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932.
933.
在道路病害自动检测中,存在大量特征相近的病害类型,分布在不同的尺度量级。如果把它们放在同一深度学习网络中进行处理,势必需要额外增加大量的样本进行学习,造成识别设备资源的巨量消耗,并降低了整个网络的鲁棒性和抗干扰性能。现基于YOLO v3目标识别网络,提出了一种特征工程方法,即将简单病害与复杂病害分开。后者在前者掩码的基础上,做进一步识别,从而降低网络学习的样本需求,并提升识别网络的识别性能。 相似文献
934.
935.
开展车辆制动时路面类型识别的研究,提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络 (Principal Component Analysis - Learning Vector Quantization,PCA-LVQ) 的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理,提取能表征路面特征的主要成分,采用学习向量量化神经网络对降维处理后的驾驶数据进行训练,并用于路面特征分类,使用制动工况下实车试验数据和硬件在环仿真数据进行验证。结果表明,所提出的 PCA-LVQ算法能准确识别路面类型特征,路面识别的精度达到 97%,与传统 BP神经网络的路面类型特征识别精度提升 7%;同时,在不同车速下,基于PCA-LVQ算法也能较准确地识别路面类型特征。 相似文献
936.
针对高速列车运行过程中因不确定运行阻力和模型误差等因素产生的系统误差,提出了新的基于特征模型的高速列车自适应误差补偿控制策略,实现了其对给定目标速度曲线的渐近跟踪。首先通过动力学分析,基于特征建模方法和参数辨识,建立了存在系统误差的高速列车特征模型;其次,利用扩张状态观测器对系统误差的估计能力,设计了基于特征模型的高速列车自适应误差补偿控制器,并结合广义最小方差方法对控制器参数进行了优化,使其在存在系统误差时仍能实现对给定速度曲线的渐近跟踪。该控制策略能够有效处理系统误差带来的不确定性,提高控制精度,从而保障高速列车的安全可靠运行。为了验证本文所提方法的有效性,以CRH380A型高速列车为被控对象进行仿真实验。仿真结果表明设计的补偿控制方法在列车存在未知系统误差的情况下仍能保证理想的控制性能。 相似文献
937.
为研究城市高时空分辨率移动源排放特征,以淄博市移动源污染物CO、HC、NOX、PM为研究对象,基于本地化排放测算模型,利用自主开发的移动源调度指挥系统平台中的溯源分析系统,分别进行不同燃料类型、车型、排放阶段的污染物分担率分析;最后依据淄博市移动源排放情况从油-车-路三方面提出减排建议,利用数字化预测技术手段逐步建立对高排放移动源的全监控网络,实施主动化监管。研究结果表明,轻型客车和重型柴油车分别以保有量大和单车排放因子高成为淄博市高排放道路移动源;叉车和挖掘机以在线数量高成为非道路移动源中高排放机械,机械在线数量与排放分担率具有较强的正相关关系。 相似文献
938.
湛江湾外航道位于广东省雷州半岛北部,基于近期湛江湾外30万t级航道实测地形数据以及多年海图等资料,分析了湛江湾外深水航道淤积特征,并对其淤积成因进行了探讨。结果表明,湛江湾外深水航道淤积主要集中在B点东西两侧K17+000~K31+000,航道平均淤强在0.44~0.65 m;中线北侧航道淤积强度和淤积量均大于南侧,且这种淤积态势将继续存在;航道南北两侧浅滩就地搬运的泥沙为航道回淤的主要泥沙来源,航道B点附近海域北侧浅滩泥沙在侵蚀后自北向南搬运,形成底沙输移,是目前航道B点附近淤积量较大的主要原因;南侧浅滩不会对航道的淤积构成威胁。 相似文献
939.
内波水面效应对于水下航行体探测具有重要意义,目前关于水下航行体内波尾迹水面特征的相关研究还较少。本文介绍了在大型分层流试验水池中同时开展的以研究内波尾迹特征及其诱导的水面流动特征的拖曳体内波水下/水面尾迹特征试验研究。研究采用电导率仪阵列测量拖曳体(SUBOFF)水下内波波高场及其随时间变化,采用基于光学粒子图像互相关分析的流场测试方法测量拖曳体激发内波诱导的水面流场,并定量分析拖曳体激发的内波波长及其扰动引起水面流动的波长。研究表明:所采用的水面流场测量方法可以测量水面mm/s低速流动。在低傅汝德数Fri下(Fri≤2.14),分层流体中拖曳体水面尾迹特征主要受水下体效应内波影响,其水面尾迹波长及传播速度与水下内波的波长、传播速度基本一致;随着Fri的增加(2.14≤Fri≤3.42),在水下尾流效应内波逐渐增强,但在水面流场未见明显尾流效应内波影响;随着Fri的进一步增加(3.42≤Fri≤10.27),水下呈现出明显的尾流效应内波特征,由于表面波效应增强,水面流动主要表现为Kelvin波特征。 相似文献
940.
针对转辙机高精度故障诊断的需求,结合声音信号非接触、易采集等优势,提出一种基于声音信号的非接触式故障诊断方法。首先,基于小波包分解与多尺度排列熵,实现对声音样本的特征提取;其次,提出基于ReliefF和二进制粒子群优化算法的2阶特征选择方法,得到最佳特征集合,实现对声音样本的特征选择;最后,基于支持向量机算法对最佳特征集进行训练和测试,完成对转辙机的故障诊断。依托10种常见工况下共计800组声音样本开展实验,结果表明:该方法在反位—定位和定位—反位转换过程中得到的特征点数分别为13和39个,故障诊断准确率分别为99.67%和100%;相比于单一特征选择方法,采用的2阶特征选择方法能够大大降低特征维度,提高故障诊断准确率;相比于k近邻和线性判别分析这2种分类器,支持向量机分类器在转辙机故障诊断中更具优势。 相似文献