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91.
船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。 相似文献
92.
Combining the present situation and development trend of different tunnel support technologies at home and abroad, this paper analyzes the problems of rockburst in hard rock tunnels and large deformation in soft rock tunnels caused by high ground stress. It is concluded that: 1) regarding the rockburst problem, the current support technology is mainly influenced by the rock burst mechanism which is dominated by static factors, and so the used support components are generally of smaller deformation performance and "passive support" properties; 2) as the rockburst is the result of dynamic-static stress coupling, and only the anchor bolt has the "active support" attribute in the current "shotcrete+anchor bolt+wire net" support system, so the best support system should have the two functions of active support and energy release in terms of the rockburst problem, and the key focus of the research and development is anchorage members; 3) there are three main support types for large deformation in soft rock tunnels, e.g. the heavy support, layered support and yielding support. Among them, the heavy support system in underground cavern with large deformation is easy to induce excessive surrounding rock pressure, and so the applicable conditions are limited. The layered support system is still not the best choice due to its immature theoretical study, difficult determination of the thickness value and the installation time of each support layer and the interference to construction progress. With the characteristics of timely support and yielding while supporting, the yielding support system can give full play to the performance values of surrounding rocks and supporting materials, and make both of them reach the optimal state, so it is the best choice for supporting the soft rock tunnels with large deformations. © 2018, Editorial Office of "Modern Tunnelling Technology". All right reserved. 相似文献
93.
94.
Modelling the impact of weather conditions on active transportation travel behaviour 总被引:1,自引:0,他引:1
Sheyda Saneinejad Matthew J. RoordaChristopher Kennedy 《Transportation Research Part D: Transport and Environment》2012,17(2):129-137
Three weather sensitive models are used to explore the relationship between weather and home-based work trips within the City of Toronto, focusing on active modes of transportation. The data are restricted to non-captive commuters who have the option of selecting among five basic modes of auto driver, auto passenger, transit, bike and walk. Daily trip rates in various weather conditions are assessed. Overall, the results confirm that impact of weather on active modes of transportation is significant enough to deserve attention at the research, data collection and planning levels. 相似文献
95.
96.
文中对神经网络理论应用于FMS(Flexible Manufacture System,柔性制造系统)故障诊断进行研究,在介绍了神经网络基本理论的基础上,提出一种FMS故障诊断的神经网络计算方法。 相似文献
97.
文章简要介绍了ALPHA电控汽缸注油器系统的构架和工作原理。根据长期的电控汽缸注油系统研发和实船应用操作管理经验,总结分析了海船主机ALPHA注油系统所遇到的典型报警及其故障诊断处理,可为促进先进电子控制技术在船舶上的应用操作管理和研发水平提供有益参考。 相似文献
98.
尹洪志 《铁路通信信号工程技术》2014,(3):73-75
概述CTCS-2级列控车载设备机车信号的工作原理,通过具体案例分析无法接收机车信号信息的原因,详细阐述故障处理的方法,归纳总结故障处置流程。 相似文献
99.
孔凡华 《国防交通工程与技术》2014,(2):15-17,45
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。 相似文献
100.
在分析现有齿轮箱故障诊断方法的基础上,提出了采用多分类器支持向量机齿轮箱故障智能诊断方法,简介了该方法的系统结构、实现原理、特征提取与故障类别,重点讨论了齿轮箱故障多分类器支持向量机智能诊断模型与算法。仿真试验结果说明了采用多分类器支持向量机智能方法进行齿轮箱故障智能诊断的可行性与正确性。 相似文献