机车速度信号处理片上系统设计

介绍频率等精度测量原理,并应用于基于Nios Ⅱ的机车速度信号处理片上系统设计中,实现机车速度信号的等精度采集与处理,在机车双闭环控制系统中的应用表明,效果良好.     

基于Nios Ⅱ的电力机车速度信号处理片上系统设计

介绍了频率等精度测量原理,并应用于基于Nios Ⅱ的电力机车速度信号处理片上系统设计中,实现了机车速度信号的等精度采集与处理,满足了机车的双闭环控制要求,运用效果良好.     

基于Nios II的电力机车速度信号处理片上系统设计

介绍了频率等精度测量原理,并应用于基于Nios II的电力机车速度信号处理片上系统设计中,实现了机车速度信号的等精度采集与处理,满足了机车的双闭环控制要求,运用效果良好。     

机车柴油机转速的检测方法及其实现

介绍了一种机车水阻试验中柴油机转速检测方法的系统组成和实现。详细分析了转速信号检测电路和测速系统的精度指标,讨论了单片机如何通过测量频率得出实时转速值的算法,并给出其在AT89C2051单片机上的软件实现流程图,以及对本系统的进一步扩展方案。实践表明,该检测方法可行,其实现系统现场使用简单、性能稳定、测速精度高,完全满足生产需要。     

相干分析方法及轴悬式机车电机刷架损坏原因的研究

机车现场试验测量到的振动信号是具有丰富频率范围的随机信号，如何从中获取有用的信息，分析引起振动的原因，则必须对测量信号作进一步的计算分析。对相干分析方法的基本原理作了简单的介绍，并利用此方法对轴悬式机车电机刷架因振动过大而损坏的原因－振动的能量来源进行了定量的分析，并就齿轮啮合振动和轮轨接触振动的能量传递特性进行了探讨。     

盲反卷积去噪在机车走行部故障分析上的应用

基于一种新的机车齿轮箱振动信号去噪的模型及算法,在分析总结大量实际振动信号的基础上,探讨运用盲反卷积去噪的方法以提高信号信噪比和信号质量,通过提取机车齿轮的故障特征信息并与TSA（时间同步平均）方法相比较,其在准度和精度方面都有较大改善。不仅能满足在线监测和故障诊断的实时性和可靠性的要求,同时显示出属性的可靠性、耐用性和高置信度性,提高了诊断和预警的技术。     

基于LM神经网络模型的机车牵引力和制动力的计算

针对传统机车牵引力、制动力计算的不足,提出了基于LM(Levenberg-Marquardt)算法的前向多层神经网络模型方法,阐述了该神经网络的结构设计,利用LM算法使得在网络结构最小、训练步长最短的情况下实现精度最优.仿真与试验的结果表明,利用该神经网络模型能较好地计算机车的牵引力与制动力,其精确性、快速性和抗干扰性都优于其他计算方法.     

基于小波脊的轨道电路FSK瞬时特征提取

小波脊线技术能对信号特征进行有效的提取.利用连续Morlet小波变换后的相位进行迭代计算,对轨道电路移频信号的脊进行提取;利用该变换算法,对实际FSK信号的瞬时特征进行提取,验证了该算法能有效地提取瞬时频率和低频控制信号.文中同时给出了算法详细的计算步骤,提供了一种有效、简单的分析和判断轨道电路移频信号的方法.     

移频键控信号测量系统误差分析与补偿

为了提高轨道电路移频键控信号(FSK)的测量精度,给出了一种基于FPGA+ARM处理器的移频键控信号测量与误差补偿方法.该方法在FPGA中利用量化时钟实时测量载波信号的周期,并将测量数据经过缓存后传输给ARM处理器.ARM处理器对测量的载波信号周期数据及产生测量误差的主要原因进行分析,并对载频信号上、下边频切换时产生的...     

连接套同轴度三坐标检测方法研究

连接套是机车柴油机与主发电机的连接部件,为关键部件,其位置精度测量非常重要。根据连接套的实际生产和测量,分析了三坐标测量机测量同轴度的各种方法,确定利用求距法来测量连接套,达到理想效果,满足设计要求。     

基于改进联合卡尔曼滤波算法的列车测速信息融合

基于高速列车的测速精度直接影响车载设备的控制精度,为了提高测速精度,在分析基于联合卡尔曼滤波算法的多路测速传感器信息融合原理、结构和算法的基础上,针对联合卡尔曼滤波系统因缺乏系统噪声和测量噪声的先验知识而导致滤波精度下降的问题,运用自适应联合卡尔曼滤波思想,对系统过程噪声和测量噪声的统计特性实时进行估计和修正,并将改进前后的算法进行计算机仿真。研究结果表明:改进后的滤波算法具有更好的融合精度,更稳定的滤波效果,能够进一步提高测速系统对环境的适应能力。     

