基于机器视觉的轨距检测系统设计

一种基于机器视觉的轨距检测系统是通过硬件触发和软件多线程并行处理流程实现4台摄像机的同步图像采集处理、视觉计算、结果记录和通信。设计和推导了检测系统定标方法和轨距点获取的定标方法。试验测量结果表明:该检测系统适用于轨距参数的精确测量,精度可到达0.2 mm,重复性好,可有效地实现轨距参数的高精度动态测量。     

基于捷联惯性系统的轨道长波不平顺检测

将航空航天飞行器制导中的捷联惯性系统应用于轨道长波不平顺的检测。利用四阶龙格-库塔法求解四元素姿态矩阵微分方程;采用积分滤波器对加速度信号进行二次积分,从而实时获取物体的运动轨迹。为提高系统的稳定性和抗噪性,在积分前利用小波变换对加速度信号进行去噪处理。最后采用XW-IMU5250惯性测量单元实测一个物体的运动,得到了物体精确的运动轨迹,通过对比不同时期测量结果即可得到轨道的长波不平顺信息。     

用于轨检信号提取的线性相位IIR移变滤波器

提出一种基于谱变换的IIR移变滤波器的设计方法，并利用分块翻转技术实现滤波器的线性相位特性.在满足提取100M范围内的长波不平顺成分的设计参数条件下，仿真计算IIR滤波器的频响误差．仿真结果利明：当翻转块长度为1600时，IIR线性相位滤波器能满足线性相位特性和幅频特性要求，比传统轨检FIR滤涸器节省了95．5％的乘法运算和98．0％的加法运算，前者与后者所需的缓存量之比为9614／2135．利用实测信蚓计算验证了线性相位IIR移变滤波的正确性和有效性．     

“背对式”双目视觉系统定标方法研究

在基于机器视觉的轨距检测系统中,应用"背对式"双目视觉系统实现非接触轨距测量。针对多像机间无公共视场,提出了"背对式"双目视觉系统定标方法。在标定靶建立棋盘格转换矩阵,结合摄像机坐标系转换矩阵,得到"背对式"双目系统中摄像机之间的相对位置关系。用标定结果进行轨距测量,测量示值误差小于0.2mm,证明了标定方法的正确性。     

钢轨磨耗测量中的光平面标定

针对高速铁路钢轨磨耗测量中如何得到光平面和摄像机之间的映射关系问题,提出一种基于标定板的光平面参数标定法。该方法采用2个CCD摄像机和2个扇形激光光源构成钢轨轮廓获取系统,分别布置在左右钢轨内侧。与以往的磨耗测量系统比较,该方法使用的设备较少,降低了检测成本,也减少了图像处理、分析等工作。通过定标,可直接得到光平面系数,进而推导出与摄像机的几何关系。试验结果表明,该方法获得的光平面精度较高,从而保证了光平面与摄像机之间映射关系的精度,满足磨耗测量的要求。     

基于模糊比例积分微分自整定技术的地铁车辆温控仿真研究

上海轨道交通9号线车厢内温度波动性较大,造成乘客舒适性降低,以及空调器件的经常损环.采用变论域模糊PID(比例积分微分)自整定控制方法降低车厢内温度的波动性,建立了地铁空调系统模糊PID仿真模型,利用Simulink进行仿真,并与常规的PID控制方法进行了比较,得到了满意的效果.     

基于径向基函数神经网络的轨道交通车辆振动状态预测

通过遗传算法优化径向基函数神经网络的中心、宽度及权重等参数,构建车辆振动神经网络预测模型。通过42自由度车辆多体动力学模型,以某线路实测轨道不平顺数据作为输入,得到车辆振动加速度数据。通过训练与优化,构建的车辆振动预测模型能预测车体振动加速度变化趋势。     

基于递阶神经网络的轨道车辆振动状态预测

车体振动加速度是反映车辆振动状态及轮轨接触性能的重要参数。运用机器学习方法,结合车辆动力学模型,构建了轨道输入参数对车辆振动反映的神经网络预测模型。通过SIMPACK动力学仿真软件获得模型的输入与输出,为提高模型的预测精度,运用遍历法确定了网络的时延阶数、隐节点等模型参数。仿真结果表明,该模型可以准确预测出在不同轨道不平顺激励下的车体振动加速度。     

基于空间域的轨道状态检测信号采集

基于轨道状态检测中列车非匀速运动导致非均匀采样对检测精度的影响,运用基于空间域的信号采样方法,设计了一套等间距采样系统。利用该系统获得空间域等间距采样的加速度信号,将加速度信号进行连续的两次积分运算,得到载体的空间运动轨迹。试验表明,该方法能够剔除载体运行速度对检测精度的影响,克服等时间采样产生的畸变。     

基于经验模态分解的惯性测量单元加速度信号处理

对惯性测量单元(IMU)输出的加速度信号进行频域分析,采用基于连续均方根误差准则的经验模态分解(EMD)去噪方法,将加速度信号低频成分滤除,以降低轨道状态检测中噪声信号对测量精度的影响.对去噪后的加速度信号进行连续两次积分处理,可获得载体的空间运动轨迹.