基于关键本征模态函数的道路交通信号控制时段划分方法

交通信号控制是缓解城市交通拥堵的重要手段,时段划分是信号灯控交叉口多时段控制的基础,合理的划分方法有助于提高信号控制效率。对于固定配时的信号灯控交叉口,传统时段划分方法主要借助于路口历史交通流量数据,依据人工经验或者简单聚类算法,直接进行时段划分,未能充分考虑交通流的时序性和随机性问题,不利于交通控制整体效益。综合考虑交通流中随机因素和时序性对时段划分的影响,本文研究了基于经验集合模态分解和有序聚类的时段划分方法。利用集合经验模态分解处理交叉口流量数据,提取了若干个本征模态函数及1个余项。借助皮尔逊相关系数分析原始流量数据、本征模态函数、余项这三者之间的关系,优选与原始流量相关性最高的本征模态函数或余项作为交通流的关键成分,使用关键成分代替流量数据进行有序聚类,完成时段划分。通过寻找不同分割个数下最小损失值突变点,获取最佳分割数,并得到最佳方案。以广东省中山市一个路口为案例对本文提出的时段划分方法进行算例分析,VISSIM仿真结果表明：①相比于现状,提出的方法在工作日和非工作日分别能提高路口通过车辆数11.32%和2.62%,缩短排队长度18.67%和12.02%;②非工作日车均延误减少6.80%,停车延误减少5.87%,工作日车均延误和停车延误变化不大。     

基于连续隐马尔可夫模型的仿真模型验证

  目的  离心泵组出现故障后会给所在平台任务完成及战备完好性的提升带来较大影响。为解决离心泵组常见的故障检测与定位问题,提出一种离心泵滚动轴承故障诊断方法。  方法  首先使用局部特征尺度分解（LCD）对滚动轴承信号进行自适应分解,然后提取分解后各内禀模态分量（ISC）的样本熵作为故障特征,并利用随机森林对离心泵滚动轴承进行故障诊断,最后结合故障诊断试验,基于离心泵组中所注入的轴承故障的监测数据分析验证上述方法的正确性。  结果  试验结果表明,该方法能有效诊断出离心泵滚动轴承的故障模式。  结论  对离心泵组相应故障诊断方法的研究可为提高机电设备诊断能力奠定基础,为泵组故障预测与健康管理系统的建立提供技术支持。     

路噪结构声和车身整体模态关系研究

本文结合路噪有限元模型和试验设计(DOE)方法研究了路噪结构声和车身整体模态频率的关系。通过改变路噪模型钣金件弹性模量得到车身弯曲模态频率、扭转模态频率路噪结构声并将其作为样本点,通过样本点拟合得到各因素之间的关系及经验公式。平台车型路噪开发时可利用此经验公式将路噪结构声指标分解到车身整体模态频率。     

A Scheme of Fragile Watermarking Based on SVD and 2D Chaotic Mapping

Introduction TheInternetandtheadvancementofdigital technologieshaveenablednumerousapplicationsin theareasofmultimediacommunicationsandmulti-medianetworking.Atypicalcharacteristicofdigi-talproductsisthattheyareeasytomanipulate,i.e.tostore,duplicate,transmitormodify.Thus,theauthenticationandthecopyrightprotec-tionfromunauthorizedmanipulationofdigitalau-dio,image,andvideodatabecomeanessential concerninthedigitalmultimediaera[1].Digitalwa-termarkinghasattractedconsiderableattentionand seennumerou…     

基于DBN的水下地铁盾构施工安全风险动态演化分析

为了建立一个系统完备的水下地铁盾构施工安全风险指标体系,深入展开风险动态演化研究,采用WBS-RBS法从人、机、环、管4个角度建立了全过程风险指标体系,构建了基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的水下地铁盾构施工安全风险动态演化模型,结合风险随时间的概率变化过程,通过正向反向推...     

基于改进EEMD的船用柴油机缸套-活塞环故障诊断方法

船用柴油机缸套-活塞环发生故障时，振动信号呈现非线性、非平稳性特征且故障特征模糊、隐蔽。文章提出一种基于改进集成经验模态分解（EEMD）的故障诊断方法。通过设计固有模态函数（IMF）信息筛选准则对EEMD分解出的固有模态分量（IMFs）进行重新排序，筛去低质量的IMFs，以此获得包含更多能体现故障特征成分的重构信号，经该方法处理的信号再送入到分类器中进行识别和分类故障，实现船用柴油机缸套-活塞环的故障诊断。试验结果表明：与原EEMD诊断方法相比，该改进方法识别率更高，故障诊断效果更好。     

基于小波包分解多尺度排列熵及2阶特征选择的转辙机故障诊断方法

针对转辙机高精度故障诊断的需求，结合声音信号非接触、易采集等优势，提出一种基于声音信号的非接触式故障诊断方法。首先，基于小波包分解与多尺度排列熵，实现对声音样本的特征提取；其次，提出基于ReliefF和二进制粒子群优化算法的2阶特征选择方法，得到最佳特征集合，实现对声音样本的特征选择；最后，基于支持向量机算法对最佳特征集进行训练和测试，完成对转辙机的故障诊断。依托10种常见工况下共计800组声音样本开展实验，结果表明：该方法在反位—定位和定位—反位转换过程中得到的特征点数分别为13和39个，故障诊断准确率分别为99.67%和100%；相比于单一特征选择方法，采用的2阶特征选择方法能够大大降低特征维度，提高故障诊断准确率；相比于k近邻和线性判别分析这2种分类器，支持向量机分类器在转辙机故障诊断中更具优势。     

基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的桥梁信号去噪方法

当桥梁进行状态评估和健康监测时，所获得的桥梁信号易受外部环境的干扰，难以反映桥梁结构的真实响应。针对桥梁信号夹杂环境噪声等问题，提出了基于联合天鹰算法(Aquila Optimizer, AO)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和小波阈值的去噪方法。该方法首先利用AO算法优化VMD的参数，然后用VMD对含噪声的信号进行自适应分解，再去除方差贡献率较小的模态，最后对剩余的模态进行小波阈值去噪处理，重构信号得到去噪后的真实信号。对模拟信号和桥梁动应变的实测信号分别进行分析，结果表明：基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的去噪方法能有效滤除噪声信号，且去噪效果优于单一的小波阈值去噪、EMD联合小波阈值去噪以及EEMD联合小波阈值去噪等常用的去噪方法，研究成果可为桥梁信号的去噪处理提供有意义的参考。