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题名三维点云在轨道板快速检测中的应用
被引量：5
- 1
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作者
李圆
陈霄
秦飞
包建强
张献州
黄雨微
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机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
中铁二十二局集团有限公司
中国中铁二院工程集团有限责任公司
自然资源部大地测量数据处理中心
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2021年第1期141-148,共8页
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基金
企事业单位委托科技项目(LR01HX1135Y17047)。
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文摘
针对现有的CRTSⅢ型轨道板检测方法效率低下、设备组装复杂、部分还需人工操作等不足,基于三维点云数据实现了轨道板外形尺寸的高精度快速检测。利用轨道板标准三维模型建立相关检测特征,在完成轨道板三维点云数据相关预处理后,将点云数据精确配准至标准三维模型,利用模型上已建立的特征拟合计算轨道板表面点云数据的检测特征,获得轨道板各检测指标的测量值;计算测量值与标准三维模型设计尺寸之间的偏差,从而实现轨道板外形尺寸的快速检测。实验表明,与常规的检测手段相比,该方法具有检测精度高、速度快、检测结果稳定可靠、检测项目齐全等优点,具有良好的应用前景。
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关键词
CRTSⅢ型轨道板
三维模型
三维点云数据
特征建立
精确配准
快速检测
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Keywords
CRTSⅢtrack slab
3D model
3D point cloud data
feature establishment
precise registration
rapid inspection
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于梯度提升决策树算法的钻井工况识别方法
被引量：1
- 2
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作者
毛光黔
宋先知
丁燕
崔猛
刘雨龙
祝兆鹏
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机构
中国石油大学(北京)石油工程学院
中国石油集团工程技术研究院有限公司
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出处
《石油钻采工艺》
CAS
北大核心
2023年第5期532-539,共8页
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基金
国家重点研发计划“变革性技术关键科学问题”子课题“复杂油气智能钻井理论与方法”(编号:2019YFA0708300)
中国石油天然气集团配套课题“复杂地层智能化破岩机理与导向控制方法”(编号:2021DQ0503)
中国石油天然气集团基础前瞻性重大科技专项攻关课题“地面-井下多目标协同优化控制机制”(编号:2023ZZ0601)。
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文摘
钻井工况的精确识别是保证作业安全与提高钻井效率的重要措施,而目前钻井工况普遍依据人工经验公式与阈值法进行判别,存在数据流大、识别精度低、决策速度慢等问题。为了提高钻井工况识别效率,结合领域知识建立井深变化与钻头变化2个重要特征,针对现场数据传输的不稳定性问题,采用移动窗口方法选择最适窗口提升数据稳定性,并搭建了基于多种算法的智能钻井工况识别模型,利用评价指标进行分析与模型选择。研究结果表明,基于LightGBM的模型在钻井作业工况识别方面表现较优,识别精度高达98.9%,处理时间仅4.6 s,充分证明了此方法的高效性和可靠性,并为钻井工况的高效识别提供重要理论和技术支撑。
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关键词
钻井工况
智能识别
LightGBM
移动窗口
特征建立
领域知识
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Keywords
drilling conditions
intelligent identification
LightGBM
mobile window
feature establishment
domain knowledge
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分类号
TE24
[石油与天然气工程—油气井工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名桥梁健康监测系统的异常数据特征库构建
被引量：2
- 3
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作者
吴键
张宇峰
袁慎芳
梁栋
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机构
南京理工大学机械工程学院
江苏省交通科学研究院股份有限公司
南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室
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出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期287-291,345,共5页
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基金
江苏省自然科学基金资助项目(编号:BK2008510)
国家自然科学基金资助项目(编号:50830201)
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文摘
针对实际桥梁健康监测系统的数据异常识别和诊断问题,提出了一种异常数据特征库的构建方法。首先,对监测数据进行去噪处理,选取统计信号的时域、频域以及AR模型系数特征;然后,利用核主元分析的方法进行特征提取,建立包括传感器短路、拍波和船撞等异常数据的特征库;最后,通过BP神经网络方法识别桥梁监测系统的异常状态,以验证特征库构建的有效性。江阴长江大桥主梁振动监测数据的分析表明,桥梁异常数据特征库构建方法能够用于诊断桥梁振动。
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关键词
桥梁健康监测
数据异常识别
特征库建立
核主元分析
特征提取
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Keywords
bridge health monitoring,abnormal data identification,feature library construction,kernel principal component analysis,feature extraction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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