为识别城市轨道交通网络关键站点并研究其多年演化,构建基于截断奇异值分解(truncated singular value decomposition,TSVD)的关键站点识别方法,选取北京市2011—2019年早高峰时段的OD数据,通过关键特征向量分析网络客流演变并对城轨网...为识别城市轨道交通网络关键站点并研究其多年演化,构建基于截断奇异值分解(truncated singular value decomposition,TSVD)的关键站点识别方法,选取北京市2011—2019年早高峰时段的OD数据,通过关键特征向量分析网络客流演变并对城轨网络中关键站点进行识别,将其与复杂网络方法的识别结果进行对比。分析表明:TSVD法能很好地应用于考虑OD分布的网络关键站点识别,识别结果能更好代表网络客流的空间分布。从识别结果看,北京轨道交通关键站点空间布局呈现多中心发展趋势,如西北西二旗,西南丰台科技园等站点逐步形成网络客流中心并相互联系;东南土桥、东北俸伯等站点也初步呈现网络客流中心的特征。展开更多
为了有效提取轴承的故障特征,避免轴承损伤引起的冲击成分受到离散频率分量和强背景噪声的干扰,该文提出了一种新的基于倒谱编辑(cepstrum editing procedure,cep)信号预白化和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的轴承故障...为了有效提取轴承的故障特征,避免轴承损伤引起的冲击成分受到离散频率分量和强背景噪声的干扰,该文提出了一种新的基于倒谱编辑(cepstrum editing procedure,cep)信号预白化和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的轴承故障特征提取方法。通过CEP预白化处理增强了轴承故障的冲击特性,去除复杂振动信号中的周期性频率成分,产生了只包含背景噪声和碰撞损伤引起的非平稳冲击成分的白化信号。构造预白化信号的Hankel矩阵,进行奇异值分解,通过差分谱理论选择表征故障冲击成分的奇异值进行矩阵重构恢复信号,去除强背景噪声的干扰,实现对故障特征的提取。试验结果表明,该方法较为理想地提取了轴承滚动体和内圈的故障特征,并且在提取效果和运算效率方面要优于基于小波-SVD差分谱故障特征提取方法。展开更多
文摘为识别城市轨道交通网络关键站点并研究其多年演化,构建基于截断奇异值分解(truncated singular value decomposition,TSVD)的关键站点识别方法,选取北京市2011—2019年早高峰时段的OD数据,通过关键特征向量分析网络客流演变并对城轨网络中关键站点进行识别,将其与复杂网络方法的识别结果进行对比。分析表明:TSVD法能很好地应用于考虑OD分布的网络关键站点识别,识别结果能更好代表网络客流的空间分布。从识别结果看,北京轨道交通关键站点空间布局呈现多中心发展趋势,如西北西二旗,西南丰台科技园等站点逐步形成网络客流中心并相互联系;东南土桥、东北俸伯等站点也初步呈现网络客流中心的特征。
文摘为了有效提取轴承的故障特征,避免轴承损伤引起的冲击成分受到离散频率分量和强背景噪声的干扰,该文提出了一种新的基于倒谱编辑(cepstrum editing procedure,cep)信号预白化和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的轴承故障特征提取方法。通过CEP预白化处理增强了轴承故障的冲击特性,去除复杂振动信号中的周期性频率成分,产生了只包含背景噪声和碰撞损伤引起的非平稳冲击成分的白化信号。构造预白化信号的Hankel矩阵,进行奇异值分解,通过差分谱理论选择表征故障冲击成分的奇异值进行矩阵重构恢复信号,去除强背景噪声的干扰,实现对故障特征的提取。试验结果表明,该方法较为理想地提取了轴承滚动体和内圈的故障特征,并且在提取效果和运算效率方面要优于基于小波-SVD差分谱故障特征提取方法。
