基于有源滤波器和AT供电方式的新型同相牵引供电系统

2台YN,d接线变压器十字交叉构成的AT牵引供电系统,接线复杂,变压器容量利用率低,相邻供电区段必需用分相绝缘器分断,不利于高速铁路运行。由1台YN,d接线变压器加四桥臂有源滤波器构成的新型同相AT牵引供电系统,可以实现同相供电,取消分相绝缘器;可以节省变压器,原边中性点可方便接地;在有源滤波器的作用下,可以实现消除三相不平衡、动态滤除谐波和补偿无功,使变压器容量得到充分利用;由于采用了AT供电方式,因此可以获得综合经济性能优越的通信防护效果。仿真实验也证实了这一点。     

基于集合经验模态分解和小波变换的轮轨力应变信号降噪

为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除基线漂移的目的。对于高频噪声,则是采用小波阈值法进行去除。实测轮轨力应变信号的去噪处理表明了该方法的有效性。     

全并联AT牵引网行波故障测距研究

全并联AT牵引网是我国高速电气化铁路供电系统中重要的供电架构,其快速精确的故障定位对保障电气化铁路安全畅通运行具有重要意义。在全并联AT牵引网发生故障短路的情况下,通过测取短路故障行波的波头到达时间以及行波测距原理,找出线路的故障位置。根据全并联AT牵引网的架构特点,采用D型双端行波测距法,通过误差较小的北斗卫星导航系统同步时钟实现数据的同步采样,并根据小波变换的信号奇异性检测原理和模极大值理论对两端测得的行波信号进行数据处理,有效解决了行波波头的识别和提取问题。通过仿真实验验证,得出的结果与实际故障位置相差不大,能够实现线路的快速精准定位。     

一种水声弱信号奇异熵特征提取方法

本文提出一种基于奇异值熵的固有模态函数筛选重组方法,将经验模态分解得到的固有模态函数经过信息熵计算筛选,去除低信噪比信号中具有较高能量的环境噪声,提升舰船辐射噪声特征的信噪比,从而一定程度上改善对舰船目标的远距离识别效果。实验结果表明,经过信息熵筛选后的固有模态函数重构信号明显突出了舰船辐射噪声信号的原有特征,可有效提高对远距离目标的识别率。     

道路标志图案识别方法研究

针对道路标志图案自动识别,以转弯道路标志图案为例,通过颜色空间变换,将道路标志图像的RGB量值转换为H(hue,色度)S(saturation,饱和度)I(Intensity,亮度)量值,利用H、I作为分类器的特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。采用固定阈值法分割道路标志图像的图案区域,并对分割后的区域进行Daubech ies-4正交小波变换,利用小波变换系数的能量值和方差比值作为道路标志图案的纹理特征。最后,设计了BP神经网络道路标志图案分类器,实现道路标志图案的自动识别。实验结果表明,文中提出的方法可行。     

松软路面突变性对车辆垂向振动的影响

为了在越野行驶车辆平顺性仿真系统中实时动态反映车辆的振动特性,提出了基于小波变换的松软越野路面突变性描述方法并分析突变性对车辆垂向振动的影响。通过小波变换对路面奇异点进行测定和定位,把越野车辆平顺性仿真系统看作是在有限时间内受到随机载荷激励的动力系统,分析其受路面突变载荷的车辆的垂直振动响应方差。结果表明,小波变换能较准确地判定路面奇异点并对其定位,可为越野车辆平顺性虚拟测试系统提供路面随机输入。     

基于Laplace小波相关滤波法的柴油机气门间隙故障诊断

振动信号中冲击响应信号通常表征着某种故障特征。根据Laplace小波相关滤波法的原理、方法进行气门间隙故障诊断研究。分析了配气相位与气门落座冲击的对应关系。对气门间隙正常及异常情况下的时域波形进行了相关性滤波分析,结果表明,基于Laplace小波相关滤波法能准确定位冲击发生的时刻及频率,有效地判别气门落座冲击。     

几种车速测量装置的工作原理与性能比较

论述了目前常用的3种车速测量装置的工作原理,通过试验,对各车速测量系统的精度和适用性进行了分析,并对各系统的综合性能进行了比较。     

高反光陶瓷基片缺陷检测

基于颜色恒常性理论的亮度感知Retinex模型,在频域采用多尺度高斯函数估计出输入图像的光照分量,对其进行伽马变换以增强光照信息,然后由输入图像与光照信息图像的对数运算获得仅包含物体本身特性的反射信息图像,实现对输入图像的校正。对校正后的图像依次进行频域带通滤波、基于全局的自适应阈值分割、形态学处理、亚像素精度的XLD轮廓提取等操作,根据提取结果来判断陶瓷基片表面有无缺陷。实际测试结果表明：该方法判断的准确度约为98.6%,检测时间约为0.21 s,满足工程需求。     

采用小波分析进行电喷汽油机失火诊断的研究

采取小波变换的方法对电喷汽油机的瞬时转速波动信号进行分解去噪处理。采用小波变换的Mallat快速算法,并从分解后的信号中提取特征值,用于诊断汽油机的失火故障。通过台架验证试验表明:文中采取的方法可以有效去除高速时的干扰信号,能满足失火诊断的要求。