在这一章里，我们把创造（creation）和护佑（providence）结合在一起论述，这是因为考虑到这两者的关联性。第一节 基督教的创世和护佑观念的基本特征 第二节 圣经的创世的叙事故事和希腊的宇宙论哲学 第三节 早期基督教关于创世和护佑问题的争论 第四节 近代思想意识对基督教传统的创世观和护佑观的挑战和重构 第五节 当代神学界对创世和护佑的讨论

第一节 基督教的创世和护佑观念的基本特征 第二节 圣经的创世的叙事故事和希腊的宇宙论哲学 第三节 早期基督教关于创世和护佑问题的争论 第四节 近代思想意识对基督教传统的创世观和护佑观的挑战和重构 第五节 当代神学界对创世和护佑的讨论

任务1 显卡与显示器故障分析处理 任务2 声卡与音箱故障分析处理 任务3 键盘、鼠标故障分析处理 任务4 打印机故障分析处理 任务5 扫描仪故障分析处理 任务6 复印机故障分析处理 任务7 ATX电源故障分析处理

第一章 电力系统的基本概念 • 1.1电力系统概述 • 1.2我国的电力系统 第二章 电网等值 • 2.1 概述 • 2.2 输电线路的等值电路 • 2.3 变压器和电抗器的等值电路 • 2.4 发电机等值电路 • 2.5 负荷模型 • 2.6 电力网的等值电路 第三章 电力系统潮流计算 • 3.1电力网的电压降落和功率损耗 • 3.2输电线路的运行特性 • 3.3简单网络的潮流计算 • 3.4 电力系统潮流的计算机算法 第四章 电力系统运行方式的调整和控制 • 4.1电力系统有功功率和频率调整 • 4.2电力系统无功功率和电压调整 第五章 电力系统故障分析 • 故障类型：简单故障/复合故障/短路故障/断路故障 • 5.1电力系统短路的基本知识 • 5.2电力系统对称故障分析 • 5.3电力系统不对称故障分析 第六章 电力系统稳定性分析 • 电力系统的稳定性问题 ➢ 同步稳定性、频率稳定性、电压稳定性 ➢ 静态稳定、暂态稳定 • 6.1电力系统的机电特性 • 6.2电力系统的静态稳定性 • 6.3电力系统的暂态稳定性

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究.该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征.仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性

第15章软件系统的故障与维护 本章介绍了系统 BIOS SETUP设置错误造成的故障和处理方法,重点分析了DOS和WINDOWS系统的引导故障、系统维护和故障排除方法。 15.1Bios和 CMOS Setup程序的故障与维护 15.2MS-DS系统故障与维护 15.3ms- Windows9系统故障与维护

第14章硬件系统的故障与维修 本章介绍了微机硬件系统的维修方法和各主要部件的常见故障分析,本章精选了大量典型的硬件故障实例,描述了它们的故障现象及分析和排除方法。 14.1硬件故障与维修简介 14.2主板的常见故障与维修 14.3CPU和内存的常见故障与维修

本章介绍了系统 BIOS SETUP设置错误造成的故障和处理方法,重点分析了DOS和 WINDOWS系统的引导故障、系统维护和故障排除方法。 15.1os利 CMOS Setup程序的故与维护 15.2D系统故障与维护 15.3ms- -Windows9x系统故障与维护

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类