一种基于协方差矩阵子矩阵的干扰抑制方法

研究如何抑制水面干扰,检测出水下目标是当前水声信号处理领域的研究重点。本文首先对接收数据协方差矩阵进行特征分解,利用每个特征值及其对应的特征向量生成子矩阵,然后根据目标的预估方位分离出目标信号占主导的子矩阵,累加重构协方差矩阵,从而达到抑制干扰的目的,提高输出信干比和目标方位估计准确性。数值仿真结果表明,该干扰抑制方法能够很好地抑制干扰,提取目标信息,检测出感兴趣目标,为后续的目标识别与跟踪创造有利条件。     

基于自适应奇异值标准谱和EMD的柴油机故障诊断

针对柴油机多发故障,提出了自适应奇异值标准谱和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相结合的故障诊断模型。通过计算平均最近邻域发散度和奇异值标准谱的方法自适应地选择奇异值分解的嵌入维数和重构阶数,提高了奇异值分解降噪的精度。对降噪后的信号进行EMD分解,并利用调整余弦相似度标准提取反映信号真实特征的主固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),进而提取故障特征参数。将此模型应用于F3L912柴油机进气门漏气、单缸失火和多缸失火等故障的诊断,通过提取峭度和过零率作为故障特征,获得了较高的故障分类准确率。     

基于EMD柴油机气阀声发射诊断技术试验研究

以4120SG柴油机为研究对象,通过故障模拟试验测试了柴油机在气阀正常状态、气阀漏气状态下的缸盖声发射信号,对燃烧段声发射信号进行经验模态分解(Experience Mode Decomposition,EMD),计算了各个本征模分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的能量分布及EMD能量熵。研究表明声发射信号能量主要集中在前3个IMF分量内,随着气阀漏气故障严重程度的增加,代表最高频IMF1分量能量相对增加,而能量熵H减少。通过自定义特征参数,提高了声发射应用于柴油机气阀漏气诊断方法的灵敏度。     

钓浜渔港防波堤修复加固新技术

钓浜渔港是温岭市中心渔港的重要组成部分,其防波堤建成后历经"卡努"、"麦莎"等超强台风正面袭击,护面结构严重受损,存在着安全隐患,修复工程技术难点是处置数千个人工块体。先进行波浪断面模型试验再确定施工设计图,并采用分解坡面块体形成垫层的新技术,解决了修复工程技术难点。工程完成后,钓浜渔港抗灾能力已提高到百年一遇。     

日本清水港离泊安全操纵

<正>0引言袖师1号码头(Sodeshi No.1 wharf)是日本清水港(Shimizu Port)两大集装箱码头之一,港口非强制引航,船长可自引自靠。由于是突堤式泊位和典型的半封闭狭窄港池,进港靠泊的船舶一律左靠船首向港池内部,离泊时必须原地掉头或倒退出港池,因此靠泊容易、离泊难。笔者多次进出该港自引靠离,总结出几种安全离泊操纵方法,供行业人士参考。1清水港简介清水港是日本主要港口之一,位于日本本州南岸静     

基于EMD-BPN方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步:首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IMFs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。     

N2O分解催化剂的应用及试验研究

氧化亚氮（N₂O）与CO₂、CH₄组成三大温室气体,其全球增暖潜能是CO₂的310倍,是臭氧层破坏的元凶之一。目前工业应用的N₂O分解催化剂技术掌握在国外供应商手中,国外催化剂的使用给我国N₂O排放相关企业带来较高的成本压力。本文以Fe/Beta分子筛为催化剂,考察了在不同温度、不同模拟气的条件下,NO、水汽、NH3等对反应性能的影响。试验表明,NO、NH₃可促进N₂O分解,提升催化剂的性能;水汽对反应具有阻碍作用,在同时存在NH₃的条件下阻碍作用不明显。Fe/Beta分子筛展现出良好的应用前景,相关性能的测试研究方法有待进一步开发。     

基于VMD-MD-Clustering方法的航班延误等级分类

针对航班数量逐年增加导致的航班延误日益频繁问题,研究对航班延误等级分类的方法,从而为制定针对性措施,降低航班延误造成的损失提供理论基础。从时间、空间和效率3个方面确定航班延误时间、航班飞行时间、延误影响人数和航程这4个数值属性指标,以及过站是否经停、飞机载客量2个类属性指标,共计6个评估指标构建航班延误等级分类模型。提出了1种基于变分模态分解（VMD）、马氏深度（MD）函数和K-means数据聚类（Clustering）的航班延误等级分类方法（以下简称V-M-C方法）。V-M-C方法将非正态、非平稳的多维航班延误数据视作含噪声的信号序列进行处理,通过VMD降噪获得正态、稳定的多维信号数据;利用MD函数进行降维处理得到一维的稳定信号数据;使用K-means方法对得到的一维数据进行聚类,对航班延误等级分类。为确定航班延误等级分类精确性,采用带惩罚权重的支持向量机（SVM）对分类结果进行分析,可以在一定程度上提高V-M-C方法的普适性。以某大型枢纽机场某月的航班运行数据为例,只使用K-means算法的航班延误等级分类精度为81.9%,而V-M-C方法对航班延误等级分类精度可提升至95.41%。实验结果表明,V-M-C方法的分类准确率更高,能够帮助机场根据相应延误等级制定预案,保障航班整体运行正点率。      

我国机动车强制责任保险制度的完善

分析了我国机动车强制责任保险制度的现状,运用比较法论述了两大法系主要国家的机动车强制责任保险立法例及其在对机动车强制责任保险中受害人的权利救济、保障范围、保障程度等方面的规定。建议在构建我国机动车强制责任保险制度时,分类型的赋予机动车交强险中第三人的直接请求权,扩大交强险事故中受害人的赔偿范围,提高受害人责任赔付限额。     

制氢设备简介

甲醇分解制氢装置 甲醇分解制氢是近二十几年发展起来的一种工业制氢技术，其利用甲醇和水蒸汽的分解、转化反应生产氢气。与其它制氢方法相比，该技术具有一次性成本投资额少、操作简便、运行费用低等优点。该装置可用于医药、油脂、轻工、化工、冶金、电子等多种工业部门。