基于同步压缩变换的阶比分析法在城市轨道交通车辆轴承故障诊断中的应用

针对城市轨道交通车辆轴承在变速过程中的振动信号呈现非平稳性特征的情况,提出了基于SST(同步压缩变换)的阶比分析方法.首先对强噪声环境下轴承振动信号进行SST时频分析处理,对振动信号中的瞬时频率进行估计,并提取瞬时转频;然后利用得到的瞬时转频计算鉴相时标,对时域信号进行重采样,得到准稳态的角域信号;最终完成车辆变速过程...     

基于路侧多机视频目标关联与轨迹拼接的车辆连续轨迹构建方法

针对单个相机覆盖区域有限的问题,本文提出了通过路侧多个相机获取车辆连续轨迹数据的方法。在路侧端布置多台固定相机采集视频数据,采用直接线性变换算法解决相机外参造成的画面畸变问题;通过全时域抽帧提取图片训练样本,采用YOLOv5训练车辆检测模型;针对偶发的车辆漏检情形,通过完整性检查可以筛查出此类情况并修复;针对连续多帧漏检或误检导致的目标关联问题,通过异常轨迹核查算法及数据修复工具解决;针对相机斜下方区域的车辆轮廓变形问题,采用车辆检测轮廓修复算法解决车辆在不同路段检测框大小不一的问题;提出了基于车辆质心坐标匹配的方法实现相邻机位间的车辆轨迹拼接。基于上述多机视频目标关联与轨迹拼接方法,在多机位时间同步下构建了覆盖武汉珞狮路高架桥的车辆连续轨迹数据集,轨迹数据集验证结果表明：数据集涵盖从畅通到拥堵的各种交通状态,包含多段分合流区域,数据集连续时长达到3.5 h,覆盖区域1.41 km;车辆检测模型的召回率达到93.23%,准确率达到98.51%,F1分数为95.80%;数据集包含主路及各处匝道汇入的轨迹共25 734条,其中覆盖道路全域的完整长轨迹15 004条。本研究丰富了路侧多机视频...     

基于小波变换的轨道电路移频信号奇异性检测

针对当前移频自动闭塞系统采用时域分析方法处理轨道电路移频信号显示出准确率不高等问题,引入小波变换的Mallat算法,借助Matlab,通过对实际信号的数字处理,得到用coif5小波基6层分解和相应阈值可以有效地分析和判断轨道移频信号的结论。     

基于MATLAB的舰船辐射噪声信号小波消噪处理

针对舰船辐射噪声信号的特点提出了小波消噪的方法,对小波消噪理论作了简要的阐述,并设计了一种消噪方案,最后利用MATLAB,在计算机上选用不同的小波基和阈值进行了实船信号的消噪处理试验,并对结果进行了简单的分析比较。试验结果表明,在选择了合适的小波基和阈值的情况下,利用小波变换的方法对舰船辐射噪声进行消噪处理可以取得良好的效果。     

交织区长度对车道变换频率的影响

交织区长度是影响交织区运行特性的重要参数,影响着交织车辆进行车道变换的紊动程度。找出了车道变换频率与其相应产生的车道变换长度的一一对应关系,定义了车道变换长度随机变量,通过分析给定交织区车道变换长度的统计分布来反映交织操作车道变换的频度。在其他因素不变的条件下,运用动力学理论、概率论等方法定量分析了交织区长度对车道变换产生的影响。     

某SUV车型机舱内异响诊断

使用LMS TEST.LAB工程软件中的噪声诊断模块和小波变换模块对异响噪声信号进行分析和计算,得到异响噪声信号的频率成分和异响发生频次。之后结合异响所属系统旋转部件工作基频进行对比和分析,最终找出异响零件。异响诊断结果显示,该机舱异响频率成分覆盖500～1 000 Hz,异响发生频次与发动机曲轴旋转的0.5阶基频相关,异响由凸轮轴驱动的制动真空机械泵产生。     

隧道爆破信号主分量特征提取与毫秒延期识别研究

为了准确揭示隧道爆破振动信号所包含的反映爆破特征参数的重要信息,通过EMD分解与交叉小波变换组合分析方法对实测爆破信号进行分析,得到各分量与原信号的相关性系数,从而准确判别出信号的主分量。再依据相关性系数对包含主分量在内的相关分量重组并进行Hilbert变换取模值,精确识别出隧道采用的各段别雷管的毫秒延期时间。结果表明： 组合方法确定的主分量及相关分量重组信号能够突出爆破信号的主要特征,对隧道爆破信号的分析效果好。     

一种用于高压脉冲电容实验平台的充电电源模块设计

本文是对一种用于高压脉冲电容实验平台的充电电源模块的设计进行论述。主要介绍该充电模块在高压脉冲电容实验平台中的功能、作用、技术要求。论述了充电模块中交流变换单元的电路,对高频变换单元的功能实现进行了阐述。     

基于"3S"的大型水上桥梁识别系统

目标识别长期以来一直是图像处理研究的热点之一,在军事和民事方面有重要的应用.文中基于大型桥梁的先验知识,研究了通过水域的纹理特征来检出水域的方法,再应用"3S集成技术",通过数字高程模型(DEM)检出桥梁域,从而提供了对大型水上桥梁识别的一种新方法.     

非高斯非平稳背景噪声中的信号检测方法

在非平稳非高斯背景噪声下,使用经典信号检测理论对信号进行检测往往难以达到理想的效果。文中利用小波包变换,通过将信号及噪声变换到小波包系数域,使得噪声在某些尺度及子空间上的小波包系数成为近似乎稳高斯噪声,从而运用信息融合的思想和经典信号检测理论的分集检测方法,对非平稳非高斯噪声下的确知信号检测问题提出了一种新的检测算法。仿真实验表明该方法是经典信号检测理论的有效推广。