基于影响线桥梁荷载识别技术研究

文章基于影响线的荷载识别方法和北澄子河大桥健康监测系统的长标距FBG传感器实测数据,提出了3跨连续梁桥的荷载识别方法。试验数据分析表明,该方法能够较精确地识别单车移动荷载作用下的车辆速度和车重,车速识别误差可控制在10%以内,车重识别误差可控制在15%以内。     

基于深度学习算法的船用高频电路工作状态检测研究

为了提升船用高频开关电源的运行可靠性,提出基于深度学习算法的船用高频电路工作状态检测方法。采集船用高频电路工作状态信号,作为深度受限波尔兹曼机的输入,深度受限波尔兹曼机利用2层受限玻尔兹曼机,通过2次非线性映射,提取船用高频电路工作状态特征。设置所提取的高频电路工作状态特征,作为支持向量数据描述方法的输入,将输入样本映射至高维内积空间,判定样本是否存在于高维内积空间的最优超球体内,检测船用高频电路工作状态为正常或异常状态。实验结果表明,该方法可以精准检测船用高频电路工作状态,满足船舶高频开关电源的运行可靠性需求。     

船用开关电源的强电磁干扰抑制方法

常规船用开关电源强电磁干扰抑制过程使用扰乱电磁铁,造成感应电流逆向,极大地消耗使用电量,为此设计船用开关电源的强电磁干扰抑制方法。优化加载EMI滤波器,增设电流磁力导流,减小内程电阻率,通过LMS的FIR自适应干扰滤波算法计算强电磁干扰抑制极值参量,确定抑制极限范围,根据计算结果以及矢量控制法,实现船用开关电源的强电磁干扰抑制。实验数据表明,设计的强电磁干扰抑制法比传统强电磁干扰抑制方法的耗电量节约10%以上,并且具备极高的有效性。