基于深度学习框架的多类运动想象脑电分类研究

模式识别是脑机接口(brain computer interface,BCI)系统的核心部分,其中特征提取和分类方法对最终分类结果有着决定性作用.针对多类运动想象脑电识别过程中特征提取困难,识别准确率低的问题,文中提出了一种新的基于深度学习框架的多类别运动想象脑电分类方法.首先,为了满足深度学习方法的大批量样本的需要,使用自编码器(auto-encoder,AE)对训练样本进行扩充;其次,针对脑电信号的特点,设计4个巴特沃斯带通滤波器提取脑电的θ、α、β和γ波段,并对每一波段的信号进行傅里叶变换,然后计算幅值的均值和方差;最后,通过深度信念网络(deep belief network,DBN)对脑电信号进行分类识别.文中使用BCIⅢ的竞赛数据集对所提出的方法进行验证,实验结果表明,文中方法能够有效地提高多类运动想象脑电的分类准确率,分类结果的平均kappa系数达到了0.802 4.     

基于电机定子电流分析的机车齿轮箱故障诊断

机车传动系统齿轮故障诊断对保障列车行车安全有重要意义,因此将牵引电机定子电流分析用于齿轮故障诊断。齿轮局部损伤引起齿轮系扭矩波动,扭矩的波动使驱动电机定子电流多个频率成分发生相位调制,在定子电流频谱中产生边频带,分析这些特殊频率成份就可以检测齿轮故障。齿轮早期故障产生的边频带幅值非常微弱,通常被电机结构引起的谐波成份和噪声掩盖。双树复小波变换保留了常规小波局部分析特性,又能有效抑制平移敏感性和频率混叠。提出了一种新的无传感器机车齿轮故障诊断方法,用双树复小波分析牵引电机定子电流,抑制噪声排除临近频率的干扰。30 t轴重货运机车正线运转实验证明,提出的方法能有效诊断机车齿轮故障。     

基于HHT及LCS的轨道电路传输变化识别探讨

在轨道电路的实际使用中,受设备工作性能、使用环境的影响,轨道电路传输特性可能发生变化,导致轨道电路传输曲线产生变形。本文以轨道电路区段为单位,先提取主轨道电路传输曲线,再利用希尔伯特变换(HHT)方法提取趋势分量,并利用最长公共子序列(LCS)算法进行趋势分量相似性对比,探测该区段轨道电路感应电压曲线是否存在变形,用来判断轨道电路传输特性是否发生变化。仿真结果表明,该方法能准确识别轨道电路传输特性变化现象,可为轨道电路的故障识别、故障预测、健康管理研究提供支持。     

运用声音判别后车相对速度的行车警告系统

为研究后方来车行驶声音大小与行驶速度的关系,采用定时电压取样记忆及相对车速比较判断电路来构建行车警告系统。利用麦克风接收后方来车的行驶声音,并根据时序产生器和检波器输出电压的高低作为判断后方来车相对车速的依据,通过发送安全信号对后视镜及方向灯作安全显示,可防止不当变换车道产生的意外。     

基于自适应分数阶傅里叶变换的地质雷达直达波抑制方法

在地质雷达直达波抑制过程中经常会出现削弱目标信号的问题,对此提出基于自适应分数阶傅里叶变换的地质雷达直达波抑制方法,将水平线状直达波与双曲线状目标回波映射到分数域空间,实现信号在分数域的时频展开,逐步分离直达波与目标信息。为了获取最佳分数阶的直达波抑制效果,通过重构图像中的目标区域与直达波区域能量比最大化,在抑制直达波的同时也增强了目标回波。实验结果表明提出的方法能有效抑制地质雷达直达波,并对干扰噪声具有鲁棒性。     

