基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

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。     

基于Halcon及VS的动车组制动闸片厚度自动识别模块

研究基于图像处理和模式识别的动车组闸片厚度自动识别模块,解决动车组制动时因闸片过薄而导致的车轮迅速升温,甚至引发不安全状态的问题.该模块可实现动车组通过时自动检测,即自动拼图、图像预处理、模型定位及制动闸片厚度计算,并对厚度小于一定数值的闸片进行自动报警.通过大量实验和测试表明,该模块可以有效地计算闸片的厚度,具有很好...     

基于动态分频段FRA法的自耦变压器绕组轴向移位故障诊断

针对传统的频率响应分析(FRA)法无法识别自耦变压器绕组常见轴向移位故障的问题,提出基于动态分频段的FRA法:首先,搭建自耦变压器轴向移位故障模拟平台,获取不同轴向移位故障下绕组频响数据;其次,将幅频特性曲线波峰点与相频特性曲线C-L过零点频率相同的点作为预备分频点,同时将频响数据动态划分为多个频段,并绘制分频段极坐标图;然后,提取极坐标图的4个灰度梯度共生矩阵纹理特征和对应的归一化特征参数;最后,通过图形与特征的变化规律分析自耦变压器绕组的状态。试验验证结果表明:采用基于动态分频段的FRA法,生成的极坐标图数据点重叠情况得到改善,有利于图形分析和特征提取;不同绕组发生轴向移位故障时,各频段极坐标图变化趋势明显;同一绕组发生不同程度轴向故障时,极坐标图随故障程度增加差异呈变大的趋势;采用基于动态分频段的FRA法能准确区分自耦变压器轴向移位的故障绕组与故障程度,并能为自耦变压器现场故障诊断提供参考。     

高速公路客户服务系统关键技术和体系结构研究

介绍高速公路服务系统及其关键技术和技术标准,讨论高速公路客户服务系统服务类型和业务流程,并对其体系结构进行分析和研究,结合我国公路交通管理需求和特点,给出实现高速公路客户服务系统的初步方案。     

基于Struts框架开发Web应用的探讨

基于MVC设计模式的Web应用开发框架大多将业务逻辑和显示逻辑分离，具有易于维护和易于扩展，代码重用性好等优点。主要介绍了基于MVC模型的Struts架构，井结合一个实例论述了Struts框架中关于分页问题的解决方案．最后提出改进Struts框架性能的几种方法。     

黄土地区公路暗穴顶板临界厚度的确定方法

针对西部黄土地区暗穴的发育会对公路路基、桥涵、公路隧道、路堑与路堤边坡及边坡支挡工程等的稳定性造成严重威胁的问题,在野外调查的基础上,对暗穴的分布规律、发育形态、破坏机制等进行了归纳与研究,提炼出几种破坏模式,结合黄土地区的土质特点,考虑了节理对黄土暗穴的影响,采用结构力学等方法,提出了一些确定顶板临界厚度的方法,并进行了对比讨论。通过对路基暗穴的安全厚度的正确估算,为研究公路暗穴有效防治措施提供了可靠的依据。     

自然驾驶状态下重型工程车驾驶人驾驶稳定性分析

重型工程车行驶过程中事故风险大,发生恶性事故的概率高,易造成重大生命和经济损失,其运输安全管理问题面临挑战.为探究重型工程车驾驶人驾驶稳定性与相关影响因素之间的关系,开展重型工程车自然驾驶试验,提取车辆运动学、道路条件、驾驶人状态和工作时间等数据;采用速度均值和速度标准差表征驾驶人驾驶稳定性,以睡眠模式、道路线形、道路...     

设计模式在对准数据采集处理系统中的应用

对准数据采集处理系统作为丰富动态条件下舰载系统对准检测手段的一次尝试,必须具备高度可复用性和灵活性．支持基于该系统软件进行的扩充和再开发。设计模式代表了成功的可复用的优秀设计经验,在系统设计中引人设计模式将有效的提高系统的可扩展性和可维护性。文章在对准数据采集处理系统中引入了设计模式,介绍了设计模式的概念及使用,并结合该系统软件的开发流程中设计模式的应用实践,阐述了基于设计模式的对准数据采集处理系统的优点及特点。     

地铁车厢内回风方式数值仿真分析

不同的空调回风方式对地铁车厢内的空调效果有一定的影响。文章采用数值方法对车厢内流场进行仿真,分析了两种常见的地铁车厢内回风方式的温度场和流场。结果表明,采用两种回风方式,均能满足乘客舒适性要求。     

The relationship between urban street networks and private motorized trips at the city level

There are factors that impact car usage in urban areas, such as density, diversity and design, but there have been few studies that examine the relationship between street network factors and car usage at the city level (macro level). This paper focuses on this relationship by introducing urban street network variables, such as blocks per area, nodes per block and length of roads and motorways, as independent variables and the percentage of daily trips by private motorized modes as the dependent variable. The street network in this study includes interconnecting lines and points that present streets, roads, motorways, intersections and blocks. The strength of the relationship in this study is found using multiple linear regression. The findings of this research indicate that an increase in car usage is correlated with an increasing number of blocks per area, number of nodes per block and length of motorways. In addition, because the urban street network is the result of macro-scale planning decisions, considering this relationship can lead to better planning decisions.