基于成像算子优化的微震逆时定位方法

针对目前微震逆时定位成像存在的问题,提出一种优化后的成像算子,对模型数据进行抗噪性、误差速度以及检波器分布和数量进行测试,并提出采用峰度值作为定位成像结果的评价标准.结果表明,优化后的成像条件在定位能量聚焦程度和成像分辨率上都得到了提升,对含速度误差和含噪微震数据都有较好的成像结果,并且对检波器的分布和数量有较好的适应...     

基于实时数据库的分布式城市交通监控系统设计

采用实时数据库技术、分布式技术、PC and Sun Workstation结构和Visual C 6.0,设计了基于Windows平台的实时城市交通监控系统,监测系统则由一个交通监控中心和若干分中心组成.该系统的监控子系统由事件自动检测系统、通讯设备、报警系统、指示装置和实时数据库组成,事件自动检测系统由实时交通信息的采集单元和检测交通事件算法组成.监控系统有效地减少网络开销,增加系统的实时性,提高事件自动探测的工作效率.     

基于W77E58单片机的光伏并网电站智能群控器设计

研制了一种基于Winbond公司W77E58单片机的光伏并网电站智能群控器,该群控器由显示模块、通讯模块、时钟模块、报警模块以及大容量数据存储模块等构成。在现场可取代PC机,对多达60台的并网逆变器无人值守监控,具有成本低、安装灵活方便等优点;在大型分布多支路光伏并网电站中,多个智能群控器与PC机可组建多级分布式通讯网络,对整个光伏并网电站进行实时监控和管理。     

面向建筑健康监测的无人机自主巡检与裂缝识别

面向建筑健康的高时效监测需求,为提升表面病害视觉检测的自动化水平,提出了场景信息引导的无人机自主巡检任务规划方法。利用场景先验信息,针对建筑结构特征,设计了平行观测和包络观测两种观测模式,实现了狭窄空间中独栋建筑的全覆盖避障巡检,获取了毫米级分辨率的整体建筑观测影像,并对巡检质量的整体评估提出了有效的量化指标。将建筑立面划分为3 720个子区域,利用深度残差网络开展了裂缝识别分类。错分13个子区域,漏分14个子区域,裂缝识别精度高。将裂缝骨架线映射到建筑三维模型,为裂缝形态与建筑整体的一体化表达提供了数据支撑。该研究将高精度三维重建与表面病害识别相结合,为建筑健康一体化监测提供了有效的观测分析手段。     

车用IGBT模块健康管理技术综述

面向车用IGBT模块健康管理技术,分别从失效机理、状态监测、故障诊断、寿命预测四个方面综述国内外的研究进展,提出当前研究中存在的关键问题和技术优缺点,在此基础上,对车用IGBT模块健康管理技术今后的发展趋势做出展望。     

基于时间窗的SVDBN近似推理算法研究

变结构动态贝叶斯网络(SVDBN)在处理非稳态过程的不确定问题具有其独特的优越性。为克服SVDBN推理算法不能实现在线推理的缺陷,在引入SVDBN的时间窗和时间窗宽度概念基础上,阐述了基于时间窗的SVDBN在线近似推理机制,提出了2种在线近似推理算法,即基于时间窗的变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)递推推理算法和基于时间窗的SVDDBN快速推理算法。通过仿真实验验证了这2种算法的有效性,并从复杂度、适用范围及更新时间等方面进行了比较。     

Design and validation of wireless acceleration sensor network for structural health monitoring

0IntroductionCivil engineeringstructures suffer damages caused byenvironmental loads,fatigue,caustic effect and materialaging;thus,their strength reduces inevitably during theservice time.In order to assess these damages and makeappropriate decisions to keep the structures in good ser-vice,itis essential toimplement a damage detectionstrat-egy,and the process is referred to as structural healthmonitoring(SHM)[1].In an SHMsystem,a set of sen-sors are mountedinstructuresto measurethe structure…     

Robust model rankings of forecasting performance

This paper investigates robust model rankings in out‐of‐sample, short‐horizon forecasting. We provide strong evidence that rolling window averaging consistently produces robust model rankings while improving the forecasting performance of both individual models and model averaging. The rolling window averaging outperforms the (ex post) “optimal” window forecasts in more than 50% of the times across all rolling windows.     

隧道围岩施工监测及位移动态模拟分析

为了研究不同支护结构参数和不同开挖方法对围岩位移的影响,以百勺洋隧道为研究对象,通过现场实测、回归分析和数值模拟的技术手段,以大型非线性有限元软件ADINA为研究工具,建立有限元模型。通过改变锚杆支护相关参数和开挖方法,进行大量模拟运算。运算结果表明,随着锚杆长度的增加,地表点下沉量不断减小,隧道的底鼓幅度也逐渐减小,边墙的收敛量也逐渐减小;随着锚杆间距的增加,顶端最大下沉点的竖直方向沉降值增大,边墙收敛值也增大;开挖方法不同时,随着开挖步数的减少,地表下沉值增加,隧道底鼓现象也越明显。开挖步数越多,洞周收敛值越小。     

取水监测数据的奇异值识别与修正策略

提高水资源监测数据的真实性与完备性是国家水资源监控能力建设的重要内容.本文基于当前国家水资源监控数据的实际统计状况,提出采用小波变换模极大值的方法实现对取用水监测数据的降噪和奇异值的挖掘,并将辨识出的奇异值进行剔除处理后的监测数据序列作为粒子群-最小二乘支持向量机模型的训练样本,进而根据拟合函数对奇异值进行修正的策略.通过对重点取用水户的取用水监测数据进行实证研究结果发现,利用小波变换模极大值可较大限度地保留取用水监测数据的原始信息,并实现对其中变动幅度偏大数据的分离,可有效降噪并观测取用水监测数据的内在变化规律;同时借助相对误差可进一步挖掘监测数据中存在的奇异值,且辨识效果要好于传统统计方法;而粒子群-最小二乘支持向量机模型对取用水监测数据的样本拟合要比普通最小二乘支持向量机、曲线拟合等方法更为有效,运用该方法修正的取用水监测数据奇异值更加符合实际取用水需求的特点.