复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取

为消除复杂传递路径对轴承滚动体振动信号的影响并提高故障特征提取的能力，研究了基于变分模态分解(VMD)、优化最大相关峭度解卷积(MCKD)和1.5维谱的轴承滚动体故障特征提取问题；分析了轴承滚动体原始振动信号特点、早期故障信号的特性以及复杂传递路径对振动信号的影响，运用VMD将原始振动信号分解为一系列本征模态函数(IMFs),提出了转频分量剔除方法，通过峭度准则优选2个峭度较大的IMFs分量进行重构；基于网格搜索法研究了MCKD算法参数优化方法，用以增强重构信号的周期性故障特征，消除复杂传递路径对轴承滚动体故障信号的影响；利用1.5维谱分析重构信号，建立了复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取新方法，实现了轴承滚动体故障的准确诊断；为了证明方法的有效性，选取美国凯斯西储大学轴承SKF6205基座滚动体数据进行试验验证与分析。试验结果表明：网格搜索法获得了MCKD算法的最优滤波长度与冲击周期参数(365、85),优化MCKD算法增强了重构信号的故障特征，减少了无关频率分量，明显降低了其他成分的干扰；提出的故障特征提取方法在0、735和1 470 W负载条件下均提取到了轴承滚动体的故障特征频...     

水中目标水压场信号特征提取与检测研究

利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点，用功率谱估计方法提取低频信号的能量作为特征，提出了所谓的浮动阈值方法，对信号滑动地进行目标检测．通过对实验船模水压场信号进行检测验证。讨论了在各种不同情况下，目标信号的特征提取及目标检测方法的效果，验证了该方法的有效性．     

信号控制四路环形交叉口多进口协同放行方法

针对传统信号控制四路环形交叉口环内车辆间相互干扰对交叉口延误的影响,本文提出 1种多进口协同放行的信号控制方法.首先,基于元胞传输模型建立能描述信号控制四路环形交叉口车流特征的动力学模型;并在此基础之上,以交叉口延误为优化目标、配时参数为目标变量建立信号优化模型,利用遗传算法进行优化,从而得到信号配时参数;最后,通过实例对模型的适用性进行分析.结果表明：四路环形交叉口进口道左直车道分流渠化后,环道车辆延误明显降低;与单进口轮流放行方式相比,本文提出的多进口协同放行控制方法能有效降低交叉口车辆延误.     

一种基于小波分解的信号特征提取方法

利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点，对信号进行小波分解，提取在不同频率带内信号的能量作为特征，用费歇判别方法对目标进行检测．通过不同浪级情况下海洋水压力场的仿真信号数据，对某型目标舰船的水压力信号进行了检测计算，验证了该方法的有效性，尤其是在高海况、低信噪比条件下，达到了比较好的效果．     

一种基于能量聚点的目标检测方法

定义了刻画信号能量分布的λ水平能量聚点的概念，利用目标信号能量分布的特点，通过对信号进行小波分解提取各频段的信号，分别作功率谱估计后将频域信号的λ水平能量聚点作为信号特征量，用费歇判别分析方法对目标进行检测，计算机仿真结果验证了方法的有效性．     

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为使路段人行横道信号设置最优,提高交通运行效率,对路段人行横道信号控制进行深入研究,寻找最优的信号配时方案。分析了路段信号控制下的行人与机动车的运行特征,将信号周期分成了6个时段,描述了各个时段下行人与机动车的运动状态;以行人延误与机动车延误的加权和最小为目标,考虑行人过街最大信号周期限制,建立路段信号优化配时模型;分析模型中各变量之间的关系,给出了信号配时优化的计算流程,通过实例进行验证。实例证明,研究成果可有效用于路段人行横道信号控制优化配时。     

一种基于小波多分辨率特征的彩色纹理图像检索

通过分析图像YCbCr空间的纹理与色彩特征,对色彩图像进行M带小波分解,提出了一种基于小波多分辨率特征和关系函数来计算图像相似度的彩色纹理图像检索方法.将小波分解后的16个子带系数作为图像的原始特征;运用模糊C均值算法对原始特征聚类分析,最后采用关系函数对查询图像和目标图像的模糊特征进行相似度计算,得到用户需求的图像.实验表明,该方法可以实现有效的图像特征提取,并能很好的检索出用户需求的图像.     

基于正交母函数的模型化磁性物体标量探测

对传统的标量磁模型进行了变形，使得标量磁信号可以看成是3个母函数的线性组合，对母函数的标准正交化使其成为信号子空间的一组标准正交基，利用信号在子空间中的逼近误差提出了一种新的基于标量信号的模型化检测方法，并进行了仿真，结果表明这种方法能够有效地检测目标信号．     

逆向可变车道交叉口信号配时优化方法

为提升逆向可变车道交叉口通行效率，提出一种基于逆向可变车道交叉口信号配时优化方法.假设车辆到达服从泊松分布，基于逆向可变车道交叉口车流运行特征，构建了逆向可变车道交叉口通行能力和延误计算模型；以周期时长、主预信号控制、逆向可变车道长度及饱和度等为约束，交叉口通行能力最大和平均延误最小为目标，建立了交叉口信号配时双目标优化模型，采用模拟退火算法求解.选取南昌市某交叉口分析了其设置逆向可变车道后，在高、中、低流量及不同左转比例下的运行效果.结果表明，本文所提方法在不同流量下均能提高交叉口的通行能力并减少延误，且更适合高流量交叉口；当高流量交叉口左转比例大于 20%时，交叉口通行效率改善更加显著.     

