导读:本文包含了相对状态论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:状态,油纸,齿轮箱,分布式,轴承,卡尔,特征。
相对状态论文文献综述
赵云飞,徐俊,王海涛,梅雪松[1]（2019）在《采用Morlet小波的锂电池相对健康状态估计》一文中研究指出针对现有电池健康状态(SOH)估计方法存在估计精度低、计算量大等问题,提出了一种采用Morlet小波的锂电池相对健康状态估计方法。首先探究了电池电化学阻抗谱(EIS)与相对健康状态对应关系,然后获取电池实际工况下的电压电流数据,采用Morlet小波对所获得的电池电压和电流数据分别进行Morlet小波变换,用变换后的电压小波系数除以电流小波系数在线计算电池EIS,最后利用在线计算的EIS估计电池的相对健康状态。该方法无需进行大量实验,准确度高,计算快,能更好地应用于电动汽车中。在城市道路循环(UDDS)工况下对所提出的方法进行了验证,实验结果表明,该方法可以准确估计出电池的相对健康状态,估计误差控制在3.3%以内。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年12期）
陈惠红[2]（2019）在《轴承退化状态的LCD-Hilbert相对谱熵识别》一文中研究指出为有效地对轴承退化状态进行识别,结合LCD分解和Hilbert变换定义了LCD-Hilbert时频谱,同时利用相对熵可以较好表征振动信号概率分布差异的特性,提出基于LCD-Hilbert相对谱熵的轴承退化特征提取方法。通过仿真信号对定义的LCD-Hilbert相对频率能谱熵、相对瞬时能谱熵和相对奇异谱熵的合理性和有效性进行了验证。将这3个特征指标组成退化特征,对实测轴承内圈和外圈故障模式下的不同程度故障振动信号进行了进一步分析,并通过支持向量机对轴承退化状态进行了识别,结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《机械强度》期刊2019年03期）
覃登攀[3]（2019）在《HHT相对谱熵及其在轴承退化状态识别中的应用》一文中研究指出为有效地对轴承退化状态进行识别,对轴承退化特征提取方法进行了研究。基于HHT变换的非平稳信号分析能力和相对熵可以较好表征振动信号概率分布差异的特性,提出基于HHT相对谱熵的轴承退化特征提取方法。通过仿真信号对定义的HHT相对能谱熵(HREE)和HHT相对奇异谱熵(HRQE)的合理性和有效性进行了验证。将这两个特征指标组成退化特征,对实测轴承内圈和外圈故障模式下的不同程度故障振动信号进行了进一步分析,并通过相关向量机对轴承退化状态进行了识别,结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《机械强度》期刊2019年02期）
赵仙保,宣征南,韩念琛[4]（2019）在《基于相对健康度模型的齿轮箱运行状态综合评价》一文中研究指出齿轮箱运行状况的优劣是整个设备平稳运行的基础保障,因而对齿轮箱运行状态监测和综合评价具有显着的意义。针对传统状态评价方法中指标权重确定的局限性,创造性地引入了熵值修正G1模型对评价指标进行科学合理地赋权,同时提出相对健康度概念,并用不同的健康等级来定量描述齿轮箱的运行状态,建立了基于相对健康度的评价模型。通过对某石化公司齿轮箱故障的分析表明,该方法能够有效地判断齿轮箱的运行状态,为视情维修提供理论依据。(本文来源于《机械传动》期刊2019年02期）
戴明哲[5]（2019）在《基于相对状态测量的多智能体系统采样控制研究》一文中研究指出近些年来,多智能体协同控制已经成为控制理论领域的重要研究主题。其主要关注点在于,在信息交互下所有个体如何去进行协同合作以实现控制目标。作为协同控制的核心问题,多智能体分布式采样控制吸引了大量研究者的关注。每个个体装配的传感器如何采样来更新控制器以实现控制目标,这是其中的技术关键。本文主要研究基于相对状态测量的分布式采样控制理论,提出了基于时间触发、事件驱动和自驱动分布式采样控制策略,探讨在不同的采样机制下的多智能体系统动力学行为分析。主要研究内容和创新点如下:基于相对位置测量的任意采样分布式控制协议,我们研究了二阶多智能体系统在领导-跟随者拓扑下的动力学行为,将一致性和包围控制统一到了同样的框架下。本文分别进行了网络具有单个领导者情况下的一致性分析和具有多个领导者情况下的包围控制分析,并基于Hermite-Biehler定理将理论推广到有向任意弱连通拓扑。严格的数学证明确保了所提出的控制策略能使系统在不同的拓扑连接下分别达到不同的控制目标,在这样的策略中采样时间间隔的大小可以任意选择。