（一） 一. 系统的时间响应及其组成 二. 典型的输入信号 三. 对一阶、二阶、高阶系统的典型时间响应进行分析 四. 分析性能指标（时域） （二） 五. 系统误差分析与计算

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建立了非平稳运行工况下行星齿轮箱共振频带内的声音信号解析模型，揭示了齿轮故障特征在声音信号共振频带内的分布规律。根据共振频率不随转速变化的特点定位了齿轮箱共振频率，为在共振频带内提取齿轮故障特征奠定基础。针对传统时频分析方法时频分辨率低的缺陷，研究了基于高阶同步压缩变换的时变故障特征提取方法。通过数值仿真和实验信号分析，验证了所提出的声音信号模型与行星齿轮箱故障特征分布规律的正确性，以及利用高阶同步压缩变换方法提取共振频带内行星齿轮箱故障特征的有效性

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

《电路分析基础》教学大纲 《电工原理》教学大纲 《电路分析基础》教学大纲 《电工技术》教学大纲 《电子技术》教学大纲 《电路与电子技术》教学大纲 《电工基础》教学大纲 《自动化检测与仪表》教学大纲 《微机原理与汇编语言》教学大纲 《单片机原理及接口》教学大纲 《自动控制原理》教学大纲 《离散控制系统》教学大纲 《现代控制理论》教学大纲 《微机原理及应用》教学大纲 《软件工程》教学大纲 《信号与系统》教学大纲 《计算方法》教学大纲 《工程力学》教学大纲 《统计力学》教学大纲 《半导体物理》教学大纲 《固体物理》教学大纲 《量子力学》教学大纲 《半导体物理实验》教学大纲 《现代控制理论》教学大纲 《单片机原理及接口》教学大纲 《电机与拖动基础》教学大纲 《计算机控制技术》教学大纲 《自动控制专业英语》教学大纲 《自动控制系统》教学大纲 《系统仿真技术》教学大纲 《集散控制系统》教学大纲 《电机学》教学大纲 《电力工程》教学大纲 《电力电子技术》教学大纲 《电气测试基础》教学大纲 《信号与系统》教学大纲 《自动控制专业英语》教学大纲 《集成电路工艺》教学大纲 《集成电路分析与设计》教学大纲 《集成电路实验》教学大纲 《超大规模集成电路 CAD》教学大纲 《集成电路课程设计》教学大纲 《电气控制设备》教学大纲 《电力系统分析》教学大纲 《电气测试技术》教学大纲 《半导体器件》教学大纲

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一、种类繁多 ：被测量种类多，信号转换原理多，他们的组合更多。 二、 学习方法 ：原理→结构→相配合的电路→特点→选用。 三、检测装置的性能“瓶颈” ：受环境条件的影响、材料特性的限制，通常是检测装置中性能指标最低的环节

5.1 正弦电压和电流 5.2 利用相量表示正弦信号 5.3 R、 L、 C元件VAR的相量形式和 KCL、KVL的相量形式 5.4 阻抗与导纳 5.5 电路基本元件的功率和能量 5.6 正弦稳态电路中的功率 5.7 正弦稳态电路中的最大功率传输 5.8 正弦稳态电路的相量分析法 5.9 三相电路概述 5.10 小结

11-1 二端口网络 11-2 二端口网络的方程与参数 11-3 二端口网络的等效电路 11-5 二端口网络的连接 12-1 解析法 12-2 图解法 12-4 小信号分析法