基于改进多尺度排列熵的S700K转辙机故障诊断

基于提速道岔S700K转辙机故障的功率曲线在频域上的多重特征,提出了基于改进多尺度排列熵的多变量支持向量机(structured support vector machine, SSVM)故障诊断方法.首先对S700K转辙机动作功率曲线进行集合经验模态分解和小波分解,获得两类不同时间尺度的模态分量;再利用改进多尺度排列熵计算不同分量的故障特征参数,为了降低计算维度,应用核主元分析理论,在不损失信号重要特征的情况下,取大于95%贡献率的特征值作为故障特征向量;最后,引入基于决策树的SSVM算法,经过小样本训练得到树状最优故障间隔面,从而实现S700K转辙机故障分类.实验结果表明:该方法可有效判定S700K转辙机故障类型,进而提高故障诊断精度和效率.     

Application of frequency estimation algorithm based on a single vector sensor in underwater acoustic communication

1 Introduction1 An acoustic vector sensor (AVS) simultaneously measures the acoustic pressure and the components of acoustic particle velocity which render the basis for developing new signal processing methods[1-2]. The higher processing gain can be obta…     

Min-norm spatial spectrum based on acoustic vector-sensor linear array

1 Introduction1 The Min-Norm(MN) algorithm was proposed by Kumaresan and Tufts[1] for estimating the DOA of targets applied at pressure sensor arrays. It has been proved that lower bias and higher resolution of DOA estimation using the MN algorithm is obt…     

我国二代卫星导航系统定位技术研究

导航电文是卫星系统的一项关键技术,导航电文内容中卫星的星历反映卫星的在轨状态,主要讨论了第二代卫星定位导航系统的导航电文的内容设计和最小二乘估计方法在接收机定位中的应用。     

2006年上半年中国乘用车市场分析

全年的市场销量净增长估计为90万辆左右,由于上半年不算微型车的市场净增长已超过70万辆,因此今年全年不包括微型车的乘用车的总销量为410万辆,其中,7月可能是乘用车销售的最低点,全月销售约28万辆左右。[编者按]     

多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法

轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的基础上,提取与船舶航行行为、船舶交通密度相关的位置特征点,进而提出了多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法。针对船舶航行时在大多数情形下具有保向、保速的特点,采用数据压缩的方法捕获船舶航行状态以及船舶航向发生显著变化的轨迹点,作为船舶轨迹结构特征点;针对目标水域中某些特定区域常存在船舶交叉会遇的情形,利用概率密度估计法分析船舶交通流的空间分布特点,并提取船舶会遇局面下的轨迹点,作为船舶交通流特征点;为剔除2类特征点中的异常值,采用密度聚类算法对特征点进行聚类,进一步提高特征点提取的可靠性,并将聚类结果中每类特征点的中心作为代表性特征点;统计途经代表性特征点的船舶轨迹分布情况,将具有相似分布的船舶轨迹视为同一类。实验结果表明：相比于常用的K-medoids聚类、层次聚类、谱聚类和DBSCAN等方法,提出的轨迹聚类方法在成山头水域、长江口南槽水域及舟山水域等典型区域均可获得优异的聚类...     

地铁自动检票机故障分析及可靠性研究

考虑到地铁自动检票机组成复杂且故障形式多样,对其进行故障分析并以二参数威布尔分布为基础,提出一种基于混合威布尔分布的设备可靠性评估模型。为提高模型拟合精度,基于误差平方和最小思想构建非线性最小二乘参数优化估计模型并使用粒子群算法(PSO)进行最优参数求解。以南京地铁油坊桥车站自动检票机实际故障数据为例,进行实例验证。结果表明,基于PSO算法的混合威布尔分布可靠性评估模型优于传统单威布尔分布,其均方根误差、平均绝对百分比误差、皮尔逊相关系数均为最优。     

退化环境中全向移动机器人位姿鲁棒修正算法

全向移动机器人定位算法在退化环境中通常会产生较大的定位漂移或失效,为此提出一种鲁棒的全向移动机器人在退化环境中的位姿修正算法。首先,通过全向移动机器人的结构、动力学分析确定定位误差产生来源;其次,对机器人的各运动状态进行受力分析,结合机器人的运动环境和机器人的运动状态建立打滑误差模型;再次,通过预试验得到的位移与定位误差,运用非线性加权拟合方法计算得出加工装配误差模型;最后,在轮式里程计中插入误差补偿模块,提高机器人定位精度。试验表明：算法位置平均误差为1.36%,姿态平均误差为0.75%,较传统算法分别提高了3.14倍和5.15倍。算法在保证定位精度的前提下具有很强的鲁棒性。     

权重完全未知犹豫模糊混合集成算子的群决策方法及应用

在犹豫模糊环境下,针对评价属性权重和专家权重信息完全未知的情形,结合犹豫模糊混合加权集成算子,提出一种合理有效的群决策方法.首先,依据改进的犹豫模糊熵结合均熵求得决策者的客观权重,利用熵最小化原则和犹豫模糊指数熵确定评价属性的权重;接着,分别利用犹豫模糊加权算术平均算子和犹豫模糊混合加权算术平均算子对个体及群体犹豫模糊决策矩阵进行集结;然后,通过犹豫模糊得分函数实现方案的排序和择优;最后,把该方法应用在应急救援路径选择问题上,进而验证了所提群决策方法的有效性和实用性.