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1.
针对高速列车轴箱轴承故障数据获取困难的问题,提出了一种无需先验知识的利用物元和阴性选择算法进行轴承故障检测的方法. 首先利用多维物元构建阴性选择算法的检测器模型,以检测器与训练样本之间的综合关联度作为匹配规则,并在综合关联度约束范围内引入控制参数,实现检测器对非己空间的更大覆盖;其次,根据匹配规则和控制参数构建适应度函数,采用粒子群优化算法生成候选检测器,分析控制参数对检测器生成和粒子群优化算法收敛速度的影响;此外,为降低候选检测器集合的冗余度,基于关联度提出了检测器特征参数区间的合并规则,将成熟检测器个数降低至18个;最后,通过信号模拟方法生成轴箱轴承的各类故障信号,建立100组测试样本,并利用18个成熟检测器进行故障检测. 研究结果表明:成熟检测器对不同类轴承故障均具有较好的检测性能,正常样本的检测器激活率为1.11%,故障样本的检测器激活率不低于96.67%. 相似文献
2.
研究目的:目前,隧道掘进机平移与空推工艺多采用不同装置分步完成,装置安装耗时费力,严重影响项目施工进程,且国内外没有可同时解决掘进机主机平移和空推的工法或装置。本文研制了一种基于液压的盾构/TBM主机平移-空推集成装置,将平移与空推工序合一,可极大提高工程施工效率,实现荷载600 t盾构/TBM主机连续移位。研究结论:(1)利用液压力驱动液压马达实现装置移位和驱动轮90°转向,实现了平移与空推工艺集成;(2)多轮系和从动轮碟簧设计可优化载荷分布,从动轮选用自润滑推力关节轴承使装置可适应一定倾斜度和不平度,提升装置运行平稳性;(3) 600 t荷载下,利用聚氨酯包敷于钢轮外的复合轮设计减小了轮系与地面接触应力,降低地面要求;(4) ANSYS仿真分析表明承载台架满足强度要求;(5)目前该装置已成功应用于青岛地铁8号线项目,缩短工期20 d,填补了国内外技术空白,应用前景广阔。 相似文献
3.
基于轻量级卷积神经网络的烟雾识别算法 总被引:1,自引:1,他引:0
由于烟雾图像场景模糊不清,背景复杂多变,难以捕获到有效特征,导致算法识别误报率和漏报率较高;此外,深度卷积神经网络结构复杂,参数繁多,难以缩短其计算时间至1 ms内,这成为实时火灾预警的一大难题. 为了解决上述问题,提出了一种基于4种Inception结构的轻量级卷积神经网络SInception (sequeeze-and-excitation inception)在此基础上加入SE Block (sequeeze-and-excitation block)用于对烟雾特征进行重新分配;同时,为了避免由于训练样本不足引起的过拟合,原始数据集上采用数据增强技术以及生成对抗网络生成更多训练样本,并在后续实验中采用了融合暗通道先验特征的策略. 实验结果表明:该网络在增强的数据集GAN-Aug-YUAN上将识别误报率降为0的同时将准确率提升至99.65%,且计算时间减少到0.26 ms. 相似文献
4.
6.
7.
准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提,有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象,研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集,构造滑动时间窗口,以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量,以出租车当前时间的移动速度为输出变量,采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化,得到模型最优参数组合,并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析,将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差(MAE)为9.841,均方根误差(RMSE)为12.711,均低于非参数回归模型和神经网络模型,提高了出租车速度的预测精度;由于出租车速度序列缺乏规律性,调整后的R2(R2 _adjusted)为0.592,且相较于其他2个模型,XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果,避免了过拟合造成的预测精度下降。 相似文献
8.
9.
分析了舰船辅机承制的特点,描述了在承制项目管理中运用PDM技术的基本方法,提出了项目管理物料清单(PMBOM)概念,并从管理和技术角度论述了必要性和可行性. 相似文献
10.
合理的城市道路施工顺序对缓解施工期间的道路拥堵有着积极的作用。现有对城市道路施工顺序优化问题的研究主要集中在短时施工范畴,并且多数研究者主要利用交通仿真软件来计算因施工造成的交通延误,这些研究手段并不适用我国目前出现的大量长期施工现象。而现有对长期施工顺序优化的研究在适用性及精确性等方面还有一定的不足,对于所研究的施工问题也要求施工区的施工周期是月的整数倍,显然与实际有一定的差别。鉴于此,针对长期施工问题提出了一个城市道路施工顺序优化的双层规划模型。其中上层规划模型以路网上施工引起的总交通阻抗增加量最小为目标,下层规划模型以网络上的出行者都试图选择累积前景值最大的路径出行为目标。随后利用遗传算法对该双层规划模型进行求解,最后通过算例对出行者的心理参考点、网络上的施工队数量等影响最优施工顺序变化的因素进行了分析。研究发现,不同的参考点取值对整个网络总旅行时间增加量的影响不大,但对出行者在出行时的主观认知有着重要的影响;增加施工队的数量可以在一定程度上缩短总施工周期,但可能会增加网络的出行总成本,因此,在实际中存在一个最优的施工顺序,可以最小化施工对交通造成的不利影响。 相似文献