短时故障论文（共7篇）
短时故障论文 篇1
摘要：针对滚珠丝杠副丝杠滚道故障定位困难问题,对存在单一点蚀故障的滚珠丝杠副进行了研究,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)的滚珠丝杠副丝杠滚道故障定位方法,通过理论分析确定了针对滚珠丝杠副振动信号STFT理想的窗函数及其参数。利用STFT分析了滚珠丝杠副仿真与实验振动加速度信号,根据丝杠滚道出现故障时的频率响应特性以及信号瞬时频率随时间的变化,以瞬时频率为特征确定了故障位置。仿真与实验研究结果对比表明,STFT时频分析方法能够用于有效地识别出滚珠丝杠副的故障位置。
关键词：滚珠丝杠副,丝杠滚道,故障定位,短时傅里叶变换
0引言
滚珠丝杠副是数控系统的重要组成部件之一。 当滚珠丝杠副出现故障时,会直接影响数控机床的加工精度。因而对滚珠丝杠副进行监测,对尽早发现滚珠丝杠副的故障、及时维修更换以保证设备正常运行具有重要的意义。
文献[1]利用多体建模方法对滚珠丝杠驱动系统进行振动分析。文献[2-3]对滚珠丝杠副驱动系统以及进给系统进行混合动力建模。文献[4]采用拟静态法并考虑接触角的影响分析双螺母滚珠丝杠副动态接触刚度。相关文献对滚珠丝杠副的研究主要集中于接触刚度变形分析以及动力学建模等,但针对滚珠丝杠副的故障定位问题研究涉及较少。不同于其他旋转机械,滚珠丝杠副在运动过程中,丝杠做旋转运动,滚珠螺母做直线运动。当丝杠滚道存在故障时, 傅里叶变换能够从螺母的振动信号中提取出信号的特征频率,但并不能揭示故障特征信号出现在什么时候以及它的变化情况。文献[5]针对旋转机械升降速阶段振动信号的特点,利用STFT对旋转机械升降速阶段振动信号瞬时频率进行估计。文献[6]用STFT来分析某动车地板在加速过程中的时频特性,解决样本数据不够或采样时间太短又无法全面反映系统特性问题。文献[7-9]提出一种改进相邻系数方法和非抽样多小波变换融合的降噪方法,使用Hilbert-Huang时频分析作后处理,并将其应用于行星减速器早期故障诊断中。文献[10]提出了一种基于广义同步挤压变换的时频分析方法来检测和诊断变速箱故障。文献[11]利用STFT对AE信号进行分析,并通过分析确定针对AE信号理想的窗函数及其参数。时频方法作为分析信号的有力工具,能在时间和频率上同时揭示信号的特征,这种方法可以用于更加有效地对信号进行分析和处理,广泛应用于机械故障诊断中。
本研究利用STFT方法对滚珠丝杠副的仿真与实验振动信号进行分析处理,通过分析时频谱图中是否出现故障特征频率以及故障特征频率的随时间轴的变化,判别是否存在故障以及确定故障位置。
1短时傅里叶变换
1946年 ,Gabor提出了短 时傅里叶 变换(short time fourier tranform,STFT)的概念[12,13],用于测量声音信号的频率定位。
给定信号y(t) ,STFT定义为:
式中:h ( t ) —窗函数,且
由式(1)可知,STFT首先利用平移参数t ,通过窗函数h(t) 对信号y(t) 进行分段,获得原信号在t时刻附近 τ 时段的信号,然后对该段信号进行傅里叶变换。 窗函数h(t) 随着t的改变不断移动,得到不同时刻的傅里叶变换。影响STFT分析结果的主要因素有:1窗函数选择;2窗长选择。
窗函数选择对STFT分析结果产生重要影响,在实际工程应用中,应该根据信号的特性选择不同类型的窗函数。
窗函数长度的选择对分析结果也有较大影响,为保证局部信号的平稳性,窗长要尽可能的短;同时为保证较高的频率分辨率,又需要较长的窗长。一般通过理论分析或实验选择合适的窗长,以获得较好的时间和频率分辨率。
2丝杠滚道故障特征频率分析
不考虑滚珠滑动,滚珠中心线速度为vb。通常情况下,丝杠做旋转运动,螺母做直线运动。假设螺母不动,丝杠转动,滚珠与螺母滚到的接触点为滚珠的运动瞬心,滚珠丝杠副运动图解如图1所示。
根据几何关系,可得:
其中
式中:n —丝杠转速,nb—滚珠转速,d0—丝杠公称直径,db—滚珠直径,β —接触角。
由式(2,3)可得:
丝杠与滚珠的转动方向相同,则滚珠绕丝杠转动的相对速度为:
且转向与n相反。
所以滚珠通过丝杠滚道的故障特征频率为:
式中:N0—一圈滚道中滚珠个数。
3滚珠丝杠副仿真振动信号时频分析
根据滚珠丝杠副丝杠滚道故障振动信号具有的鲜明特点,本研究选择合适的窗函数和窗函数长度, STFT能够正确反映滚珠丝杠副的丝杠滚道故障的时频特性,克服窗函数大小及形状不变在信号分析中的缺陷。
滚珠丝杠副丝杠滚道故障振动信号特征频率包括故障特征频率及其倍频,因此振动信号由多频率分量组成。当信号有多个频率分量,频谱表现十分复杂,同时分析目的更多关注频率点而非能量的大小, 适宜选择汉宁窗。
为了验证上述分析的正确性,本研究以SFU2005-3型滚珠丝杠副为例,其参数如表1所示。
本研究根据文献[14]中建立的滚珠丝杠副模型,对动力学方程进行数值求解,采样频率设为1 024 Hz。丝杠转速为360 r/min,由式(6)计算出丝杠滚道故障特征频率fs=66.73 Hz。由于实际信号中存在着噪声信号,故在仿真数据上叠加系数为10-3的高斯白噪声,仿真信号的时域波形及频谱如图2所示。
由图2(b)可知 ,仿真信号 频谱图中 由基频 (66.69 Hz)及其倍频组成,分别对应于丝杠滚道的故障特征频率(66.73 Hz)及其倍频。傅里叶变换可以用于有效提取出信号的特征频率。针对丝杠滚道故障定位的问题,本研究采用STFT时频分析方法对仿真信号进行分析和处理。
