摘要： 文章探讨基于云计算平台的智慧高速数据处理与决策支持的重要性，对当前智慧高速交通系统的数据处理与决策支持技术进行了分析，提出了基于云计算平台的创新性解决方案，以实现更高效、智能化的交通管理和决策支持。一、基于云计算平台的智慧高速数据处理与决策支持的重要性智慧高速系统产生大量的实时数据，包括车辆流量、道路状况、交通事故等信息。传统的数据处理系统往往难以应对如此庞大的数据量，而云计算平台提供了弹性扩展和分布式处理的能力，能够有效处理大规模的数据，

摘要： 随着科技的飞速进步，智能电动汽车作为未来出行的核心趋势，其数据处理需求日益增长。智能电动汽车在行驶过程中产生的大量数据，如驾驶行为、车辆状态、环境感知等，对实现高效能、智能化的车辆控制和服务至关重要。然而，传统数据处理方法已难以满足智能电动汽车的实时性和准确性要求。云计算技术以其强大的计算能力、灵活的资源调配能力和高效的数据处理能力，为智能电动汽车数据处理提供了全新的解决方案。通过云计算平台，智能电动汽车可以实时采集、传输、分析和存储海量数据，实现更高效、安全的车辆运行和用户体验，为未来智能出行注入新动力。

关键词： 统计数据   质量管理   数据处理  

摘要： 统计数据质量管理既是统计学界长期关注的一个重要内容，又是我国进行小康社会建设中必须加以重视的问题。为确保统计数据的准确性和可靠性，本文对目前影响统计数据质量的因素进行深入分析，并据此提出优化数据采集流程、强化技术应用、建立验证审查体系与提升人员素质等策略，旨在提高统计数据质量，促进数据质量管理体系的完善与发展。

关键词： 石灰回转窑   数字孪生   建模仿真   数据处理  

摘要： 随着信息技术的快速发展，制造业智能化已成为必然的发展趋势。数字孪生技术能够依据物理实体实现虚拟模型的数字化运动行为仿真和数据的实时处理，为生产系统的智能化提供了一种解决方法。目前数字孪生相关的研究成果仍是以理论概念为主，对工业生产领域应用的研究较少，因此数字孪生应用于工业生产系统中的仿真研究对智能制造的实现具有重要的现实意义。本文以石灰回转窑为研究对象，从以下方面展开了研究:　　(1)根据石灰回转窑的主要结构及工艺，分析了数字孪生技术应用于回转窑系统的需求，研究了回转窑系统数字孪生的体系架构，并从多维度建模仿真与多源异构数据分析处理两方面介绍了数字孪生虚拟仿真所需的关键技术。　　(2)针对数字化模型构建的需求，应用多维度建模与仿真技术，从回转窑系统的几何、物理、行为、规则等维度构建了相应的数字化模型，并针对外部信号驱动数字化模型的功能需求创建了用于映射的机电信号。　　(3)针对功能模型构建的需求，应用多源异构数据分析处理技术实现数据的采集与处理。对数据采集过程中所用的通信协议进行了分析与选择，基于OPC统一架构(OPC Unified Architecture,OPC UA)建立了数据通信;对采集的原始数据进行预处理和基于随机森林算法的特征选择，通过神经网络模型完成对产品质量的预测，并对关键数据进行了可视化展示，从而实现对回转窑系统运行状态监控和分析的功能。　　(4)通过控制系统的搭建和数据的传输实现数字孪生系统的软件在环仿真，验证回转窑数字孪生系统的虚拟调试功能和状态监测功能，实现了数字孪生模型对实际生产系统运行状态的映射和数据的实时显示，为回转窑数字孪生系统的深入研究奠定了基础。

