CEEMDAN-PE-TFPF降噪法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障诊断过程中,大量噪声使得故障特征难以完全提取的情况,提出了一种完整的自适应噪声集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、排列熵(Permutation Entropy,PE)和时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filtering,TFPF)相结合的去噪方法。由于TFPF方法在窗长问题上的局限性,引用CEEMDAN和PE对此进行改进,使信号在噪声抑制和信号保真方面得到了很好的权衡。首先利用CEEMDAN算法得到原始信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),计算每个IMF的PE值来判断IMF是否需要滤波,然后针对不同的IMF选择不同的窗口长度进行TFPF滤波,最后将滤波后的IMFs和剩余IMFs重构得到最终的降噪信号。通过模拟仿真信号和实测齿轮信号验证了该降噪方法的可行性,且降噪后的信号可以有效地揭示故障的特征信息。最后与多种降噪方法对比,体现了所提方法的有效性和优越性。     

地铁车站风道结构冻结暗挖法施工技术

以福州地铁6号线潘墩站出入口风道穿越地下高压电缆管廊工程为背景,分析了工程技术重难点,提出冻结设计方案及参数。通过对温度和变形位移的监测分析得到结论,冻结后的土层形成强度高、封闭性好的冻结帷幕,具有挡土和隔水双重作用。冻结后采用交叉中隔壁法进行施工,结构施工完成后采用双液浆进行注浆,联络通道和地下高压电缆管廊变形得到有效控制,验证了冻结法设计方案的可行性。     

消费者"最后一公里"配送模式、服务方式与配送时隙的联合选择

为描述消费者对"最后一公里"配送模式、服务方式和配送时隙的联合选择行为,选取社会经济属性、配送活动属性和配送服务属性3类变量作为效用变量,以配送模式子集合、服务方式子集合和配送时隙子集合的组合作为选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型。通过问卷调查获得的数据,对模型参数进行估计和检验,并进行配送服务属性类效用变量的直接弹性分析。参数估计结果表明,当效用变量改变时,如果配送服务发生在上午,消费者会先变更其配送时隙,然后变更配送模式,最后考虑改变服务方式;如果配送服务发生在下午,消费者会先变更配送模式,然后变更配送时隙,最后变更服务方式。直接弹性分析表明,消费者对送货上门带来的等待时间、服务水平和经济损失都比较敏感;对职业人的配送服务相对信任,而对非职业和无人的服务方式较为顾虑;对8:00～10:00送货上门服务和12:00～16:00自提货物服务的各方面都很关注。     

基于等效等熵指数的燃烧始点实时反馈与控制

针对压燃发动机燃烧相位的循环波动问题,开发了新一代集成缸压采集、燃烧状态反馈、燃烧控制和发动机控制功能的控制平台;提出了一种基于等效等熵指数一阶导数的燃烧始点检测算法;设计了循环内燃烧始点控制算法和循环间的燃烧始点控制算法。实验结果表明,基于等效等熵指数一阶导数的燃烧始点检测算法,能够实时检测燃烧始点;根据燃烧放热率规律提出的循环间燃烧始点控制算法,能够控制燃烧始点到目标值,减小燃烧始点相位的循环波动;提出的循环内燃烧始点控制算法,能够保持不同EGR率下主喷燃烧始点相位的一致。     

一类交叉扩散系统稳态解的存在性和多重性

考虑的是一类带交叉扩散的干旱地区沙漠化生态系统模型,主要研究了当资源项与降水的正反馈系数相等时的边界平衡点附近的空间非齐次稳态解性质,其中通过运用Lyapunov-Schmidt约化方法和隐函数存在定理,得到了空间非齐次稳态解的存在性与多重性,并给出了在参数λ不同的取值范围内空间非齐次稳态解的具体表示式.     

低觉醒脑电识别与唤醒的可穿戴系统研究

为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态，本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统，系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号，转换为数字信号，经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、α相对能量、重心频率、谱熵等4个特征量，由4个特征量表征低觉醒状态并运用支持向量机对低警戒状态进行识别，当识别出低觉醒状态时采用声音报警模块发出声音，唤醒警戒作业人员。设计系统能够较好地识别出低觉醒状态，识别率达90.8%，可为提高警戒作业工作绩效提供一种可穿戴的智能装备。     

基于贝叶斯网络的煤矿瓦斯爆炸事故致因分析

针对现有煤矿事故致因分析多以单方面因素分析为主,忽略人、机、环、管4个方面各因素间的关联性和整体性,且涉及到的事故类型较泛化等问题,从人、机、环、管4个方面选取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的因素,并利用相关性分析筛选出相关性较强的变量;以GeNie为平台构建煤矿瓦斯爆炸致因贝叶斯网络模型,并采用交叉验证方法对其可靠性和准确性进行验证;通过贝叶斯网络参数学习、敏感性分析等对模型中各节点变量进行分析,计算不同条件下相关节点的条件概率分布和后验概率,提取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的关键因素。分析结果表明:通风不足会大幅提高煤层瓦斯含量超标的可能性,员工培训不到位是瓦斯漏检的主要诱因;在煤矿瓦斯爆炸事故已发生的情况下,可能性最大的诱因是瓦斯含量超标,其次是瓦斯漏检;导致煤矿瓦斯爆炸事故的最关键因素是瓦斯含量超标、瓦斯漏检、顶板不稳定、法律法规不健全。