基于RBF神经网络的铁路沿线短时风速预测方法

对实测风速数据进行Kalman滤波,去除实测风速数据的偏差;通过归一化处理,消除数据中的冗余成分;针对RBF神经网络的预测误差会随着时间的推移而增大的问题,采用滚动式训练方法在线训练RBF神经网络;用训练好的RBF神经网络进行风速预测,再对预测结果进行反归一化处理,得到最终的预测风速.仿真结果表明,运用基于RBF神经网络的铁路短时风速预测方法对短时风速进行预测,最大相对误差仅为5.92％,可满足铁路防灾安全监控系统中风速预测子系统的要求.     

基于区域增长的LiDAR点云数据DEM提取

机载Li DAR系统能够快速获取数字表面模型,通过滤波处理,可以获取数字高程模型(DEM)。提出一种从机载Li DAR点云数据获取DEM的方法,首先对点云数据建立网格分块索引,然后逐行逐列按照一定的间距选取地面点作为种子点,使用区域增长算法增长地面点,获得地面点集,最后通过逐点内插生成DEM。选取机载Li DAR数据进行实验,结果表明该方法得到的DEM质量较高。     

FTGS-917型轨道电路放大滤波单元探析

介绍了FIGS-917型轨道电路的结构组成和基本原理.通过现场对两种频段的放大滤波板信号传输特性进行测试,确认了放大滤波板的具体电路原理以及两种型号放大滤波板的差异,并分析了输出信号幅值与外电路负载的关系.该单元的测试分析结果对于研究FTGS轨道电路有一定的参考价值.     

城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术研究

为实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测,对城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术进行研究。提出一种基于图像处理的受电弓滑板磨耗检测方法,其步骤为:首先,对采集系统采集到的原始图像进行图像滤波,滤除原始图像中的混合噪声;然后,采用基于直方图凹度分析的自适应Canny边缘检测方法对滤波后的图像进行边缘检测,检测出图像内受电弓滑板边缘;最后,通过相机标定和曲线融合获得实际的受电弓滑板磨耗曲线,以判断受电弓滑板磨耗是否超限。试验结果表明:该方法能有效地检测出原始图像中的受电弓滑板磨耗曲线,能有效地实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测。     

提速线路轨道长波不平顺检测技术

为满足提速线路最高行车速度250km.h-1的要求,研究截止波长为70m的轨道长波不平顺检测技术。选择合适的电路参数设计模拟滤波器。根据模拟滤波器的性能、传感器精度、70m截止波长和±1mm检测精度的要求,确定轨检车最低检测速度为40km.h-1。设计以三角窗为基窗、各窗函数并联、截止波长为70m的数字滤波器,并编程实现;对现场检测数据进行频谱分析,证明设计的数字滤波器滤波效果良好。检测的轨道长波不平顺以波形图和浏览波形图显示,并用于评价轨道质量。通过在轨检车上应用和现场复核,长波不平顺检测技术满足提速线路检测的需要。     

轿车车身制造尺寸质量控制界限的设定研究

针对车身尺寸小样本检测的实际情况，引入小波变换进行滤波，把车身尺寸的原始检测数据经过小波滤波后，分离出趋势项信号与波动项信号，在一定程度上弥补了小样本检测带来的误差，在此基础上对车身制造尺寸质量的控制界限进行修正，给出了应用实例。     

长自回归谱的快速滤波算法

本文提出一种快速递推滤波算法,用于估计自回归(AR)模型系数。数值试验表明高分辨率的功率谱都是由高阶AR模型构成,高阶范围内有一最佳阶数存在,由于本算法是一种最优滤波算法,对噪声不敏感,小数据量时优于Marple算法,大数据量时优于快速付利叶变换,从文献记载的结果以及我们计算的实例看,有较高的分辨率。从本算法原理还能派生出若干类似算法。     

Local Search Algorithm with Hybrid Neighborhood and Its Application to Job Shop Scheduling Problem

A new local search method with hybrid neighborhood for Job shop scheduling problem is developed. The proposed hybrid neighborhood is not only efficient in local search, but also can help overcome entrapments while search procedure get trapped at local optima and carry the search to areas of the feasible set with better prospect. New strategies used for breaking out of entrapments are presented and they are helpful for the procedure to improve local optima. A performance comparison of the proposed method with some best-performing algorithms on all 10-job, 10-machine benchmark problems and the other two problems generated by Fisher and Thompson ( ie. , FT6 and FT20) is made. The experiment results show the better optimal performance of the proposed algorithm.     

基于联合粒子滤波的系统误差修正方法

在非线性滤波系统中,线性化误差和系统误差是影响滤波精度的两个主要因素.提出联合粒子滤波方法,在减少线性化误差的同时,能够实时估计系统误差的大小并自适应地消除其影响.说话人跟踪仿真实验结果验证了此方法的有效性.