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161.
162.
图形图像数据处理技术是视觉三坐标测量技术的关键之一。作为一种多分辨率分析方法,小波变换理论在图像处理中的应用具有很好的发展前景。章介绍了将图像的小波分析算法引入到三坐标无接触测量工作当中,为改进三坐标测量技术领域的图像处理手段指出了新的途径,实验证明了其可行性。 相似文献
163.
针对光伏并网逆变器的故障检测与智能在线诊断问题,提出了一种C3C3逆变器故障特征提取方法。该方法以逆变器输出三相电流的小波分析结果作为判断依据,将故障信号的近似分量和细节分量相结合作为故障特征向量,利用神经网络的分类功能,实现对光伏并网逆变器的故障诊断。该方法无需电压信号和人工参与,硬件实现简单,且抗干扰性强。仿真实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
164.
针对CCD相机采集的钢轨表面图像灰度不均、过度曝光、噪声过大等导致的一维最大熵法无法准确分割缺陷的问题,提出一种将灰度对比图和形态学重构相结合,再用最大熵法进行分割的图像分割算法。首先求得钢轨图像的灰度对比图,接着将灰度对比图经过形态学开-闭重构获得钢轨背景图像,然后将背景图像与灰度对比图相减,得到包含缺陷的差分图,最后将差分图用最大熵法进行分割。实验表明,提出的灰度対比图法能够很好地缓解光照不均,过度曝光对检测带来的影响,形态学开-闭重构不仅能够获得所需的背景模型还能抑制一定的噪声,该算法简单、有效、鲁棒性较高,分割精度可以达到90%。 相似文献
165.
功率模块器件作为高速动车组电力牵引传动系统的核心组成部分,大多应用于多场域耦合且承受主要的电热应力,故障率较高。通过提取其故障特征并准确定位故障点,实时在线诊断故障对于牵引传动系统的安全可靠运行具有重要意义。以CRH2型动车组牵引传动系统为例,三电平牵引逆变器存在12个功率管,故障发生频繁且种类繁多,故对于三电平牵引逆变器功率管的单管以及多管故障诊断不可忽视。以提升三电平牵引逆变器功率模块器件故障准确定位为目的,研究单个功率器件和多个功率器件开路故障诊断。通过分析该三电平牵引逆变器正常工作模式和多种功率管开路故障情况对比,将三电平牵引逆变器三相桥臂输出侧电流作为诊断电气量,对故障进行分类,提取每类故障特征电气量经小波包分解后各节点的熵值作为故障特征信息。以提取的小波包熵值作为故障特征向量建立BP神经网络,采用粒子群算法结合遗传算法对神经网络权值和阈值结构同时优化,2种算法优劣互补,实现不同故障分类的诊断,准确定位故障点。仿真结果表明,该方法能实现牵引逆变器单管以及多管故障类型的诊断和对不同故障点的准确定位,且诊断结果精度高,抗噪性能优异,实时性强。 相似文献
166.
本文提出了一种基于小波变换的全并联AT故障测距解决方案,针对高速铁路特殊的全并联AT供电运行模式,将行波故障测距装置分别安装于全并联AT上网线上,当全并联AT线路发生故障时,利用工频判定故障发生行别和相别,对故障测距装置的行波作出分析,将采集到的行波进行小波变换分析,可实现百米级误差的测量.全并联AT故障测距方案主要针... 相似文献
167.
高速铁路建设工程是一个多方参与的复杂系统,其建设过程中风险因素众多,可用系统韧性表示该系统的风险防御能力和受扰动后的恢复能力。为提高高速铁路建设工程风险防御能力及受外界因素扰动后的恢复能力,进行高铁建设工程系统韧性评价研究。以高速铁路建设工程系统为研究对象,基于韧性理论,从制度管理、人员管理、物料管理和信息管理4个方面构建铁路建设工程系统韧性评价指标体系。将防御能力和恢复能力作为各评价指标的基础变量,建立高速铁路建设工程系统韧性评价的熵权—二维云模型。运用熵权法对评价指标赋权,再利用MATLAB软件绘制二维评价云图,与标准评价云图作对比,表达工程系统韧性水平,最后计算贴近度以保证评价结果的准确性。以新建中卫至兰州铁路为例进行系统韧性评价,计算结果显示该工程系统韧性等级为“韧性大”(Ⅳ级),说明该项目韧性水平较好,并根据评价结果对韧性较低的指标提出加强举措。研究结果可为高铁建设工程系统韧性评价提供参考依据。 相似文献
168.
铁路继电器性能优劣直接影响铁路系统的正常运行.为分析铁路继电器长期动作造成的性能退化,研究一种融合继电器机械参数和电参数的方法来综合反映继电器性能状态.利用熵权法分析继电器性能参数所含退化信息量,客观确定参数基础权重.根据性能参数退化特征,引入考虑关键参数优化差异的劣化参数凸显因子和异常趋势惩罚因子,对基础权重进行优化... 相似文献
169.
170.
车体性能好坏直接影响列车的行车安全,文章利用安装在车体上的传感器所采集到的振动信号,选取合适的信号特征提取方法进行评估,达到列车故障早期预警的目的。试验数据表明,车体的振动信号具有非线性、非平稳的特点,先对振动信号提取小波包能量矩特征进行时频域分析,发现该特征提取方法可以直观地反映车辆横向和垂向振动情况。引入基于局部分析的拉普拉斯特征映射算法(LE),对故障工况的小波包能量矩熵特征所构造的高维特征向量空间进行降维,发现能够从垂向加速度信号识别出空气弹簧失气工况,从横向加速度信号识别出抗蛇行减振器故障和横向减振器故障。这与车辆动力学分析结果一致,同时也证实了流形学习方法对列车性能评估具有一定的作用。 相似文献