城市交通流信息相似性分析与研究

信息处理日益成为智能交通系统发展中的一个重要环节,它要求智能交通系统不断集成新的信息技术以实现信息的采集、融合、组织和处理.生物信息技术在ITS信息处理中的应用成为其中新兴的研究方向.为证明交通信息具有生物遗传属性,本文定义了相似系数及波动系数作为交通流的相似性判据,并对城市交通流单点流量信息在时间轴上的相似性进行实验与数据分析,从而证明了其相似性的存在.文章还对该特性在交通流信息处理中的几种可能应用进行了分析和讨论.     

CRH2型动车组齿轮箱跑合试验振动数据分析与研究

介绍了振动分析的基本理论和齿轮箱的典型故障,并对CRH2型动车组转向架齿轮箱跑合试验台振动数据进行了分析.通过对不同转速下频谱特征的对比,剖析了齿轮箱的运行状态;为进一步分析和制定动车组齿轮箱跑合试验振动分析标准作了有益的探索.     

基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F₁值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。      

交直和交直交机车混跑线路谐波治理技术

神朔电气化铁路是我国重要的"西煤东送"大动脉,有大量的交直机车和交直交机车混跑。因此,牵引网中同时存在大量的高、低次宽频谱谐波,对供电品质造成不利影响。针对该问题,建立了车网一体等效电路模型,分析了牵引网的谐波特性,提出了一种新型注入式混合补偿方法,并对其补偿原理、谐波电流检测和控制算法进行了详细阐述。仿真结果表明:该混合补偿方法可实现对宽频谱谐波的综合治理,大大减少有源补偿容量,性价比高。     

基于频谱检测的短波认知用户性能优化

为保证短波通信传输可靠性,改善短波通信质量,提高短波通信频谱利用率,本文以Watterson短波信道模型为基础,研究基于频谱检测的短波认知用户性能优化方法。首先建立短波授权用户的业务量指数分布通信模型,在此基础上求取衡量认知用户检测性能的检测门限、检测概率和虚警概率之间的关系。重点分析一定授权用户干扰容限下,认知用户系统吞吐量最优化问题,通过数值理论简化得到可控参数的最优化近似解。最后在理想信道、好信道、中等信道和差信道上,分别从检测时间、数据帧长和授权用户业务量对认知用户系统吞吐量的影响进行评估。仿真结果验证了基于频谱检测的短波通信系统中存在可控参数的最优解。     

地铁列车负载故障下的辅助逆变器失效频谱特性分析

地铁列车的辅助逆变器运行多年后存在各种老化状况,辅助逆变器系统本身的输出特性变差,较易引起列车故障。针对这一现状,从频谱分析的角度入手,采用MATLAB/powergui及傅里叶分析法评估辅助逆变器的工作状态。研究了大功率负载故障引起的辅助逆变器失效以及在此情况下的输出频谱特性。仿真试验数据在上海轨道交通1号线列车大修过程中得到验证。该方法对于列车电气设备的日常检修和大修中的状态评估有着一定的参考价值。     

汽车系统单元化集成设计中相似性与复杂性

基于相似性科学和相似系统理论，研究了汽车系统中单元特征相似性分析方法，汽车系统相似性度量方法，相似单元设计和单元化系统集成设计中的相似性与差异性变化引起的复杂性。提出了以系统相似性度序列变化和差异性，集成设计系列化、多样化、个性化汽车产品系统新的理论方法。     

韩流再袭--东风悦达起亚赛拉图1.6L

在中国影视，服装、电子等各领域．“韩流”风刮得似乎一阵比一阵强。据社会学家分析．这主要是因为中韩两国在历史文化认同．时代背景与人文特质上．有着许许多多的相似性．“韩流”汹涌自然不难理解，同样．韩系车也在有意无意中利用到了这个得天独厚的优势．让韩国企业更为精准地把握住中国汽车购买人群的消费心态；产品热销自然不在话下。