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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

热轧双金属复合板由于其优良性质而得到广泛使用,而如何改善其结合性能也成为业界内的研究热点问题.本文尝试采用分子动力学模拟的方法对316L/Q345R双金属板的高温结合性能进行系统研究.在建立316L/Q345R体系的原子结构模型的基础上,使用MD模拟方法对316L/Q345R体系的热压复合过程进行模拟,其中采用嵌入原子势函数来描述Fe、Cr和Ni之间的相互作用.分析了不同温度与压缩应变率对热压复合变形机制以及扩散层厚度的影响,并探讨了添加金属层对界面结合性能的改善效果.研究表明:温度的提高有利于形成较厚的扩散层,当双金属热压复合温度接近熔点时,此时在双金属复合界面获得的扩散层厚度远大于在较低温度复合时的扩散层厚度;应变率的提高会降低扩散层厚度,这主要因为在达到相同的压缩应变时,随着应变率增大和压缩时间缩短,原子的扩散时间缩短;在双金属之间添加一个晶格厚度的Ni层后,复合界面扩散层厚度比不含Ni复合时增加了134.5%,表明添加镍层能够明显提高扩散层厚度,但添加铬层对提高扩散层厚度的影响不大