实时断轨检测技术发送系统设计

基于轨道电路原理的一送两受式实时断轨检测技术,以单片机为控制核心,设计了适应长大隧道的实时断轨检测发送系统.采用直接数字频率合成(DDS)技术合成了频率稳定度优于10-4的高精度正弦检测信号,使用自动增益控制(AGC)技术实现了发送端轨面电压的恒压控制.结果表明:设计的系统能够满足实时断轨检测技术对发送系统高精度、高稳定性的要求.     

铁道信号系统安全保障研究

在信号系统的设计、制造、施工、调试等阶段进行安全保障很重要。重点介绍按照欧洲铁路安全标准对铁道信号系统进行交叉接收以及安全管理。     

数字铁路、智能铁路与铁路智能运输系统

论述数字铁路、智能铁路及铁路智能运输系统的内涵、区别及其相互关系,回顾以铁路运输智能自动化为起点的铁路信息化、自动化、智能化的国内外发展历程,提出铁路智能运输系统的完整技术体系框架,明确其发展方向、发展模式及智能自动化相关技术的作用.     

数字无线通信技术的优势

虽然到目前为止,大多数对讲机系统仍采用模拟技术,但数字技术已开始推动移动通信的变革步伐,从模拟通信系统过渡到数字通信系统已经成为大势所趋。在这个过程中,如何保护已有在模拟设备上投资,并灵活选择向数字系统的过渡方式和过程,成为推动无线通信系统数字化进程的关键。     

基于CAN总线的轨道检测系统数字传感器数据传输系统设计

为提高GJ-6型轨道几何参数检测系统的数据采集精度、抗干扰能力、以及远距离传输的实时性和可靠性,采用CAN总线技术设计开发基于CAN总线的数字传感器数据传输系统.该系统采用QNX实时处理计算机作为上位PC机,通过CAN通信适配卡与CAN总线相连,上位PC机在轨检车运行时按照每隔0.25 m一次的采样频率发送触发信号,通过CAN总线实时采集数字传感器输出的数据,对整个轨检系统的数据采样进行控制.数字传感器通过CAN总线接收上位PC机的各种操作控制命令和设定的参数,并按照请求、应答、发送的顺序再通过CAN总线向上位PC机传输数据.根据约定的通信协议制定各个传感器的29位数据帧格式和ID标识.试验结果表明,该系统传输数据稳定,不易受到电磁干扰,且结构简单.     

高速公路隧道机房环境智能监测系统设计

隧道作为高速公路的咽喉路段,一旦隧道机房突发险情而不能及时发现,容易造成重大财产损失、人员伤亡,引发恶性交通事故。基于此,提出了一种基于仿射传播聚类算法的危险事件智能识别模型,进而设计了整套高速公路隧道机房环境智能监测系统。提出的模型综合传感器所采集到的多类别环境信息,得到聚类图用于判断当前环境状况。系统中采用新型的聚类算法,得到环境聚类图,智能区分各种高速公路隧道机房发生的危险事件,增加整个监测系统的智能化与信息化程度。在实验与测试中,通过使用本系统,维护人员可准确把控整个隧道机房情况,测试结果表明,该系统提升了公路的运营、管理、养护效率,具有良好的参考意义。     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F₁分数指标对算法进行评估,并根据F₁分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明：所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。     

质量风险管理在科研生产中的应用

对质量风险管理的来源、基本流程进行介绍,同时结合风险流程简要讲述其在科研生产中的应用,旨在提升人员对质量风险管理的认识,倡导科研生产各环节树立风险思维,采用科学的方法去识别风险和控制风险,提升产品和服务质量。