LFM目标回波信号的Duffing振子检测方法

主动声纳探测水下目标时,目标散射特性以及水声传播特性会对接收回波产生影响.针对水中沉底与掩埋目标探测时存在的混响干扰强、信混比低等问题,本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的变频Duffing振子检测方法.在发射LFM信号探测水下目标时,目标回波信号为多个LFM信号线性叠加的形式,不符合Duffing振子的单频检测条件.基于FRFT理论,提出了在最佳FRFT域上对LFM回波信号进行傅里叶逆变换的解调频方法.并根据亮点模型,推导了多亮点LFM回波信号解调频后的信号形式.由理论分析可知,解调频后的单频信号数量与亮点数量一致,频率大小与亮点时延及发射信号参数有关,为未知参量.针对解调频后频率及数量未知这一问题,提出了变频Duffing振子系统检测模型,通过改变系统内置策动力频率,自主地搜索单频信号信息,实现了低信混比下LFM目标回波信号的检测及亮点数量的估计.湖试沉底及海试掩埋实验数据处理结果验证了方法的有效性及可行性.     

基于点特征的车载LiDAR与GNSS/IMU联合标定方法研究

激光雷达(LiDAR)、全球导航卫星系统(GNSS)与惯性测量单元(IMU)之间的外部参数标定精度是影响多传感器融合及高精度地图的主要因素。基于此，提出一种适用于无人车的LiDAR与GNSS/IMU标定方法，该方法可实时提取标定板点云中心坐标，并利用点特征进行外部参数标定。首先，分析了LiDAR、GNSS、IMU及通用横墨卡托格网系(UTM)坐标系的变换关系；其次，基于IMU安装平面与地面平行的假设，通过车辆前方地面的法向量计算LiDAR俯仰角和滚转角的初值，并利用标定板中心偏移量计算偏航角初值；然后，假设车辆在平面上保持直线运动，采用恒定姿态运动将旋转角度的求解问题转化为最优化问题，并根据标定板UTM坐标不变的约束求解出平移参数；最后，通过分析算法误差、传感器测量误差以及中心点匹配误差验证了方案的可行性，并通过无人矿车采集LiDAR、GNSS和IMU的同步数据，对所提出的外部参数标定方法进行测试。试验结果表明：提出的方法只需要一定范围的平坦区域和标定板就可以解决3自由度运动估计6自由度外部参数的退化问题，且标定后的外部参数可以保证点云地图在20 m内的拼接误差小于20 cm。     

多轴车桥耦合振动模型的Fourier级数求解方法分析

文章以某高速公路40m简支T梁为研究对象,基于结构动力学原理推导了多轴车桥耦合振动系统的系统振动微分方程,并求解出微分方程时变激振力的Fourier级数表达式,同时基于模态叠加法得出结构动力响应的解析表达式,对该简支T梁在不同过桥车速、不同车辆车轴布置以及不同车辆车轴超重情况下的结构动力响应进行参数分析。     

高速动车组转向架端部悬挂件对构架应力的影响

为了探究高速动车组转向架端部悬挂件对构架应力的影响规律,依据UIC 615-4标准,对转向架构架与端部悬挂件进行了有限元仿真,校核了构架疲劳强度;开展了实际运营条件下的跟踪测试试验,分析了不同位置测点应力的时、频域特征,计算了等效损伤;结合模态计算探讨了转向架端部悬挂件对构架侧梁端部应力状态产生较大影响的成因。分析结果表明:依据标准计算的弹簧帽筒区域的疲劳强度满足要求;远离辅助安装座区域的弹簧帽筒测点,实测最大等效损伤为0.01,靠近辅助安装座区域的弹簧帽筒测点,实测最大等效损伤为0.45,明显高于远离辅助安装座区域的测点;对于靠近辅助安装座区域的弹簧帽筒测点中,弹簧帽筒外侧测点即更靠近辅助安装座区域测点的等效损伤均高于内侧测点,二者等效损伤最大相差84.16%;实测数据存在38 Hz的主频,与辅助安装座和构架连接整体的第4阶模态接近,结合实测数据时频分析结果证明,车辆行驶与轨道不平顺波长共同作用产生的激扰,激起了辅助安装座和构架连接整体的第4阶模态,发生P₂共振导致弹簧帽筒区域产生过大应力。