基于RBF神经网络的桥梁挠度数据恢复研究

本文以桥梁挠度数据作为研究对象,对其测量点进行了关联分析,并依据RBF神经网络强大的函数逼近能力,提出了一种基于神经网络模型来恢复不可靠测量数据的方法。在仿真实验中,通过对比实验(该方法的均方误差为2E-9,线性回归法均方误差为0.697 4),证实了该方法在理论和实践上的精确性和可行性。

基于UML类图的类之间依赖关系图论问题研究

首先简单介绍了UML的类图,并细分类之间依赖关系为数据依赖和方法依赖,在此基础上,将UML类图转化为有向依赖图,并依据图论理论来分析和研究了有向依赖图的性质和特点,证明了有向依赖图不是自反的,也不是反自反的;既不是对称的,也不是反对称的;不是传递的。

基于高校排课系统中的图论问题研究

文章针对高校排课系统的现状,转化教师、班级、教室之间的关系为集合关系,然后,从中建立两个二部图模型来解决:教师与上课班级的二部图;每节课与教室的二部图。第一个问题转化为求二部图最小匹配数,第二个问题转化为求二部图中渗透集合每个点的一个匹配。

桥梁监测系统多传感器测点之间的关联分析

以多传感器构成的复杂测量系统来监测大型桥梁健康情况已经成为目前土木、仪器科学领域研究的一个热点。桥梁结构作为一个复杂的响应系统,健康监测系统各传感器测点数据皆为这一系统的响应输出,其间必然存在一定的关联。现有的关联关系主要是从传感器测点的位置来考虑,没有反映出测点之间复杂的关联性。广义上,测点之间的关联性可以分为环境关联、结构关联、位置关联、时间关联、类别关联5类,而在数据形式上表现为正相关、负相关或零相关。以此为基础,本文结合数据挖掘和信号系统的关联理论知识,建立多传感器测点之间的关联度模型,并结合重庆马桑溪长江大桥桥梁结构健康监测系统的多传感器测量系统,分析和度量测点之间的关联关系,并在连续失效数据识别中进行试验验证。

基于主元分析的桥梁挠度传感器故障诊断研究

主元分析(PCA)是一种典型的数据降维的多元统计方法,已被越来越多地用于故障诊断。将PCA应用在桥梁挠度传感器故障诊断。介绍了PCA的理论,研究了基于PCA的故障检测方法和基于贡献率的故障诊断方法。计算平方预测误差(SPE)和Hoteling T2统计,当统计量超过阈值时,判断系统出现了传感器故障,然后通过SPE贡献图判断故障源。通过仿真验证了PCA在故障诊断的实用性,但结果也表明:PCA对小故障不是很敏感。

基于UML构造回归测试依赖集

首先简单介绍了现代软件工程采用的建模语言UML的特点和功能,特别是其图形表达方式类图和包图的特点,并分析了面向对象系统基于安全缩减的回归测试。最后,提出了一种基于UML类图和包图构造类依赖集、子系统依赖集的算法。

基于残差分析的挠度传感器故障时间定位算法

及时诊断出桥梁健康监测系统中传感器故障及确定传感器发生故障的精确时刻,可以有效地降低系统虚假报警率、保障系统正常运行。通过分析桥梁传感器故障演变过程,建立了数据标准化残差模型,在该模型基础上提出了一种基于数据标准化残差分析的故障时间定位算法,该算法以传感器采集数据的残差偏离量化值对故障进行判定,从而对传感器故障时间进行定位。以系统中常见的挠度传感器作为研究对象,针对工程中常见的常值故障、固定偏差、精度下降、漂移故障4种故障类型进行了仿真实验。实验结果表明,该方法对挠度传感器4种故障的时间定位精度有较大幅度的提高。

特高压输电塔实时监测系统的数据传输方法研究

对特高压输电塔安全状态进行实时在线监测是保障国家电网安全的一个重要手段,而特高压输电塔处于的复杂强干扰、弱无线信号的环境对数据可靠传输提出了较高要求。以基于无线传输信道建立的远程数据传输系统为基础,在分析了特高压输电塔环境特性对无线信道的影响基础上,提出建立一种基于应答确认与自适应数据动态重传机制的数据传输方法,该方法能自动根据无线信道情况,采用"快速启动"、"线性增长"、"回归发送"的动态机制来实时调整数据包大小,从而在保证数据传输可靠性基础上实现数据的最大效率传输。该数据传输方法经过实验验证,相比传统直接发送数据方法具有很高的可靠性和抗干扰性。

基于压缩感知的特高压输电塔实时监测系统数据传输方法研究

特高压输电塔形成的强电磁场干扰及所处的野外恶劣自然环境严重影响无线传感器网络的数据传输质量,造成了无线传感网络通信数据溢出、误码率增加等问题,文章以基于无线传感器网络构建的特高压输电塔实时监测系统为基础,对无线传感器网络在强电磁环境下的通信特性进行了研究,提出了一种基于压缩感知理论的低信噪比信道编码传输方法(LSCC),该方法对测量矩阵进行了改进,并在信道删除概率的基础上自适应调整信息发送的比特量,减少重构所需测量值个数。实验验证表明,低信噪比信道编码传输方法降低了特高压输电塔强电磁场引起的信道干扰带来的数据溢出率11.29%,有效地增强了输电塔监测系统的实际应用性能。

基于神经网络的光纤光栅应变传感器重构

提出一种基于径向基函数神经网络模型来重构蜕化的光纤光栅应变传感器的方法.以结构健康监测系统中应变测量系统的光纤光栅应变传感器之间关联分析为基础,依据径向基函数神经网络强大的函数逼近能力,利用关联度高、运行良好的应变传感器去重构蜕化的应变传感器,保证重构的应变传感器与蜕化传感器有较高的数据准确度.实验结果证实了该方法在理论和实践上的精确性和可行性.

