基于嵌入式技术的机车轴承故障在线监测系统设计

从机车安全运行角度出发,分析现有机车轴承故障诊断系统中存在的弊端,介绍机车轴承故障在线监测系统的工作原理和主要构成,论述系统的软硬件设计,系统的数据采集与数据处理2大模块的设计,系统采用数据融合技术对多传感器采集的数据进行实时处理,在硬件装置的基础上移植μC/OS-Ⅱ实时操作系统,并由应用软件完成机车的CAN总线通信,GPRS通信,车载显示,语音报警等功能.该系统经过半年多的实际运行,结果表明该系统结构设计合理,实用性强.     

多传感器融合技术在列车运行控制系统测速定位中的应用

准确可靠地获得列车速度和位置对列车运行控制系统是至关重要。提出了列车测速定位技术,引入了多传感器融合定位技术的概念,通过对多传感器融合技术的分析,说明多传感器融合测速定位技术能准确可靠地获得列车速度和位置,能使多传感器融合技术能够真正在列车测速定位中得到应用。     

未来海上信息战的舰载雷达技术发展研究

从未来海上信息战对舰载雷达提出的要求出发,阐述了适应未来海上信息战的舰载雷达技术发展思路：舰载雷达组网、多传感器信息融合、与舰载电子设备的一体化和集成化等。     

车辆姿态测量仪表的设计

设计了车辆姿态测量仪表系统,系统使用多传感器组合的方法测量车辆的姿态信息。主要包括倾角测试模块、方位夹角测试模块、海拔气压测试模块、时钟显示模块。所设计的姿态仪表能够直接测量当地的气压、海拔、车辆行走方位、汽车行走过程中的前后左右的倾角、系统实时时间等。该测量仪表能直接接在汽车的电源和点火开关上即可使用,安装十分方便,经过实际的装车试验,该测量仪表针对外界环境的变化,传感器能迅速的采集信号,液晶能实时的刷新显示,系统运行稳定,并具有很高的测量精度。     

基于D-S证据理论改进算法的末敏弹多传感器融合技术研究

针对末敏弹是一种新型弹药,其关键技术是敏感器技术和爆炸成型弹丸技术的特点。采用D-S证据理论改进算法对末敏弹多传感器融合技术进行研究。介绍了多传感器融合技术,提出了D-S证据理论改进算法的目标分类判定规则,并针对三种类型的传感器对三种典型目标的识别进行了仿真计算。计算结果表明多传感器融合明显优于单一传感器,有效提高了末敏弹系统的目标识别率。     

基于多传感融合的地铁站台门与列车门间隙防夹探测系统研究

地铁站台门与列车门之间的间隙探测,是地铁交通行业的疑难问题。目前国内地铁主要采用激光对射、红外对射和车尾设置瞭望灯带的探测方案,但这些方案存在误报率高、定位精度低以及探测盲区等问题,从而降低地铁运行效率,且存在一定的安全隐患。针对目前间隙探测技术的局限性,以及未来全自动运行线路更高的安全需求,文章提出一种基于多传感融合的地铁站台门与列车门间隙防夹探测系统的方案。该方案可克服传统方案的局限性,实现障碍物的可靠、精准、智能识别,继而提高未来全自动运行线路的运营效率以及安全性。     

高速列车测速测距系统滤波模型与融合策略研究

高速列车的测速测距系统是保障列车运行安全的关键要素。滤波算法的建模和分析是构建测速测距系统的一个重要前提。通过对列车测速传感器的工作原理以及观测方法进行分析,分别建立了基于卡尔曼滤波的等速模型和等加速模型,并在Matlab中对两种模型的滤波特点进行了仿真分析。同时初步探讨了适用于高速列车的多传感器融合策略。对实验室数据和现场采集数据的分析验证了两种滤波模型的有效性及各自特点。滤波模型的仿真分析与多传感器融合策略的研究为测速测距系统的开发提供了依据。     

基于多传感器融合的列车测速定位方法

以信息融合技术为基础,研究以速度传感器为核心的多传感器融合列车测速定位系统;通过列车打滑试验,验证和分析该测速定位系统的空滑检测和误差补偿能力.     

基于MSA的智能火灾报警系统

针对传统的采用单一火灾传感器的自动消防系统易产生误报警、漏报警的问题,提出基于MSA(mu lti-step-alarm)的智能火灾报警系统.该系统采用基于BP神经网络的多传感器数据融合技术融合各种火灾传感器的信号,以减少报警时间、误报警和漏报警.提出了相关判定规则,以确认火灾报警信号,克服BP算法容易陷入误差局部最小、单纯使用训练值会产生振荡的缺陷.实验结果表明,与3种单一传感器的平均值比较,基于MSA的智能火灾报警系统的误报率和漏报率分别减少了80%和92%,报警时间缩短了50%.     

基于多传感器融合的复杂越野环境人员识别方法

军用无人车辆的一大应用场景是班组伴随功能,复杂越野环境下的人员识别技术,是军用无人车辆的关键技术,实时、准确地检测出车辆周边的人员,是班组伴随实现的前提条件。针对激光雷达和摄像头融合感知下的人员识别问题,提出基于多传感器融合的解决方案,针对激光雷达采用基于KDTree加速的欧式聚类方法,针对摄像头信息设计改进的YOLO v3深度学习网络架构,设计空间尺度融合算法。通过履带式车辆验证平台在复杂环境下进行多工况试验验证,结果表明,所设计的基于多传感器融合的识别算法能够准确识别复杂环境下的目标,激光雷达和摄像头融合算法的交并比超过95%。