滚珠丝杠副振动仿真信号主要是由基频以及其倍频信号组成,本研究对仿真信号进行STFT分析,窗函数选择汉宁窗,同时考虑窗函数长度对分析结果的影响,窗长分别取256、512和1 024,结果如图3所示。从图3可知,窗长为256时,具有较高的时间分辨率,窗长为1 024时,具有较高的频率分辨率,当窗长为512时,能够同时保证较高的时间和频率分辨率。 笔者主要研究滚珠丝杠副故障定位问题,故需要保证分析结果具有较高的时间分辨率,在此前提下,尽量提高频率分辨率。根据图3分析结果,窗函数长度折中选择512。根据转速以及滚珠圈数计算可知,所有滚珠全部经过缺陷处需要0.5 s的时间。从图3(b)可以看出,STFT时频谱可以分析出信号随着时间变化其频率的改变,在0.5 s~1 s时刻之间出现故障频率,时间长度为0.5 s,与实际值0.5 s相符。仿真结果表明,STFT能够比较准确地识别出滚珠丝杠副局部故障仿真信号中的正常段与故障段信号,从而准确找到故障位置。
4实验分析
为验证时频分析方法的有效性,笔者在滚珠丝杠副测试实验台上进行实验,实验台如图4所示。本研究利用激光加工的方法在SFU2005-3型滚珠丝杠副丝杠滚道上设置两个缺陷,两个缺陷之间距离为10个导程。滚珠丝杠副转速n为360 r/min,则第1个滚珠进入第1个缺陷到进入第2个缺陷的时间间隔约为1.67 s。 笔者采用PCB 608A11型振动加速度传感器采集滚珠螺母的振动加速度信号。采样频率为1 000 Hz,采样长度为2 500。
实验采集的振动信号的时域波形如图5(a)所示, 对时域信号进行傅里叶变换得到信号的频谱如图5 (b)所示。
从图5(b)可以看出丝杠滚道的故障特征频率 (66.63 Hz)及其倍频。实测的故障特征频率与理论计算值相差0.1 Hz,出现误差的主要原因在于理论计算值只考虑滚珠作纯滚动运动,而滚珠丝杠副实际运动过程中滚珠同时也会有滑动运动。
对实验振动信号进行STFT得到其时频谱如图6所示。从图6(b)中可以看出在0.2 s~0.7 s以及1.8 s~2.35 s这两个时间段出现丝杠滚道的故障频率,两个时间段的间隔分别为0.5 s,0.55 s,与从第一个滚珠进入缺陷到最后一个滚珠离开缺陷需要0.5 s相对应;两段故障起始时间相隔1.6 s与上述的1.67 s对应,误差是由于STFT的时间分辨率引起的。通过计算可以得出故障点与采样开始点之间位置关系,从而找到故障点位置。
5结束语
STFT时频分析方法能够同时从时域和频域揭示信号的特征,能够直观地描述信号频域特征随时间的变化。
本研究首先根据滚珠丝杠副的几何尺寸及其运动特性,推导出丝杠滚道的故障特征频率计算公式。 其次将STFT应用于滚珠丝杠副故障定位问题的研究中,分析讨论窗函数以及窗函数长度对STFT的影响, 确定理想的窗函数及其参数,分析滚珠丝杠副振动信号的时频谱中是否出现故障特征频率以及频率成分随时间轴的变化,确定滚珠丝杠副是否存在故障以及故障位置。通过对实验与仿真分析结果对比,证实STFT时频分析可以有效定位滚珠丝杠副故障位置,为滚珠丝杠副的故障诊断提供一种有效的方法。
短时故障论文 篇2
关键词：多普勒雷达,暴雨,短时预报
强对流天气短时临近预报业务是国家防灾减灾、重大社会活动和精细化天气预报的迫切需要。强对流天气监测、分析和机理研究是强对流天气短时临近预报的重要基础, 短时暴雨作为一种常见的强对流天气, 虽然在短时临近预报方面取得了一定的研究进展, 但仍无法满足社会发展的需求。目前, 强对流天气短时临近预报技术主要是外推预报技术、数值预报技术和概念模型预报技术等, 而天气雷达是监测强对流天气、揭示对流风暴机理的主要探测手段。因此, 在多普勒雷达、地面中尺度自动站等高时空分辨率监测产品的应用基础上, 先进的外推预报方法是未来强对流天气短时临近预报的发展方向之一[1,2]。该文通过分析7月4日湖州德清短时暴雨过程, 表明在合适的大尺度天气背景下, 多普勒雷达监测产品的应用对短时临近预报有重大的作用。
1 降水实况
2014年7月4日10:00—16:00, 湖州德清出现短时暴雨, 有10个自动气象站出现50 mm以上的降水, 过程最大雨量出现在下舍 (72.1 mm) , 其次是德清站 (53.4 mm) 。此次过程以短时强降水为主, 主要集中在12:00—14:00, 下舍最大雨强达35 mm/h (图1、2) 。
2 天气形势分析
2.1 大尺度天气背景分析
由2014年7月4日8:00的中尺度分析图 (图3) 可以看出, 副高588线主要位于东海, 脊线位置约位于24°N, 500h Pa日本海上空有高空槽东移, 其槽后有冷温槽配合, 温度槽明显落后于高空槽, 湖州上空存在较明显冷平流。华西地区还有高空槽东移, 与之相配合的是700 h Pa和850 h Pa明显发展的低涡, 低涡诱生的暖式切变位于长江中下游一带, 并随着低涡东移, 不断向东传。500、700、850 h Pa 3层都有急流输送到长江中下游, 地面图上在湖州和杭州地区存在一条西北东南向的地面辐合线。随着系统的不断东移, 西南暖湿空气通过急流输送至湖州上空, 在“上冷下暖”的热力不稳定层结下, 由地面辐合线触发对流, 不断发展, 最终形成雷暴云团, 这种副高边缘—高空冷温槽型的形势是典型的湖州地区夏季易发生局地强对流天气的天气形势之一[3,4]。
注:a—下舍站, b—德清一般站。
2.2 物理量分析
