非平稳状态下高速滚动轴承的失效研究

分析了高速滚动轴承在转速波动这一非平稳状态下的运行状态,研究了转速波动对轴承运转性能和失效模式的影响。理论分析和实验结果表明:轴承运转在非稳定状态下时,滚动体和保持架的碰撞和冲击加剧,打滑现象更容易发生;转速波动造成轴承支撑刚度波动,使轴系动力学特性发生变化,并造成局部预紧力不足,出现三点接触。

注水泵机组非平稳状态时间序列预测模型研究

油田注水泵机组的工作状态为非稳定工况。由于电网电压波动、载荷变化及摩擦冲击等偶然性因素及各种干扰，导致信号中频率成分复杂，给机组状态监测及趋势预测带来了困难。针对现场各种突发性、偶然性因素对振动烈度及频谱预测的影响，提出了适合于变工况非平稳状态的非平稳残差修正模型，有效地剔除了用于预测的历史数据中的野值及奇异点，修正了预测结果，实现了注水泵机组的在线监测和趋势预测。

空间非平稳噪声状态下的超分辨测向技术研究

在空间非平稳噪声状态下对任意形天线阵超分辨测向技术的性能进行了研究,并对传统协方差矩阵差法做了改进,经计算机仿真验证,改进后的测向算法性能良好。

分组交换网路由选择非平稳过渡过程的研究

对分组交换网非平稳过渡过程的路由选择问题进行了分析.从系统控制论的角度,在多业务流多链路网系统环境中建立了描述信息包从源端到目的端传输的全过程和网络节点分流过程的状态空间模型;根据李亚普诺夫系统稳定性理论,对多个传输链路的利用率函数G(·)和节点分流矩阵R^d的过渡过程特性进行了分析,推导了其稳定过渡条件,从一个新的侧面,提出了分组交换网路由选择协议设计中应注意的问题.

基于SVM的注水机组状态预示技术研究

油田大型注水机组在连续运转过程中,由于其自身的因素以及受外界条件的干扰,其运行常处于非线性非平稳状态。在充分研究和比较多种设备状态预示方法的基础上,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的状态预测新方法。该方法应用最终预报误差(FinalPrediction Error,FPE)准则确定样本的嵌入维数。通过比较SVM预测模型与自回归预测模型的单步和多步预测结果,证明基于SVM的预测方法在较长区间内具有良好的预测效果。用SVM预测大庆油田旋转注水机组时域的振动烈度,取得了较好预测效果,证明该算法能有效提高预测精度。

STFT在航空发动机振动信号处理中的应用

当航空发动机工作于非平稳状态时,常规频谱分析和功率谱分析方法不能反映振动数据频谱随时间的变化情况。短时傅里叶变换(STFT)技术作为最为常用的时频分析技术之一,在工程应用领域具有算法简单、物理概念明确等优点,被广泛采用。鉴于STFT技术的上述优点,从航空发动机非平稳状态整机振动数据处理应用需求出发,对如何将短时傅里叶变换技术应用于航空发动机非平稳状态整机振动信号进行了分析研究,并给出了针对性的实现算法。

试论非平稳随机时间过程超指数函数——兼对《超指数函数在社会经济发展趋势分析中的应用》一文的补充和修正

一、平稳和非平稳随机时间过程释义设:Y_t=f(f),Y_t是一时间序列; t=1,2,…,π,…;q=1,2,…,q【n。对于任意t,f(t)≥f(t—q)成立,则称Y_t为平稳随机时间增长过程(或序列);相应地,对于任意t,f()≤f(t—q)成立,则称Y_t为平稳随机时间衰减过程。