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柴油机状态在线监测与故障诊断系统开发 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了状态监测与故障诊断系统的原理和方法,使用LabVIEW平台及多功能数据采集卡研制柴油机的故障诊断系统。提出了几种特征参数分析方法,开发了多个子仪器,可较好的对柴油机的不同故障进行监测。 相似文献
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为探究城市群多模式交通系统异常状态的影响范围,从需求端非常态客流变化和供给端运输能力下降两方面对多模式交通系统异常环境进行分类,提出了基于手机信令数据、意向出行调查及客票信息等多源数据的异常状态影响范围识别流程和分析方法;以京津冀城市群为例,确定强链接枢纽间通道客流动态安全阈值,提出了基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法;利用提升度、余弦相似度及其标准化值来区分枢纽关联规则的有效性,提出了基于强关联规则确定异常状态影响范围的方法。研究表明:基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法具有实时性,提高了客流安全阈值精度;基于实际手机数据和假定异常情况下的意向调查数据并结合关联规则确定枢纽影响范围,可为利用数据挖掘技术分析突发异常状态的影响和对策提供借鉴。 相似文献
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合理预测货运量是铁路部门制定列车开行方案及组织管理的基础,在类似突发疫情这种极端事件时,准确预测铁路货运量的数据与变化趋势对铁路工作的开展有重要的参考意义.建立ARIMA模型,利用2010年1月—2020年1月的铁路货运量正常数据与疫情突发后2020年2月的异常数据,对2020年3—10月的铁路货运量进行预测.结果表明... 相似文献
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城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型(ARIMA-BPNN-DSR, ABD)。混合模型由差分整合移动平均自回归模型(auto regressive integrated moving average model,ARIMA)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)通过动态选择回归算法(dynamic selection of regression,DSR)融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年(疫情影响下)厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明:(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,... 相似文献
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一个全球性的公司,两个世界级的品牌卡特比勒结合超过175年的开发、制造、服务Cat(?)和MaK~(TM)的经验,是世界上最大的中速柴油机和高速柴油机的生产商。所以卡特彼勒柴油机的历史渊源要分别从Cat(?)和MaK~(TM)这两个品牌说起。在高速柴油机领域Cat(?)可以说是世界上最知名的品牌之一, 相似文献
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潍柴动力股份有限公司营销公司常务副总经理钟耕会船用柴油机,潍柴的发家产品1946年潍柴建厂只是一个枪械制造厂,50年代潍柴自己生产的第一台柴油机6160就是一台船用柴油机。这在当时国内产生了很大的影响,所以把船用柴油机当作潍柴的发家产品是不为过的。1988年后,潍柴以引进斯太 相似文献
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为有效降低出租车运营企业及经营者的经济成本,通过分析出租车的卫星轨迹数据,比较和选取用于电动出租车充电桩选址规划的聚类方法。以上海市电动出租车充电站的选址规划为研究对象,分别基于孤立森林和聚类算法设计异常值检测方法,对相关时段的出租车卫星数据进行清理以及数据可视化处理;比较层次聚类(Agglomerative Clustering)、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)、K-means聚类、Mean-Shift聚类以及谱聚类(Spectral Clustering) 5种算法的聚类效果,并选取K-means算法作为充电桩选址规划参考算法。从城市区域划分及企业运营角度确定充电桩选址方案,为未来上海市区电动出租车充电桩的数量和容量配置提供设计依据。 相似文献