基于一维ConvNeXt网络的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱发生故障时内部齿轮与滚动轴承受损情况复杂且难以识别的问题,提出一种基于ConvNeXt网络的齿轮箱故障诊断方法。该网络模型以深度可分离卷积为基础框架,构建适用于一维数据的残差块。为了提升网络模型的拟合能力,引入GELU(Gaussian Error Linear Units)激活函数对数据进行非线性变换。使用层标准化对数据进行归一化处理,抑制了中间协变量偏移现象并提升了网络的收敛速度和稳定性。使用DDS(Drivetrain Dynamics Simulator)齿轮箱故障数据集进行实验,结果表明此网络模型大幅降低了网络模型参数量,对齿轮箱各类故障均有较高的识别精度并具有良好的抗噪性。     

基于YOLO算法的动车组裙板故障检测

针对目前动车组运行故障图像检测中人工分析方式误报警数量多、实际故障检出率低等问题,提出一种基于YOLO算法的动车组裙板故障检测方法。首先通过k-means聚类算法对检测目标进行聚类分析,其次选择合适的YOLO算法模型并分析网络结构,最后使用人工标注的多组尺度特征的裙板故障缺陷位置和类别数据集训练网络。在取自多条线路的动车组裙板故障图像数据制作成的测试集上,对YOLO模型进行试验。结果表明,模型能够快速、准确地识别故障,为高速铁路运行安全提供保障。     

基于MR-DCA的滚动轴承微弱故障诊断

【目的】针对滚动轴承微弱故障难以识别的问题,提出了一种基于MR-DCA的滚动轴承故障诊断方法。【方法】利用最大相关峭度解卷积以及共振稀疏分解的方法对输入样本进行预处理,可以有效地滤除原信号中的噪声,突出故障冲击成分。将所获得的故障分量的二维时频图以及原始信号作为网络的训练样本,经两个特征学习模块后,使用注意力机制对输入特征进行筛选,通过权值重分配可以有效地提高模型计算效率和识别精度。为了验证模型性能,使用某大学的滚动轴承微弱故障数据进行故障诊断分析,同时开展消融实验,对诊断模型各个模块的有效性进行验证。【结果】结果表明,所提出的方法识别准确率更高,且具有更快的训练速度和迭代速度。【结论】所提模型在进行滚动轴承微弱故障诊断时可以实现良好的诊断性能。     

基于非均质雷达图谱的沥青路面结构损伤识别技术

基于雷达图谱与深度神经网络的沥青路面结构损伤自动辨识方法存在数据量少且种类不均衡的问题,识别准确性与稳定性仍有待提高。提出基于非均质雷达图谱的路面结构损伤识别技术。采用探地雷达采集沥青路面结构裂缝与层间不连续病害,获取实测剖面图;基于时域有限差分法,模拟裂缝与层间不连续在匀质模型中的回波特征,与实测图谱组成数据集1#;基于芯样CT扫描图构建“沥青-集料”二相介质模型,模拟裂缝与层间不连续在二相介质模型中的回波特征,与实测图谱组成数据集2#;采用数据集1#和2#,分别训练YOLO v5深度神经网络。研究结果表明：数据集1#和2#在YOLO v5模型测试集上的m_AP@0.5为93.79%与96.33%,证明非均质图谱特征可丰富网络训练样本,并提高深度学习模型识别的准确性。     

基于固定检测器的动态交通故障数据识别与修复

针对固定检测器在采集动态交通数据过程中易发生交通数据异常、数据缺失等问题,为实现故障数据有效识别及修复,提出了基于离群距离检测的故障数据识别算法及改进的DE-LSTM数据修复模型。利用时序数据的自身连续性,采用直接离群点定位和离群距离检测对故障数据进行有效识别。采用差分进化算法优化长短期记忆神经网络的隐含层神经元个数和初始学习率,并引入自适应控制策略改进传统DE算法中的变异因子、交叉因子,建立了基于改进差分进化算法优化长短期记忆神经网络的修复模型,并与固定阈值结合交通流机理、LSTM神经网络模型及DE-LSTM修复模型进行对比。实例验证结果表明：与固定阈值结合交通流机理法相比,离群距离检测算法识别率更为高效,改进的DE-LSTM模型具有良好的计算效率及修复性能。     

一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测

针对短时交通流预测中存在的训练数据过于依赖时间序列训练数据,对空间关联性考虑不足,且模型结构参数选取形式过于固定等问题,提出一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测方法,该模型可同时训练3种与预测节点交通量相关的交通数据,增强预测的时空关联性,克服训练数据过于依赖时间序列的缺陷;同时,优化深度信任网络短时交通流预测模型结构,提出一种改进的花朵授粉算法对预测模型的隐层结构参数进行优化,避免因模型结构参数选取形式过于固定所导致的模型预测结果陷入局部最优解及实用性降低的问题。通过采集福州市两个交叉口的相关交通量数据,分别对预测模型的可行性进行评估。同时,将MFPA-DBN模型分别与不同隐层结构的深度信任网络模型及GA-LSTM、CNN-SVR、TGWO-BP 3种模型进行对比。实验结果表明：在相同训练数据的条件下,结构优化的深度信任网络(MFPA-DBN)短时交通流预测方法可行、有效,预测精度优于其他深度学习预测模型,实时性能也能满足实际要求。     

受电弓故障的车载图像识别技术

针对列车在途中因受电弓发生故障而影响运行安全的问题，提出了一种受电弓故障的车载图像识别技术，以实时检测受电弓降弓、变形与毁坏，碳滑板异常磨耗与缺口，弓角变形与缺失故障；基于更快速的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测框架设计了弓头图像定位目标检测模型，利用残差网络代替原有卷积网络，利用特征金字塔多尺度预测结构构建了候选区域推荐网络，以精准、快速地进行弓头定位和状态检侧；基于掩码区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割框架设计了弓头图像分割模型，并针对性地重新设计了检测头的网络结构与特征图尺寸，以适应受电弓的细长弯曲特征，从而准确、快速分割弓头图像；为了在分割后的二值图中更快速地识别与定位故障，根据受电弓结构尺寸和图像分割模型输出的位置坐标，制定了弓角与碳滑板故障的快速模板匹配策略，并在此基础上编制了详细的故障检测算法与程序。研究结果表明：在相应的数据集上，弓头图像定位目标检测模型的平均检测精度为0.944,平均每帧检测时间为0.029 s,弓头图像分割模型的平均分割精度为0.967,平均每帧检测时间为0.031 s,模板匹配的检测精度为0.985,平均每帧检测时...     