从杭州站探空图 (图4) 可以看出, 湿层厚度达到了300h Pa以上, 整层湿度大, 同时露点温度较高, 水汽含量高。对流有效位能 (CAPE) 为75.6 J/kg, K指数为40, 表明大气层结不稳定。
2.3 环境风的垂直切变
环境风的垂直切变是预报强对流风暴的一个重要参数, 从图5可以看出, 9:00开始湖州上空的风随高度顺时针旋转, 由偏东风顺时针旋转至西南风, 利用公式计算可得风垂直切变为7.4 m/s·km, 根据经验得出风垂直切变强度为中等偏强。
3 多普勒雷达产品分析
从多普勒雷达图 (图6) 上可以清楚地看到此次短时暴雨过程的演变情况。9:00在有利的大尺度天气形势背景下, 通过地面辐合线触发, 强对流单体在杭州临安西部山区生成发展, 在高空西南偏西气流的引导下向东偏北方向移动, 11:00进入德清境内。移动过程中, 地面辐合线和850 h Pa切变线提供辐合, 加强了对流单体中的上升运动, 边界层东风供应水汽, 对流单体不断加强, 同时水汽随上升运动不断凝结释放潜热, 进一步加强了对流单体, 其中心强度从最初的35 dbz加强至50 dbz, 最终导致了德清短时暴雨的出现。
4 基于EC细网格产品的强对流指数产品应用
EC细网格资料拥有准确率高、时空分辨率高等特点, 近年来得到了广泛应用, 在EC细网格资料的基础上, 推出了不同时段的CAPE、CIN、BRN等强对流指数预报场, 在7月4日湖州德清短时暴雨过程中也有很好的表现。
从图7可以看出, 8:00德清上空CAPE值在100左右, 到11:00有大值中心位于德清上空, 中心值超过1 600, 而14:00后逐渐减弱。
粗里查逊数BRN表征的是垂直风切变与位势不稳定两者之间存在着某种平衡关系, 即强的热力学不稳定结合强的动力学环境有利于强天气的发生和发展, 弱的垂直风切变结合强位势不稳定或相反的环境中也可以发生。强对流天气影响的时间主要为11:00—14:00, 其中心位于湖州德清一带, 中心值超过了800, 表明了此次强对流天气发生在中等强度的垂直风切变结合强位势不稳定的环境中。
通过此次过程分析, 表明在有利于对流天气发展的天气形势背景下, 加强监测多普勒雷达等产品, 辅以精细化数值预报产品 (EC细网格资料及对应的强对流指数产品等) , 对对流风暴加以合理的外推, 可以有效提高强对流天气的预报准确率和短时临近预报预警时效。但是, 强对流天气的落区、强度、种类和未来变化趋势仍是短时临近预报的难点。
注:从左至右依次为8:00、11:00和14:00。
5 结论
(1) “140704”湖州德清暴雨是在处于副高边缘, 高空有冷平流入侵, 由地面辐合线触发的一次中尺度强对流天气过程, 主要以短时强降水为主。
(2) 多普勒雷达、风廓线雷达等综合监测产品的应用, 对监测、预警强对流天气有重要的作用。
(3) 在有利于对流天气发展的天气形势背景下, 加强监测多普勒雷达等产品, 辅以精细化的数值预报产品 (EC细网格资料以及对应的强对流指数产品等) , 对对流风暴加以合理的外推, 可以有效地提高强对流天气的预报准确率和短时临近预报预警时效。
参考文献
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短时记忆与听力理解 篇3
一、短时记忆
根据认知心理语言学的理论,外语学习的过程实际上是语言学习者的信息处理过程。记忆结构就是心理结构,它是信息处理过程的主要组成部分,来自环境的信息通过记忆结构来编码、储存和提取。按照信息保持时间长短的不同,认知心理学家认为有三类记忆结构在起作用,每种记忆结构各有其特定功能。它们分别是感知记忆(sensory-term memory)、短时记忆(short-term memory)和长时记忆(long-term memory)。而短时记忆与听力理解有着密切的关系。在语言收听过程中所产生的记忆是在短时间内完成的,因此记忆的痕迹十分肤浅,所带来的作用很短暂,其保持量也相当有限。心理语言学家将这种记忆归纳为短时记忆(short-time memory)。短时记忆是人们听力理解的依据,人们的思维正是凭着这种依据去分析、辨认语言信号,并把信号变成文字的形式,以达到理解的目的。但是,短时记忆在人们头脑中保留的时间却非常有限,心理语言学家通过实验得出这样的结论:“短时记忆的储存最多不超过一分钟。”大多数人在没有经过训练的情况下,短时记忆的容量极其有限:容量一般只有7±2个单位,多余的信息在大脑中自行消退,因此给听力理解带来很大的局限性。
二、听力理解的过程
从认知科学的角度看,语言知识的习得和使用是一个新旧信息相互作用的过程,人的大脑便是信息处理中心,连接输出和输入两端。那么,人在接收语言材料时,大脑是如何处理信息的呢?Anderson(1985),把听力理解分化为3个相互作用和重叠的阶段:感知、分割和利用。
在第一阶段听话者把注意力集中在所听材料上,把感知到的声音信号留在短时记忆里,它们一般只停留极短暂的几秒钟,因为连续不断的语流带来的信息,立刻就取代了前面留下的信号。在第二阶段,听话者对感知到的信息在短时记忆中分割处理,将它们切分成长度不一的语言单位或称之为小句,并以命题或心象的形式继续保存在短时记忆里,以备后用。分割处理信息的主要依据是语言、语法、语义等各层面上获得的提示,这有赖于听话者所掌握的综合语言知识。在第三阶段,听话者利用感知的和经过分割的信息,去激活长期记忆里储存着的已知信息,使新旧信息相互作用而完成理解。
三、短时记忆与听力理解