实时自适应交通信号控制优化理论模型

通过对交叉路口交通流到达和排队延误规律的研究,提出了一种新的交通信号控制理论,此理论把交通延误和停车次数综合为一个性能指标,称为PI值,建立了以PI值最小为目标的交通信号配时优化理论模型,该信号配时方法与通常采用的单点自适应信号控制方法的区别在于不但考虑了交通延误,而且考虑了停车次数,实现对交通延误和停车次数两个指标的优化,从而保证了以车队形式到达的交通流可以不间断地通过交叉路口,由于以实时交通流的到达规律为依据进行信号优化配时,因此,该信号配时优化模型又是实时自适应交通信号控制优化模型。     

基于加权FCM算法的轴承故障诊断

提出一种基于特征评估和特征加权FCM算法的滚动轴承故障诊断方法．对原始振动信号提取时域、频域和小波包归一化能量特征，组成联合特征．然后对联合特征进行评价，计算类可分性评价指标．根据该指标大小选取敏感特征，进行特征加权模糊聚类分析，实现对轴承故障状态的自动识别．特征评估克服了传统方法在特征选择上的盲目性，特征加权提高了分类准确率．实例表明，该算法不仅可以可靠识别不同类型的滚动轴承故障，而且可以识别不同程度的故障．     

太原至古交高速公路工程地质特征

通过太古高速公路的勘察,对该项目的工程地质特征做一些介绍,作为以后类似项目的勘察借鉴。     

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.     

疲劳驾驶的转向特征研究

为有效地实现疲劳提前预警,研究了心电信号(ECG)和转向特征随驾驶时间的变化规律.通过试验,分析了ECG信号的4个指标随时间的变化趋势,进行了显著性分析之后,运用主成分分析方法建立了综合的ECG评价指标来分辨驾驶员的疲劳状态.分析了驾驶员在不同驾驶状态,不同的道路线形下的转向行为,应用转向熵方法分析了转向数据,结果表明...     

FPDB——参量图生成的特殊方法

CAD系统中,解决图形生成的参量化问题推动我国CAD技术的应用与发展的主要问题之一。本文介绍一种特征参量数据库(FPDB)的建立,探讨一种图形参量化生成的积极有效的方法。对于寻求图形参量化生成的量佳途径具有现实的意义。     

特征建模CAD/CAPP集成系统的研究与应用

实现CAD/CAPP集成所面临的最大难题是CAD与CAPP的连接,关键是CAD。为此本文提出了一种特征建模的CAD模型,并论述了在该模型下的零件描述方法、基本几何体的造型方法、数据库的结构及其在HTD—CAD/CAPP集成系统中的应用。在此基础上,进一步叙述了CAPP子系统如何利用零件的设计信息来进行工艺过程的自动化设计。     

疲劳驾驶的转向特征研究

为有效地实现疲劳提前预警,研究了心电信号(ECG)和转向特征随驾驶时间的变化规律。通过试验,分析了ECG信号的4个指标随时间的变化趋势,进行了显著性分析之后,运用主成分分析方法建立了综合的ECG评价指标来分辨驾驶员的疲劳状态。分析了驾驶员在不同驾驶状态,不同的道路线形下的转向行为,应用转向熵方法分析了转向数据,结果表明:相比清醒状态,疲劳状态下的转角熵升高了57.1%。     

对构建我国会计信息质量特征体系的思考

我国目前的会计信息质量体系层次不清晰,未能明确区分主次质量特征,各质量特征之间的相互关系不明朗,内容也有欠缺。在全球经济一体化的背景下,应主动适应要求,构建我国新的会计信息质量特征体系。新的会计信息质量特征体系应当由基础质量特征、总体质量特征、主要质量特征、次要质量特征和约束条件五部分构成。     

高速公路产业特征与企业战略理论

高速公路收费经营企业的发展战略是基于高速公路的基本特征及其未来发展趋势的前提下制定的，因此，理解高速公路的产业特征是制定高速经营发展战略的前提，同时企业战略思想的把握决定着高速公路企业经营发展战略的制定方向。     

一种改进的基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法

在传统的基于4类特征拐点的遮挡车辆分离方法的基础上进行改进,提出了一种基于8类特征拐点的分离方法．该方法以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在遮挡的连通区域提取边缘轮廓,并将轮廓上的特征拐点分为8类;然后在对相邻且同类的轮廓特征拐点进行合并的基础上,利用改进的车辆轮廓特征拐点的类型组合来实现遮挡车辆的识别和分离．仿真实验表明,本文所提出的新方法具有更好的鲁棒性和精确性,且方法简单,具有很高的实际应用价值．