关键词： 低压断路器   剩余使用寿命   循环测试   振动加速度   数据处理   深度学习  

摘要： 本研究的目的在于解决电力设备，特别是低压断路器在机械寿命预测预测问题。设计并构建了一个用于低压断路器机械退化的数据采集试验设备，该设备能够在模拟实际工作环境下准确记录断路器在机械操作循环中的关键性能参数，如振动加速度、位置反馈和脱扣电流。这一测试平台的设计考虑了数据采集的精度、数据处理的效率及自动化测试的稳定性，通过高精度加速度传感器和数字采集卡的使用，在循环测试中详细捕获断路器的振动加速度，为后续分析提供了精准的原始数据。这些数据经过筛选，剔除了异常采样，确保了分析结果的准确性。　　对于原始数据，本研究采用了一系列数据处理和分析方法，包括对采集到的原始数据进行经验模态分解（EMD）、模态函数相关性分析、时间序列划分以及特征数据拟合等一系列处理和分析。通过这些技术，成功提取出了关键的机械退化特征数据，为利用深度学习模型进行有效预测奠定了基础。　　在此基础上，本研究提出了一种基于自编码卷积神经网络（CNN）的无监督学习模型，以及一个利用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的预测模型。自编码CNN用于滤波和压缩无标签的重构加速度数据，而Bi-LSTM模型则处理时间序列数据中的前后依赖关系，以提高复杂序列数据处理的能力并避免训练中的梯度爆炸问题。通过实施一种简化的自注意力机制和动态调整学习率策略，解决了训练过程中的误差振荡问题，加速了模型的收敛过程。交叉验证结果验证了所提出模型的预测性能，显示了其在断路器剩余使用寿命预测方面的有效性。

关键词： 风机叶片   损伤识别   健康状态评估   数据处理   深度学习  

摘要： 风机叶片作为整个风力发电机系统的关键组成部分，其体型巨大、运行环境恶劣，加上风机安装位置偏远，导致叶片易发生故障且维修困难，直接影响风机正常运行。为了实时了解风机叶片的运行状态以便能提早展开预防性维修并制定运维策略，叶片的损伤识别与健康评估技术就显得尤为重要。　　本文首先论述了风机叶片的基本结构，讨论了叶片的损伤理论，对叶片材料和叶片振动理论进行了分析;同时，建立了风机叶片结构的有限元模型，通过模态分析得到叶片的固有频率和模态振型。在此基础上对叶片损伤状态进行分析，探讨了叶片损伤类型及其损伤原因。　　然后，通过光纤监测法对风机叶片应变数据进行采集，并对数据进行预处理。对预处理后的应变数据进行傅里叶变换，分析叶片损伤后的频率特征。针对传统方法单一性、误判性高的问题，本文提出了光纤监测法和模态分析法相结合的叶片损伤识别方法。该方法通过对比频域分析得到的叶片振动频率与模态分析结果，有效判断叶片是否发生共振，并将叶片前四阶振动频率的下降作为叶片损伤的重要指标;针对叶片损伤严重程度难以准确判断的问题，本文构建了一种深度残差收缩网络模型，结合深度残差网络、软阈值函数和注意力模块，提取带噪声的一维应变时序数据特征，来识别风机叶片的损伤程度。研究表明，将光纤监测法和模态分析法结合使用，对叶片损伤进行综合分析是一种可靠且高效的方法，误判性低;在深度残差网络模型中使用软阈值函数和注意力模块能够有效去除应变信号中的噪声，充分利用叶片损伤的特征信息，实现对叶片损伤程度的自动识别和分类，预测准确率可达98.58%，且识别效率高。　　最后，针对风机叶片健康状态评估时人工选择参数困难问题，本文通过Pearson相关系数和最大信息系数分析各参数间的相关性及冗余性，准确地从SCADA系统中提取出与风机叶片相关性高的状态参数。进而，利用风机在正常工况下的数据构建基于高斯混合模型(GMM)的健康基准模型，并通过马氏距离设定健康衰退指标。研究结果显示，所构建的模型能够准确评估风机叶片的健康状态，有效实现了叶片早期损伤的预警。