“短时记忆是听力理解的一个重要组成部分”(王初明,1990)。短时记忆是整个听力理解过程和信息处理过程中至关重要的一环。在听力理解过程中,听者通过对词、句法规则及句型的辨认从而确定信息的意义,继而充分理解所听材料。短时记忆的广度以及信息或单词在短时记忆中保持的时间,对听者将单词组成从句并提取其意义极其重要。然而短时记忆是短暂的,容量有限,给听力理解带来了很大的局限性。要想提高听力理解水平,我们必须从提高短时记忆能力入手。
四、提高短时记忆能力的策略
1. 通过提高短时记忆容量来提高听力理解能力。
听力材料在大脑中的记忆时间的长短对于学生听力水平高低起着关键作用。而短时记忆又具有记忆时间短、容量小的特点。因此为了提高听力理解水平,增加短时记忆的容量是一个有效途径。我们可通过以下方式来提高学生的短时记忆容量。
1.1培养学生的词块意识,以增加短时记忆的有限容量。美国心理学家米勒通过实验发现,信息在短时记忆中以词块chunk)方式保存下来。所谓词块就是指将若干较小单位联合而成熟悉的、较大的单位的信息加工,也指这样组成的单位。这样,我们的短时记忆就不仅局限于7±2个单词,而是7±2个词块。词块的作用就在于减少短时记忆中的刺激单位,而增加每一单位所包含的信息,这样就可以在短时记忆容量的范围内增加信息。因此在平时的听力教学训练中,教师要注意培养学生的词块意识,训练学生将所接收到的信息迅速整合成有意义的较大的单位,以词块的方式进行记忆和理解,减少记忆项目的数量。
1.2抓住关键信息,减少短时记忆容量。学生听英语时,往往关注每一个单词,力求听得清清楚楚,这就必然增加短时记忆的信息处理量,从而影响听力理解。一篇听力对话或短文少则两三个句子,多则十几个句子不等,即使扩大词块的记忆容量,也不可能将其中的句子全部记住。在教学过程中,教师要培养学生注意关键词,抓住要点,引导学生捕捉听力材料的有用信息,并培养学生整体上获取信息的能力。
1.3转换思维方式,避免“母语负迁移”,提高听力理解速度。“母语迁移”是利用母语知识对英语学习产生的积极和消极影响,分为“母语正迁移”和“母语负迁移”。“母语负迁移”是英语学习者在学习目的语过程中普遍遇到的问题,也是英语学习者应该正视的问题。许多学生在听力理解过程中有依赖母语的习惯,当听到英语时,会先在大脑中复述一次,再将复述的句子译成汉语。以汉语思维的方式去分析英语,势必带来“负迁移”的影响,延缓听力理解的速度,干扰听力过程,阻碍短时记忆。因此,在练习英语听力的时候必须进行大量的听力练习,逐渐适应英语的语流、语速和习惯表达,从而形成条件反射,对英语作出快速反应,尽量避免将单词和句于翻译成汉语。
1.4预测和推断信息,增强对语篇的理解及记忆。短时记忆容量有限,而且保存的时间很短,同时还要感知随后的信息。而充分的听前准备工作将帮助学生弥补短时记忆容量的
大学英语口语教学理念与实践
余晓梅
(中南林业科技大学大学外语教学部,湖南株洲
摘要:在大学英语教学改革中,口语教学越来越受到重视,但在口语教学过程中也出现了众多的问题。本文论述了在新教改的形式下,以建构主义理论为指导的大学英语口语课程的任务设置及其口语活动的开展,使学生的学习主动性增强、积极性提高,真正达到帮助他们提高口语水平及完成对新知识意义构建的目的。
关键词:大学英语口语教学建构主义
1.前言
教育部教育厅04年1号文件《大学英语课程教学要求(试行)》提出:“大学英语的教学目标是培养学生的英语综合应用能力,特别是听说能力,使他们在今后工作和社会交往中能用英语有效地进行口头和书面的信息交流,同时增强其自主学习能力,提高综合文化素养,以适应我国社会发展和国际交流的需要。”同时,它又指出:“教学模式的改变不仅是教学活动或教学手段的转变,而且是教学理念的转变,是实现从以教师为中心、单纯传授语言知识和技能的教学模式,向以学生为中心、既传授一般的语言知识与技能,更加注重培养语言运用能
不足,减少听力负担。因此在听力教学中,教师应把重点放在听前准备阶段,培养学生对于听力输入的动机和目标的认识,指导学生在听的过程中对可能出现的信息要有所期待,有意识地引导学生根据听力测试所给的文字材料和答案选项等线索发现一些背景预设信息,以缩小话题范围,预测和推断即将听到的信息内容,这样可以避免过分注重某些单词的意思而影响对语篇整体的记忆和理解;并在平时的学习中,培养和鼓励学生积累丰富而坚实的先验知识或背景知识,为听力理解时进行相应的推理(inference)和预测(prediction)提供牢固基石。
2. 掌握语言知识和句法规则有助于提高短时记忆。
听力理解过程的第二阶段是分割处理信息,其主要依据是从语言、语法、语义等各层面上获得的提示。这有赖于听话者所掌握的综合语言知识。“学习者对语言规则的掌握应该从控制过程(controlled)过渡到自动化。只有当语言的使用达到自动化(automatic)时,注意力才能有效地集中于思想表达”(王初明,1990)。只有当学生对语言知识和句法规则的掌握达到运用自如的阶段,对语言信息的感知和分辨才会流畅,从而有助于短时记忆。
3. 科学使用听力理解方法,有助于增强短时记忆能力。
听力理解一般有两种方法,听话者利用记忆中的图式知识进行理解,被称为“自上而下”的处理方式;听话者从所听材料出发,进行语言分析而获得理解,则称作“自上而下”的过程。采用后一种方法的听话者,必须确定各个单词的含义,然后把它们组合起来,得出较大语言单位的含义。用这种方法去理解会延长理解时间,阻碍短时记忆。许多语言学家的实验也证明,听力较好的人,一般都以前一种方法为主,在必要时也采用后一种方法。有时,两种处理信息的方式也能同时发生并相互作用。
