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1.
电压监测数据传送到PC机的实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
使甩本系统,可以通过电话线或IC卡、掌上电脑等多个途径传送电压监测数据到PC机内;并以电子邮件的形式传送本机的电压监测数据给异地的PC机.  相似文献   
2.
简讯     
《铁道通信信号》2009,(1):60-61
部分铁路系统单位和个人获河北省无线电管理机构表彰;“信号微机监测数据智能分析与设备运用质量管理系统”通过技术鉴定;菲尼克斯电气中国公司北京中心开业典礼暨新闻发布会在京隆重召开;数字动力优势推动轨道交通行业高速成长;研祥集团与中科院计算所在京举行战略合作签约仪式;研祥CPCI产品在列车多媒体信息系统中的应用  相似文献   
3.
文章针对重庆高家花园嘉陵江大桥实时健康监测系统的挠度长期监测数据,根据监测信息的时间序列呈季节、循环等非平稳状态特点,介绍采用ARMA时间序列预测模型,对挠度监测数据中所包含的外荷载的变化趋势及结构抗力的衰变信息进行动态预测,同时建立了结构外效应的预测函数。结果表明,采用低阶模型能对挠度监测值进行较好的动态预测。  相似文献   
4.
针对铁路5T系统(红外线轴温探测系统、货车运行状态地面安全监测系统、货车滚动轴承早期故障轨边声学诊断系统、货车运行故障动态图像检测系统、客车运行安全监控系统)中的监测数据传输冲突和数据堵塞问题,以各种类型监测数据所反映出的安全程度为依据,建立5T系统信息模型,应用消息队列技术设计基于消息的动态优先队列传输流程,在量化优先因子影响因素的基础上建立基于数据类型、预警等级、车型和车速的数据传输优先模型,将对优先因子的求解转化为对部分权重信息下多目标决策模型的求解,建立单目标优化模型以求解优先模型中未确定的权重向量,根据求解得到的优先因子按照优先队列调整步骤进行传输队列调整.对据此开发的监测数据传输原型系统实验结果表明,所提出的技术方案可行且有效.  相似文献   
5.
本文利用石林隧道软岩大变形段现场监控量测数据,结合有限差分程序FLAC3D与BP神经网络,对石林隧道围岩大变形段流变参数进行反演分析,结果表明:数值反演分析结果与实测位移基本吻合。其中开尔文弹性模量EK为234.8MPa,开尔文粘性系数ηK为62.5MPa·d,麦斯韦尔弹性模量EM为247.3MPa,麦斯韦尔粘性系数ηM为5782.6MPa·d。因此利用软岩隧道围岩拱顶沉降以及周边收敛的位移监测值所进行的位移反分析,是一种准确获取流变参数非常有效且实用的方法。  相似文献   
6.
为探究适用于海洋平台结构的有效损伤诊断方法,针对某自升式平台的比例模型开展环境激励下损伤诊断试验研究。分别采用频域法中的增强频域分解法和时域法中的随机子空间法处理测试数据,提取前三阶的固有频率、振型和阻尼比等模态参数,并结合频率和振型识别结果计算节点柔度矩阵。通过分析平台模型模态参数和节点柔度矩阵的变化率,识别预先设置的结构损伤。试验结果表明,两种模态识别方法均能有效识别环境激励下的平台模型模态参数,其中利用固有频率变化率能够有效判断结构是否产生损伤,利用振型和柔度矩阵的变化率能够实现损伤的准确定位。  相似文献   
7.
信号微机监测系统广泛运用与不断发展,也为数据分析,掌握监测数据与设备状态之间的内在联系,及时发现信号设备故障隐患,预防故障发生提供了可能。  相似文献   
8.
车体性能好坏直接影响列车的行车安全,文章利用安装在车体上的传感器所采集到的振动信号,选取合适的信号特征提取方法进行评估,达到列车故障早期预警的目的。试验数据表明,车体的振动信号具有非线性、非平稳的特点,先对振动信号提取小波包能量矩特征进行时频域分析,发现该特征提取方法可以直观地反映车辆横向和垂向振动情况。引入基于局部分析的拉普拉斯特征映射算法(LE),对故障工况的小波包能量矩熵特征所构造的高维特征向量空间进行降维,发现能够从垂向加速度信号识别出空气弹簧失气工况,从横向加速度信号识别出抗蛇行减振器故障和横向减振器故障。这与车辆动力学分析结果一致,同时也证实了流形学习方法对列车性能评估具有一定的作用。  相似文献   
9.
为了挖掘桥梁健康监测数据蕴含的大量隐藏信息,以及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,提出了基于桥梁监测数据的损伤识别方法。从有限元模拟数据和实际监测数据中分别提取加速度响应,并对原始数据进行了预处理。通过卷积神经网络和栈式自编码网络分别对明州大桥监测数据的可视化图像和时间序列进行识别,同时与浅层神经网络方法的识别正确率对比。结果表明:基于深度学习和监测数据的损伤识别方法不论是通过图像识别还是通过时间序列识别,都表现出优秀的性能:识别正确率达85%以上。与浅层神经网络相比,深度神经网络的损伤工况分类能力更强,识别正确率提高20%以上。  相似文献   
10.
基于小波分析理论,对一组隧道洞内水平收敛监测数据进行了去噪重构.实际分析结果表明,小波分析能够有效地去除监测数据的噪声,识别数据中的突变点;从去噪后的数据曲线分析,得出水平收敛量的发展趋势,可以有效地指导隧道的安全施工.  相似文献   
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