基于小波包汽轮机货油泵振动信号仿真分析

文章通过小波包分析方法对汽轮机货油泵信号进行仿真分析验证,对信号进行时域信号分析,基于振动信号的小波包特征提取,得出故障频率特征,进而可以分析判定故障的存在,验证小波包分析对故障特征量提取的有效性。     

融合已聚力 发展正当时

浩渺行无极,扬帆但信风。一体共发展,同向曙霞东。海事监管和航海保障,关系到国家主权、经济发展、航运与水域安全。2019年航海保障工作座谈会强调要持续推动海事监管和航海保障"一体化"融合发展,为推进交通强国建设作出新贡献、展现新形象。     

船舶小组立装焊作业单元CPS系统研究与应用

当前船厂小组立装焊作业过程存在作业任务信息无法直接传递至现场,现场实际执行的状态信息无法及时反馈等问题,导致装焊作业混乱、装焊效率低下.为了解决上述问题,针对船舶小组立装焊作业单元进行研究,构建基于信息物理融合(CPS)的智能制造系统.首先分析了小组立装焊作业流程;然后梳理了装焊作业任务数据,构建了小组立装焊作业数据模型,并在此基础上,完成了基于物联网的CPS框架设计以及系统功能开发,实现了对装焊作业过程的有效监控;最后将该系统应用于某船厂小组立装焊现场,有效规范了装焊作业过程,提高了装焊效率.     

基于多源数据的公交车能耗碳排放测算模型

公交车能耗碳排放强度与车辆、线路和驾驶员有显著相关关系，为精准刻画其能耗碳排放强度特征，整合OBD监测数据、加油(气)数据、运营排班数据等多源数据资源. OBD监测数据和加油(气)数据呈显著的线性关系，证明修正后的OBD监测数据可满足分析要求. 搭建“速度-能耗碳排放强度曲线”测算模型，幂函数关系的拟合优度R2 =0.972 6 为最高. 实证研究发现，平均速度在10~60 km/h 变化时，液化天然气(LNG)车比柴油车能耗碳排放强度高 3.3%~33.7%，双层车比铰接车高2.4%~13.3%；LNG铰接车在不同线路、相同速度下的强度相差9.6%；不同驾驶员在相同线路的能耗碳排放强度可相差24.2%. 模型为各城市基于多源数据开展公交能耗碳排放目标设定提供数据支撑.     

美国军船入级策略及其带来的积极影响

通过对军船入级的起源、美国军船入级历程和经验的研究,可以更好地了解军船入级的目的、程序和方法。本文首先对美国军船入级组织机构、运作方式及管理模式进行分析。在此基础上,对美国《海军高速舰艇指南》和《海军舰船规范》2个军船入级标准的架构及应用情况进行研究。剖析军船入级在小型高速巡逻艇、鱼雷回收艇及新一代大型水面舰船DDG1000入级过程中的实际应用效果。指出美国船级社及美国海军技术委员会在军船入级过程中所发挥的核心作用。通过研究认为军船入级是一项战略性决策,将在舰船建造管理及全寿命保障中收到事半功倍的良好效果。     

小波分析在船舶测试信号中的算法研究

获得精准的船舶测试信号对于保障船舶航行安全非常重要。本文将小波分析应用于船舶测试信号去噪处理中,在处理的过程中详细的阐述了阈值的选择以及小波去噪的实现步骤。最后利用不同的小波系对获取到的含有高斯白噪声的VLCC振动信号进行去噪处理,并通过信噪比的评价得到处理效果较好的母小波函数。     

噪声源信号的高阶谱分析

为实现船舶噪声干扰信号的分离,本文以某船舶噪声信号为研究对象,采用高阶谱分析技术对其进行特征分析。通过特征值排序方法以及协方差分析理论确定噪声主频率入射方向,并结合小波变换技术对其频率响应特性进行匹配,有效实现干扰信号的分离。     

海上航行中的行程传感器电磁干扰信号抑制算法研究

保证船舶电子设备的正常运作是现代船舶业发展中的重要课题,船舶中传感器输出信号的精确度对于船舶安全行驶是至关重要的。本文利用小波降噪来抑制行程传感器电磁干扰信号,最后通过实验来获取小波分解层数,并且确定阈值函数。实验结果表明,经过小波去噪后,信号的误差非常小,系统的稳定性得以提高。     

VTS中雷达信息与AIS信息融合的探讨

文章对VTS中雷达信息与AIS信息的来源、种类与特点进行了比较,论证了两者信息融合的可行性与必要性,同时给出了信息的融合模型与方法,也提出信息融合需要进一步解决的问题.     

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。