采样时间序列的故障数据检测与滑动容错滤波

在导出采样时间序列数据滑动LS滤波的基础上，建立了一组简洁的故障数据检测与修复算法，并将故障数据修复与滤波估计相结合，构造了对突发性故障数据有良好容错能力的滑动容错滤波算法。仿真计算证实，该方法有效、可靠。     

基于国六标准工况的重型柴油机PN排放特性研究

搭建柴油机排放测试平台,探究某重型柴油机在国六阶段瞬态循环和稳态循环试验中颗粒数目的排放特性。结果表明:无论是瞬态循环还是稳态循环,柴油机颗粒数排放都与其DPF碳载量密切相关。     

基于加权范数的多维时间序列相似性主元分析

为提高多维时间序列相似性搜索的效率,利用多维时间序列的协方差矩阵的特征值和特征向量构造加权Frobenius范数,将其作为多维时间序列主元之间距离,并将其用于对多维时间序列主元相似度的度量.在相似性搜索算法中分别采用不同的相似性度量方法作比较.实验结果表明,相对于其他的传统多维时间序列相似性度量方法,这种基于加权Fro...     

基于灵敏度分析的双塔斜拉桥有限元模型修正优化

为了获得精确度更高的桥梁有限元模型，基于静动载试验结构响应数据及参数灵敏度，采用基于灵敏度分析理论和序列二次规划法对苏通长江大桥有限元模型进行修正优化，对比分析研究模型静力位移修正优化、动力频率修正优化和联合静动力修正优化的结果。结果表明：联合静动力优化后的模型结构自振频率更加接近结构实际自振频率、参数变化更合理且结构材料参数更符合成桥阶段的变化。     

沥青混凝土路面纵向反射裂缝研究

S341一级公路跨S456东桥头在交工验收后1年后出现了纵向裂缝。课题组通过沉降观测、位移观测、横坡判断等方式进行裂缝稳定性判断，除横坡度有变化外，位移和沉降数据均显示路基稳定。通过使用千分尺对裂缝宽度变化进行精准量测，并使用时间序列判断方法，分析时间序列的拟合直线斜率，得出裂缝发展后并未及时出现稳定的结论，经持续观测，时间序列拟合直线斜率趋向于平缓，判定裂缝已经稳定。据此对裂缝进行加固处理。     

基于ARMA的桥梁监测信息预测技术研究

为解决桥梁结构健康监测中长期累积的海量监测数据处理问题,采用数据挖掘中的时间序列分析方法,利用自回归移动平均(ARMA)技术对桥梁历史静态监测量进行分析,直接得出关于其过去行为的有关结论,进而推断其未来发展趋势。与基于因果关系的结构式模型预测法不同,ARMA无需明确模型结构或边界条件,而是直接从统计学的角度预测变量未来发展情况。采用该技术对西安白蛇峪大桥应变监测数据进行分析,试验结果显示出较高的预测精度;采用该技术对重庆偏岩子大桥的应变、挠度、裂缝、倾斜监测量进行预测,试验统计结果表明,ARMA单步预测误差小于10%的置信度在97%以上,在工程实际中具有可实用性,可为桥梁结构的安全预警提供重要参考依据。     

基于时间序列ACO-BP神经网络在基坑变形预测中的应用研究

BP神经网络技术因其良好的非线性动力学特性、函数逼近能力、自组织和自适应能力,已广泛应用于基坑变形预测中。但实际应用过程中发现BP神经网络具有收敛速度慢、初始权阈值对计算结果影响较大,且易陷入局部最优等缺陷。采用引入具有启发式寻优、全局优化特点的蚁群算法优化BP神经网络,对基坑变形进行预测,并与BP神经网络进行比较。结果表明:ACO-BP神经网络模型预测基坑变形可行;预测精度高于BP模型,且结果稳定、速度较快、误差满足工程的要求。     

直接序列扩频通信系统与MATLAB仿真

扩频通信系统具有的较强的抗干扰能力,保密性好、易于实现多址保密通信等特点,正从军事应用向民用通信发展。本文主要介绍了直接序列扩频系统的模型,并利用MATLAB对直扩系统实现仿真。