基于盲分离的轮边减速器故障诊断

研究矿用汽车轮边减速器中太阳轮、行星轮和齿圈局部故障振动信号的频潜结构，对于轮边减速器故障诊断具有重要意义。文中模拟了太阳轮、行星轮和齿圈局部故障振动信号，利用盲分离算法将含噪声的混合信号分离，从信号分离结果来看，达到了预期效果，并应用频谱分析方法分别诊断出了太阳轮、行星轮和齿圈局部故障。为矿用汽车轮边减速器故障诊断提供了行之有效的方法。     

磁屏蔽对机车信号环线测试的影响及改进方案

针对传统的机车信号测试环线安装在钢轨内侧轨腰,存在磁屏蔽、安装成本高、施工和维护困难等缺点,在分析了磁屏蔽产生的原因后,设计并实现了一种综合成本低廉、安装方便,避免构成磁屏蔽的机车信号环线测试的技术方案。该技术方案在钢轨上或者水泥地面上通过尼龙支架固定测试环线。实践证明,使用尼龙支架固定测试环线的安装方式效果良好、设计合理,能满足机车信号的正常检测,达到了优化的预期目标。     

交叉口协调感应信号控制

介绍了传统的感应控制方法,着重对协调感应信号控制的基本原理,控制过程等进行了分析,并提出了解决问题的方法。分析了定时信号控制和感应信号控制的优缺点,对感应信号控制的进一步研究提出了几点看法。     

信号采样理论在交通流检测点布设中的应用

在对交通流检测点布设领域研究应用现状进行分析与抽象的基础上,提出交通流检测点布设本质上属于空间交通流信号采样问题。依据信号采样理论,建立了确定检测点间距或密度的方法与流程,该流程包括空间交通流信号产生、离散傅里叶变换、频谱分析、间距确定、误差分析5个步骤。对高速公路拥挤状态下的仿真分析表明:100 m的检测点间距可以满足对拥挤交通流状态的真实检测,该数值接近于实际应用中的最小值(125 m),说明该理论方法具有较好的实用性。     

土密实度瞬态振动测试信号的信息熵分析

在室内试验的基础上,提出了土密实度瞬态振动测试信号的信息熵分析方法以及时域和频域信息熵谱的计算方法,并给出了用信息熵对土密实度进行定量分析的半经验模型(拟合公式)。对信息熵的分析结果表明:在含水量一致的情况下,随着试样的干密度的增大,信号的主峰频率呈增大的趋势;在干密度基本一致的情况下,随着试样含水量的增大,信号的主峰频率呈减小的趋势,证明了将信号的信息熵作为土密实度的特征参量是合适的。     

城市交通信号控制系统ACTRA的建设和应用

对新一代的交通信号控制系统(ACTRA)进行了简要介绍,对国内应用现状进行了分析,指出该系统的工作模式和模块化设计的结构特点,重点对系统的控制优化算法进行了研究,对Sy nchro仿真软件在ACTRA系统中的应用进行了探讨.     

基于Q-learning和BP神经元网络的交叉口信号灯控制

解决单交叉口信号灯最优控制问题。提出了基于强化学习的信号灯控制系统结构,应用强化学习中Q学习,将信号灯最优控制问题转变成是否切换运行相位的决策问题,提出了采用BP神经元网络实现Q学习的信号灯控制系统。应用微观交通仿真软件PARAMICS进行仿真分析,结果表明该系统能够感知交通流变化,并能够自适应地调整信号灯切换策略,以达到最优的控制效果,该方法是可行的,与定时控制相比具有明显的优势。     

江阴大桥原结构安全监测系统设计分析

在对江阴大桥结构受力特点进行简要分析的基础上，从大跨桥梁结构健康监测的监测思想、测点布置、测试技术的应用等方面，对江阴大桥原安全监测系统及存在的主要问题进行了分析研究。并从项目选择、传感器布设、网络结构、监测设备的选用、数据采集与监测运行模式、数据存储模式、应用软件设计等方面对江阴大桥原结构安全监测系统进行了比较详细的分析，阐述了江阴大桥健康监测系统升级改造的目标需求，为升级改造工程设计与实施提供了依据。     

基于子波能量和神经网络分类器的机动车车型识别

为了使交通管理系统能进行可靠的机动车分类,研究了轿车、轻型越野车和货车3种机动车目标的声信号,提出了一种采用子波分解后不同尺度上声信号能量作为特征向量的特征提取算法,并设计了kNN(k近邻)分类器和改进BP神经网络分类器用于目标分类。目标识别和分类试验结果表明:所提出的特征提取算法能够很好地体现不同类型目标之间的差异,提取的特征向量稳健;设计的改进BP神经网络分类器的分类精度可达92.6%,且分类效果优于kNN分类器。     

基于S变换的柴油机燃烧差异的诊断研究

分析了传统的基于平稳过程的傅里叶变换存在的局限性,采用了S变换时频分析法对振动信号进行分析。对比不同燃烧状况时的缸内压力曲线、压升率曲线及振动信号S变换的结果,表明振动信号S变换得到的时频图像同缸内燃烧过程有密切的关系。为了便于对各缸的燃烧状况进行定量分析,提出了利用时频域内各点的幅值和表征各缸燃烧差异的新方法。在4缸柴油机上进行模拟试验对该方法进行验证,结果验证了该方法的有效性。