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1.
为从多阶段多角度评价特大铁路工程中的外部性问题,建立了特大铁路工程项目螺旋式全生命周期模型,将其全生命周期划分为规划期、建设期、运营期和可持续发展期等4个阶段,构建了包含经济、社会、环境、科技和文化等五大方面评价内容的外部性综合评价指标体系,并利用熵值法确定了指标权重。运用此模型对我国典型的特大铁路工程青藏铁路的外部性进行了综合性评价,验证了该模型的适用性。研究结果表明:青藏铁路在运营期中产生的经济和社会外部性较大,且呈现先增后降的趋势;文化外部性在铁路运营后期呈现快速增长趋势;环境外部性保持在较低水平。同时,铁路对沿线地区产生的外部性具有异质性。 相似文献
2.
针对室内环境下无线信号的功率既可能增强又可能减弱而导致定位测量误差具有正负偏置的问题,提出了一种改进的到达信号强度室内定位算法,利用定位圆环相交,再对相交各点采用加权质心的算法获得移动台位置.仿真结果表明,这种定位方法能有效提高非视距环境下室内定位的精度. 相似文献
3.
针对复杂系统发生故障时告警信号间的时序约束关系,提出一种时间贝叶斯Petri网模型(TBPN),并基于该模型提出一种复杂系统的溯因故障诊断方法.该方法首先对观测到的告警信息建立时间Petri网,随后将其求逆并转换为TBPN.通过时间区间计算和溯因推理,分析告警信号的时序一致性并验证故障假说,最后对时序正确的故障事件链计算其故障概率并进一步分析干扰信息.仿真实验表明,该方法可对复杂故障进行快速诊断,并在告警信息存在丢失、虚警、时标差错时表现出较好的鲁棒性.与不考虑时间约束的同类方法相比,该方法具有搜索空间更小,抗干扰性更强的特点. 相似文献
4.
5.
单独提取滚动轴承振动信号的时域或频域特征进行故障诊断,是目前常用的轴承诊断方法,诊断精度有待提高。以时域和频域的多维振动特征参量为指标,以历史诊断正确率作为特征参量权值,分别对滚动轴承的无故障和经常出现的滚珠故障、内环故障和外环故障工况进行特征提取和故障识别。多维时频域振动特征是单维特征依据诊断精度权重的集合。运用BP神经网络分别对信号的时域特征(TDF)、IMF能量矩(IEM)、小波包能量矩(WPEM),以及多维时频域特征进行智能故障判别。实验验证用多维时频域振动特征参量综合诊断的方法进行滚动轴承故障诊断,比单维特征的诊断结果精确且效率较高,该方法可以在滚动轴承故障诊断领域展开应用。 相似文献
6.
7.
针对模糊有限自动机及模糊Petri网在模糊离散事件系统(Fuzzy Discrete Event System,FDES)行为建模中的不足,提出一种扩展模糊Petri网(Extended Fuzzy Petri Net,EFPN),并基于EFPN构造了FDES行为模型及系统故障诊断器。EFPN以一种新的事件模型为基础对FDES的系统行为进行建模,并根据事件触发矩阵计算下一系统状态中各分量的可能性分布。与模糊有限自动机及模糊Petri网的对比分析表明,在描述FDES模糊事件时,对于同步距离为0的一组事件所造成的影响,EFPN的表达能力强于经典模糊Petri网;在对含有多个状态分量的FDES建模时,EFPN模型的规模远小于模糊有限自动机。在基于EFPN构造的系统行为模型中,运用可达状态标识图分析系统状态集,可有效地构造FDES的故障诊断器,并可据此进行系统可诊断性分析。 相似文献
8.
针对目前有限字符集上衰落信道下的数字通信传输方法无法既简洁又准确地计算互信息值问题,提出了一种新的互信息值计算方法.通过分析对数似然比与互信息之间的关系,对高信噪比和低信噪比两种情况下的简化计算进行加权组合,实现了宽信噪比区间内的低复杂度和准确的互信息值计算.实验结果表明,该算法不仅能够准确地计算互信息值,而且能够简洁、准确地评估无线传输的差错概率.与目前常用算法相比,本文算法具有准确、简便和直观的优势,对数字通信系统性能的理论分析具有较好的指导意义. 相似文献
9.
城市轨道交通系统主要由弓/网系统、轨道线路、车辆、车站等组成,传统的人工巡检等方法检测效率低、劳动强度大、自动化和智能化程度不高,给城市轨道交通的运营保障和进一步健康发展带来了巨大的挑战.机器视觉作为一种重要的检测手段,在城市轨道交通系统状态检测领域得到了广泛的应用.鉴于此,针对机器视觉在城市轨道交通系统安全状态检测中的研究和应用进行综述.首先,简要介绍城市轨道交通的基本概念和快速发展所面临的挑战与机遇.然后,详细介绍机器视觉技术在城市轨道交通各子系统安全状态检测中的研究与应用情况;针对弓/网系统状态检测问题,分别重点介绍机器视觉在受电弓磨耗检测、受电弓包络线等其他病害检测、接触网几何参数检测、接触网磨耗检测以及接触网悬挂病害检测中的国内外研究现状;在轨道线路安全状态检测方面,分别介绍机器视觉在扣件安全状态检测和钢轨表面病害检测中的应用与研究现状;从不同检测项点角度详细介绍机器视觉在车辆状态检测中的应用与研究进展;梳理和总结机器视觉在车站电扶梯安全监控和站台安全监控的异常行为检测中的具体应用和研究;并重点介绍机器视觉在轨道交通司机行为监测中的具体应用和背景技术.最后,对机器视觉技术应用于城市轨道交通系统状态检测领域的未来进行展望. 相似文献
10.
本文将安全域的思想引入滚动轴承的状态监测中,综合利用局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine, LSSVM),进行了滚动轴承运行状态的安全域估计以及正常和各种故障状态的辨识。首先,按一定的时间间隔将采集正常及各种故障状态的振动数据进行分段,每段数据进行LMD后获得各乘积函数分量;其次,基于各段数据的乘积函数分量,利用PCA提取出每段数据的T2和SPE统计量控制限值作为滚动轴承的状态特征量;最后,利用二分类的LSSVM进行滚动轴承运行状态的安全域估计,利用多分类LSSVM进行滚动轴承的正常以及滚动体、内圈、外圈故障四种状态的辨识。试验结果显示安全域估计和多种状态辨识的准确率均较高,验证了本文方法的有效性。 相似文献