不同刚度地铁地下车站结构振动台试验测试数据的时频特征分析

以模型结构整体剪切刚度量化微粒混凝土和石膏模型结构的刚度比,根据小波包变换的频带分布特征确定频带与结点的输出关系,并基于最小熵准则的最优基选择算法,对比分析了不同刚度三层三跨地铁地下车站侧墙加速度反应的时频特性.研究结果表明:最优小波包变换方法具有自适应的频域分辨能力,能较好地解决频带重叠现象.采用最优基小波包变换技术能有效挖掘出由结构材料不同引起的模型结构加速度反应的时间-频率-能量之间的差异.在强震作用下,微粒混凝土模型结构加速度反应的特征频带总能量高于石膏模型结构;石膏模型结构加速度反应在0～6.25 Hz频带的能量集中程度高于微粒混凝土模型结构,在＞6.25～ 12.5 Hz频带内的能量累积速率较微粒混凝土模型结构快;石膏模型结构加速度反应各特征频带进入快速能量累积的时刻均早于微粒混凝土结构.     

GA-WNN网络在风电功率预测中的应用研究

利用遗传算法的全局优化能力和小波神经网络的高精度特性,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的风电功率预测方法,应用某风电场的58台风电机组的输出功率数据作为实例,验证了GAWNN模型的预测鲁棒性好,精度高,有效减小了预测误差.     

基于小波与BP神经网络的太阳黑子时间序列分析预测

太阳黑子年平均数序列是典型的非线性、复杂时间序列.本文利用小波变换,将太阳黑子年平均数序列进行分解重构,对信号的周期特性进行分析,然后采用BP神经网络对重构信号进行预测,建立太阳黑子年平均数的预测序列.结果表明,该模型具有较高的预测精度.     

矿下电缆故障诊断的能量熵和PSO-BP算法

针对煤矿井下配电网馈线发生单相接地等故障时难以解决故障类型辨识的问题,为了保障煤矿安全生产,给出一种基于小波包能量熵结合粒子群优化BP神经网络算法的矿下电缆故障诊断方法.通过Matlab对电缆故障进行了仿真,对采集到的故障电压暂态波形进行3层小波包分解,将故障特征信号按照频率分成8段,按照信息熵理论计算特征熵能量谱,构造子粒子群优化神经网络模型,以信号的能谱熵作为特征输入向量,实现特征熵向量的分类.实验结果表明,该方法用于煤矿井下的电缆故障诊断分析是可行的,能够快速有效的检测出电缆故障.     

基于WPTMM的PM2.5与气象条件关系的联合多重分形分析

PM2.5是影响空气质量的主要污染物,PM2.5污染浓度与气象条件关系密切,研究气象条件对PM2.5浓度的影响对改善城市空气质量有着重要意义.鉴于分形和小波在处理复杂非线性系统时的优势,本文提出了基于小波包变换模极大值(wavelet:packet transform modulus maxima,WPTMM)的联合多重分形,首先对变量序列进行小波包分解,使用模极大值进行去噪,然后构造联合配分函数,最后计算联合多重分形谱,分析两个变量之间的分形相关性.该方法将单个变量的多重分形扩展到两个变量的联合多重分形,并且利用WPTMM计算联合多重分形谱降低了计算复杂度,同时去除噪声的影响.用本文方法分析北京、香港PM2.5浓度与各气象要素之间的关系,实验结果表明,该方法能够有效地分析各种气象要素在不同季节中对PM2.5浓度的影响.     

基于小波变换的台风激励下千米级斜拉桥模态参数识别

为了给大跨桥梁结构损伤识别和安全性评价提供现实依据,采用小波变换(WT)方法进行千米级斜拉桥的模态参数识别研究.以"海葵"台风激励下的苏通大桥为研究对象,基于结构健康监测系统(SHMS)采集的数据,采用WT方法共识别出包括频率和阻尼比在内的主梁前4阶竖弯模态参数、前2阶扭转模态参数和第1阶侧弯模态参数,并将结果与相关文献提供的模态参数进行对比;在此基础上研究了海葵台风期间该桥主梁模态参数的全过程变化情况.结果表明:基于WT的模态参数识别方法稳定可靠;随着时间的变化,主梁各阶模态频率均较稳定,而模态阻尼比的波动则较明显.     

分数阶对称平移不变过完备小波的构造及其在轴承故障诊断中的应用

提出了一种分数阶的对称性近似平移不变过完备小波的构造方法。首先,给出一种构造具有对称性且具有最小长度的低通滤波器方法。其次,通过拓普利兹矩阵分解法求出对应的具有近似平移不变性的高通滤波器,此方法比其他分解方法具有更低的计算复杂度。此外,利用此构造方法,也得到具有更高阶消失矩的分数阶过完备小波变换。最后,将构造出的分数阶对称平移不变过完备小波应用到轴承故障诊断中。实验结果表明,提出的小波变换能有效地提取出轴承的故障特征。     

地铁振动的传递及对建筑物的影响实测与分析

在上海市某软土场地对地铁隧道诱发的三向环境振动进行了监测,结合连续小波变换及1/3倍频程分频振级,对隧道内与自由场地的振动频谱特性及传递规律等进行了分析,同时对邻近建筑的室内舒适度作了评估.测试结论包括如下方面:1轨道扣件上的三向振动表现出明显的宽频和冲击振动特性,经隧道衬砌的第1层滤波效应后,传递至其中部的竖向和横向振动均相对平稳,且衰减效应明显.2传递至自由场地的三向振动,经土层的反射和折射效应后,呈现出与列车编组对应的冲击振动特性;其与衬砌上的频率成分基本相似,但振幅衰减效应不如衬砌,甚至会出现一定幅度放大.3经建筑墙体的第3层滤波效应后,竖向振动传递至楼板后其频率成分单一,对室内舒适度影响很大,其分频振级的峰值位于楼板的竖向自振频率处,是影响室内舒适度的决定性因素.4地铁引起的地面高频振动激发了建筑结构的水平向高阶振型,对部分楼层的舒适度具有潜在影响,应引起注意.上述测试结论有助于为地铁环境振动有针对性地设计相应减振及隔振措施提供参考.     

船舶结构Daubechies小波基无网格分析方法研究

提出一种新的应用Daubechies小波尺度函数来逼近船舶结构场函数的无网格分析方法.首先选用具有紧支性和正交性特征的Daubechies小波作为基函数,由小波尺度函数张量积的形式来构造船舶二维结构的近似表达,降低了问题求解的复杂度.然后运用增量法对构建的船舶二维结构Daubechies小波无网格场函数进行迭代求解.最后选取典型船舶二维结构进行算例分析,并把计算结果与有限元法(FEM)结果进行比较验证了所提方法的有效性.     

大型城市职住分布与通勤出行相关关系的网络动力学模型

居住与就业分布不平衡是大型城市快速发展过程中一个非常突出的问题,会引发交通需求失衡以及严重拥堵。为探讨城市发展过程中职住分布与出行需求的交互关系,依据城市发展宏观数据作为影响变量,建立职住分布与通勤出行的网络动力学模型,并构建以参数关系为基础的小波神经网络作为求解算法。使用北京市宏观经济发展数据和9个典型居住区的职住出行数据进行模型标定和验证,结果显示,该网络动力学模型能够较好地描述大型城市职住分布结构对通勤出行特征的影响关系,并对通勤出行特征变化趋势做出预测。