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车站计算机联锁系统配置信息软件是显示车站各类静态和动态资料的一款软件。其主要目的是为降低远程故障诊断的难度和减少其对技术人员水平的依赖程度。对于车站的技术图和电路图,以及其配置信息,软件根据在现有图纸上搜集到的数据通过Visual Studio平台,使用C#语言编写程序,实现了这类静态资料的电子化。对于跑电路法的实现,软件通过图的深度遍历的方法,找到并显示电路中的各条通路,还可以根据改变继电器的接点连接情况,改变电路的显示。这款软件具有较好的通用性,对于不同的车站,通过统一格式的数据输入后,均可以实现对该站的配置信息的显示和各类电路的选路操作及显示。计算机联锁设备的故障诊断时常费时费力,这款软件较好地解决了诊断过程中资料查找方面的困难,提高了故障诊断过程的自动化程度。 相似文献
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在自动驾驶系统的即时定位及地图构建问题中,当行车路况复杂多变时,如何对车辆位姿进行准确实时估计是一个关键问题。就该问题提出基于因子图的多传感器融合方法,在Matlab 软件环境中实现车辆的准确实时定位。根据实际驾驶过程的特性选择试验采用的数据类型并建立相应的数学模型,分别根据GPS 及IMU 数据特征以及VO 和IMU的数据特征建立相应的融合因子图模型,基于KITTI 数据集,对所建立的融合因子图模型进行试验验证。结果表明,通过融合因子图模型可以准确地估计车辆当前时刻的位姿。 相似文献
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针对长大隧道施工中有轨快速运输轨道高低不平顺检测方法缺乏便捷高效性问题,通过轴箱垂向加速度和轨道高低不平顺之间的关联关系,并结合长短记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元神经网络(GRU),建立LSTM与GRU融合的轨道高低不平顺估计模型。结果表明:利用LSTM-GRU模型估计的高低不平顺幅值和对比值变化趋势基本相同;估计值和对比值的差值最大为1.38 mm,占最大幅值的8.84%;其中差值在15%(1.02 mm)以内的数量占样本总数的86.4%。LSTM-GRU模型相对LSTM模型,训练时间下降37.51%;相对于GRU模型,高低不平顺均方根误差下降30.77%。针对长大隧道施工过程中的有轨运输,LSTM-GRU模型不仅能保证估计精度,还能明显降低估计时间,对长大隧道施工有指导意义。 相似文献
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营运十年 突遇事故 蔡老板还不到40岁,做车老板已经有10年光景了."我没跑过车,当初就是看到这个行业有赚头,所以就买了车和线路."蔡老板介绍道,"现在我们这边都是私车挂靠,个体老板之间的竞争很激烈,抢客现象也很严重." 相似文献