关键词： 无线传感器网络   多分辨分析   节点定位   图滤波器组   分布式算法   计算复杂度   可扩展性  

摘要： 无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是二十一世纪重要的空间信息感知技术,广泛应用于军事侦察、环境监测、智能交通、农业控制、医疗健康和灾害预警等领域。在WSN中,传感器节点感知到的数据通常具有多个物理意义的分量。多分辨分析能够将数据按照不同分辨率分解,从而可以单独分析和处理各个分量,提取有价值的信息。同时,获取网络节点位置作为空间参考框架,有助于获取有意义的数据信息。因此,多分辨分析和节点定位是WSN数据处理中的两个关键问题。 目前,在图信号处理(Graph Signal Processing,GSP)的框架下,研究者们提出了各种数据处理算法,主要分为集中式和分布式算法。集中式算法的计算复杂度较高,无法应用于大规模WSN。分布式算法计算复杂度较低,并且具有良好的可扩展性。然而,现有的分布式算法大多采用局部运算、局部交互的方式来求解数据处理问题,因此数据处理性能不佳。为此,本文提出了两种新的分布式算法用于对WSN中的数据进行处理。具体研究内容如下: (1)针对大规模网络数据多分辨分析存在计算复杂度高的问题,本文提出了一种基于图滤波器组的分布式数据多分辨分析方法。在滤波器组的构造中,首先设计了两种不同形式的分析滤波器组,包括多项式和节点变(Node Variant,NV)形式。其次,将综合过程归结为一个凸优化问题。然后,提出了一种分布式共轭梯度(Distributed Conjugate Gradient,DCG)算法求解该优化问题。该算法将WSN的全局图分解为一系列以每个节点为中心的重叠子图,在子图内仅使用来自邻居节点的数据计算局部步长和局部共轭参数,接着通过数据融合策略形成全局步长和全局共轭参数,并执行共轭梯度迭代。实验结果表明,所设计的图滤波器组具有良好的频率选择特性和完全重构特性,且综合过程的实现复杂度较低,适用于对大规模WSN的数据进行多分辨分析。 (2)针对大规模网络节点定位存在计算复杂度高、可扩展性差的问题,本文提出了一种基于分布式谱共轭梯度法(Distributed Spectral Conjugate Gradient,DSCG)的网络节点定位方法。该方法首先根据网络节点分布特征,将WSN建模为一个稀疏无向图。其次,将网络节点定位问题归结为图上的非凸优化问题。然后,提出了一种DSCG算法求解该优化问题。该算法将WSN的全局图分解为一系列以锚节点为中心的重叠子图,在子图内仅使用来自邻居节点的数据计算局部梯度向量、局部Hessian矩阵和局部步长,接着采用最小值策略形成全局梯度向量和全局步长向量,并参与谱共轭梯度迭代。实验结果表明,所提出的DSCG算法计算复杂度较低,在保持较高定位精度的同时提高了可扩展性,适用于大规模WSN的节点定位。

