HHT在震动信号处理中的应用

希尔伯特-黄变换是一种处理非线性、非平稳信号的方法,它的核心是经验模态分解(EMD),但是EMD分解存在模态混叠等不足现象,针对这个问题引入了总体平均经验模分解(EEMD)算法。对实测的震动信号分别做两种算法的分解得到固有模态函数(IMF),再对其结果进行能量分析,绘制瞬时频率图、希尔伯特谱,得到信号震源的真实时频特征量,以便进一步分析震源类型,从而可以更好地实时预测震动灾害发生的可能情况。     

改进GM(1,1)模型在管道结蜡厚度预测中的应用研究

为了准确预测含蜡原油管道的结蜡厚度,构建了基于灰色系统理论的改进GM(1,1)模型.在分析GM(1,1)模型基本原理和建模步骤的基础上,基于平移变换的思想建立了改进GM(1,1)模型,对比分析了改进GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型预测结果的差异,探讨了不同平移量对改进GM(1,1)模型拟合精度和预测精度的影响.结果 表明:改进GM(1,1)模型的拟合精度和预测精度均高于传统GM(1,1)模型;随着平移量的增加,改进GM(1,1)模型的预测精度出现了先高后低的变化趋势,因此在实际应用中应对平移量进行合理选择;应用改进GM(1,1)模型来提高管道结蜡厚度的预测精度是可行的,具有一定的推广应用价值.     

灰色预测在矿山企业伤亡事故预测中的应用

利用灰色系统预测理论,根据矿山企业的职工伤亡事故统计数据建立了工伤事故(千人负伤率)的动态GM(1,1)模型.对今后几年的事故负伤率进行灰色预测,对预测精度进行了验证.从具体实例出发进行了分析与预测,结果表明拟合程度较高,对企业的安全生产有一定的指导意义.     

改进灰色模型在含蜡原油管道蜡沉积厚度预测中的应用研究

为了对含蜡原油管道中的蜡沉积厚度进行准确预测,分别基于函数cos(x^T)变换与函数cot(x^T)变换建立了GM(1, 1)蜡沉积厚度预测模型。通过理论证明比较了函数cos(x^T)变换和函数cot(x^T)变换对原始数据光滑度的提升能力。以现场管道结蜡数据和室内环道结蜡数据为例,对比了传统GM(1, 1)模型、基于函数cos(x^T)变换及基于函数cot(x^T)变换建立的GM(1, 1)模型之间的预测精度,并分析了T的取值变化对GM(1, 1)模型预测精度的影响。结果表明：原始数据经函数cos(x^T)变换相比函数cot(x^T)变换具有更好的光滑度;基于函数cos(x^T)变换的GM(1, 1)模型精度最高,其次是基于函数cot(x^T)变换建立的GM(1, 1)模型,而传统GM(1, 1)模型精度最差;在所取T范围内,基于函数cos(x^T)变换与基于函数co...     

WBS-RBS与AHP方法在土建工程施工安全风险评估中的应用

结合土建工程施工安全风险管理的特点,提出了WBS-RBS与AHP相结合的土建工程施工安全风险评估方法,把评估过程分为工程项目资料调研、风险辨识、风险衡量和风险度计算4个步骤,并详细介绍了WBS-RBS风险辨识方法、专家调查风险衡量方法和AHP风险度计算方法在土建工程施工安全风险评估中的应用。WBS-RBS与AHP相结合的土建工程施工安全风险评估方法在系统分析计算的基础上,能够全面的辨识土建工程项目施工安全的典型风险和计算总的风险度,为工程项目的施工安全风险评价提供了一个可行的方法和为有效防范风险奠定了基础。     

物联网在公共安全领域中的应用研究

公共安全是物联网的重要应用领域,以公共安全发展及创新的科技需求为出发点,提出公共安全物联网的概念,并设计出公共安全物联网的结构示意图;以物联网的四大关键技术——RFID技术、传感网络技术、智能技术和纳米技术为基础,结合具体的应用案例,详细分析这些关键技术在监测监控、人员定位、信息采集、智能探测和消防装备等方面的应用。结果表明,将物联网技术与公共安全相结合具有重要意义,下一步的工作重点是研发并应用基于物联网技术的新型公共安全设备和系统。     

改进GM(1,1)模型在我国危险化学品事故预测中的应用

针对传统GM(1,1)模型建模方法存在偏差,当发展系数的绝对值较大时,模型偏差较大,无法用于中长期预测,甚至不能做短期预测等问题.从优化GM(1,1)背景值出发,通过提高背景值的构造精度,实现对传统GM(1,1)模型的改进,利用MATLAB软件编制高效的计算机程序,实现模型的模拟和预测,并将其应用于我国危险化学品事故起数及死亡人数预测.实例结果表明,改进GM(1,1)模型无论对变化平缓的低增长序列,还是变化急剧的高增长序列,都有较好的适应性,及更好的拟合和预测效果,为提高建模精度提供了新的途径.     

