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城市地铁车致环境振动数据盲源分离及时间序列预测
BLIND SOURCE SEPARATION AND TIMESERIES PREDICTION OF ENVIRONMENTALVIBRATION DATA FROM URBAN METROVEHICLES
摘 要
Abstract
第1章 绪 论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 地铁车致振动研究现状
1.2.2 BSS技术研究现状
1.2.3 ANN在结构健康监测领域的研究现状
1.2.4 时间序列研究现状
1.3 本文的主要研究内容
第2章 基于ICA的地铁振动数据分离原理阐述及流程设计
2.1 引言
2.2 快速独立成分分析的数学原理
2.3 ICA前提条件验证
2.4 ICA流程设计
2.4.1 带通滤波器组设计
2.4.2 FastICA程序运行
2.4.3 归一化切割谱聚类
2.5 本章小结
第3章 基于BP神经网络聚类的数据分离验证
3.1 引言
3.2 神经网络基本理论
3.2.1 神经网络概述
3.2.2 神经网络模型构建
3.2.3 BP神经网络构建
3.2.4 BP神经网络工具箱
3.3 振动分类模型建立
3.3.1 振动数据归一化
3.3.2 梯度下降修正
3.3.3 变学习率学习算法
3.4 本章小结
第4章 车致振动信号时间序列预测
4.1 引言
4.2 时间序列预测基本理论
4.2.1 小波理论概述
4.2.2 小波神经网络概述
4.3 数据预处理
4.4 时间序列预测编程实现
4.5 本章小结
第5章 某城市地铁环境振动数据盲源分离及时间序列预测算法验证
5.1 引言
5.2 某城市地铁振动监测项目概况
5.2.1 振动监测范围
5.2.2 监测内容
5.2.3 设备选型
5.2.4 测点布置
5.2.5 采集制度
5.3 算法过程分析及验证
5.3.1 振动时程信号的选取
5.3.2 FastICA分析算例
5.3.3 NCUT聚类算例
5.3.4 分离结果验证及评价
5.3.5 地铁车致振动信号时间序列预测算例
5.4 本章小结
结 论
参考文献
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
