不可转回"对盈余管理的影响,为透视上市公司盈余管理行为和资产减值准则的修改完善打开一个新视角。

一种改进的永磁同步电机直接转矩控制方法

针对传统的永磁同步电机直接转矩控制在低速运行时磁链和转矩脉动大,以及低速时定子电阻的变化导致磁链估算产生较大误差等影响电机稳定运行的问题,提出了一种改进的永磁同步电机直接转矩控制方法。该方法首先利用饱和函数—sat函数代替二阶滑模算法中的符号函数,实现滑模控制切换的连续性,削弱滑模控制中的抖振;然后再利用改进的二阶滑模算法来设计速度和磁链控制器,替代传统的直接转矩中的滞环比较器,抑制转矩和转速的波动;最后通过在磁链估算中建立基于模糊比例积分(proportional integral,PI)控制的定子电阻补偿器,消除定子电阻变化对磁链估算的影响。仿真结果证明了所提方法的有效性与可行性。

基于损伤缺陷激励的滚动轴承振动机理分析

为了研究滚动轴承表面的局部损伤缺陷对轴承振动产生的重要影响,建立滚动轴承动力学模型求出轴承固有振动属性,给出损伤缺陷产生的激振力表达式,对考虑损伤缺陷的动力学模型进行求解。最后,采集滚动轴承在正常和损伤缺陷情况下的振动信号,进行时域分析、频域分析和小波包络分析,通过对比验证了滚动轴承表面的损伤缺陷是轴承振动的主要因素之一,并比较轴承各元件的故障特征频率,准确地诊断出了轴承损伤缺陷位置。

滚动轴承多状态特征信息的改进型卷积神经网络故障诊断方法

针对现有滚动轴承故障诊断模型中人工选取特征的不确定性,诊断模型不具有针对性的难题,提出一种针对滚动轴承多状态特征信息的改进型卷积神经网络故障诊断方法。首先,该方法针对滚动轴承故障的多状态特征信息,提出一种改进型卷积神经网络设计基本准则(BPDICNN);再次,利用提出的BPDICNN设计了卷积神经网络模型,直接在滚动轴承原始振动信号上进行“端到端”的学习训练,从原始信号中挖掘出包括故障类型、故障位置、故障损伤程度、故障检测时负载状态等多个特征;最后,利用实验数据进行了验证,实现了30个滚动轴承故障状态的有效诊断,准确率为100%,实验结果验证了方法的有效性。

基于模型参考自适应的异步电机转速辨识新方法研究

针对三相异步伺服电机无速度传感器矢量控制下转速辨识问题,提出一种基于无功功率模型参考自适应的异步电机转速辨识新方法。该方法采用了基于反电动势模型参考自适应的定子电阻辨识方法来实时追踪定子电阻参数值的变化情况,并将定子电阻估计值作用于转子磁链观测器,以消除定子电阻设定值和实际值的偏差对转子磁链的影响,最后把观测出的转子磁链传递至无功功率模型参考自适应的可调模型,解决了三相异步伺服电机无速度传感器转速辨识精度低问题,提高了系统转速动态辨识能力。仿真结果证明了该方法的有效性和可行性。

基于自发漏磁效应的钢绞线应力检测试验研究

为实现基于自发漏磁效应的钢绞线应力检测,对1860级钢绞线进行了张拉试验,研究其表面漏磁场强度随所受拉应力的变化规律,初步建立了基于自发漏磁效应的钢绞线受力大小分级标准,同时探究了试件长度和提离高度对漏磁场强度的影响。结果表明:漏磁强度法向分量B_(y)与拉力值F正相关,B_(y)-F曲线存在“两侧陡,中间平缓”的现象,其梯度在加载过程中发生明显变化;漏磁场法向分量的梯度曲线K_(y)-F存在两个转折点,由此将钢绞线拉伸过程的应力分为0~31.24%、31.24%~71.79%、71.79%~100%极限承载力3个区间,通过测量K_(y)-F曲线的变化趋势,可判断出钢绞线某一时刻应力值所处区间。随着提离高度的增大,加载过程中漏磁场强度的变化范围减小;随着试件长度增大,B_(y)-F曲线的变化率趋于稳定。