基于自适应变分模态分解的桥梁振动信号降噪

针对实际桥梁结构振动响应信号易受环境噪声的影响,而降噪效果较好的VMD方法存在本征模态函数分解数量难以确定的问题,提出了一种改进的变分模态分解(Variational Mode Decomposition)方法——自适应变分模态分解方法(Adaptive VMD,AVMD),实现了桥梁振动响应信号的自适应降噪。在传统VMD方法的基础上,通过结合EMD方法和主成分分析,解决了VMD方法中本征模态函数分解数量难以确定的问题,并引入多尺度小波分解技术,对受噪声污染的信号进行多尺度分解、优选与重构,进而实现复杂桥梁结构振动信号的降噪。以一座大型悬索桥为工程背景,对桥梁实测振动响应数据进行了降噪与模态参数提取。结果表明,AVMD方法解决了传统VMD方法中本征模态函数分量难以确定的问题,降噪信号所识别出的桥梁结构虚假频率比原始信号所识别出的虚假频率减少了58.82%。     

基于EMD的柴油机失火故障诊断

提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和自回归（Auto Regression,AR）模型的柴油机失火故障诊断方法．对3110型柴油机断油故障及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型．实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机失火故障,能实现故障的实时自动化诊断．     

汽车行驶记录仪使用现状与技术展望

简要介绍汽车行驶记录仪的国外使用状况,重点介绍国内相关要求、使用现状及发展趋势。     

基于集合经验模态分解和小波变换的轮轨力应变信号降噪

为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除基线漂移的目的。对于高频噪声,则是采用小波阈值法进行去除。实测轮轨力应变信号的去噪处理表明了该方法的有效性。     

英国水上行政强制立法及其对我国的借鉴

随着国际贸易和航运业的发展,船舶发生重特大水上险情和事故的风险在不断增大。一些重特大事故对海上人命财产安全、海洋环境、通航安全、港口生产等公共利益构成严重威胁。政府主管部门为避免或减少对公共利益的损害,有责任对这些事故的处置进行干预,在紧急情况下还应采取必要的强制措施。然而,目前我国水上应急处置方面的法律法规还很不完善,主管部门难以依法实施干预和处置行动。文中通过介绍英国水上行政强制相关立法情况,旨在对加强我国水上应急处置行政强制方面的立法能够起到一定的借鉴作用。     

基于VMD-LSTM轨道交通客流预测模型

客流量预测是城市智能交通系统的重要组成部分.为实现客流量的准确预测,首先采用变分模态分解(VMD)将时序客流数据分解成不同时间尺度下的本征模态函数(IMF),降低数据噪声对客流预测模型的影响,再结合长短时记忆神经网络(LSTM)进行预测,提出VMD-LSTM预测模型.采集明尼苏达州州际轨道交通客流数据对模型进行验证.结...     

MOTORCYCLE故障检修与排除实例(11)

故障96 故障现象:一辆欧路宝JC150摩托车,起动后车身出现严重振动,其故障原因不明. 故障诊断与检修:欧路宝JC150T摩托车,是金城公司引进国外技术生产的一款顶置凸轮轴、强制风冷、机油冷却四冲程150踏板车.     

基于分解协调法解决多库房库存-路径问题

建立一个组合经常性库存费用、安全库存费用和随机路径费用模型后,首先,设计一种基于Monte-Carlo抽样求解路径期望费用方法。其次,针对解决此问题,使用传统分解协调法(DCM)的协调参数收敛性差的问题,应用遗传算法(GA)设计了协调参数。此外,对解决子系统随机需求车辆路径问题,为提高交叉熵法的性能,根据分位值改变大小,对用于更新Markov转移矩阵的路径,设计了自适应调整方法。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于改进ESMD的轴承故障诊断

轴承故障诊断对于机械设备安全运行有重要意义,为满足在线故障诊断的时效性要求,应用高阶极值中点构造波形平衡线,减少插值运算提高效率.改进的极点对称模态分解方法(ESMD)对振动波进行自适应分解,选取初始模态分量(IMF)作希尔伯特(HT)包络谱分析提取故障特征频率,验证改进ESMD在轴承故障诊断的有效性.