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21.
《Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility》2012,50(12):1797-1816
The railway industry in the UK is currently expanding the use of condition monitoring of railway vehicles. These systems can be used to improve maintenance procedures or could potentially be used to monitor current vehicle running conditions without the use of cost prohibitive sensors. This paper looks at a novel method for the online detection of areas of low adhesion in the wheel/rail contact that cause significant disruption to the running of a network, particularly in the autumn season. The proposed method uses a Kalman–Bucy filter to estimate the creep forces in the wheel–rail contact area; post-processing is then applied to provide information indicative of the actual adhesion level. The algorithm uses data that, in practice, would be available from a set of modest cost inertial sensors mounted on the vehicle bogie and wheel-sets. The efficacy of the approach is demonstrated using simulation data from a nonlinear dynamic model of the vehicle and its track interface. 相似文献
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Poor driving habits such as not using turn signals when changing lanes present a major challenge to advanced driver assistance systems that rely on turn signals. To address this problem, we propose a novel algorithm combining the hidden Markov model (HMM) and Bayesian filtering (BF) techniques to recognize a driver’s lane changing intention. In the HMM component, the grammar definition is inspired by speech recognition models, and the output is a preliminary behavior classification. As for the BF component, the final behavior classification is produced based on the current and preceding outputs of the HMMs. A naturalistic data set is used to train and validate the proposed algorithm. The results reveal that the proposed HMM–BF framework can achieve a recognition accuracy of 93.5% and 90.3% for right and left lane changing, respectively, which is a significant improvement compared with the HMM-only algorithm. The recognition time results show that the proposed algorithm can recognize a behavior correctly at an early stage. 相似文献
23.
���ڻ���ʱ�����з������Ķ�ʱ��ͨ��Ԥ���о� 总被引:3,自引:0,他引:3
交通流预测分析已成为智能交通的核心研究内容之一。依据混沌时间序列分析方法,建立了短时交通流的预测模型。在对实测的交通流数据进行相空间重构的基础上,综合考虑欧氏距离和均等系数,提出了最邻近点的两步优化选择方法,并采用了局部多项式拟合方法对所选取的最邻近点进行逼近以求得预测公式。本文将此方法运用于东莞东江大道流量预测,比较预测流量和实测流量,得出最大相对误差为0.445%,最小相对误差为0.038%,且单步预测时间仅为38.52秒。结果表明,该预测模型具有较高的精度,同时也能够满足实时性的要求。 相似文献
24.
离子迁移谱信号数字滤波和谱峰检测技术 总被引:1,自引:0,他引:1
离子迁移谱信号处理软件主要完成离子迁移谱谱信号的数字滤波和谱峰检测。本文在分析了波形谱图的去噪、滤波和谱峰检测技术的基础上,提出了防脉冲干扰移动平均值法和最小二乘法相结合的数字滤波方法,并采用增加斜率法谱峰检测技术,通过matlab仿真软件验证了数字滤波效果和谱峰检测准确度。仿真试验的结果在离子迁移谱分析仪的应用中取得了较好的效果。 相似文献
25.
提出了一种合理有效的指纹图像二值化方法,先利用Kirsch算子得到指纹图像的方向场,然后对指纹图像进行方向中值滤波,最后通过图像的边缘强度设计局部自适应阈值对指纹图像进行分割,从而得到二值化图像。在自适应阈值的计算上,文中还提出了一种如何选择最佳图像分块大小的方法。实验结果表明,该方法不但处理效果好,而且运算速度快,满足了处理要求。 相似文献
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为研究城市快速路合流区车辆运行规律,基于车辆自然轨迹数据,提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域,3个区域由11条路段组成。首先,利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理;然后,计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析,结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为:保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型;最后,依据分类结果,
建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下,基于Matlab进行数值仿真,统计同质驾驶行为和异质驾驶
行为条件下,合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明:在空间占有率为10%~20%时,同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境,并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%;随着空间占有率的增加,同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势,而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高
20.74%。 相似文献
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