基于EEMD-JADE的桥梁挠度监测中温度效应的分离

针对桥梁挠度各成分的分离问题,提出一种基于EEMD-JADE的单通道盲源分离算法。首先,利用传统的集合经验模态分解法（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）将单通道的桥梁挠度信号分解为一系列线性平稳的本征模函数（Intrinsic Mode Function,IMF）;然后,采用基于能量熵增量的判别法识别并剔除虚假的IMF分量,将能量熵增量较大的IMF分量组成盲源分离模型的输入信号;最后,采用矩阵联合近似对角化（Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices,JADE）算法对输入信号进行盲源分离。JADE算法在源信号频率差异较小且频率有所混叠的状况下也能较好地分离出源信号,但要求观测信号数必须大于等于源信号数目;EEMD具有良好的自适应性,能够将单通道的混合信号进行多尺度分解,形成多通道信号,但分解结果存在端点效应与模态混叠。JADE算法能够解决EEMD分解结果存在的端点效应与模态混叠问题,且EEMD也解决了JADE分离算法的先决条件。两种算法优势互补,能够较好地分离出各挠度组分。通过有限元软件Midas/civil建立了背景桥梁模型,经仿真分析得到了各单项因素作用下的桥梁结构响应,并将其叠加在一起作为待分离的混合挠度信号。仿真信号分离的结果与源信号的相关系数均在0.98以上,说明分离效果较好。最后,采集实测挠度信号进行分离,处于对称位置测点分离出的各挠度组分的相关系数均在0.9以上,证明了该算法的适用性。     

无线通讯技术在远程数据监控中的应用研究

很多重要的仪器和设备在工业的生产过程中要保证企业的安全运转和操作,因此有着十分重要的作用,很多设备的安全控制因环境恶劣在传统的监控方法中根本达不到应有的效果,也起不到任何监控作用,所以在现代工业生产中研究远程监控是非常关键的,本文主要介绍了远程监控过程中无线通讯技术的具体应用和具体的操作方法。     

大跨斜拉桥北斗监测挠度温度效应分离研究

针对大跨斜拉桥北斗监测挠度温度效应分离问题,提出先利用挠度数据的周期特性,在挠度数据首尾分别进行波形延拓,在进行小波分解后所得小波细节中剔除高幅值车载作用挠度得到残余分量,将其与小波系数重构得到预降噪挠度,最后将预降噪挠度进行小波分解来实现挠度数据的高精度降噪;得到降噪挠度后,利用改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)良好的可抑制分解过程中产生模态混叠的特性,将降噪挠度进行MEEMD分解,接着将所得日温差和年温差效应第1个半周期通过对称置换得高精度日温差和年温差效应,最后将降噪挠度剔除高精度日温差和年温差效应后所得残余分量再次进行MEEMD分解,所得趋势部分即为长期挠度,从而实现日温差效应、年温差效应、长期挠度的逐步分离。结果表明:波形延拓+预降噪+小波分解的降噪算法比传统单一降噪算法精度更高;温度效应分离算法能实现挠度温度效应各周期成分的精确分离,适合大跨斜拉桥北斗监测挠度温度效应分离。     

无线网络TCP协议性能分析

改进的TCP协议又称TCP-AP(Transport Control Protocol with AP),主要是针对无线网络下TCP性能下降做出的改动。TCP发送方的丢包问题能此办法解决,该协议区分丢包是由比特错误造成还是网路拥塞造成主要通过层与层之间的通信,此改动对于提高TCP在无线网络中的性能具有重大意义。本文通过仿真工具Network Simulator对各种场景进行模拟后试验,对于TCP-AP协议性能的提高进行验证。     

无线网络的安全问题及应对措施研究

网络病毒和非法的攻击很容易就可以通过无线网络入侵各人计算机本地用户窃取网络信息。目前最常见的网络安全问题有无线钓鱼攻击、窃听无线用户信息、盗用无线网络。产生这些网络安全问题的原因有很多,其中最重要的原因就是用户安全问题十分的淡薄,直接经济价值遭到破解、无线网的工作方式特点。为了加强网络安全就要采取有利的策略。     

工业互联网环境下的智能制造全过程实时监控系统研究

为实现对工业智能生产制造的实时监控,开展工业互联网环境下的智能制造全过程实时监控系统的设计研究。合理选择传感器、服务器、监控器、PLC等硬件,设计监控系统架构；在硬件设备的支撑下,针对各个基础设施所需传输的信息,构建对应的通信信息模型,确定可被公开的信息,建立工业互联网环境下智能制造车间实时通信连接；在终端监控界面中,操作主屏,按下System功能键,选择制造单元远程监控程序,进入系统实时监控界面,实现对制造单元的远程监控；建立数据库,更新数据库信息,实现对实时反馈数据的管理。设计对比实验,实验结果证明：该系统可以在实现对智能制造生产车间工况高精度监控的同时,控制监控数据的反馈时延。