### IEC 61133 标准详解 #### 标准概述 IEC 61133，即《铁道设施·铁道车辆·车辆组装后和运行前的整车试验》（英文名：Railway applications – Rolling stock – Testing of rolling stock on completion of construction and before entry into service），是一项国际性标准，主要针对铁路车辆在制造完成后的测试程序以及在正式投入运营之前所需进行的一系列检查与验证。 #### 标准目的 该标准旨在确保铁路车辆的安全性和可靠性，通过规定一套标准化的测试流程来评估车辆的各项性能指标是否符合安全运营的要求。这对于提高整个铁路系统的安全水平具有重要意义。 #### 标准内容 IEC 61133 第二版于2006年10月发布，是基于之前版本的更新和完善。本标准主要包括以下几个方面的内容： 1. **范围**：明确了本标准适用的对象为铁路车辆，包括但不限于机车、客车、货车等。 2. **规范性引用文件**：列出了本标准制定时参考的相关国际标准和技术文档。 3. **术语和定义**：对标准中涉及的专业术语进行了详细的解释和定义。 4. **测试方法**：详细规定了车辆组装完成后以及正式投入服务前应进行的各种测试项目，包括但不限于： - **静态测试**：如结构强度测试、振动测试等。 - **动态测试**：如制动系统性能测试、转向架动态响应测试等。 5. **测试条件**：包括环境条件、测试设备的要求等。 6. **测试结果评价**：对于测试数据的处理方法、合格判定准则等内容进行了规定。 #### 标准特点 - **综合性**：IEC 61133 标准覆盖了铁路车辆从设计到生产再到投入使用的全过程，确保每个环节都达到高标准的安全要求。 - **实用性**：该标准不仅提供了理论指导，还详细规定了具体的测试方法和评估标准，便于实际操作。 - **国际化**：作为一项国际标准，IEC 61133 在全球范围内得到了广泛的认可和应用，有助于促进各国之间的技术交流和合作。 #### 发展历程 自1997年起，国际电工委员会（IEC）对其发布的所有出版物进行了编号调整，将编号起始值改为60000。例如，原IEC 34-1 变更为IEC 60034-1。此外，为了方便用户获取最新的标准信息，IEC 还提供了包含修订内容的整合版本，并通过其官方网站（www.iec.ch）和其他渠道向公众提供标准的有效性信息、新版本的发布情况、正在研究的主题及进展等。 #### 结论 IEC 61133 是一个重要的国际标准，对于保障铁路运输安全、提高车辆性能具有不可替代的作用。随着技术的进步和需求的变化，该标准也在不断地更新和完善之中。对于从事铁路车辆设计、制造和运营的企业来说，了解并遵循IEC 61133 的相关规定是非常必要的。

LuaJIT 是一款高效、开源的 Lua 解释器和 Just-In-Time (JIT) 编译器，由 Mike Pall 开发。它将 Lua 语言的性能提升到了接近原生代码的程度，广泛应用于游戏开发、服务器脚本、嵌入式系统等领域。在 Android 和 iOS 平台上，LuaJIT 的应用尤其广泛，因为它的轻量级和高性能特性非常适合移动设备。 标题提到的是 LuaJIT 的 2023 年编译版本，版本号为 2.1.0 v2.1.ROLLING。这意味着这个版本是基于 2.1.0 的基础上进行了一些更新和改进，可能包括错误修复、性能优化或者兼容性增强。"ROLLING"通常表示这是一个持续更新的滚动版本，开发者可能会在此基础上不断发布新的补丁和更新。 描述中强调了这个版本适用于 Android arm64 和 iOS 平台。arm64 指的是 ARM 架构的 64 位版本，这是现代移动设备（如智能手机和平板电脑）普遍采用的处理器架构。而 iOS 是 Apple 公司的操作系统，主要用于 iPhone、iPad 和 iPod touch 设备。这意味着这个 LuaJIT 版本已经过优化，可以在这两个平台的 64 位设备上运行。 在标签中，我们看到 "ios 软件/插件 android"，这表明这个 LuaJIT 版本可以作为软件或插件集成到 iOS 或 Android 应用程序中，提供脚本处理能力，例如游戏逻辑、动态内容加载、配置管理等。 压缩包内的文件名为 LuaJIT-2.1.ROLLING，这通常包含了 LuaJIT 的源代码、编译好的二进制文件、头文件以及必要的文档。开发者可以下载这个包来编译自己的 LuaJIT 库，或者直接使用预编译的二进制文件。在 Android 上，开发者可以将 LuaJIT 集成到 Android Studio 项目中，使用 NDK（Native Development Kit）进行编译和链接。对于 iOS，LuaJIT 可能需要通过 Xcode 工程与 Objective-C 或 Swift 代码进行桥接。 使用 LuaJIT 的优势包括： 1. 性能：LuaJIT 的 JIT 编译技术使得 Lua 代码执行速度显著提升，接近 C/C++ 的水平。 2. 轻量级：LuaJIT 体积小，对资源需求低，适合资源有限的移动设备。 3. 易于集成：Lua 语法简洁，与 C/C++ 交互方便，适合编写游戏逻辑和控制层代码。 4. 动态性：Lua 支持热更新，可以在不重启应用的情况下更新脚本，便于维护和迭代。 LuaJIT 2.1.0 v2.1.ROLLING 是一个针对 Android arm64 和 iOS 平台优化的 Lua 解释器和 JIT 编译器，适用于需要高性能脚本处理能力的移动应用。开发者可以通过源码或预编译的二进制文件在各自平台上轻松集成和使用。

Rolling_Element_Bearings_Fault_Intelligent_Diagnosis_Based_on_Co

主要介绍了pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

python库，解压后可用。 资源全名：rolling_token_auth-0.1.2-py3-none-any.whl

资源来自pypi官网。 资源全名：rolling_technical_indicators-0.0.6.tar.gz

相比较pandas，numpy并没有很直接的rolling方法，但是numpy 有一个技巧可以让NumPy在C代码内部执行这种循环。 这是通过添加一个与窗口大小相同的额外尺寸和适当的步幅来实现的。 import numpy as np data = np.arange(20) def rolling_window(a, window): shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window) strides = a.strides + (a.strides[-1],) return np.lib.stride_trick

自己制作的跑马灯，虽然很简单，但是是我自己辛辛苦苦写的代码！如果有写的不好的地方，请大哥大姐们指导！

为了有效地识别滚动轴承的不同失效模式，本文提出了一种基于小波包分解和连续隐马尔可夫模型的滚动轴承故障预测方法。 首先利用小波包分解对滚动轴承的振动信号进行处理，以提取出能量特征，然后将提取出的特征作为连续隐马尔可夫模型的输入。 训练了大量样本以估计不同轴承故障的连续隐马尔可夫模型的参数。 一旦达到该学习阶段，便会在第二阶段中利用生成的模型来连续评估滚动轴承的当前健康状态，并通过计算监视不同CHMM数据的概率来评估故障模式。 测试结果表明，该方法可以准确预测滚动轴承的故障，并评估滚动轴承的损坏状态。

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