4. 单词的发音以及朗读时的语速影响短时记忆。
不言而喻,正确的读音能够提高听力理解时对单词或语句的识别速度。同时,研究也表明,快速地朗读单词和文章还
力和自主学习能力的教学模式的转变。”根据此要求,我校大学外语教学部开设了大学英语口语课程,组织教师编撰了口语教材,积极探索在新的形势下如何用恰当的教学理念建立起新的口语教学模式。
2.口语课堂上出现的问题
教师普遍反映在两年的大学英语口语教学过程中,大多数学生对口语课堂组织的丰富多彩的口语活动并不感兴趣,甚至认为是浪费时间。原因之一是大部分课堂口语活动的设计缺乏科学性、渐进性和系统性,学生从中只能获得短暂的热情和快乐,而没有长效的影响,所以很难达到“培养学生的英语综合应用能力,特别是听说能力”的新目标。口语课堂上存在以下六个方面的问题。
(1)学生在小组活动中由于没有听懂老师或同伴的话语而无法表达正确的观点和请求;
(2)部分学生在口头交际中容易出现许多语言错误;
(3)学生的口语水平存在较大差异,有些口语活动很难顺利开展;
(4)学生的语用能力较差,表达时容易犯一些文化背景等
能提高学习者的短时记忆。因而在训练学生时应鼓励他们尽可能快速地朗读,当然不能以牺牲准确性为代价。
五、结语
提高学生短时记忆能力,是听力教学面临的一个突出问题,也是教学研究的一个重要课题。短时记忆能力的提高是一项复杂的“工程”,一个长期的过程。英语教师应有意识地将提高短时记忆能力的策略运用到听力教学过程中,帮助学生提高听力理解水平和突破听力理解的“瓶颈”现象。
摘要：听力是大学英语四、六级考试的重要内容之一,是既容易得分也容易失分的部分,特别是改革后的新题型,确保听力是通过四、六级考试甚至是取得高分的关键。短时记忆是听力理解的一个重要组成部分,在英语听力理解过程中发挥着重要的作用。本文根据短时记忆的特点,以及短时记忆与英语听力理解的关系,探讨了提高短时记忆能力的策略。
关键词：短时记忆,听力理解,策略研究
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如何提高家园短时沟通效果 篇4
一、家园短时沟通存在的问题
家园沟通不畅势必造成很多问题，比如家长不清楚幼儿园的主要保教任务是什么；不了解孩子在园的生活、学习情况；不清楚自己孩子的发展在同龄孩子中处于什么水平。究其原因，主要有以下几方面的因素：
1.“两多一少”，沟通不到位。
家长们认为幼儿离园时应当是与教师交流的一个极好机会，但是，每当这个时候，几个教师面对众多家长是一个无法回避的现实。很多时候，教师同时接待多个家长，往往只能同时回复简单的需要交待的问题。放学时，教师要管理幼儿、接待家长、整理教室等等，教师的精力非常有限。
2. 缺乏主动性，沟通不全面。
从教师方面来说，有的教师认为接送交谈的效果与自身的能力以及家长的素质和文化水平、主动性、年纪等因素有关，担心与文化水平较低的幼儿父母或是教育观念相对落后的年长者交谈没有成效，因此不愿花费时间与家长主动交谈；也有些教师由于经验不足或不善沟通，担心与家长交流反而容易暴露自身缺点，而不敢与家长交流；还有部分教师宁愿选择间接方式代替当面口头交流方式来回避直接交流出现的尴尬。从家长方面来看，部分家长觉得自己的孩子顽皮，也不好意思找教师沟通，生怕老师揭孩子的短，导致要解决的问题继续存在，有的家长不主动和老师交流相关的问题。
3. 技巧不到位，沟通不见效。
家长和教师交流的技巧水平参差不齐，根据家长的性格特点可分为以下六种：依赖型、旁观型、支持型、评价型、交际型、距离型。面对现状的多样性，教师掌握沟通技巧尤为重要。每一位家长眼里的孩子都是优秀的，众多家长喜欢听到夸其孩子的声音，但幼儿园老师往往想通过与家长沟通来协助解决一些个性化的教育问题，这样教师与家长交流的场合、内容、语气等技巧都应作出周密的安排，否则容易造成沟通失败。
4. 忽视计划性，沟通不通畅。
由于教师没有很详细的沟通计划，双方的对话不能有效聚焦于要解决的问题，短时的家园沟通变成唠家常，说一些无关紧要的话题，导致有部分家长想交流正题，都因教师没有觉察和关注而造成沟通达不成目标。特别是小小班孩子的家长，关注的是孩子在园的表现，咨询教师的都是孩子的表现如何，也不知道怎样发问，那些不主动的家长往往被教师忽视，这样容易造成部分内向的家长很少和教师接触，导致了家园沟通的不均衡和效果的差异。
二、提高家园短时沟通的有效策略
1. 及时阅览“记录表”。
每天在教室门口张贴幼儿一日生活记录表，一是减少了教师的口头反馈的工作量；二是让每位家长全面了解孩子的发展情况，班级的学习内容和最近动态，根据提示需要，主动和教师交流；三是家长根据孩子编号下面有〇的提示，主动找教师沟通，保证沟通的均衡性、计划性和畅通性。
以上表格每栏内容面向全体幼儿，每项具有引导性。表格备注或需努力处提示家长需要其协助解决的问题，教师不需要在忙乱的接待中再关注琐事，免去了繁琐的口头提示、交待。每天还在网上上传前一天的记录表，这样就可以使一些因为爷爷奶奶或保姆来接的家庭，父母可以通过网络看到这张反映孩子全貌的表格，对孩子进行全面有效的了解。在网上公布时孩子的姓名不要出现，以编号出现较好，以保护幼儿的隐私。
2. 随机和预约沟通相结合。
