多层前馈网络在图象分割中的应用

本文提出用多层前馈网络进行基于边缘信息的图象分割，讨论了学习样本的提取步骤和网络学习的速度改进方法，实验表明，用多层前馈网络进行图象分割能获得良好的结果。     

基于LabVIEW的惯性测量单元信号采集及处理系统设计

利用LabVIEW设计了惯性测量单元信号采集及处理软件,主要包括串口通信、数据分离及信号处理等模块;串口通信模块采用VISA方式编程,建立了惯性测量单元与上位机之间的通信;根据惯性测量单元输出数据的格式,利用LabVIEW中的匹配模式函数分离出沿三轴向的加速度信号和角速率信号;设计了一种用于去除加速度信号中低频成份的数字滤波器;在建立的陀螺漂移模型基础上,分别进行小波基、小波分解层数、阈值函数及阈值估计方法等小波参数的选取.     

基于PTR2000的步进电机无线控制系统

介绍了一种基于无线射频模块PTR2000构成的步进电机远距离无接触控制系统,实现了对步进电机的无线控制,为步进电机的应用提供了参考.     

小波变换用于FTIR光谱定量分析

傅里叶变换光谱学已经用于环境气体的定量分析中,为了保证高灵敏、精确可靠的测量结果,需要对实测光谱进行预处理.将小波阈值滤波算法应用于气体红外光谱分析中,以实际测量得到的气体透过率光谱为处理对象,首先完成了单组分测量光谱的小波去噪;其次,实现了多组分实测光谱的小波去噪与定量分析;最终可以获得气体浓度等重要的光谱分析结果.算法实现结果表明该方法具有良好的应用前景.     

多传感轨道扣件检测的数据同步采集系统设计

针对轨道扣件检测的多传感数据同步采集,首先,在分析线阵CCD相机成像原理的基础上,根据系统的要求对相机的关键参数进行了选择并设计了采集方案。然后,设计了传感器的信号调理电路,包括电平调整电路以及抗混叠滤波器的设计,提高了传感器的抗干扰能力。并通过STM32获取光电编码器的等间隔脉冲信息,对各个传感器进行触发控制,设计了线阵相机与惯性传感器的同步触发方案。最后,编写了上位机软件实现了数据的同步采集。实验结果表明,该系统能够精确采集各传感器的数据,具有较强的抗干扰能力和稳定性。     

轨道车辆轴箱传感安装结构设计及强度分析

针对上海地铁阿尔斯通车型设计了一种轨道车辆轴箱传感安装结构。首先,通过对轴箱的结构及力学分析,确定了轴箱的载荷与约束条件;其次,利用实车试验,采集并分析获取了轴箱的振动主频特征和加速度功率谱密度;最后,应用ANSYS Workbench和nCode有限元软件,分析了安装结构的冲击强度、模态和疲劳强度。结果表明：在极限冲击下设计的轴箱传感安装结构最大等效应力为121 MPa,小于材料的屈服应力,且大于1.5倍的安全系数;安装结构的前6阶固有频率远离轴箱振动主频,保障了结构的稳定性;车辆3.60×106 km里程对应的累计损伤为1.76×10-3,小于破坏阈值,安装结构满足车辆使用要求。经6个月的安装测试,该安装结构无明显裂纹、变形和损伤,实现了轴箱传感器的可靠安装,为车-轨安全监测的传感器安装提供了设计分析方法和工程实践经验。     

一种中值滤波的快速算法

提出了一种中值滤波的快速算法。与中值滤波的传统算法相比较，该算法的特点是考虑到了相邻的两个中值滤波窗口内信号数据的相关性。在运算过程中，保留前面窗口内数据的排序信息，作为下一个窗口内数据排序的参考。这样可将传统算法中相邻的两次中值滤波运算合并为一次进行，从而减少了中值滤波过程中比较运算的次数，很大程度上提高了运算效率。     

基于图像处理的潘得路快速弹条扣件状态识别

为研究针对潘得路快速弹条扣件状态识别的方法,通过一种基于外触发模式同步控制线阵相机的方法,以保证线阵相机能够在列车变速运行情况下采集的图像不产生纵向畸变;对采集到的图像进行预处理,利用十字交叉法实现扣件区域的定位并提取;采用基于快速归一化积相关算法的模板匹配定位扣件区域的扣件绝缘帽、固定螺栓并获取其中心坐标参数,在此基础上提出一种基于特征距离的扣件状态识别方法。通过搭建图像采集轨道车实验验证了该同步控制法能够保证线阵相机在列车变速运行时采集的图像不产生纵向畸变;进一步实验验证该快速归一化积相关算法相较于归一化积相关算法匹配速度提升了近60%,同时实验验证了该基于特征距离的扣件状态识别方法能够实现潘得路快速弹条扣件状态的识别。     

基于多传感信息融合的轨道线形检测

多传感信息融合是实现轨道线形高精度检测的重要方法,而加速度计和陀螺仪是多传感信息融合中的关键传感器。为了解决加速度计和陀螺仪存在累积误差导致测量精度较低的问题,提出一种基于多传感信息融合的轨道线形检测方法。基于捷联惯性系统和双目视觉的测量原理,建立了双目视觉与惯性测量结合的多传感数据融合模型,并利用扩展卡尔曼滤波实现了双目视觉、加速度计和陀螺仪测量信息的融合,提高轨道线形检测精度。通过实验进行验证,结果表明：基于多传感信息融合方法的测量精度比惯性测量方法提高了近9倍,且测量所得坐标在三个方向上的最大位移绝对误差不超过0.536mm,可有效实现高精度轨道线形检测。     

基于Gocator的多传感器数据拼接方法研究

点云数据拼接在众多科研领域有着十分广泛的应用。为完整、精确地得到复杂物体的点云数据,提出一种基于Gocator的多传感器数据拼接方法。该方法需要对多传感器系统进行两两校准以获取各传感器坐标系与基准坐标系之间的空间变换关系,进而将各传感器自身坐标系下的数据转换到基准坐标系下,实现多传感器数据的拼接。对于双传感器数据拼接,首先通过两只传感器同时拍摄单孔标定块,利用最大距离法提取标定块轮廓坡口特征点,根据坐标转换原理,初步确定了两传感器间的旋转平移关系;在此基础上采用迭代最近点(ICP)算法进一步优化确定两传感器之间的最优变换矩阵,以得到精确的拼接关系。实验室搭建双传感器钢轨廓形检测平台对该算法进行验证,实验结果表明,多次拼接得到的钢轨廓形与标准模板误差不超过0.2mm,完全符合钢轨廓形允许误差要求,该算法具有较高精度和稳定性。