神经网络预测控制在摆式列车倾摆系统中的应用

介绍摆式列车倾摆控制系统神经网络预测控制的原理及模型,分析了神经网络控制算法,列出了控制器设计的算式,探讨了预测控制系统对实测信号的预测时间为0.2s、0.68 s的预测参考输入的跟踪能力。仿真和试验表明,神经网络预测控制在摆式列车控制系统中的应用是切实可行的。     

摆式列车倾摆控制系统的信号处理

对摆式列车倾摆控制系统的实际线路采集信号进行分析,采用切贝雪夫逼近设计有限冲激（ＦＩＲ）低通数字滤波器,分析了信号经过滤波后产生滞后的原因,提出了滞后的补偿办法。给出了超高阈值的选取,介绍了ＤＳＰ技术,采用ＴＭＳ３２０Ｃ４０实现数字滤波器,得到可以实际应用的数字滤波器。     

基于GSUIO的故障检测方法及其应用研究

基于最近在未知输入观测器研究中取得的成果，提出了一种利用通用结构未知输入观测器（GSUIO）的故障检测方法。该方法利用广义逆{1}，设计出一个全阶通用结构未知输入观测器，使其残差对未知输入不敏感，而对故障敏感，通过一个简单阈值逻辑来检测故障。将其应用于摆式列车倾摆控制系统执行机构和部件的故障检测，通过计算机仿真证明了该方法的有效性，为将来在摆式列车中运用提供了理论依据。     

基于小波变换及熵的视频镜头分割检测方法

提出了基于小波变换及熵的视频镜头分割检测方法．用图像低频信号的小波系数的均值和标准差检测剪切镜头转换边界．分别计算图像小波分解后水平、垂直和对角方向细节信号的小波熵分量,以此3个小波熵分量作为特征量,计算相邻视频帧间特征量的欧氏距离．在检测窗内欧氏距离两次以上大于设定的阚值时即可判定镜头发生渐变转换．实验结果表明,剪切镜头查准率为95％,查全率为96％;渐变镜头查准率为87．5％,查全率83．8％．     

基于UIO的摆式列车倾摆控制系统执行机构的故障检测

提出了一种利用未知输入观测吕（ＵＩＯ）对摆式列车倾摆控制系统执行机构进行故障检测的方法。该方法是干扰解耦原理的一个应用,通过一个全阶未知输入观测器使残差对未知输入不敏感,而对故障敏感,通过一个简单阈值逻辑来检测故障,通过计算机仿真证明了该方法的有效性。     

摆式列车倾摆机构控制系统可靠性分析

介绍了影响倾摆机构可靠性的故障树,用控制系统冗余作为系统可靠性优化模型,改善了可靠性的公式,提出用自动转换装置和网络技术来实现倾摆机构控制系统冗余,分别给出自动转换装置和网络技术的具体实现方法。用网络技术实现冗余是一种既方便又提高系统可靠性的较好选择。     

机车司机工作状态识别监督系统应用研究

分析了铁路交通安全中出现事故的原因;研制了机车司机工作状态监督系统;采用肤色模板和脸部特征对司机是否在座位上正确就坐进行检测;采用人脸识别的方法对司机值乘中的工作状态进行识别,对发呆和睡眠状态及时进行报警。线路试验表明,此系统的识别率高,有较高的工程实用价值。     

摆式列车倾摆控制系统故障检测诊断的试验研究

提出了采用小波变换对摆式列车倾摆控制系统的故障进行检测和诊断的方法；摆式列车实验台倾摆系统执行机构故障和传感器的故障试验证明，采用小波变换检测诊断倾摆系统的故障是行之有效的。另外还提出了一种确定故障检测的阈值的新方法。     

基于自适应更新背景的机车司机工作状态检测

提出用追踪机车司机头部运动轨迹判别其工作状态.以改进的自适应混合高斯模型实现更新.一种光照下各个像素的模型均值构成一个均值矩阵.构建与每个均值矩阵相对应的固定背景宏块的高斯分布模型.对机车司机工作中的二值差分图像进行形态学处理,计算得到司机头部图像重心.在检测窗内跟踪机车司机头部图像重心的运动轨迹.用司机工作时的头部图像重心间的欧式距离辨识其工作状态.试验证明,此方法对机车司机工作中出现的疲劳发呆、反应迟钝或睡觉等非正常状态检测很有效.     

离散小波变换快速算法中预滤波器的选取方法研究

离散小波变换快速算法使得小波变换在信号处理领域得到广泛应用,其中抽样空间上测量值的求取是快速算法中的重要步骤。在论述离散小波变换快速算法的基础上,研究了对抽样空间上测量值的求取方法,即预滤波器的小波选取法,直接选取法,取样函数法及其和特点,探讨了一种基于小波系数范数误差极小的预滤波器优化设计方法,仿真分析各种方法的误差,结果表明优化方法具有较好的分解精度。