随机沟通是指家长来园接孩子时，首先阅览幼儿一日活动记录表，并根据表格上的提示，家长或教师主动找对方沟通当天的事宜。这样能及时、全面沟通孩子当天的情况，不遗漏每一位孩子的每一个变化，及时对孩子的行为进行分析和指导，做到家园同步。预约沟通是指每天安排两名预约沟通的家长，并在预约前教师全面地整理该幼儿最近的情况，根据记录表事先简单分析，以描述孩子的优点、细微变化为引子，引出孩子的缺点，最后以探讨孩子发展的方法为主线深入沟通。预约沟通的人选一般选择当天或最近变化比较大的幼儿先进行，每月人均轮流一次的原则。
3. 沟通有依据，表达有中心。
开展家园短时沟通，也必须要有充分的准备，教师在活动中对预约幼儿重点观察和简单记录，是沟通的内容。结合平时观察到的现象，沟通时全面展示孩子在园的表现，配有幽默的讲述，教师对幼儿在园一日活动的细节描述，会让家长感激教师的用心和对孩子的关注，拉近双方的关系。教师在短时沟通时有话可说，有事可说，促进教师和家长的互动，能取得家长的信任。沟通过程中，希望家长认真专注，能迅速抓住中心，同时要求教师表达中心明确集中，条理清晰明了。教师说话的时候，一定要考虑好要表达什么主题，怎样过渡，怎样结尾，让家长容易抓住重点，达到交流的目的。要做到这一点，沟通前做好充分的准备和计划是必不可少的。教师有时候需要和搭班教师、保育员做好沟通，全面了解幼儿的日常情况。
三、控制短时沟通场合和氛围
1. 沟通氛围要轻松自然。
能否较深入地和家长沟通，在一定程度上取决于沟通氛围。教师要牢牢抓住“幼儿喜欢表扬，家长喜欢肯定”的心理特点，教师要有全面的观察记录，记优点察细节，能站在家长的角度帮助分析孩子存在的问题，并作适当指导建议，让家长能进一步体会到教师的用心，在轻松自然的交流氛围中解决孩子存在的问题。同时，教师要用乐观的态度积极肯定家长的成就，抱着“一粒沙子一个世界，一朵花里有一个天堂”的观点, 尊重个性，不忽视任何一个个体，教师要尽量避免进行幼儿群体横向比较。
例如：本班有一个自闭症倾向的幼儿，他在集体生活中很不合拍，基本上坐不住，没有规则意识，自我约束、控制能力都很差，一不如意就大叫、大哭，喜欢扔玩具，喜欢跑到外面玩，严重影响其他幼儿集体生活，给教师增加了极大的工作量。但是该幼儿在音乐、识字、英语方面有超人的天赋，妈妈因为做事情太认真，太过于迁就孩子的意愿，所以经常过来询问。对于这样的家长，老师要善于将问题简单化，跟家长交流要善于谦虚请教，共同探讨、分析孩子现状，帮助家长消除顾忌心理。
2. 沟通场合要灵活选择。
短时交流时，教室因为来来往往的人太多，所以沟通时，家长和教师有点拘束，会有点担心一些想法和观点是否适合在这样的场合交流。教师要根据短时沟通的内容、不同的家长对象以及准备沟通交流的幼儿实际情况选择适当的场合，达到既保护幼儿隐私，又实现家园有效沟通的目标。
例如：萌萌最近睡觉老是把手放到内裤里面，教师找家长沟通时，教师可以技巧性地引导家长到一旁说话：“萌萌妈妈，你过来一下，看看这本书是不是你的（指向一个没有人群的，家长不进到这个位置接孩子的地方）。”家长进来以后，教师说：“我其实是想说，萌萌最近睡觉的时候老是要把手放在内裤里，在家有这种情况吗？”萌萌妈妈说：“好的，谢谢，我没注意到，下回我注意一下。”选择适当场合进行交流，更好地保护了孩子和家长的隐私。
短时记忆与大学英语听力 篇5
一.短时记忆理论
短时记忆中有三类记忆结构在起作用。这三种结构分别是感觉记忆、短时记忆和长时记忆。短时记忆是记忆功能结构中的第二种表现方法。Miller (1956) 的研究表明短时记忆的容量是有限的, 大概7±2个单位, 这个单位叫语块。但是, 记忆可以通过组块的策略把单个的信息集组成较大的语块, 从而扩大短时记忆的信息加工量, 促成信息迅速、高效的编码。短时记忆可以把信息的听觉形式保留下来。
二.听力理解
按照信息保持时间长短的不同, 分为三类。它们分别是感觉记忆、短时记忆和长时记忆。听力理解过程的第一个阶段是感知阶段。在此阶段, 人脑会有选择的注意到那些与当前任务有关的或者非常重要的信息, 然后将听到的语音信号进行检索和分析, 并把它分割成有意义的单位, 一旦识别出, 它们便以单词形式进入短时记忆。短时记忆是记忆系统的第二阶段, 它是短暂的、容量有限, 在英语听力理解过程中发挥着重要的作用。
三.短时记忆与听力理解
我们在学习英语一段时间后, 我们可能发现很难从低水平跨越到高水平, 这就是由于短时记忆的容量局限造成短时记忆信息提取受阻。短时记忆有两个特征, 一是容量小;二是信息停留的时间短。因此, 我们听英语时, 必须一边理解上一句的内容, 一边记忆下一句的信息。这就是我们在听力考试时对于对话的理解胜于短文的理解的主要原因:前者内容少, 所需的记忆容量也小, 可以在听完之后快速理解。
四.提高听力水平的方法
掌握短时记忆的规律对于听力理解能力的提高起着极为重要的作用, 而短时记忆的效率也影响和制约着听力理解的效果。因此, 可以通过以下途径提高听力水平:
1.增加语音训练。
听力理解的过程其实就是处理语音信息的过程, 因此, 提高听力水平的基本前提就是掌握好音位知识。一段时间的训练后, 知识就会从短时记忆阶段转变到长时记忆阶段, 同时把有意注意转化为无意识地运用, 从而缩短短时记忆信息处理的时间, 增加短时记忆的容量。
2.扩充句法知识。
记忆单位通常表现为语音、短语和句子。所以, 理解和掌握句法知识就有助于学习者加快对语意的理解、记忆和筛选, 从而大大扩充记忆容量。
3.避免母语负迁移。
“母语迁移”分为“正迁移”和“负迁移”。“负迁移”是英语学习者学习目的语过程中普遍遇到的问题。许多学生在听力理解过程中, 会将句子译成汉语, 势必带来负迁移的影响。因此, 在练习英语听力的时必须进行大量的听力练习形成条件反射, 尽量避免将单词和句子翻译成汉语。