电机故障识别模型优化研究

提出了基于优化BP神经网络的电机故障识别模型.针对以往隐节点数依靠经验选取,缺乏理论指导的问题,利用隐节点输出的相关系数对网络隐层优化,简化模型结构.实验结果表明,该优化方法可行、所建立的故障识别模型有效.     

轨迹数据驱动的车辆换道意图识别研究

为实现准确识别车辆换道意图，提高车辆行驶安全性，综合考虑车辆换道过程的时空特性及不同特征对车辆的影响程度，提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环神经网络(GRU)组合并融合注意力机制的换道意图识别模型。首先，筛选和平滑处理车辆轨迹数据，将车辆轨迹数据分为向左换道、向右换道及直线行驶3类，构建换道意图样本集。其次，构建融合注意力机制的 CNN_GRU模型，识别换道意图样本集，考虑到行驶过程中车辆之间的交互性，将被预测车辆和周围车辆的位置和速度信息作为模型的输入，经过CNN层特征提取的特征作为GRU层的输入，经过注意力机制层对不同的特征增加不同的权重系数，利用 Softmax 层识别换道意图。最后，选用 NGSIM 中 US-101 数据集的轨迹数据验证融合注意力机制的 CNN_GRU模型性能， 同时，与LSTM、GRU、CNN_GRU及CNN_LSTM_Att等模型进行对比分析。验证结果表明，所提模型车辆换道意图识别整体准确率达到97.37%，迭代时间为6.66 s，相比于其他模型准确率最多提高9.89%，最少提高2.1%。分析不同预判时间下的意图识别，模型可在车辆换道前2 s 内均能识别换道意图，准确率在89%以上，表现出良好的识别性能。     

一种交流电机故障诊断中的特征提取与强化

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了一种故障特征提取与强化的新方法.即在对所采集的交流电机振动加速度信号进行数据预处理之后,用盲源分离方法进行独立振动源的分离,然后采用小波包分析方法进行特征提取,并进行特征频带的简化及特征强化处理,特征强化后的数据作为交流电机故障诊断模型的输入.该方法通过对振动加速度信号进行分离,能够分离出混合信号中的独立振动源,提高了故障特征提取的正确率和准确度;通过对特征频带化简,减少了故障诊断模型的输入,进而简化了模型的结构;特征强化使模型能够更有效地识别故障状态.     

对依托铁路运输的物流企业发展的研究

依托铁路运输的物流企业是铁路运输在市场竞争条件下的产物，虽然仍属于传统的物流经营．但是其灵活性和良好的经济效益为其向现代化物流方向的发展奠定了良好的基础。     

对山区测量的一点认识

结合北黑公路第七标段工程测量实际,阐述了山区公路测量工作的特殊性,详细介绍了水准高程测设和中线测设的方法。     

直升机着船海洋环境效应研究

通过对直升机着船海洋环境效应的深入研究,分析了海洋环境对直升机着船的影响机理,构建了直升机着船海洋环境效应模型,实现了直升机着船辅助决策．     

马克思主义城镇化思想发展述评

文章阐述了马克思、恩格斯的城镇化思想,分析了以邓小平、江泽民、胡锦涛、习近平为代表的中共四代领导集体充分汲取马克思、恩格斯城镇化思想,从我国实际出发,创立、发展和完善中国特色马克思主义城镇化思想,并以此来指导当代中国新型城镇化的伟大实践。     

水泥混凝土路面损害处治综述

随着国民经济水平的迅速提高，我国水泥混凝土路面修筑里程逐年增加，但同时路面经常受重交通荷载、环境条件等外部作用影响，损害是不可避免的，养护维修任务越来越重。在进行养护或维修前，必须认清各种病害的机理，进而进行针对性的修补工作。本文就水泥混凝土路面的常见病害，从分类，机理到具体的处治办法进行了阐述。     

高速公路沥青路面病害分析

车辙是在行车荷载重复作用下，路面产生积累永久性的带状沟辙。特别是在夏季多高温、水侵害、轴重、超载影响下，极易出现车辙、泛油。尤其是高速公路路面会出现不同程度的车辙、推移病害，这种路面病害会导致平整度下降，并影响高速行车的舒适性，严重的病害甚至会大大影响行车安全。     

电子文件归档工作

电子文件的产生,不仅意味着一种新型载体档案的诞生,而且也标志着人类记录信息、传达信息、留存信息的方式发生了变革.目前,在中山市公共汽车公司,公交智能化已纳入企业的发展规划,办公自动化在财务、报税、人事工资、票务、营运调度、营运统计、库存物资、车辆档案、保养计划、汽车配件销售、稽查等方面广泛应用电脑化管理.随着办公自动化程度的不断提高,必须高度重视并规范电子文件归档管理,保障电子文件和电子档案的安全保管和开发利用,以便更好地为企业的生产管理服务,这也是企业档案管理一个崭新的课题.