简介:针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。
简介:针对船舶动力系统润滑油水分检测耗时长的问题,根据润滑油导电性随含水率变化的特点,设计出基于电导传感器的润滑油水分在线、实时检测系统,系统通过获得电导传感器测量油水混合液的输出电压计算润滑油的含水率。该仪器主要包括电导传感器与激励源模块、单片机STM32F103C8模块、信号采集模块和液晶显示模块等构成。实验结果表明电导传感器润滑油水分检测系统能够准确、方便、快速地实现检测功能。