基于小波包和贝叶斯分类的机车走行部滚动轴承故障诊断研究

机车走行部滚动轴承的状况直接关系到机车的性能和列车的运行安全。针对目前机车走行部滚动轴承故障诊断准确率不高、模型构建时间较长的问题,提出一种基于小波包和贝叶斯分类的故障诊断方法。通过小波包变换构造故障特征集,利用粗糙集和主成分分析进行降维,将未降维和降维之后的故障特征集输入到贝叶斯分类模型中实现故障诊断,最后将贝叶斯分类方法和神经网络及最小二乘支持向量机方法进行比较。仿真结果表明,朴素贝叶斯分类方法构建模型的时间更短,分类准确率更高。     

城市轨道交通车辆轴承故障诊断方法研究

基于谐波小波和加速度包络技术对轨道交通车辆滚动轴承的故障诊断方法进行研究。首先运用小波滤波对轴承的振动信号进行降噪;其次通过谐波小波包分解实现了对滚动轴承故障信号的特定频带选择;最后用加速度包络技术对分解后的信号进行包络解调,进行故障诊断。在轴承试验平台上对内圈故障轴承进行了试验,通过分析加速度包络谱,提取轴承故障特征频率,与理论值接近,验证了方法的有效性。     

ping与tracert在铁路网络中的应用

局域网在铁路中已广泛应用,实现了资源共享,极大的提高了生产效率。但当局域网出现故障时,如何运用一些网络命令分析、处理故障,仍是技术人员所面临的问题。为此介绍2个常用的DOS命令ping与tracert,对其工作协议ICMP、工作原理及常用的语法参数进行分析,列举其在铁路网络中应用的几个案例,供电务专业技术人员参考。     

集包二线客货混运模式列控系统探究

对目前集包二线工程客货混运模式下的列控系统进行分析,跟客运专线的列控系统进行比较,并深入研究列控中心配置和报文编制的特殊情景。     

基于核心原子库和FHT的图像MP稀疏分解快速算法

为提高图像稀疏分解的速度和重构质量,提出一种基于核心原子库的图像MP稀疏分解快速算法。该算法首先利用核心原子库替代图像MP稀疏分解过程中的过完备原子库,可有效提高原子库的形成速度,且为最佳原子的全局搜索提供了可能;然后将图像和核心原子库中原子转换为一维信号,利用一维FHT寻找与待分解图像匹配的最佳原子,从而提高图像与原子的匹配速度。该算法不仅能有效提高图像MP稀疏分解的速度,而且克服了遗传算法局部最优的局限性,实现原子匹配的全局最优,相同条件下其分解结果具有更好的重构质量。实验结果验证了算法的有效性。     

新型煤炭漏斗车车体组装工艺

分析了新型煤炭漏斗车牵枕梁组成、中梁组成、底架组成、侧墙组成、端墙组成及车体组成的制造工艺,介绍了通过合理的工艺措施及必要的工艺装备来保证车体钢结构质量的制造方法。     

基于小波分析的最小二乘支持向量机轨道交通客流预测方法

针对城市轨道交通客流预测问题,采用离散一维Daub4,小波分析方法对某一时间段的原始客流时间序列数据进行分解;以分解得到的高频分量和低频分量为样本数据,对最小二乘支持向量机进行训练,确定最小二乘支持向量机的核参数σ,以及系数a和b.利用训练后的最小二乘支持向量机预测未来一段时间客流时间序列数据的高频分量和低频分最,然后再利用Daub4小波分析方法对预测的高频分量和低频分量进行数据重构,从而得到预测的未来一段时间客流时间序列数据.与历史平均预测法和灰色预测法进行比较,结果表明,基于小波分析的支持向量机客流预测方法用于轨道交通短期客流预测具有更好的精度.     

改进的EWT方法在高速列车轴承故障诊断中的应用

高速列车轴承的故障特征提取较为困难,针对这一问题,在经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的基础上,提出了一种基于频谱趋势与频带合并的改进EWT方法,并将其应用于高速列车轴承的故障诊断。该方法首先利用经验模态分解,根据IMF分量判断准则,提取故障信号的频谱趋势,从而得到初始的频谱分界点;然后计算各初始频带的故障信息判断指标,得到自适应阈值,判断初始频带的有效性,通过对无效频带的合并完成频谱的重新划分;最后进行经验小波变换,将各频带通过正交滤波器组,对得到的各分量信号进行Hilbert变换,得到轴承的故障特征频率。通过仿真和试验验证,改进后的EWT方法可以准确地提取出轴承故障特征频率的基频和倍频成分,有效地确定轴承故障。     

小波变换在牵引供电系统谐波检测中的应用

采用一种基于小波包分解系数重构算法的谐波分析方法完成谐波有效值测量和信号畸变定位,实现牵引供电系统的各次谐波跟踪,对谐波的实时补偿提供理论依据。通过利用小波变换将某一信号分解到某一频带上,根据采样频率及其小波包分解尺度确定频带范围,实现该频带所包含的谐波含量分析,获得频带内所有整数次和非整数次谐波量值,克服谐波测量因频谱泄漏、栅栏效应造成的误差。仿真结果表明,基于小波包分解系数重构算法的谐波含量测量方法得出的结果具有较高的准确性,为谐波检测和滤波补偿提供了可靠的理论基础。     

基于音频内容的混合域脆弱水印算法

提出一种用于内容认证的脆弱音频水印算法.与以往的脆弱音频水印算法相比,不采用二值图像作为脆弱水印,而是基于音频内容,利用奇异值分解生成脆弱水印.水印嵌入在离散小波变换和离散余弦变换构成的混合域.仿真实验表明,该算法具有很好的不可感知性,并且对有损压缩、添加噪声、重量化等操作具有很强的敏感性,同时能够对替换等恶意篡改做出报警并确定篡改位置.