一种杂波环境下的多传感器多目标数据关联算法

研究了多传感器多目标的数据关联问题，提出了杂波环境下多传感器多目标跟踪的极大似然关联算法．算法中考虑了传感器对目标的漏检情况，在各个观测站传感器的观测数据不完备的情况下，建立了传感器测量与目标的可行关联分配模型，并综合采用了假点的后验概率比模型，提高了多传感器对同一目标测量的互补性和对弱信号目标的跟踪精度．理论分析和仿真实验结果表明，所提出的算法可实现杂波环境下对弱目标的持续跟踪，并且在确保航迹关联性能和较好跟踪效果的基础上，降低了算法的运算量．     

基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述

多传感器数据融合是20世纪80年代发展起来的一门新技术,将智能车辆中多个传感器采集的数据进行合成,并充分利用多感器数据间的冗余和互补特性,从而得出准确的环境信息用于地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航等。文章通过对现有的数据融合方法进行分类和归纳总结,对多传感器数据融合算法的研究和数据融合技术的应用情况进行阐述,为智能车辆多传感数据融合方面的研究提供参考。     

基于神经网络的传感器故障诊断仿真

针对现代工业大型复杂系统的不确定性使得对其进行建模比较困难的特点，提出了一种用神经网络进行传感器故障诊断的方法．以凝汽式汽轮机调速系统中的转速传感器为例进行了传感器故障诊断研究，给出了仿真实现结果，并加以分析．仿真结果表明，所提出的利用神经网络进行传感器的故障诊断的方法具有可行性．     

做好修车设备传感器的计量管理工作

随着修车设备技术的发展,传感器计量管理工作越发重要。通过对现状调查,找出问题并分析原因,提出提高计量管理能力、修订完善计量管理制度、开展证后计量确认工作的具体措施。     

HX_D3B型机车主变压器过热故障分析

文章对HXD3B型机车运用中微机显示屏提示＂主变压器过热＂的问题进行分析,对故障原因进行分类汇总并给出判定方法,并提出对应的处理措施及改进建议,达到消除机车质量隐患,确保机车安全行运的目的。     

基于深度学习的车辆异常事件检测研究

基于全连接神经网络以及在高速公路场景下采集的真实车辆数据,设计一种车辆异常事件检测方法。所设计的方法利用激光雷达检测出目标与车道线信息,经过计算组成具备时空特征的输入数据,在将目标数据制作成数据集后,利用神经网络进行训练并提取输入数据的多维度特征,实现车辆异常事件检测。之后利用异常事件检测的时间信息与激光雷达和视频相机的目标融合数据,在视频数据中进行事件取图并加以验证。所述方法的总体检出率为 97.11%,准确率为 97.10%,相关值均高于传统事件检测算法,且算法耗时与传统事件检测算法相比更少。试验证明相应方法能更快速、更准确地识别车辆异常事件。     

CRH2型动车组直流电气控制电路监测技术

针对现有CRH2型动车组在运行过程中直流电气控制电路存在偶发性故障且无法快速定位的现状,在不改变原有车辆电气线路的前提下提出了一种利用相位差磁调制技术的在线监测方案,通过仿真验证了方案的可行性,并在实际试验中完成验证。该方案实现了对电气屏柜直流电路的电流检测,为车辆的快速检修和可靠运行提供有力支持。     

基于物联网的铁路安全信息保障系统

为满足铁路建设快速发展对运输安全日益严格的要求,提出建设基于物联网的铁路安全信息保障系统。通过分析物联网的技术特点和铁路安全信息传输工作的需求,阐述基于物联网的铁路安全信息保障系统的基本结构和工作流程,描述该系统涉及的相关核心问题与技术,提出建设基于物联网的铁路安全信息保障系统,以推动铁路运输的进一步发展。     

SS3B型固定重联机车电流传感器烧损故障分析及改进措施

通过对嘉峪关机务段SS3B型固定重联机车直流电流传感器(代号:ZLH)的惯性烧损故障进行在线测试和对比分析,确定线路网压质量、机车过分相后合主断路器导致的网压冲击是传感器过压烧损的主要原因.从提升传感器输入端耐浪涌能力、加强机车屏蔽、改善网压等方面提出一系列具体的改进对策,并取得良好效果.     

动态无线传感器网络基础设施建模方法及分析

无线传感器网络基础设施理论与技术是无线传感器网络中一项基础却又十分重要的研究内容.由于网络自组织性与不同应用环境的要求,导致无线传感器网络基础设施具有十分明显和复杂的动态变化特征,而如何认识并描述其动态变化规律却是一个难点问题.本文针对动态无线传感器网络,提出一种新型基础设施模型.在此模型基础上采用平均场与连续分析方法进行理论分析,最终得到该模型所描述的动态无线传感器网络基础设施平均节点度变化规律.通过对网络节点度变化和平均路径长度两个可反映动态拓扑特征的参数进行模型性能评价,仿真结果证明了模型的有效性、可用性和准确性.