PERFORMANCE ANALYSIS OF SECOND-ORDER STATISTICS FOR CYCLOSTATIONARY SIGNALS

Introduction　　 In natural and man- made signals,there existwidely a special kind of non- stationary signal,forwhich the statistics,correlation function or higher-order statistics,vary not only with time but alsowith multiple incommensurate periods ( periodicallyor polyperiodically) .The random signal,such ascommunication,radar,telemetry,sonar,etc andthe data thatsubjectto seasonal and rhythmic vari-ations,such as hydrologic,oceanic,climatic,ex-hibit periodically the time- varying characteris…     

光学仪器法快速找寻轴系理论中心线的研究

舰船轴系装调过程中,理论中心线的确定方法有多种。本文采用光学仪器法快速找寻轴系理论中心线,理论支持性强,高效而独特,具有较强的实用性。     

碱集料反应的诊断与防治

概念了破集料反应的类型与机理，结合国内外碱集料反应研究的进展情况，提出了碱集集料反应的诊断方法和防治措施。     

外军舰船综合通信系统技术分析

综合通信系统是舰船的“中枢神经”。文章从欧洲和美国海军舰艇的综合通信系统技术的分析入手,研究了舰船通信系统的发展趋势,提出了对我军舰船通信系统建设的建议。     

如何正确运用轿车故障码

结合实例介绍了轿车故障码的正确运用:一是要认清电脑故障的性质和范围;二是能区别故障码的真伪性;三是提取故障码之前,应首先确认自诊断系统是否正常;四是不轻易更换电脑;五是故障码的正确清除方法;六是重视检修后的车辆检验;七是熟悉OBD—Ⅱ随车电脑诊断系统。     

状态维修系统的指数分布检测策略

系统有4种运行状态：正常、异常、隐患和故障，系统从正常依次经异常、隐患到达故障。正常状态、异常状态和隐患状态为系统的工作状态，系统处于哪种工作状态检测诊断后才能知道，系统故障时不需检测诊断就能知道。系统每次开始正常工作后，每隔一段随机时间对它检测诊断一次，直到系统故障或检测诊断出系统处于异常或隐患状态为止，并且诊断正常和异常时结果有可能出现错误，隐患诊断结果不会出错。在系统的寿命为连续型随机变量，检测间隔时间服从指数分布的假设下，利用向量Markov过程方法求出了系统的可靠性指标、系统的最优检测策略。     

局域光纤IP电话的性能研究

提出并分析了基于光纤网络的IP电话系统，针对IP电话网中的时延，抖动，数据包丢失等关键问题分别进行分析。找出了取消网关，路由器和采用光纤化等解决方法，比较基于H．232协议的IP电话与基于SIP协议的光纤IP电话系统，发现利用光纤网能很好补偿时延和改善数据包丢失等问题，提高系统的抗干扰能力，使IP电话系统的性能得到很大提高，采用排队论进行了流量分析，证明以上方法是有效的。     

基于OOCPN结线分析和反向推理的城市轨道交通牵引供电系统故障诊断方法

基于面向对象的思想和有色Petri网理论,构建库所的令牌,描述城市轨道交通牵引供电系统中组成结点的元件、开关及结点的含源性质,进而建立城市轨道交通牵引供电系统结线分析的OOCPN(Object-Ori-ented Colored Petri-Nets)模型。求解该模型可确定城市轨道交通牵引供电系统的故障域;然后结合专家经验以及牵引变电所综合自动化系统轮询到的保护动作信息,通过反向推理遍历搜索该故障域,对故障元件进行定位;根据专家推理规则以及城市轨道交通牵引变电所内的保护配合关系,判断开关的拒动行为。以城市轨道交通牵引供电系统馈线短路且馈线开关拒动为例进行验证,结果表明:提出的城市轨道交通牵引供电系统故障诊断方法能够实现对故障元件的准确定位和开关拒动行为的判断。     

新能源汽车维修中电子诊断技术的应用

新能源汽车属于新型汽车,近几年开始进入到我国汽车行业中并不断发展。为此,本文首先分析了电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用优势,其次分析了电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用类型及方式,旨在为电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用提供参考,以此来提高新能源汽车维修质量和效率。     

基于主元分析-概率神经网络的车辆受电弓故障诊断

在城市轨道交通车辆受电弓日常检修过程中,大量检修及故障数据未得到合理利用。针对计划检修已不能满足目前受电弓检修要求的问题,提出了一种基于主元分析和概率神经网络结合的故障诊断方法。该方法运用主元分析法对受电弓日常检修中的初始特征参数进行降维,将降维后特征参数输入到概率神经网络模型中进行故障诊断,判定受电弓故障模式。仿真结果表明,该诊断方法耗时短、正确性高。