基于Faster R-CNN的接触网吊弦故障检测方法

针对接触网吊弦故障图像样本较少,现有方法检测准确率较低的问题,提出了一种高效率、高准确率的接触网吊弦故障检测方法.以Faster R-CNN模型为基础,通过引入能够提取深层次图像特征并实现特征重用的密集连接卷积神经网络(dense convolutional network model, DenseNet)替代原始的特征提取模块提取吊弦图像特征,并在实验中利用图像旋转、增强等数据变换操作扩充样本集提升检测效果.通过对接触网吊弦图像的测试,以DenseNet为主干网络的Faster R-CNN模型能够检测接触网吊弦故障,检测准确率比原始检测模型提高4%以上,且加入数据变换对吊弦故障检测的准确率和鲁棒性均有显著提升,均值平均精度(mAP)可达98%以上.     

探讨机电设备安装调试运行中常见故障及对策

本文在明确机电设备重要性的基础上,阐述机电设备安装调试运行中常见的故障,分析影响机械部件、电气设备的因素,最后结合实例探究加强机电设备安装调试作业规划、定期开展故障检修等对策,以期为机电设备安装提供参考。     

DF7型机车的故障励磁控制系统设计

针对DF7型机车车载微机(或者电子恒功率调节器)出现故障时改用故障励磁控制系统的固定励磁电流存在的缺陷,提出改用故障恒功励磁器方案,介绍了故障恒功励磁器原理,给出了水阻试验和正线试车情况,表明故障恒功励磁器可保障机车安全稳定牵引运行。     

基于分离矩阵的步长自适应EASI算法

首次提出将分离矩阵用于对在线盲分离算法中步长自适应控制,并在认真分析相关固定步长和变步长EASI算法的基础上,将其加以运用,提出了一种新的步长自适应EASI算法。该算法步长是基于分离矩阵的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其他固定步长或变步长的EASI算法。     

故障救援情形下的地铁列车调度调整模型

基于给定的救援组织方案,以列车运行时间、备用列车加开位置和方向、客流量等为约束条件,以备用列车加开方案和列车到发时间为决策变量,以站台滞留人数与加开备用列车数的加权和最小为目标,构建故障救援情形下的地铁列车调度调整混合整数规划模型.对模型线性化后,采用商业软件CPLEX求解.以某地铁运营线路为例,以不固定和固定备用列车...     

基于铁路通信光缆维护要点分析与故障处理探究

主要对铁路通信光缆维护工作要点进行阐述,并积极探讨出具体的故障处理措施,希望能够对日常维护工作起到一定的参考作用.     

联合站游离水脱水器数学建模与应用

结合原油物性的复杂性和多变性,讨论了建立游离水脱除模型的6个假设条件,建立了沉降分离模型,分析了影响水的密度、黏度及原油的密度的主要因素,给出温度变化对上述参数影响的计算公式。对建立的数学模型进行了计算应用,并分析了产生误差的原因,提出了改进意见。     

轨道车用塞拉门专利技术分析

随着交通强国战略的推进,铁路装备技术水平不断攀升,列车时速逐步增快,塞拉门作为保障列车运行安全的关键部件,亟须探索新的发展方向,提升整体性能。文章通过对国内外的轨道车用塞拉门相关专利技术进行统计分析,具体阐述锁闭技术、驱动传动、承载导向、密封和测试维护5项关键技术,探究本领域技术研发热点及空白区域,旨在为该领域的技术创新提供突破方向,为我国塞拉门的未来发展规划提供参考。     

汽车车道循迹辅助系统的故障诊断策略

汽车车道循迹辅助系统的故障检测是汽车检修人员需要掌握的必备检测技能。该系统一旦发生故障,想要快速锁定故障点,就必须事先熟悉汽车车道循迹辅助系统的原理、零件功能、故障症状、诊断策略等。结合汽车车道循迹辅助系统的故障诊断案例,阐述其完整的诊断策略。结果表明,汽车车道循迹辅助系统故障诊断的关键是掌握该系统的原理与故障数据设置条件,在诊断时需要具备系统认知的整体意识,而多次实践操则作有利于汽车检修人员快速掌握对应的诊断策略。     

基于二进制粒子群算法的母联闭合型电网重构策略

为解决母联闭合型电网发生故障时的电网重构问题,提出一种基于二进制粒子群算法的电网重构策略.根据深水半潜平台电网特殊的网络架构和电气特性,建立以最大程度恢复重要负载供电为目标,以电网结构和系统容量为约束条件的母联闭合型电网故障恢复模型.为提升求解效率,为该模型设计基于二进制粒子群算法的两阶段优化求解流程,并将求解结果与混...