基于Rao-Blackwellised粒子滤波的岩石声发射信号去噪

针对声发射数据采集过程易受随机噪声干扰,提出了Rao—Blackwellised粒子滤波的信号降噪方法。在地震波模型的基础上,建立了声发射信号的状态空间模型。由于两者在某些方面有相通性,从而把降噪问题转为在状态空间模型下的滤波问题。首先,通过对构造信号的仿真实验,验证Rao—Black—wellised粒子滤波能够用于信号滤波;其次,利用Rao—Blackwellised粒子滤波,对石灰岩声发射信号进行降噪处理,并取得较好的滤波效果,从而为处理声发射数据提供一条新途径。     

移频信号抗干扰检测算法研究

时域分析和傅氏变换的频域分析方法是现代铁路信号检测的主要方法之一,随着铁路的发展,需要更多的信息量和更加有效的铁路信号检测方法,以满足铁路运输安全和高效率的需要。近年来,现代频域分析已有很大的进展,出现许多新的信号分析处理方法,特别是小波和高阶谱分析的发展,已能分别对非平稳和非高斯信号进行有效地分析处理。本文尝试采用小波变换对铁路移频信号进行分析,在分析时考虑交流干扰,得到铁路移频信号的完整参数,     

宽带耦合机械振源的卷积盲分离研究

利用卷积盲分离算法,对宽带耦合机械振源信号进行了盲分离研究.在实际环境中,由于相邻设备和环境干扰的影响,传感器往往只能获得混合信号.且源信号在频谱上可能相互重叠,此时,传统的信号滤波、净化方法就无能为力.文中利用盲信号处理技术对源和传递路径先验知识要求较少的特点,仅从混合信号出发,利用信号的二阶统计特性,较好地恢复出了频谱上相互重叠的机械振源信号.电机和海水泵的仿真试验验证了该方法的有效性.     

一种基于数学形态学的语音基音轨迹平滑的改进算法

利用了形态学的概念和方法对语音基音轨迹进行平滑滤波,在结构元素的选取方面进行了研究,并针对形态学滤波的特点提出了改进,使算法的精确性进一步提高,复杂性大大降低.实验结果表明,提出的方法对语音基音轨迹进行平滑滤波,在强制性平滑滤波的情况下,能够有效保留语音信号中的某些固有突变和破坏信号的细节特征,更好地达到平滑滤波的效果.     

车站计算机联锁设备抗扰度检测的研究

考虑到铁路信号设备干扰的特殊性，在对铁路现场电气化铁道干扰及设备有关数据进行理论分析的基础上，提计算机联锁设备在电源谐波，共地阻抗耦合、输入和输出电路耦合数据通令方面的抗扰度检测项目和等级要求，同时提出了测试方法，以评估受试设备的抗干扰性能。     

基于TMS320F2812的铁路信号电源监控系统的研究

铁路信号电源系统是专门给列车运营信号供电的,其可靠性要求非常高,因此,对铁路信号电源的监视和控制十分重要．在分析现有铁路信号电源存在问题的基础上,设计了一种适合于铁路信号电源的监控系统,其硬件核心是TMS320F2812,研究了该监控系统的硬件及功能设计．该系统可以实现数据采集、开关量采集、数据处理以及数据通信,还可以对故障设备进行监视、报警和记录波形。     

基于动态模糊控制和模糊决策的交通分配方法

为提高整个路网的运行效率,建立了一个非线性规划模型,进一步得出相应的非线性模糊规划模型,根据相邻交叉口交通流大小和方向的不同,通过动态模糊控制手段,采用弹性信号周期和最大隶属度原则,合理地动态分配交叉口信号相位。驾驶人通过对路径察觉,获得最小察觉阻抗路径,并与智能交通系统提供的各路径阻抗进行对比,选择最大满意度的路径。分析结果表明:动态模糊控制和模糊决策法与最短路径法的交通流分配结果基本一致,模糊最优控制使得信号交叉口的控制效用提高50%以上,且动态模糊控制和模糊决策法更能反映人的行为,是一种有效的交通控制方法。     

采用相位推算法测量低频FSK信号频率

随着铁路的迅速发展，需要更多的信息量和更加有效的铁路信号检测方法，以满足铁路运输安全和高效率．提出一种基于时域分析测量低频频移键控(FSK)信号频率的相位推算法，并分析了测量误差产生的原因．通过计算机仿真效果较好，此法可在铁路信号检测中应用．     

铁路信号系统风险严重度综合评判

为更科学地评估铁路信号系统的风险严重度,根据铁路信号系统的特点,在专家打分法的基础上,综合应用层次分析法、加权平均型综合函数和最大隶属度原则,提出了铁路信号系统风险严重度综合评判方法.以微机化自动站间闭塞系统为例,分析了系统延时建立闭塞的风险严重度,并对其进行了综合评判.     