这可以适用于采样抖动、数据丢包等带来实际信息采样交互周期发生变化的场景,这拓展了传统的时间触发分布式采样控制理论,使其具有更广泛的适应性。基于组合式相对状态测量的事件驱动和自驱动采样控制协议和算法,我们提出了具有较低系统资源消耗的新策略来调度控制器和传感器,以解决一阶和二阶多智能体系统的一致性问题。所提出的事件驱动策略要求每个智能体集中处理所有关联的相对状态信息,通过所设计的触发条件来判定是否进行控制器更新。相比周期采样控制,这种算法能大大降低控制器更新次数,从而节约系统资源。所提出的自驱动采样控制协议则进一步避免了传感器周期检测相对状态信息的要求,确保其只在事件触发时刻进行采样,这进一步降低了传感器的负载,利用计算的复杂度提升换取了传感器负载的降低。组合相对状态测量的事件驱动和自驱动采样控制,对控制器和传感器的不同调度方式,适应于各类资源可利用程度不同的场景,都降低了系统资源消耗。基于分离式相对状态测量的边事件驱动和边自驱动采样控制协议和算法,我们提出了不同于上面组合式方案的新策略来调度控制器和传感器,以解决耦合调和振子的同步控制问题。所提出的边事件驱动控制协议和算法中,不同信息边之间互不影响的单独判定事件驱动触发条件。相比于组合相对状态测量,这是一种不同的传感器和控制器的调度方式,适应于传感器资源可利用程度不同的其他场景。所提出的异步触发边事件驱动方案,可以使得信息边两端控制器被异步更新。进一步考虑时滞的影响,为了确保参数选择的自由度,我们提出了同步触发的边事件驱动方案,使得信息边两端控制器在每次事件时刻被同步更新。相比于周期采样控制,这能降低控制器更新次数。为了减少传感器采样次数,本文提出了两种同步触发的边自驱动分布式采样控制算法,其对传感器和控制器不同的调度方式,均可以保证二者触发采样的次数减少从而节约系统资源。基于相对状态测量的积分型边事件驱动和边自驱动采样控制协议和算法,我们提出了具有较宽松触发条件的新策略来调度控制器和传感器,以解决一类非线性多智能体系统的同步控制问题。在所提出的事件触发条件中,只需要在给定的积分时间区间内测量误差的累积小于给定的触发条件即可,这放松了对测量误差的要求,比非积分型的传统事件驱动方案的事件触发频率更低,更节约系统资源。而且所给出的触发条件包含状态信息和指数函数项,是一种状态依赖和时间依赖相结合的混合触发方案,这能有效的确保系统不发生Zeno行为。为了进一步降低传感器测量相对状态的负载,本文进一步设计了积分型边自驱动采样控制算法,从而使得控制器和传感器都零星的执行操作,进一步节约传感器采样的资源消耗。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-01-01）
方元坤,孟子阳,尤政,张高飞[6]（2018）在《一种星间相对状态估计方法》一文中研究指出编队自主导航是实现分布式遥感系统星间协同观测的基础。为实现分布式遥感系统星间相对状态的精确确定,提出一种基于MEMS激光雷达与纳型星罗盘的星间相对状态估计方法。借助相对姿态、轨道运动学方程建立了星间相对状态的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,解决了MEMS激光雷达测量与参考航天器姿态耦合的问题,并利用预定入轨参数及高精度轨道外推(HPOP)对方法进行仿真校验。结果表明,该方法具有可行性和实用性,估计精度满足分布式遥感任务需求,能够较好解决中远距离星间相对状态估计问题。(本文来源于《宇航学报》期刊2018年12期）
周天春,彭庆军,黄星,姜雄伟,孙兆臣[7]（2018）在《基于有限元方法的相对介电常数和电阻率对套管状态参数的仿真计算研究》一文中研究指出深入开展绝缘材料的电阻率和介电常数对变压器套管的状态参数(如电容、介质损耗和绝缘电阻)的影响研究,对提高套管的故障诊断和变电站主变压器的安全可靠性运行具有重要的意义。为此,基于有限元方法开展了相对介电常数和电阻率对套管电容、介质损耗和绝缘电阻的仿真计算研究,通过研究发现:套管中油的介电常数和电阻率对套管电容、介质损耗和绝缘电阻影响较小,而两个电容屏之间油纸绝缘的相对介电常数和电阻率对套管电容、介质损耗和绝缘电阻影响较大。(本文来源于《电气应用》期刊2018年24期）