灰色均生函数模型及其在航空装备事故预测中的应用

提出一种航空装备事故的灰色均生函数组合预测模型。该方法先建立给定事故时序的灰色GM(1,1)模型,然后再利用残余信息构建均生函数模型。从算例结果可看出,该模型建模过程简单,预测精度总体上好于灰色马尔柯夫预测模型,更优于单独使用灰色模型的预测精度。从而表明:将灰色GM(1,1)模型和均生函数模型有机结合,由前者揭示航空装备事故的发展趋势,后者描述其随机摆动特性,能够较好地刻画航空装备事故的发展变化规律,为航空装备事故提供了一种可行的预测方法。     

SPH方法在土工大变形分析中的应用研究进展

瞬时土工大变形往往给人民的生命及财产安全带来巨大损害.为此,预测其路径、速度和深度等形变特征,对正确提出缓解和保护措施极其重要.光滑粒子流体动力学(SPH)是一种纯Lagrange、无网格计算方法,可避免极度大变形时网格畸变而造成计算停止等问题.总结了SPH的发展历史与研究现状,对国内外主要数据库相关学术论文的收录情况进行统计分析,结果显示SPH已进入快速发展阶段.综述了SPH的基本理论、土体本构模型、边界条件方面的新进展,介绍了SPH在土工大变形分析中的实际应用——泥石流、土坡滑移、土体爆炸模拟方面的典型成果,指出了SPH在土工大变形模拟方面的研究方向.     

组合赋权-TOPSIS在洪涝灾害下城市区域韧性评估中的应用

城市暴雨洪涝灾害是目前我国城市最突出的自然灾害。在韧性城市理念的基础上,从抵抗力、适应力和恢复力3大属性及经济、社会、生态环境和基础设施4个维度建立洪涝灾害下城市韧性评估指标体系。为定量评估城市应对洪涝灾害的能力,基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)和CRITIC(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)的组合赋权法,运用逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to the Ideal Solution, TOPSIS)构建城市韧性评估模型。以西安市为例,对新城区、碑林区、莲湖区、灞桥区、未央区和雁塔区6个区域韧性进行评估。结果表明：抵抗力属性和生态环境维度是影响城市韧性水平的最主要因素;灞桥区韧性水平等级为Ⅲ级,新城区和未央区韧性水平等级为Ⅱ级,碑林区、莲湖区和雁塔区为Ⅰ级。评估结果可为提升城市韧性、降低洪涝灾害风险提供参考。     

小波分析在语音识别系统中的研究与应用

在语音识别系统的不同处理阶段,大部分可以使用小波分析技术进行实现,并且这种实现方法比传统的方法具有更好的效果.本文重点探讨了在端点检测、噪声去除以及参数提取过程中使用小波分析技术的原理及方法,并提出现阶段所存在的问题及解决方案.     

可靠性理论在公共安全领域的应用研究

对公共安全体系从系统可靠性的视角,综合运用可靠性方面的知识,构建公共安全系统混联模型;进而将可靠性分配理论与故障树分析方法相结合,根据系统安全目标的要求,确定混联系统的第一层次各单元事件的可靠性目标值,对构成各单元的各个下属单元采取最小工作量可靠度分配方法,从而建立系统中各单元可靠度再分配量化模型。通过建筑物火灾引起人员伤亡事故实例,详述系统各单元可靠性分配的计算过程。研究表明,可靠性理论可以成功地应用到公共安全领域;使系统在给定的目标值条件下达到系统的安全性优化,实现了公共安全保障效能,减小灾害损失。     

GM(1,1)模型群在黄河水质预测中的应用研究

灰色预测对统计数据较少问题可以进行预测,一般3-4个数据就可以建模,由于建模序列长短不同,会得到不同的预测方程,即对实际问题发展趋势某种程度的把握.实际预测时若能将不同的预测结果综合考虑进去,效果更佳.介绍了GM(1,1)模型建立的方法与步骤,并依据黄河潼关断面过去10年(1996-2005年)水质状况,利用GM(1,1)模型群预测了未来7年(2006-2012年)的水质发展状况.     