关键词： 可控源电磁法   广域电磁法   聚类分析   噪声   数据处理  

摘要： 可控源电磁法(Controlled Source Electromagnetic Method,CSEM)是电磁法的一种,与大地电磁法(Magnetotelluric Method,MT)相比,可控源电磁法采用人工场源,克服了大地电磁法场源随机性的缺点,具有信号极化方向明确、信噪比高的优点。然而,可控源信号强度随着发收距的增大迅速衰减,远区数据信噪比与观测质量仍受噪声制约。在强干扰区,噪声会造成电磁响应数据的严重畸变,显著降低观测质量,影响勘探效果。 为提高可控源电磁法数据处理的质量与精度,本文提出并验证了基于聚类分析的可控源电磁法数据处理技术,探讨了该方法的可行性、有效性与适用条件。首先,分析了可控源电磁法信号和噪声之间的时频域关系;在此基础上,提出了基于MFCSW一维聚类分析的可控源电磁法数据处理算法,以及基于二维Kmeans与Kmedoids聚类分析的可控源电磁法数据处理算法,阐述了算法原理与数据处理流程。然后,通过仿真实验进行了算法的论证与测试,分析了基于聚类分析的可控源电磁法数据处理算法对样本数量、不同种类以及不同占比噪声的处理效果,并与常规算法进行了对比,分析了每种处理算法的适用条件。最后开展了应用案例研究,采用不同的聚类算法对实测含噪数据进行了处理,对比了不同算法的处理效果。 仿真实验和实测案例结果表明,基于滑动窗口的多频点聚类分析方法能有效压制周期噪声干扰,是一种可针对性处理特殊噪声的平滑优化算法。基于复平面的二维聚类分析算法充分利用了信号的振幅和相位信息,可突破常规Robust算法受含噪时长比例限制的瓶颈,具有更好的算法稳健性。此外,基于复平面的二维聚类分析算法具有自适应优化的特点,适用于误差比例较大的数据。通过优选处理算法,可以提高实测数据集的整体数据质量。 总体上,本文算法丰富了可控源电磁数据处理的手段,探索了强干扰噪声压制的一种可行途径,可为强干扰区电磁勘探提供技术支撑。

关键词： 内弹道测试   解耦合   弹体模态   横向效应   数据处理  

摘要： 内弹道测试对于评估火炮发射过程中弹丸在膛内的运动状态具有重要意义。但是在测试过程中,受到弹体模态、弹丸与身管碰撞、三轴加速度传感器横向效应影响,会影响测试结果准确性。为了提高内弹道测试准确性,对弹丸弹底压力、三轴加速度进行解耦合处理。研究工作及成果如下: (1)通过对弹丸发射过程中内弹道环境进行分析,得出测试系统需求。根据某型大口径火炮火药、弹丸、身管等参数,建立内弹道模型,使用四阶Runge-Kutta法得出弹底压力、速度和时间的关系;通过对弹丸弹底压力压力、速度计算结果分析,给出弹载测试仪设计指标。 (2)为了实现对内弹道高温、高压恶劣环境下的测试,根据弹载测试仪指标对弹载测试仪硬件进行设计,实现了对弹丸弹底压力、三轴加速度的同步采集;同时设计了与弹丸匹配的高强度壳体,包括电路内筒、电路外筒以及加速度传感器基座,并对强度进行校核。 (3)弹丸轴向加速度信号耦合因素主要是由弹体模态、三轴加速度传感器横向效应引起。首先通过对弹体模态的仿真分析,结合弹体在身管内运动状态,得出弹体轴向拉伸、压缩振型下模态阶数以及频率;随后使用EMD经验模态分析算法对实测轴向加速度进行处理,通过分解功率谱中的谐振频率与弹体模态进行对比,最后对数据进行重构实现对模态因素进行解耦。其次由于弹丸发射过程中与身管存在间隙,碰撞后在径向产生较大加速度,会通过传感器自身横向效应影响轴向信号;本文通过冲击台得到了加速度传感器在径向受高g值加速度时对轴向横向效应系数,通过实测X轴、Y轴加速度信号,对弹丸轴向加速度进行解耦。 通过对弹底压力信号修正,解算出理论加速度值,与解耦合后弹丸轴向加速度数据进行对比,误差从8.1%降低至3.2%,结果显著的提高了加速度信号准确性。

关键词： 会计核算创新   经济效益   数据处理  

摘要： 在当前快速发展的商业环境中，越来越多的企业认识到了财务管理的重要性，会计核算作为财务管理的核心组成部分，更是备受关注。随着科技的不断进步，会计核算领域也在不断创新。基于此，本文简述了会计核算的概念，分析了会计核算在企业中的重要性，介绍了会计核算创新的概念、背景、类型，探讨了会计核算创新在企业中的应用及其对企业经济效益的影响，以期为相关企业和人员提供有价值的参考和指导，从而帮助企业更好地适应竞争激烈的商业环境，不断提高经济效益，实现健康、可持续发展。