海绵城市理念在城市立交改造中的应用研究

将海绵城市技术理论应用在城市道桥排水工程设计中,能够有效缓解城市道路滞水和降低雨水径流污染。城市立交桥智能交通改造是结合节点远期各个方向的交通预测流量采用软件模拟需要增加的车道数和转换匝道的方向,协同道路全线交通信号采用自适应控制模式通过动态交通流量与环境变化实时调整,可使交通组织控制效果达到最优,并建立人车分离的"空中走廊"与之匹配,最终形成完整的立交改造方案;与此同时气候变化致使暴雨频率和强度发生改变,立交改造等城镇化建设的加快升级和范围扩大,加剧了暴雨对城市及其基础设施的威胁,应用海绵城市理念优先考虑城市立交利用自然渗透和排放,建立计算净化和积存雨水系统模式,建设立交桥雨水处理及回收一体化地下工程。     

Lamb波高斯混合模型螺栓松动损伤检测

螺栓连接广泛应用于多种领域,及时发现螺栓松动的位置是结构健康监测的重要课题之一。利用粘贴在铝板上的压电阵列采集Lamb波信号,提取特征参数集建立高斯混合模型。通过采集监测区域内螺栓连接结构的各种松动工况的数据建立完备的基准数据库,更新实时数据建立动态高斯混合模型,基于高斯混合模型之间概率密度分布之间的相似度最大准则,判断监测区域的各个螺栓松动情况。实验结果表明,螺栓松紧状态一致的测试样本与训练样本之间的高斯混合模型概率分布相似度值达到0.99以上,明显高于工况不匹配的相似度,该方法可有效判断监测区域每个螺栓的松紧状态。     

基于高斯混合隐马尔科夫模型与人工神经网络的紧急换道行为预测方法

为了有效降低因驾驶员紧急换道行为而诱发的交通事故，提高道路交通事故链阻断效率，提出一种基于高斯混合隐马尔科夫模型（GMM-HMM）和人工神经网络（ANN）的紧急换道行为预测方法。首先利用GMM-HMM对车辆行驶状态以及驾驶行为连续观察序列进行换道意图辨识，采用ANN预测下一时段的驾驶行为，再预测换道过程中的横向加速度变化率，从而判断紧急换道的危险程度。驾驶员在环仿真实验及实车实验结果表明，该方法预测避险成功率达92.83%，实验避险成功率达90.32%。该方法能有效地对紧急换道行为进行提前警告与干预。     

城市轨道交通建设中排水系统建设的有效探讨

随着时代的发展,城市轨道交通建设项目作为我国城市发展过程中不可或缺的重要组成部分愈发的受到城市建设者们的关注,其中排水系统作为城市轨道交通建设中最为核心的内容之一,排水系统建设的质量会在很大程度上影响实际轨道交通的建设效果,由此,如何通过提升这一交通建设中排水系统建设的有效性,实现对城市轨道交通的建设就成为了现阶段人们关注的核心。由此,本文以我国厦门地铁车站为例,阐述了该城市轨道交通建设中排水系统的种类和方式,以期能够对未来城市轨道交通建设中的排水系统建设做出帮助。     

基于混合现实的人工智能在电力巡检中的应用

混合现实技术与人工智能技术相结合，是有效评估电力设备健康状况和不可见缺陷的新思路。研究了在电力巡检应用过程中可使用到的人工智能技术和混合现实技术，围绕电力巡检业务，提出了一系列的应用方法，包括数据读取及显示、主要电气故障的预测、告警提示电力巡检中潜在危险和可能出现的故障等。通过混合现实技术与人工智能技术相结合的方式，可进一步提高电力巡检业务过程中评估缺陷和危险的预知能力以及巡检效率，降低人为因素在电力巡检业务中的影响。     

X-Y平台的模糊PID力/位置混合控制

在X-Y工作台进行打磨、抛光等作业时,保证位置跟踪精度的同时对接触面需施加一定的控制力。基于X-Y工作台动力学模型的基础上,提出一种力/位置混合控制方法。在位置控制回路,采用常规的PID控制方法。在力控制回路,采用自适应模糊PID控制算法。将模糊控制与PID控制相结合,实时对PID参数进行整定,提高系统的鲁棒性和自适应能力。运用MATLAB中fuzzy工具箱,通过和Simulink有机结合,降低了自适应模糊PID控制算法的仿真难度。仿真结果表明该方案相较于常规PID控制方法,位置控制精度和力控制精度有明显改善,提高了系统鲁棒性。     

基于混合时间序列卷积神经网络的轴承故障诊断

在传统滚动轴承故障诊断中,绝大多数方法采用了从振动信号提取特征的诊断模式,但是这种模式必然会使原始信号降维进而导致故障信息的丢失。卷积神经网络(CNN)通过权重共享和稀疏连接直接对原始信号进行操作,实现自适应特征提取,最大化保留故障信息。受CNN原理启发,开发出了一种基于工业振动信号特征的新型诊断框架,称之为混合时间序列CNN(HTS-CNN)。首先,利用估计总体比例的方法自适应确定模型训练样本数目;其次,通过对时间序列片段进行随机组合的方式,使模型能够提取非相邻信号特征;最后,利用Softmax激活函数在模型输出端执行多分类任务。通过对凯斯西储大学及CUT-2平台轴承数据进行分析,实验结果表明:该方法能够准确、有效的对滚动轴承故障进行分类。     

考虑自动化/人工混合站位的装配系统瞬态产能计算方法

智能决策是构建智能车间的关键要素之一,准确掌握系统实时运行状态是影响智能决策制定的先决条件。针对自动化/人工两类站位混合并存的装配系统,提出一种系统运行瞬态阶段实时产能的计算方法。首先,基于信息熵理论与认知可靠性模型构建站位可靠性模型;其次,通过构造工作站位与缓冲区的瞬时状态集,完成系统运行中工作站位瞬态行为的逆向建模;然后,建立系统瞬时状态映射关系矩阵,通过递推法对系统的瞬态产能进行求解;最后,通过实例分析验证了该方法的有效性和适用性。