4.预测和推断信息、增强对语篇的理解及记忆。
短时记忆容量有限。而充分的听前准各工作将帮助学生弥补短时记忆容量的不足。因此, 教师应有意识地引导学生根据听力测试所给的材料和答案等线索发现一些预设信息, 这样可以避免过分注重某些单词的意思而影响对语篇的记忆和理解。
在英语听力教学中, 了解并且掌握短时记忆的理论可以帮助大学生有效地提高英语听力。在加强英语听力练习的同时以短时记忆理论为指导, 充分发挥短时记忆的特点, 这样大学生的英语听力一定会得到显著提高。
参考文献
[1]桂诗春.心理语言学[M].上海:上海外语教育出版社, 2000
[2]黄冰.短时记忆与英语听力[J].中西英语教学, 2006
短时交通流预测方法比较 篇6
智能交通系统中先进的交通控制系统与先进的交通管理系统均要求为其提供实时的交通流信息。交通流预测是指在时刻t对下一决策时刻t+1乃至以后若干时刻的交通流做出实时预测。一般认为t到t+1之间的预测时间跨度不超过15 min(乃至小于5 min)的预测为短时(Short-term)交通流预测。交通流预测是实时控制与诱导的前提,是智能交通系统实现的理论基础。
1 预测方法简介
参数模型预测法是指如果预测对象的数学模型能用有限个实参数加以描述,或者更具体一些,如果样本分布的一般数学形状已知,但包含了若干个未知的参数,则这种模型称为参数性的,否则为非参数模型。参数模型主要有历史平均模型(HA)、ARMA系列模型、Kalman滤波模型、指数平滑模型及与神经网络相关的模型等;非参数模型中包括非参数回归、KARIMA算法、谱分析法、状态空间重构模型、小波网络、基于多维分形的方法和多种复合预测模型等。
线性模型预测法主要有历史平均法(HA)、指数平滑法、时间序列法(基于AR模型、MA模型、ARMA模型、ARIMA模型等)、Kalman滤波法等。非线性模型主要有原理模型、经验模型及混合非线性模型。原理模型是通过对过程应用守恒定律推导而得到的,该类模型在结构和参数上约束性强,因此,需要较少的过程数据,模型参数可通过实验和常规工作数据获得;经验模型利用对象动态数据进行非线性系统辨识,预测方法较为简单。
2 实例应用
预测采用的数据来自长春市芙蓉路交通运行数据,对数据进行预处理如图1所示,时间间隔为10 min。
2.1 移动平均法进行流量预测
移动平均数的计算公式如下:设时间序列为xt,i=1,2,…,n;xt是第t期的观测值;N是拟定的移动平均的项数;Mt是第t期的移动平均数,则有
Mt可以作为xt的第t+1期的观测值,即xt+1=Mt。这里假设移动平均的项数N为3,根据简单移动平均法计算公式,预测结果和实际值的拟和情况见图2(序列从第4项开始计)。
计算其平均绝对误差为
MAE=
均方误差为
MSE=
平均绝对百分比误差为
MAPE=
均方百分比误差为
MSPE=
2.2 平滑法进行流量预测
指数平滑公式为:S
MAE=
MSE=
MAPE=
MSPE=
2.3 基于Matlab的AR模型流量预测
因为AR(n)模型的最合适阶数n确定起来非常困难,因此,本文从3-11阶个试验,得到不同阶数下对应的评价指标如表1所示。
AR(10)预测的效果最好,虽然AR(10)并不是每项误差评价指标都是最佳,但是因为短时交通流预测主要考虑绝对值,因此模型阶数定为10阶。当n=10时,α=(-0.156 5,0.108 9,0.099 0,0.004 7,-0.029 5,-0.161 7,0.122 2,0.199 1,0.228 8,0.569 1),e=1.064 124。最终确定的模型为
Y=-0.156 5x1+0.108 9x2+0.099 0x3+0.004 7x4+(-0.029 5)x5+(-0.161 7)x6+0.122 2x7+0.199 1x8+0.228 8x9+0.569 1x10+1.064 124.
对于上述模型的解释就是:已知一组交通流数据,用连续的10个观察值预测下一个时间段的交通流量。当然,如果要预测后面多个时段交通流量的话,可以用预测值作为观察值进行预测。用该模型对已知数据进行预测,拟和情况见图4。
3 结 论
通过对以上3种预测方法进行比较(见表2)可以得到:AR模型预测的效果要明显好于移动平均法和指数平滑法,即使AR模型中预测效果最差的阶数其预测效果也要比前面两种预测方法精确,说明AR模型在短时交通流预测中切实可行。但是也应当看到,AR模型预测的绝对效果也不是很理想的,其平均绝对误差MAE也达到了17.690 82,因此,该模型有待进一步改进。
摘要：短时交通流预测是实现交通流诱导的关键技术之一。短时交通流因为其不确定性等特点而使其预测很复杂。通过实地调查获取的交通流量数据,分别采用移动平均法、指数平滑法、AR模型法3种交通流预测方法进行短时交通流量预测,并通过不同的评价指标对上述3种方法的预测效果进行评价,得出AR模型方法的预测效果优于其他2种方法。
关键词：智能交通系统,短时交通流预测,移动平均法,指数平滑法,AR模型法
参考文献
[1]杨兆升.智能运输系统概论[M].北京:人民交通出版社,2003.
[2]杨兆升.城市交通流诱导系统理论与模型[M].北京:人民交通出版社,2000.
[3]王正武,黄中祥.短时交通流预测模型的分析与评价[J].系统工程,2003,21(6):98-100.
[4]唐明.短时交通流特性及其预测方法研究[D].长沙:长沙理工大学,2004.
[5]兰云.短时交通流预测研究[D].西安:西北工业大学,2002.