张家绮,游科友[8]（2018）在《基于相对状态符号信息的分布式优化算法》一文中研究指出针对网络化多智能体的分布式优化问题,本文讨论一种只利用邻居相对状态的符号信息的分布式算法.该算法不要求与图相关的权重矩阵是双随机矩阵.首先利用优化理论中的惩罚函数法解释该算法,然后分析算法在静态图上的收敛性以及收敛速度.与现有使用邻居相对状态的完整信息的分布式梯度下降算法相比,所提算法的收敛速度并没有本质上降低.另一方面,将所提算法扩展到确定性和随机性的时变图上,并给出相应的收敛性结论.最后,通过数值仿真实验验证算法的有效性.(本文来源于《南京信息工程大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
高宇飞[9]（2018）在《沪指高开低走日K线四连阴》一文中研究指出在外围市场全面红盘的影响下，周四沪深两市股指双双高开。两市早盘均在平盘线上方震荡，在拉升和回落间来回切换。午后，高校板块延续午盘强势震荡走高，券商股、题材股轮番下挫，两市股指先后翻绿，沪指失守2638点，收出本周以来的第四根阴线。市场成交量低迷，两市合计(本文来源于《深圳商报》期刊2018-11-09）
张琳,魏泽仁,郭郁,张洁心,吕嘉轩[10]（2018）在《基于脑电波α频带相对功率分析意境作业对抑郁状态大学生的解郁效应》一文中研究指出目的通过检测接受和未接受意境作业训练的抑郁状态大学生脑电波α频带相对功率,分析意境作业对抑郁状态大学生的解郁效应。方法将24名抑郁状态大学生按照1∶1原则分为两组,对实验组进行意境作业培训,对照组不做任何干预。实验前和实验组培训后分别采集提取两组脑电波α频带相对功率,采集过程依次分为静息态0、意境作业1、静息态1、意境作业2、静息态2、意境作业3、静息态3共7个时段。结果两组导联FZ、F8、FT7、FCZ、FT8、C3、CZ、CPZ、TP8、P4、T5、P3、PZ、T6、O1在静息态0差异有统计学意义(P <0. 05)。意境作业1中,两组导联FZ、FT7、FCZ、FT8、CZ、TP7、T5、PZ、CPZ、TP8、P3、P4、T6、O1差异有统计学意义(P <0. 05);意境作业2中,导联FP2、FC3、FT8、FT7、FCZ、FC4、TP7、P4、T6、T3、CP3、TP8、P3、O2差异有统计学意义(P <0. 05);意境作业3中,导联FP2、FT7、FCZ、FT8、F3、CZ、O1、TP7、TP8、P3差异有统计学意义(P <0. 05),在意境作业操作整个过程中,两组在导联FCZ、FT8、TP7、TP8、P3差异有统计学意义(P <0. 05)。结论意境作业能够诱发脑电波α频带的节律性反应,表现为后脑区和顶区α频带高相对功率,对抑郁状态具有一定缓解作用。(本文来源于《北京中医药大学学报》期刊2018年09期）
相对状态论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为有效地对轴承退化状态进行识别,结合LCD分解和Hilbert变换定义了LCD-Hilbert时频谱,同时利用相对熵可以较好表征振动信号概率分布差异的特性,提出基于LCD-Hilbert相对谱熵的轴承退化特征提取方法。通过仿真信号对定义的LCD-Hilbert相对频率能谱熵、相对瞬时能谱熵和相对奇异谱熵的合理性和有效性进行了验证。将这3个特征指标组成退化特征,对实测轴承内圈和外圈故障模式下的不同程度故障振动信号进行了进一步分析,并通过支持向量机对轴承退化状态进行了识别,结果验证了所提方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
相对状态论文参考文献
[1].赵云飞,徐俊,王海涛,梅雪松.采用Morlet小波的锂电池相对健康状态估计[J].西安交通大学学报.2019
[2].陈惠红.轴承退化状态的LCD-Hilbert相对谱熵识别[J].机械强度.2019
[3].覃登攀.HHT相对谱熵及其在轴承退化状态识别中的应用[J].机械强度.2019
[4].赵仙保,宣征南,韩念琛.基于相对健康度模型的齿轮箱运行状态综合评价[J].机械传动.2019
[5].戴明哲.基于相对状态测量的多智能体系统采样控制研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[6].方元坤,孟子阳,尤政,张高飞.一种星间相对状态估计方法[J].宇航学报.2018
[7].周天春,彭庆军,黄星,姜雄伟,孙兆臣.基于有限元方法的相对介电常数和电阻率对套管状态参数的仿真计算研究[J].电气应用.2018
[8].张家绮,游科友.基于相对状态符号信息的分布式优化算法[J].南京信息工程大学学报(自然科学版).2018
[9].高宇飞.沪指高开低走日K线四连阴[N].深圳商报.2018
[10].张琳,魏泽仁,郭郁,张洁心,吕嘉轩.基于脑电波α频带相对功率分析意境作业对抑郁状态大学生的解郁效应[J].北京中医药大学学报.2018
论文知识图
