GSM-R系统最小可用接收电平的估算

根据GSM-R系统特点,从移动终端性能和系统所采用调制方式的特性出发,提出一种GSM-R系统最小可用接收电平的估算方法,对GSM-R系统场强覆盖规划、测试、标准制定和优化工作有一定的参考意义。     

关于整机系统模拟雷电冲击试验相关问题的探讨

根据对目前雷电冲击试验过程中使用的模拟雷电脉冲波形的频谱分析,找出能量主要集中的频率范围,利用成熟的频域处理方法（滤波、隔离）,在不影响工作信号通过的情况下,将高压脉冲波限制在标准规定的等级范围,使高压脉冲波对去耦网络后端辅助设备的影响变得很小,以有效保障实施整机系统模拟雷电冲击动态试验.     

简析地铁低压何源滤波装置的应用

随着大量低压变频装置在地铁应用,低压配电系统中谐波畸变日益严重,危及地铁系统的安全、稳定运行。分析了谐波对系统的危害,对北京、上海等地区运营线路低压供电系统谐波含量进行了实地测量。并根据有源滤波器投入系统前后的不同效果进行了分析和比对,提出了有源滤波装置设置建议,对今后地铁低压配电谐波治理具有重要参考价值。     

基于区域分类和电子地图的室内定位研究

为辅助盲人独立乘坐地铁出行,解决传统室内定位法易产生定位点跳跃和定位实时性差等问题,提出一种融合区域分类和电子地图的方法。该方法分为离线区域分类和在线定位2个阶段:在离线阶段通过迭代寻优,为蓝牙传感器产生的RSSI序列寻找最佳高斯滤波模板,采用滤波后的序列均值构建位置指纹库,并利用支持向量机模型对位置指纹库进行1级分类;在线阶段,采用滑动窗口对待定位区域进行2级分类,在窗口范围内采用基于欧氏距离的KNN算法求取位置坐标,并利用电子地图的路径层信息对定位坐标纠偏,进一步控制误差范围,提高定位效率。实验表明:该滤波方法将定位精度提高近4%,使用该定位算法最终能达到1.59 m定位精度。     

基于2D激光位移传感器的轨底坡动态检测系统研究

设置合理的轨底坡可使钢轨轨头与车轮踏面合理接触,减轻钢轨轨头的不均匀磨耗,延长钢轨使用寿命。为提高轨底坡静态检测精度,线路日常养护和维修效率,提出一种基于2D激光位移传感器(简称2D)的钢轨廓形检测原理和ARM嵌入式技术的轨底坡动态检测方法。结合传感器工作原理与特点,搭建一套可在线连续检测的轨底坡动态检测系统。考虑到2D空间姿态变化,建立适用于轨底坡动态检测的双2D空间姿态关系模型和标定解算模型。因为车体振动会产生对轨底坡计算结果的影响,利用Kalman滤波算法建立多传感器的状态空间模型,对轨底坡计算结果进行补偿。最后选用GJ-4型轨道检测车进行地铁正线试验,试验结果与人工复核结果的对比,符合工务段要求精度。试验结果验证了该轨底坡动态检测系统切实可行,Kalman滤波算法能够很好地对轨底坡的计算结果进行补偿修正。     

混合型有源滤波装置的应用研究

介绍了应用于煤矿的并联混合型6kV有源电力滤波装置的主电路和控制系统设计的原理。该装置是由有源滤波器、晶闸管投切的滤波器和固定补偿装置组成的混合型补偿装置。为了充分发挥各个功能单元的作用,该装置采用了基于瞬时无功理论的基频无功电流提取法和基于FIR数字滤波算法的谐波电流检测的分解合成控制方法。实践证明,上述方法不仅有效地抑制了直流传动矿井提升机所产生的谐波,同时实现了对其无功功率的连续补偿。成功运行的经验表明,混合型有源滤波器对于煤矿配电系统电能质量的控制效果良好。     

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。