浅析短时交通流预测模型 篇7
多年来世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法试图通过先进的交通管理系统(ATMS)、先进的交通信息系统(ATIS)、动态路径引导系统(DRGS)等各种先进的智能交通手段来缓解交通拥堵问题。而实现这些系统或方法的关键不仅要有实时的道路检测数据更重要的是要将利用各种检测设备获得的实时信息通过各种预测模型和方法获得实时、可靠、准确的预测信息,再利用动态路径诱导和交通信息系统为出行者提供实时有效的道路信息实现动态路径诱导达到节约出行者旅行时间缓解道路拥堵减少污染、节省能源等目的。因此准确、可靠的交通预测信息是动态路径诱导系统的基础和关键。
2 短时交通流预测原理
交通流预测是指在时刻t对下一决策时刻t+Δt乃至以后若干时刻的交通流作出实时预测。一般认为t到t+Δt之间的预测时间跨度不超过15min(乃至小于5min)的预测为短时(Short-term)交通流预测。按照预测的内容交通流预测可分为交通流量、交通速度、交通密度三个基本参数的预测以及车辆占有率的预测等。
在短时交通量预测中预测周期不超过15min,并且随着预测周期Δt的减小实时性的逐步提高交通流表现出越来越强的不确定性给短时交通量预测带来了困难。
3 主要模型分析与评价
目前应用于各个控制领域的预测模型和方法己将近300余种,按照预测方法的不同,预测模型划分为计量模型、神经网络模型、非线性系统理论模型以及动态交通分配模型、仿真模型等。
3.1 计量模型
计量模型主要有回归模型、自回归模型、移动平均模型、极大似然估计、Markov预测、卡尔曼滤波等。为适应短时交通流量变化的非线性特点,对回归模型进行改进,出现了如k-阶最近邻域估计(the k-Nearest Neighborhood Estimator,k-NNE)、内核估计(the Kernel Estimator,KE)、局部线性回归(the Local Linear Regression,LLR)等非参数回归(Nonparametric Methods)、卡尔曼滤波等方法[1]。
LLR可以描述为:设X为观测值集,Y为预测值集,为概率密度函数,常为高斯分布函数。此模型具有较高运算速度,有高度的最小化功能,抗干扰能力强,相对最近邻域预测、内核预测精度有一定的提高。
卡尔曼滤波(Kalman Filtering)是一种先进的控制方法,是一种基于线性回归的预测方法。其采用由状态方程和观测方程组成的线性随机系统的状态空间模型来描述滤波器,并利用状态方程的递推性,按线性无偏最小均方误差估计准则,采用一套递推算法对滤波器的状态变量作最佳估计,从而求得滤掉噪声的有用信号的最佳估计[2]。卡尔曼滤波是线性预测模型:
其中的参数向量HK(t)采用线性迭代的方式进行估计。在每次迭代中,用捕捉的上一次迭代的误差信息对预测因子向量Vi(t-k)和系统本身的状态向量不断进行修正,从而力求在噪声项W(t)干扰情况下,使估计参数向量趋于最优,以准确地预测VI(T+K)。
总的说来,基于统计方法的预测模型,建模有充分的理论基础,容易理解;但是由于它们的理论基础大多数是线性估计模型,当预测间隔小于5min时,由于交通流量变化的随机性和非线性加强,使得模型的性能变差;预测时仅仅利用了本路段的历史资料,没有考虑相邻路段的影响,这是影响其预测精度的原因之一。
3.2 神经网络
神经网络(Neural Network,NN)是一个由一些高度相关的处理单元所组成的计算系统,由以下单元组成:(1)处理单元(神经元)——基本组成部分;(2)联接权重——联系处理单元;(3)输入层、输出层、隐层;(4)转移函数——处理单元。网络通过学习训练后即可用来进行交通流预测。
神经网络模型与其他分析、计算方法结合更能发挥其优越性。神经网络与模糊预测相结合建立的神经网络模糊预测模型利用了模糊系统的强容错能力和容易被人接受的“如果-则”的表达方式,从而弥补神经网络黑箱型的学习模式。高阶广义神经网络(HGNN)与遗传算法(GA)相结合,改善了传统神经网络存在转移函数固定和网络结构设计难度大等不足,实现了参数的自适应调整,而且充分利用了遗传算法具有全局模拟优化的特点。时延神经网络(TDNN)最简单的方式是在通常的静态网络外部加入延时单元,把时间信号展成空间表示后再送给静态前向网络。TDNN发展成时空神经元模型后,既可研究平稳序列,也可处理非平稳序列。
3.3 非线性预测
非线性预测主要以混沌理论、耗散结构论、协同论、自组织理论等非线性系统理论为理论基础,利用有关混沌吸引子概念、分形概念、相空间重构方法、数字生态模拟法(Data Ecology)等建立预测模型,已经开发了混沌动力学预测法、混沌情景预测法、混沌唯象预测法、分形预测法等,其中发展较成熟的预测方法是小波分析、分形预测。当预测周期Δt缩小到5min或更短,交通流的不确定性、非线性更强,采用非线性预测有很强的适应性。
3.4 交通仿真模型
因为实际中影响交通的因素很多,很难用理论公式把所有的复杂因素都考虑进去,交通仿真模型可以提供一个唯一的手段来进行评价,交通仿真已经成为一个很重要的分析交通问题的工具。一般来说,交通仿真模型把车辆当作实体,用计算机模拟实际道路交通情况,对道路的交通状况进行仿真,得到道路预测的交通信息。因此,严格意义上说,交通仿真模型不能用于交通流预测的目的,因为它需要输入用于预测的交通流数据。而且,交通仿真模型不能实现实时性。然而,一旦交通流量数据能够通过其他的方法预测得到后,仿真模型可以提供一种估计动态旅行时间的方法。换句话说,仿真模型提供了一个交通流、占有率和旅行时间之间关系的一个模拟实际的计算方法。
3.5 动态交通分配模型(DTA模型)
当使用传统的仿真模型时,如CROSIM和SIMTraffic,要预先确定出行者的出行路径,这就要使用动态交通分配的结果。DTA模型通过采集到的交通流数据和出行者出行选择的行为用于估计随时间变化的网络的状态。DTA模型通常分为以下三种:以数学为基础、以变分方程为基础、以主观控制理论为基础或者以仿真为基础的启发式模型。所有这些方法的共同点是他们都是以传统的静态的交通分配的假设解决随时间变化的动态交通流问题,并且对任何一个网络没有一个方法是通用的方法。
动态交通分配是按照一定的准则将动态交通需求量合理地分配到路网上,从而得到路段实时交通量的方法,实现降低交通拥挤程度和提高路网运行效率的目的。此类方法目标明确,理论清晰,但也存在以下不足之处:(1)假设条件苛刻,在实际路网中无法得到相应信息或取得信息的代价昂贵;(2)某些模型的解释性虽然较好,但无法求解或求解难度大,优化时间长;(3)过分强调精确的系统最优或用户最优分配结果,加大了模型求解的难度,也不适合在大规模路网上实现应用。
4 结束语
本文对目前应用于交通流预测领域的各种方法进行了总结、分析和评价,从中可看出,基于传统统计理论的模型已不能满足复杂的交通系统的精度的要求,为了提高预测的精度和可靠性,应结合其他研究领域先进的方法和模型,博采众长,研究适合我国交通流特性的交通流预测综合模型,并建立评估系统,为实现动态路径诱导系统和动态交通信息系统建立基础。
摘要：交通流预测在智能交通系统中是一个热门的研究领域,近几十年来,专家和学者们用各种方法建立了许多相对而言精确的预测模型。文中在提出来交通流短期预测模型应具备的特性的基础上讨论了几类主要模型的结果和精确度,并对交通流预测领域今后的发展趋势做出展望。
关键词：短时交通流预测,神经网络,综合模型
参考文献
[1]王正武,黄中祥.短时交通流预测模型的分析与评价[J].系统工程,2003,11(6):98-100.