牵引变电所相间短路保护及其分析

针对西南山区电气化铁路经常发生牵引变电所相间短路的现象进行了原理分析和特性研究,结合电弧电阻分布范围运用电路原理对牵引变电所在牵引、再生等多种负荷工况下发生相间短路时的电气参数进行了系统地仿真计算,对目前通行牵引网馈线保护在各种工况下对相间短路的响应进行了分析,得出在现行馈线保护配置方案中,距离保护无法对牵引变电所相间短路作出响应,电流保护受变压器接线形式和整定方法影响而响应各异的结论;结合仿真计算结果和实际动作记录数据对现行保护配置方案下,提高牵引变电所相间短路保护可靠性的措施进行了分析,并对增加阻抗保护范围、增加电流增量保护等改进措施进行了初步探讨。     

基于结构光视觉传感技术的轮对测量新方法

非接触式轮对自动测量新方法利用先进的结构光视觉传感技术完成轮对各参数的测量.通过结构光扫描轮对,在轮对不同的部位产生相应的变形光,利用视觉传感及图像处理等技术提取结构光变形曲线,获取轮对几何信息,实现轮对外形尺寸、轮对踏面擦伤和剥离等多个参数的在线非接触测量.该方法简单、可靠,测量精度为±0.2 mm.     

基于IP的一体化舰艇综合监控系统

随着计算机技术、网络技术、工业自动化技术、人工智能技术等技术的发展，将模拟信号、音频、视频、数字信号等完全数字化并通过TCP／IP协议在公用的综合业务网上传输已成为一种趋势。针对海军舰艇监控系统的现状和发展需求，提出了一种将各类监控系统集中管理和控制，并与指控系统高度集成的基于IP的海军舰艇平台综合监控系统的一体化解决方案。     

基于无线传感器网络的运动目标检测动态聚类图

有效的目标跟踪需要积极的传感器节点对运动目标群实行跟踪。与单目标跟踪相比,聚类在效能上有显著提高。本文提出准确的相干和非相干运动模式下目标的聚类,采用隐式动态时间框架来评估在创建连接组件加权图的目标关系史。该算法采用目标跟踪中定位算法的关键特征,即估计当前和预测的位置来确定移动目标的方向和距离的关系。模拟结果显示,通过动态调整历史窗口大小和预测目标之间的关系,可以显著提高聚类的准确性并减少运算时间。     

一种船用磁场传感器的研究

介绍了一种船用磁场传感器的工作原理,针对其集成度高、采用磁通门和独特的检查绕组设计的特点进行了详细地探讨,总结了该传感器灵敏度高、精度好的原因,可为传感器设计提供学习和借鉴.     

无线传感器网络安全路由协议SNEP的分析与仿真实现

以提供可靠保密通信为目标的安全路由协议的分析是无线传感器网络安全基本研究领域之一．阐述了针对无线传感器网络的攻击手段所采取的措施,研究了安全路由协议,重点研究了其中的传感网络加密协议（Sensor Network Encryption Protocol,SNEP）,并进行了仿真实现,最后针对无线传感网络的攻击方式对SNEP的安全性进行了分析．结果证明SNEP协议具有数据机密性、数据认证、防御重放攻击等安全服务．     

一种单片机控制的水温测试系统

由于现代多样的电子控制技术和电子控制理论的迅猛发展,高精度的机械在各类工业控制系统、生产线等方面的需求越来越大.其中以单片机为核心实现的数字控制器,因其体积小、简便易行等优点,而被广泛应用于各行各业.本文将单片机的温度控制系统作为设计核心,通过温度传感器、单片机等软件系统图,并利用软件编程,从而达到实现水温控制的目的....     

基于分布式压密传感器的隧道衬砌防脱空主动监测

为解决二次衬砌脱空的问题,实现在浇筑过程中对衬砌脱空的主动监测,结合隧道二次衬砌衬背脱空的成因,研发基于分布式压密传感器的隧道衬砌脱空主动监测系统。该系统由分布式压密传感带、延长线、直显终端及工业电脑组成,具有原理简单、安装便捷等优点。通过在衬砌层间预埋分布式压密传感器,对浇筑过程进行主动监测,结合带模注浆技术,实现对衬砌脱空的精准注浆与快速处治,有效解决隧道衬砌脱空问题。在验证试验中,系统在浇筑过程中共发现2处拱顶空洞,证明该系统对脱空监测的有效性。同时,该系统在国内部分重点铁路线已经取得应用,现场应用情况表明,该系统对二次衬砌拱顶脱空的识别准确率可达到95.5%。     

汽车ACC毫米波雷达和视觉传感器目标级融合方法研究

自适应巡航控制系统是实现未来智能化汽车辅助驾驶的重要功能之一,以往该系统主要采用毫米波雷达感知周围环境,但是容易出现较多的误识别和漏识别情况.针对现存的问题,文章研究了自适应巡航感知系统,不同于以往单一雷达的方案,本设计采用毫米波雷达和视觉传感器融合的办法改善感知系统的性能.通过搭建电动车传感器数据采集系统,编写CAN...     

A generic data assimilation framework for vehicle trajectory reconstruction on signalized urban arterials using particle filters

With trajectory data, a complete microscopic and macroscopic picture of traffic flow operations can be obtained. However, trajectory data are difficult to observe over large spatiotemporal regions—particularly in urban contexts—due to practical, technical and financial constraints. The next best thing is to estimate plausible trajectories from whatever data are available. This paper presents a generic data assimilation framework to reconstruct such plausible trajectories on signalized urban arterials using microscopic traffic flow models and data from loops (individual vehicle passages and thus vehicle counts); traffic control data; and (sparse) travel time measurements from whatever source available. The key problem we address is that loops suffer from miss- and over-counts, which result in unbounded errors in vehicle accumulations, rendering trajectory reconstruction highly problematic. Our framework solves this problem in two ways. First, we correct the systematic error in vehicle accumulation by fusing the counts with sparsely available travel times. Second, the proposed framework uses particle filtering and an innovative hierarchical resampling scheme, which effectively integrates over the remaining error distribution, resulting in plausible trajectories. The proposed data assimilation framework is tested and validated using simulated data. Experiments and an extensive sensitivity analysis show that the proposed method is robust to errors both in the model and in the measurements, and provides good estimations for vehicle accumulation and vehicle trajectories with moderate sensor quality. The framework does not impose restrictions on the type of microscopic models used and can be naturally extended to include and estimate additional trajectory attributes such as destination and path, given data are available for assimilation.