基于类之间的依赖关系确定类的规模

类之间的依赖关系,对于面向对象系统分析、设计和测试都有重要的意义。本文首先对类之间的依赖关系进行了定义和说明,并细分其为数据依赖和方法依赖,在此基础上,对类之间的依赖关系进行了度量,提出依赖度和被依赖度两种度量方法,并以此确定类地规模大小。

基于神经网络的不可靠数据恢复研究

智能系统中单点或少数传感器采集的数据在某一段时间出现不可靠问题,在装备有许多传感器的智能系统中普遍存在,即使在由先进的传感器构成的桥梁结构健康监测系统中,80%以上的虚假报警也是由于测量数据的不可靠性造成的。传统上对于不可靠数据的处理主要应用线性回归法、平均法等方法进行恢复,然而,大多数测量数据在时域上表现为非线性特征,传统方法恢复的数据在精度上是很难达到要求。以桥梁挠度数据作为研究对象,利用原始数据对挠度测量点进行了关联分析,并依据RBF神经网络强大的函数逼近能力,提出了一种基于神经网络模型来恢复不可靠测量数据的方法,并在仿真实验中,通过对比实验(该方法的均方误差为2E-9,线性回归法均方误差为0.6974)证实了该方法在理论和实践上的精确性和可行性。

光电挠度测量系统单点失真数据滤波方法

针对在大型桥梁结构状态监测系统工程实践中,光电挠度测量系统采集的数据中存在的较多单点失真数据无法使用传统的信号处理与数据分析方法过滤的问题,本文在连通管式光电挠度测量系统原理基础上,深入分析了系统中单点失真数据的特点,对单点失真数据进行形式化描述和说明,从而提出了一种基于数据速率变化来过滤单点失真数据的滤波方法。该方法根据桥梁结构变化缓慢的特点,将传感器系统引起的失真数据和桥梁结构自身的失效数据区分开来,并取得较好的工程实践应用效果。

联合稀疏贝叶斯学习与子空间的近场信号源定位

针对基于l_1范数优化的近场信号源定位算法需要选取正则化参数、计算量大、精确度不高等问题,提出了一种联合稀疏贝叶斯学习理论和子空间方法的近场源定位算法。该算法首先将近场双参数模型进行分离,将近场源的二维参数估计问题转化为虚拟远场的一维波达方向估计问题。然后运用稀疏贝叶斯理论消除基的方式高效地计算出波达方向,在估计出波达方向之后再根据子空间方法估算距离。和基于l_1范数优化的近场信号源定位算法相比,所提算法不需要选取正则化参数,估计误差小,分辨率更高,且计算量较小。通过计算机仿真,验证了算法的可行性与高效性。

基于IP电子欺骗的防御策略研究

介绍IP电子欺骗的涵义,并剖析其攻击方法和手段,在分析其所造成的危害基础上,提出保护WEB站点,抵御其"入侵"的综合防御策略。

基于SVM的挠度测量系统自适应修正方法

修复和更换桥梁结构健康监测系统传感器会造成监测数据出现前后不一致性问题,影响到整个系统的正常工作。文中以桥梁结构状态监测系统中常用的连通管挠度系统为研究对象,以监测系统中一个重要监测指标——挠度为研究目标,在分析了连通管光电挠度系统工作原理基础上,提出了一种基于支持向量机(SVM)的挠度测量系统自适应修正方法,该方法不仅有效地解决了挠度数据出现的前后不一致性问题,而且还不受温度及工况的限制,其自适应性和精度都得以提高,该方法在重庆市菜园坝长江大桥结构状态监测系统得以成功验证。

提高光电成像挠度系统的识别精度

光电成像挠度系统在桥梁结构状态健康监测系统工程实践中由于受到雾、强光等天气因素干扰会影响识别精度。针对该问题,本文在分析了光电成像挠度测量系统组成和成像识别原理基础上,深入研究了各种不利的天气因素干扰对挠度测量系统成像识别精度的影响,并在图像增强基础上提出一种投影差分算法来提高在不利天气条件下光电成像识别精度,该算法通过对比实验(雾天:该方法的均方差为1.632 231,传统方法均方误差为16.534 08;强光:该方法的均方差为2.182 247,传统方法均方误差为23.018 13)验证了该方法在不利天气条件下相比传统方法将识别精度从厘米级提高到毫米级,大大增强了光电成像挠度系统的可靠性,并在重庆马桑溪长江大桥、重庆高家花园嘉陵江大桥等桥梁结构状态监测系统的光电成像挠度测量系统工程实践中得以成功检验。

面向对象系统的回归测试研究

首先简单介绍了现代软件工程采用的建模语言UML的特点和功能,特别是其图形表达方式类图和包图的特点,并分析了面向对象系统基于安全缩减的回归测试.最后,提出了一种基于UML类图和包图构造类依赖集、子系统依赖集的算法.

基于ZigBee的家居环境监测系统设计

为了对室内的温湿度、CO2、CO、粉尘含量等环境参数进行自动化监测,本文采用zigbee无线传感网技术,结合PC机上位机及GPRS通信,搭建了一套能够实时监测家居环境状况的多路传感器数据监测系统。当某一项参数含量超过预先设定的阈值时,GPRS模块会利用GSM网路中的短消息业务(SMS)将报警信息发送到手机端,从而实现无线远程监测。

产学研下创新型研究生人才培养课程体系探索

课程体系是研究生人才培养的一个重要环节,对产学研下培养创新型人才尤为重要。本文从产学研人才培养必要性出发,分析了创新型课程体系的设置需要从培养目标、课程特点及影响因素、课程功能、优化调整课程体系结构、课程体系实施与评价机制五个关键因素。