一种基于EMD的共振解调改进方法

针对传统共振解调方法中共振频带需要人为确定和故障轴承振动信号信噪比低的缺陷,提出了一种基于EMD算法的共振解调改进方法。该方法首先对轴承振动信号进行EMD分解,然后自适应地筛选出高频固有振动频率附近的基本模式分量（IMF）,并对单分量进行滤波处理,最后重构选取滤波后的基本模式分量,并对重构信号进行包络解调分析,得到故障特征频率和故障类型。滚动轴承故障诊断表明,改进方法不仅能够自适应地确定共振频带,而且可以有效地提取故障特征,识别故障类型。     

一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法

提出了一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法,此方法不需要建立复杂的交通模型,可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随随机难题,同时应用加权系数的遗传算法对模糊逻辑控制器的参数进行了优化,仿真结果表明模糊逻辑控制可以成功地应用于城市交叉口交通令号控制中。     

基于BP算法的模糊Petri网在铁路客运站行车事故分析中的应用

针对铁路客运站行车事故致因过程的动态性以及事故原因的模糊性,提出了一种Petri网图形建模同模糊控制理论相结合的分析方法.根据具体的事故产生式规则,建立了行车事故的模糊Petri网模型,进一步又将神经网络的BP算法引入到模型参数的学习中,通过给出的模糊推理算法,推理计算出事故的主要原因及可信度.最后将该方法应用到某客运站行车事故分析中,结果证明了其在事故分析中的准确性和可行性.     

Iterative Learning Based Adaptive Traffic Signal Control

Iterative learning control (ILC), as a branch of data-driven control, has obtained plentiful achievements both in theoretical research and practical application over the past two decades. Taking the traffic signal control system as a plant system, the paper introduces the idea of the ILC and fuzzy logic to design an adaptive data-driven traffic signal controller to improve the capacity of the intersection. The key rule of the signal control logic is described by fuzzy iterative theory, and the control strategy can adapt itself to the changing of traffic flow by iterative learning and handle the uncertainty and randomness in traffic system by fuzzy logic, so as to avoid the modeling of complex transport system and take advantages of data-driven on non-model control. Finally, the proposed method is testified to be applicable and effective based on the simulation results by VISSIM. The simulation result indicates that the effect of the proposed method is more effective than the fixed and actuated control approaches.     

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迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.     

一种基于迭代学习的自适应交通信号控制方法

迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.     

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模糊控制器的应用于1977年首次在文献中提出,其中指出对于有简单绿灯延时控制的单车道交叉口,模糊控制器比车辆感应式控制器更具优势。此后,模糊控制器有了进一步发展,关于交通信号控制的模糊逻辑方法的研究也进一步深入,该方法被陆续应用于无转向车流的双车道交叉口、无限制的单车道交叉口、多交叉口、相位顺序和相位时长控制、拥挤交叉口和路网等等,尤其在高负荷和不均衡交通流条件下表现出优于传统交通信号控制方法的特性。模糊逻辑方法可以改善自适应交通信号控制,改变自适应控制器和TMS的整个决策过程,很大程度上改善未来的交通需求管理方法,然而这类交通信号控制和交通需求管理方法的实际应用并不多见。在诸如沙特阿拉伯这样的发展中国家,学者应根据本国的特有情况研究基于模糊逻辑的交通信号控制与TMS的发展潜力,从而减少拥挤导致的各种损失。     

零相位数字滤波器在非平稳信号处理中的应用

研究零相位数字滤波器在进行非平稳信号滤波时的特点．选用一种典型带通零相位数字滤波器,以非平稳调幅信号作为滤波器输入,进行仿真分析．将零相位数字滤波器与小波包分解重构和经验模态分解方法的滤波能力进行了比较．探讨了零相位数字滤波器在处理非平稳调幅信号时存在的过渡过程,及对滤波结果幅值和频率的影响．论述了滤波误差与滤波器参数、输入信号特性和信噪比等因素的关系．提出了分段零相位滤波器方法,改善了滤波器性能．最后,以一个实测的振荡信号对上述分析进行了验证．为在非平稳信号处理中,正确使用零相位数字滤波器提供了参考．     

基于威胁分析的高速铁路信号系统风险评估方法

高速铁路信号系统是实现列车安全运行的关键基础设施,一旦发生设备或系统功能性故障极易导致安全事故.为此,提出了一种功能安全视角下用于高速铁路信号系统风险评估的模糊综合评价方法.该方法在改进模糊综合评判和层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）的基础上,加强系统威胁场景分析,并建立各场景下风险因素耦合关系.首先,分析高速铁路信号系统中影响行车安全的5类44个威胁场景,以系统功能安全事故为分析准则层、威胁类别为因素层,构建递阶层次结构;然后,根据主观评价确定结构中各要素权重,结合评语集对风险进行综合评估,并根据各场景风险值变化动态调整各层级和因素的权重,使评估结果更为真实,且能在安全风险和信号业务间建立映射关系.最后,通过评估某客专真实安全数据,得到信号系统风险等级较低的结果,与其他方法测评结果基本一致,验证了该方法的有效性.     

交通路口可变相位信号控制

利用集合理论的一些相关知识，研究了孤立交通路口的信号控制，提出了孤立交通路口可变相位信号控制的方法。与传统交通路口模糊信号控制的方法相比，可变相位信号控制的相位顺序、相位时间以及相位组合更加灵活，更适应交通路口实时变化的交通状况，同时可变相位信号控削能够适应不同形状交通路口的信号控制。用TslS仿真软件仿真结果表明可变相位信号控制的效果要优于传统模糊控制，是进行路口信号控制的一种实用和有效的算法。     

混合交通路口动态多级模糊信号控制

在城市交通控制中,交通路口各个方向的交通流分布不均匀,车流到达随机性大,非机动车与行人对交通路口信号控制有影响.针对此特点,利用多级模糊控制理论,提出了以车道组流率比为基准的混合交通路口变相位、变相序、变周期的动态多级模糊控制算法.最后用VC 语言进行了编程仿真,结果表明,与传统四相位信号控制相比,该控制算法效果较好.