驼峰测速雷达信号的小波滤波分析

针对卡尔曼滤波方法存在的缺点,研究采用小波滤波方法进行驼峰测速雷达信号滤波。小波滤波的基本原理是对信号小波变换后的小波系数进行非线性处理,然后重构信号,滤除信号中的噪声。根据雷达信号的特点,初步选用Haar小波和二阶Dauhechies(db2)小波、3层分解、通用阈值和半软阈值算法,进行离线试验及分析。根据离线试验的滤波效果,确定选用二阶Daubechies(db2)小波、3层分解和半软阈值算法进行雷达信号滤波。利用离线试验选定的小波和算法,对采集的雷达信号进行实时滤波仿真,仿真结果与离线试验结果基本一致。将小波滤波方法与卡尔曼滤波方法对比可知,小波滤波能有效地滤除噪声、提高信噪比、减少均方差,滤波效果比较理想。因此,采用小波滤波方法进行驼峰测速雷达信号滤波,可以获得更准确的车速。     

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GPS与惯性测量单元的列车组合定位系统

采用GPS接收机及惯性测量单元构成列车组合定位系统,系统包括传感器输入层、故障检测与隔离层、数据融合层和输出层4个部分。给出GPS接收机、惯性测量单元等定位传感器的位置解算方法;设计采用H∞鲁棒滤波方法的数据融合算法;采用小波变换方法进行组合系统故障检测,确定故障隔离及系统重构策略。对列车组合定位系统进行现场测试和仿真验证结果表明:在复杂的列车运行环境及干扰条件下,该系统能够实现高精度高可靠性的列车定位;定位误差较采用传统的Kalman滤波方法更为稳定;组合系统能够有效实现故障检测并根据故障隔离策略重构系统,保证定位输出的连续性,保障系统安全;具有较高的适应性和实际应用价值。     

基于机器视觉的无砟轨道层间结构位移测量方法研究

为实现板式无砟轨道层间离缝的全天候监测,提出一种基于机器视觉的非接触式层间结构位移测量方法。针对传统Canny边缘检测算法自适应性较差的问题,对其进行改进。利用自适应中值滤波器代替高斯滤波器;提出一种基于分块迭代的局部阈值分割法自适应地选取阈值,并通过高斯拟合算法检测改进算法的优越性。通过室内试验对标记点大小、光源强度、拍摄距离和拍摄角度4个方面进行对比分析,选择最适测量参数。试验结果表明,在标记点运动的状态下,最大测量误差为2.6%,在误差的允许范围之内。通过现场测试验证,该测量方法可有效地对板式无砟轨道层间结构位移进行精确测量,为我国高速铁路的运行安全监测提供技术支持。     

列车组合测速系统安全完整性分析

采用编码里程计及多普勒雷达进行组合测速,描述了列车组合测速平台的主要结构,提出了利用卡尔曼滤波残差字2来检测列车空转/打滑故障的方法。采用故障树分析法对列车组合测速系统进行了故障分析,并对其故障树进行重构,根据实际参数对组合测速系统危险侧失效率进行了计算。计算结果证明,利用多普勒雷达补偿列车空转/打滑,列车组合测速系统的安全完整性符合SIL 4等级。     

电流测定信号的过采样与电动机电流测定(二)

介绍电流测定信号的过采样的几种方法,例如十进制滤波器等.同时阐述了电动机电流测定的常用方法,如瞬时值的测定,积分测定等.     

摆式列车线路检测信号的动态自适应滤波研究

为提高摆式列车检测系统的精度,针对传统数字滤波器的不足,将非平稳随机信号时变模型参数的自适应估计与普通卡尔曼滤波算法相结合,提出一种能有效消除或削弱测量信号中高斯白噪声的卡尔曼动态自适应滤波方法及数学模型。实时建模精度是实现卡尔曼动态滤波的关键。通过对具有不同遗忘因子的递推最小二乘算法的分析和比较,结果表明,带自适应遗忘因子的递推最小二乘算法(RLSAF)由于其遗忘因子能根据信号本身的统计特性的变化自适应地进行调整,因而对非平稳随机信号具有很强的跟踪性能。采用基于RL-SAF算法的卡尔曼动态自适应滤波方法,能实现摆式列车线路检测信号(陀螺仪角速率信号)的有效滤波。     

电流测定信号的过采样与电动机电流测定(一)

介绍电流测定信号的过采样的几种方法,例如十进制滤波器等.同时阐述了电动机电流测定的常用方法,如瞬时值的测定,积分测定等.     

卡尔曼滤波算法在空气质量数据校准中的应用

针对自建点实时监控存在的零点漂移和量程漂移导致空气质量数据测量精度受到制约的问题,提出一种基于卡尔曼滤波算法对空气质量数据进行校准的模型。以PM2.5数据为例,结合其他空气质量数据及气象参数经逐步回归得到调整的数据后,使用改进的卡尔曼滤波算法对自建点测量数据进行校准。经同一时间区间内的自建点、国控点测量及校准数据的对比分析表明:通过改进的卡尔曼滤波校准空气质量数据能够很好地跟踪实际数据的变化趋势,平均误差比较小;使用模型将2019年5月、2018年12月数据的均方根误差分别从11.367、27.188降低至修正后的7.555、10.759,精度得到了显著提高。