罗尔斯·罗伊斯揭开未来岸上控制中心神秘面纱

罗尔斯·罗伊斯近日公布了陆基控制中心愿景,相信此类控制中心将可以远程监控未来的无人驾驶船舶。一部时长六分钟的影片展示了其未来愿景,影片中7到14名船员组成的一个小型团队可以监控全球船队的作业,船员们利用交互式智能屏幕、语音识别系统、全息图和无人侦察机来监控船上及周围的情况。此影片在研究的第十个年头结束前展示该示范性项目的     

基于结构分析法的汽车ABS故障诊断和识别系统设计与校验EI北大核心CSCD

为实现汽车防抱死制动系统(ABS)的实时故障诊断、确定关键故障源的精确位置,本文中引入基于模型的结构分析法(SA)故障诊断理论,并开展ABS的故障诊断与识别(FDI)系统设计和校验。首先结合ABS的数学模型和系统关键故障,建立了初始系统故障模型,并利用SA对其进行故障可检测性和可隔离性分析,为提高ABS的故障诊断能力,研究最优的传感器配置方案;接着通过结构最小型超定方程集(MSO sets),设计系统的残差,进而建立ABS故障诊断和识别系统。最后在MATLAB/Simulink中搭建FDI系统的仿真模型,并对预设的故障进行诊断和识别。结果表明:该FDI系统能检测与定位所有的4个关键故障,其结果与SA理论分析一致,验证了其可行性。     

基于KBE的整车零件三维模型差异识别系统研究及实现

为对零件全寿命周期过程中不同版本的三维数模存在的差异进行快速识别,针对现有NX数模对比功能存在的不足,提出了一种充分利用零件属性信息为分类筛选、分级对比依据的三维数模差异识别解决方案。利用知识工程（KBE）及知识熔接（KF）技术建立了三维数模差异识别系统,从而实现零件三维数模差异的快速识别、可视化标识及图文输出,提高零件设计及管理效率。     

浅谈风冷发动机缸套下沉引发的异响故障排除

一辆本田CB125T摩托车行驶约6万km后,出现了动力下降,加速性能差的故障,拆开检查发现机油泵滤网被细粒异物堵塞,除凸轮轴、气门摇臂等部件因缺乏润滑磨损外,气缸筒、活塞及活塞环等摩擦副零件也受损严重.     

基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统

以充分掌握船舶航行动态为目的,设计基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统。该系统使用跟踪监控单元内的海事雷达和船载单片机监控终端获取船舶航行数据后,利用无线通信单元内的无线传感器、网络协调器等设备将船舶航行数据发送至数据存储与集成单元;利用该单元对船舶航行数据进行打包分发、在线压缩和存储等处理。航迹识别单元从数据存储与集成单元内调取压缩存储的船舶航行数据,并对其进行区域航迹提取、坐标转换和时间校准后,再利用基于数据挖掘的轨迹融合方法完成其航迹识别,然后将识别结果发送至展示单元呈现给用户。实验结果表明：该系统在应用过程中其运行稳定性接近99.5%,并且具备良好的通信传输能力;也可在船舶航迹复杂交错和存在其他船舶干扰情况下有效识别目标船舶航迹,应用效果显著。     

融合注意力机制的轨道入侵异物检测轻量级模型研究

基于智能视频分析的轨道线路环境入侵物自主识别是保障轨道交通运营安全的关键技术之一。然而基于神经网络的高精度目标检测模型严重依赖算力，部署成本高，很难普及运用。为此，提出一种改进yolov4-tiny的轻量级网络模型。在网络主干，通过融合跨阶段结构和通道混洗策略，提出CSPShuffleNet结构，加快网络推理；在网络颈部，引入多头注意力机制，增强网络目标定位能力；在网络头部，使用深度可分离卷积替换传统卷积，进一步压缩网络参数量。基于铁路异物数据集的实验结果表明：相比于原始yolov4-tiny,本模型的均值平均精度最大提高1.4%,参数量减少49.9%,模型容量减少55.4%。验证了本模型对于固定平台和移动平台检测系统的普适性，从而为铁路安全保障提供决策支持。     

船体小组立机器人焊接三维扫描识别系统设计

针对船体小组立结构件，基于三维点云数据，利用点云和图像处理算法，完成船体小组立结构件的三维扫描、焊缝识别和焊缝拓扑结构分析。基于片体智能化焊接流水线，构建船体小组立机器人焊接三维扫描识别系统。该系统具备对一般筋板类型结构件与交叉类型结构件的焊前扫描、焊缝识别、机器人焊接路径规划和机器人焊接作业生成等功能，经实际验证，可为片体智能焊接流水线实现船体小组立结构件智能化焊接提供准确的视觉信息与作业信息。     

山区铁路边坡结构体姿态无线无源监测技术北大核心

山区铁路边坡受到地震、冻融等动力作用易发生边坡结构体失稳,威胁铁路建设与安全运营,而已有监测技术受可靠性、稳定性等限制无法直接使用。鉴于此,融合加速度传感与物理辅助传感技术,通过系统逻辑优化、物理结构设计、无线组网设计等,研发了无线无源、免维护、易安装、稳定性好的铁路边坡结构体姿态监测系统,数据发送次数不少于7 000次,报警时延为毫秒级。通过现场验证,该系统稳定可靠,可用于山区复杂环境下结构体姿态长期可靠监测。     

基于5G的高速铁路自然灾害与侵限监测系统研究与设计

针对既有高速铁路自然灾害及侵限监测受限于通信网络条件限制的不足，本文研究提出基于5G高速铁路自然灾害与侵限监测系统技术方案，利用5G通信技术解决大容量监测数据传输及报警信息实时上车，有效提升高速铁路对自然灾害、异物侵限及周界入侵等安全事件处置能力，增强高速铁路列车运行安全保障能力。     

基于CNN智能算法的路面损坏轻量化识别系统应用研究

在日常巡查中开展路面损坏状况的科学检查和评定，及时采取干预性养护措施，才能长期、有效地将路面技术状况维持在较高水平。利用基于数字相机的路面图像快速采集系统和基于卷积神经网络CNN智能算法的路面损坏图像处理技术，构建路面损坏轻量化识别系统，通过对路面损坏图像样本的迭代训练，该系统的路面损坏识别准确度能达到90%以上。将该系统代替常规人工巡查方式，能够建立起高频、快速、全覆盖的路面健康巡检体系，实现路面损坏自动化识别及准确定位，提高了日常巡查的工作效率和质量。