基于Gabor变换和EMD的轴承故障诊断

基于振动信号处理的轴承故障诊断方法应用非常广泛。由于在实际采集的振动信号中往往混合着干扰信号,因此提出了一种基于Gabor变换的盲源分离和基于经验模态分解(EMD)的Hilbert包络谱分析相结合的故障诊断方法。首先采用基于Gabor变换的盲源分离方法对振动信号进行盲源分离,然后利用EMD方法进行分解获得本征模式函数(IMF)分量,再通过局部细化Hilbert包络谱方法分析判断轴承故障的特征。研究结果表明,通过对轴承振动信号进行盲源分离和EMD分解,可以使信号的故障特征更加明显,从而提高故障诊断的准确性。     

基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测研究

提高航空客运需求预测的准确性对于航空公司以及整个航空运输系统的发展都具有重要的现实意义。以往研究普遍采用单一分解策略去处理航空客运需求时序中存在的复杂特征,以此提升组合模型的预测性能。然而传统的分解策略存在着特征提取不完全、分解方法带有固有缺陷等问题,导致组合模型预测效果不能得到充分的提升。为此,本文提出一种基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测方法。该方法首先利用季节调整模型（X12-ARIMA）将原始时序分解成季节成分序列与季节调整后序列,继而利用改进的自适应噪声集成经验模态分解方法（ICEEMDAN）将季节调整后序列分解成一系列不同时间尺度的本征模态函数（IMF）和残差序列（Residue）。然后使用基于模糊C均值算法（FCM）划分论域区间的FTS模型对季节成分序列、各IMF分量以及残差序列分别进行预测。最后将各分量序列的预测结果进行集成,重构出航空客运需求的预测值。实证结果表明,本文所提出的二次分解策略表现显著优于传统的分解策略,并且本文所提出模型对于航空客运需求预测有着较高的准确性。     

基于优化VMD与BP神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法研究

为解决滚动轴承微弱故障信号不明显、识别故障类型准确率不高及变分模态分解(VMD)分解时参数主要依靠人为设定的问题，提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化VMD参数与BP神经网络相结合的故障诊断方法。首先，使用麻雀搜索算法对VMD分解的模态分解个数及惩罚因子进行优化，搜索全局得出最优参数组合；利用优化后的参数对故障信号进行VMD分解，将分解后的本征模态分量导入BP神经网络进行模式识别。结果表明：与EMD、未优化VMD相比，优化参数后的VMD具有更高的故障诊断率99.53%,使故障诊断效果进一步提升。     

钢筋混凝土损伤梁动力特性的有限元分析

以钢筋混凝土梁为研究对象,基于Euler-Bernoulli梁理论和结构动力学理论,通过有限元分析,计算得到了不同裂纹状态下梁的固有频率和模态振型,研究了裂纹对梁振动响应的影响。结果表明,损伤结构动力特性对损伤的敏感性并不能简单的归结为高频一定敏感,低频一定不敏感,应视裂缝位置与振型节点关系而论。     

内涵的刻画与认知的可能世界——兼评查尔莫斯的二维语义理论

解决同义性问题的一个重要困难在于：断定表达式有相同的意义包含了如下的假定——不同的说话者用音节划分世界的方式是一样的。因此，同义性问题不仅涉及指称问题，也涉及说话者如何使用语言的问题，而这也是“分析性”和“内涵”这些概念何以导致众多争论的重要原因之一。查尔莫斯认为，为了刻画表达式的内涵，必须区分认知的可能世界和模态的可能世界，从而利用理性（说话者使用语言的方式）和模态（真实世界的可能状态）构建出“意义”的解释。     

可能世界是什么

本文在系统评析若干有关可能世界本体论问题的代表性文献的基础上,提出了从哲学上定义可能世界的新思路:(1)"世界"意义上理解的可能世界。(2)"可能性"意义上理解的可能世界。遵循这条思路化解模态实在论和温和实在论之间的分歧,既符合可能世界这一名称的基本含义,又有利于可能世界本质特征的澄清。     

内涵逻辑发展的新趋势

内涵逻辑产生于上世纪60年代，如今它已经在计算机学科、人工智能、语言学、哲学甚至数学基础等如此多样性的学科中发挥着强有力的理论和实践工具的作用。对当代内涵逻辑文献的阐述，不仅可以使我们了解内涵逻辑的个性化理论内容，以及表现于这些内容中的新思想和研究成果，同时也可以使我们更好地展望内涵逻辑的发展趋势和研究方向。     

基于CEEMDAN-SVM的高铁轴承故障诊断研究

高铁轴承在高铁运行中起着重要作用,对其进行状态检测和故障诊断有着十分重要的作用和意义。总结出一种基于自适应辅助噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和样本熵(SampEn)相结合的高铁轴承故障诊断方法。振动信号经过分解获得诸多的本征模态分量(IMF),计算其样本熵特征参数来表征不同故障状态下的轴承信号的相关特征,并构造相应的训练和测试样本数据,而后将样本数据录入支持向量机(SVM)并配合灰狼优化算法(GWO)进行训练和测试,完成轴承故障的分类和识别。实验结果表明,此方法能够有效区分不同故障状态下的轴承振动信号。     

哲学逻辑的时态命题与模态命题关系论析

时态与模态总是相互依存的,主客时间是主体的先天直观形式,主观模态则是对事物的模态认知.那些不断指向可能"将来"的"现在",总是携带着必然的"过去",并且,必然的"过去",也通过"现在"与可能的"将来"勾连起来.因此,人们常说:了解历史就是为了现在更好地掌握将来.本文在阐明存在与时间、模态与时态等问题的基础上,论述了主、客观时间的特征和时态因素与模态因素的关系,以及对时态命题与模态命题的认知.     

模态复合命题真值关系考察

本文通过构造一个真值关系示意图，着重刻画了模态复合命题中模态联言命题、模态选言命题及其否定形式之间所存在的４个等值式、４个矛盾式和２８个蕴涵式，这些等值式、矛盾式和蕴涵式都与人们的实际思维密切联系，均可借助自然语言的实例得到直观理解，并在思维实践中加以运用。