在深入分析机架偏心作用机制的基础上,提出了轧机偏心补偿控制信息相域滤波提取方法,它利用机架偏心轧制作用强度与轧制过程中轧辊的机械转动相位密切相关的特点,将轧机的时域轧制数据转换为以轧辊转动相位为参变量的数据进行处理.在线性化相域空间中,与轧辊偏心作用相关的信号呈现出显著的周期化特征,而其余的原时域周期信号在转换过程中均被非周期化.在线性化相域空间中,将轧辊转动轧制作用的往复周期作为指定的循环统计量统计周期.理论分析表明,基于统计方法能够有效地消除噪声的影响,同时抑制非指定线性化相域循环分量,实现机架偏心特性信息的有效获取,其实质是线性化相域空间中的梳状滤波器滤波.依据统计获取的机架偏心特征信息可以为轧机偏心补偿提供一定的数据参考

§5.1.非正弦周期量的分解 §5.2.非正弦周期量的有效值 §5.3.非正弦周期量的计算 §5.3.非正弦周期电流电路中的平均功率

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值

5-1.非正弦周期量的分解 5-2.非正弦周期量的有效值 5-3.非正弦周期电流的线性电路 5-4.非正弦周期电流的平均功率

第一节 经济增长理论 一、经济增长理论概述 二、经济增长模型 三、零经济增长理论 第二节 经济周期理论 一、经济周期概述 二、经济周期的原因 三、乘数-加速数模型 四、实际经济周期理论

第三章非正弦周期交流电路 3.1概述 3.2非正弦周期交流信号的分解 3.3非正弦周期交流电路的分析和计算 3.4非正弦周期交流信号的平均值、有效值、平均功率的计算

一个周期为N的周期序列 可表示为： 这样的周期序列的Z变换是不收敛的。如果用离散傅里叶 级数表示，则可以讨论其收敛性。 用傅里叶级数表示，其基波频率为： 用复指数表示： 第k次谐波为： 由于是周期序列，且k次谐波也是周期为N的序列：

本章主要介绍非正弦周期电流电路的一种分析方法谐波分析法,它是正弦电流电路分析方法的推广。其次介绍了信号频谱的初步概念。主要内容有:周期函数分解为傅立叶级数和信号的频谱,周期量的有效值、平均值,非正弦周期电流电路的计算和平均功率,滤波器的概念,三相电路的高次谐波,及傅立叶级数简介

时间连续的周期信号 频率离散的傅立叶级数 时间连续的非周期信号 频率连续的傅立叶变换 时间离散的周期序列 频率离散的周期级数 时间离散的非周期序列

.2.1周期延拓 5.2.2周期为2的周期函数展开成傅里叶级数 5.2.3几个常见脉冲信号的傅里叶级数