Haar小波变换在变速器齿轮故障诊断中的应用

推导和证明了Haar小波连续小波变换时间和尺度的周期性，指出这种周期性可以提取出信号中的周期成分，并且使谐波和冲击信号在时间-尺度域中有不同的图形特征。因此根据这些特性可以识别齿轮裂纹产生的冲击和刚度变化，仿真和汽车变速器齿轮故障分析验证了Haar小波变换的有效性和实用性。     

高速公路浓雾监测预警系统

为研究浓雾对高速公路运营的影响,通过建设高速公路环境气象监测站以获取与浓雾发生密切相关的气象要素和能见度实测值,并结合高速公路沿线历史浓雾个例研究形成浓雾的环流形势特征和局地监测站气象要素演变与能见度值变化规律和特征,由此建成了高速公路浓雾监测预警系统。系统通过多种通讯传输和显示手段,将自动监测站的实况和预报中心制作的浓雾预警、预报结论传送至公路运营指挥中心,供采取决策措施时应用。该系统目前已由无锡段扩展到常州至苏州段,在试验应用期,沪宁高速公路在试验路段未发生因浓雾而造成的重大交通事故。     

交通流预测方法综述

实时交通流预测是智能运输系统研究的一个重要问题。为此,建立了许多预测模型,有历史平均模型、时间序列模型、卡尔曼滤波模型、非参数回归模型、神经网络模型和组合模型等。总结评述现存的各类模型,提出交通流预测研究领域今后可能的发展趋势。     

MGM（1,n）模型在软土路基沉降预测中的应用

为提高高等级公路路基沉降预测的准确性,提出了一种由灰色相似关联度分析优选各个相关预测变量,构建灰色MGM（1,n）模型进行沉降预测的方法,可以更全面有效地利用工程监测数据.实例分析对比表明,这种方法比其他常用沉降预测法具有更高的准确性和可靠性.     

基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。     

中美城市交通模型现况评估

交通需求模型预测未来一个区域内对交通系统的需求.这些模型是辅助交通官员与专家对重大交通项目投资和政策策略作出理性决定的重要工具.根据本刊2008年第1期对中国具有代表性的几个城市交通模型系统的示例介绍,对中国目前的交通模型研发、数据及应用进行总结,并比较了中美交通模型的差异.通过对现阶段中国交通模型建设和使用的深入了解,并结合已有研究和实际工作经验,对中关交通模型及其相关的工作进行系统性和前瞻性的讨论.     

一种自适应Morlet小波包络解调的弱故障检测方法

为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计了最优Morlet小波。针对最佳尺度的求取难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比的最佳尺度的求取方法。基于此,提出基于自适应Morlet小波包络解调的弱故障特征提取方法。仿真实验与实例分析表明:该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足,减少人工干预,能自动有效地从强噪背景中提取微弱故障特征,具有一定的工程应用价值。     

软刚臂单点系泊装置监测预报系统的设计及实现

为进一步保障浮式生产储油装置(FPSO)的作业安全,通过海洋环境条件测量、FPSO运动和单点系泊系统(SPM)状态监测以及理论计算等手段,实现了软刚臂单点系泊监测预报系统的方案设计,并成功应用于渤海油田。经现场应用验证,该系统能够实现对FPSO及SPM运行情况的监测,为作业者提供FPSO操作指导及预警,有效的降低了作业风险。     

一种基于DSP的实时图像处理仿真技术

海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。     

新疆兵团道路运输业发展趋势分析

在对新疆生产建设兵团道路运输业现状分析的基础上,通过利用一元线性回归模型、平均增长率法以及灰色预测法三种方法分别对兵团2011～2015年的道路旅客运输量、道路货物运输量、道路旅客运输周转量、道路货物运输周转量等进行预测。结果显示,在未来5年当中道路旅客运输以年均7.7%增长,道路货物运输以年均9.2%增长,道路旅客周转量以年均10.6%增长,道路运输货物周转量以年均12.6%增长。