灰色系统理论在燃气事故中的应用研究

文章根据《全国燃气事故分析报告》中燃气事故类型整理相关数据,运用灰色系统理论对燃气事故进行研究。首先,构建GM(1,1)灰色预测模型对3类燃气事故的未来事故数量进行预测。经检验,该模型对3类燃气事故的预测具有较好的可靠性和精准度,能够适用于工程实际。其次,对各类型燃气事故原因进行分类,采用灰色关联分析的方法找出各类型燃气事故的主要致灾原因并提出相关建议。     

信息融合技术在火灾探测中的应用研究

为减少火灾探测中的误报警,基于信息融合技术对火灾传感器输出的信息进行处理。充分利用火灾探测系统的在线和离线数据,采用改进的主元分析法(PCA)、粗糙集(RS)理论、支持向量机(SVM)等3种方法的融合与互补,通过对系统的输入数据进行简化,消除原有信息的各分量之间的相关性,降低特征信息维数;实施最优最小约简,特征提取优化;构造自适应核函数,确定最优分类超平面,进行样本训练,获得火灾探测结果。从数据级、特征级、决策级3个层次上实现火灾信息融合。结果表明:该方法减少了融合过程中的信息损失,降低了计算的复杂性,有效地提高了火灾探测系统的可靠性和准确度。     

改进GM(1,1)模型在城市环境噪声预测中的应用

本文从传统GM(1,1)预测模型构造原理出发分析其存在的不足,指出模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调变化过程,而且预测数据序列中出现连续两个相等值时将使得a等于0,会使预测数据发散致使预测失效.文中通过采用平均斜率的概念计算a(k)序列,并利用MATLAB编程实现数据处理.广州市环境噪声污染数据的计算表明,新方法有满意的拟合和预测效果,从而为提高建模精度提供了新的途径.     

对应分析在CFIT事故致因研究中的应用

为揭示可控飞行撞地(CFIT)事故致因规律,根据Reason-SHEL模型得出的10个CFIT事故致因因子,分析从飞行安全基金会数据库中整理出的2006—2011年间40起CFIT事故。在此基础上建立CFIT事故年份-成因列联表,再利用SPSS软件对表格进行对应分析。将事故成因和年份同时反映在二维散点图中,实现数据可视化。最后对图形进行向量、圆心接近点以及区域化等3项分析。根据结果得出,CFIT事故的主成因是人因操作和外界环境;随着年份增加,飞行员状态(药物/疲劳、经验不足)对造成CFIT事故的重要性越来越明显;不同年份有不同的重要致因因子。     

G3技术集成及其在青藏铁路信息化中的应用研究

青藏铁路是世界上海拔最高、线路最长的高原铁路。铁路沿线环境恶劣(严寒缺氧,气候恶劣、多年冻土地段长、生态环境脆弱等)。因此,不仅要求在工程建设过程中采用先进的设备和技术手段,而且,要求在线路建成后实现其运营、维修管理信息化。笔者提出采用G3(包括全球定位系统GPS、地理信息系统GIS、全球移动通讯系统GSM)技术集成来确保建成后线路的安全运营。在集成系统中:GPS主要用于实施、快速地获取空间目标的三维坐标;GIS为系统集成提供基础平台,对空间信息进行综合分析和综合处理;GSM实现信息的无线、实时的传输。采用G3技术可以实现列车行车信息的实时发布、传输与接收,实现数据共享,从而保证行车安全。     

灰色预测在平朔煤炭工业公司安全生产中的应用

利用灰色系统理论,建立了平朔煤炭工业公司事故伤亡率的GM(1,1)动态预测模型,并采用残差修正方法,提高了预测精度.对于该矿山有效地控制安全事故的发生,减少其造成的经济损失起到了重要的作用.     

灰色-马尔科夫链模型在埋地油气管道腐蚀预测中的应用

针对我国埋地油气管道泄漏事故发生频繁的现状,为了准确地预测油气管道的腐蚀状况,应用灰色GM(1,1)模型对埋地管道的管壁最大腐蚀深度进行预测,并结合马尔科夫链模型对管壁腐蚀的最大概率状态进行分析和预测,实现对埋地油气管道腐蚀现状和运行情况的科学评价和预测,并对模型精度进行检验。结果表明:在检测数据较少的情况下,该组合模型能够很好地预测油气管道的最大腐蚀深度和腐蚀状况,为管道的进一步维护、维修和检测提供参考依据,对于保障油气管道安全运行具有重要的指导意义。