基于ARIMA的盾构机液压推进系统数据预测方法研究

液压推进系统是盾构机的关键构成,承担着盾构机姿态控制、纠偏和同步前进等重要功能,以推进系统的运行数据为基础,精准预测数据的变化是分析、预测和避免盾构机产生安全问题的重要手段。基于随机时序分析法(Autoregressive Integrated Moving Average model, ARIMA)对盾构机液压推进系统数据进行预测研究。首先利用相关性分析方法,获得了与盾构机液压推进系统推进过程相关性较高的数据类别为掘进速度,基于该数据进行了自相关性的分析;之后,基于ARIMA方法,建立了盾构机液压推进系统ARIMA模型,并利用该模型进行了平稳性分析与贝叶斯信息准则;最后,基于优化模型分析比较了基于K-means的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)预测方法以及线性回归预测方法对数据预测的效果。研究表明,ARIMA模型下的线性回归方法能很好的预测盾构机液压推进系统数据变化趋势及异常数据预测,对盾构机的故障诊断及预测有重要的意义。     

基于增强现实和人脸姿态估计的虚拟试戴技术

得益于增强现实技术,虚拟信息能够在真实世界中予以体现和融合,使得脱离实体的虚拟信息在现实世界中的应用场景不断泛化.基于此,本文提出了一种高效实时的虚拟试戴技术,可运用于多种实际场景中.比如在电商场景下,用户购买商品前可在先线上选择相应款式的模型文件进行虚拟试戴,并根据效果辅助决策.拟议方法依据人脸姿态参数将模型文件映射...     

盾构机液压系统研究进展综述

针对大直径泥水盾构机液压系统,结合中铁十四局集团大盾构工程有限公司开展的芜湖长江隧道项目进程中使用的大直径泥水盾构机,围绕盾构机的工作原理及主体结构、盾构机液压系统的工作原理及主要组成成分,对盾构机液压系统故障类型及故障诊断相关技术的研究进展进行综述。总结了目前盾构机液压系统的相关技术发展现状,为盾构机领域相关研究指明了方向。对我国相关行业技术人员深入研究盾构机液压系统的组成结构及故障诊断方面提供帮助,推动行业技术进步。