基于导波多模态融合的无缝钢轨温度应力估计算法

当温度变化时,锁定状态下的无缝钢轨将产生温度应力,钢轨弹性模量会发生变化。本文提出一种导波多模态融合算法,以实现弹性模量未知条件下钢轨温度应力的精确估计。借助存在初始应力的钢轨导波半解析建模方法,推导应力的误差传递函数,分析导波波数和弹性模量测量误差对应力测量的影响。以此为基础,利用导波多模态响应对温度应力和弹性模量的敏感程度不同这一特点,构建以多模态导波波数为输入特征的网络估计模型,以克服弹性模量变化对温度应力检测的影响。仿真试验结果表明,钢轨温度应力估计标准差在1 MPa以内。     

基于导波速度的无缝钢轨应力检测方法

为提高无缝钢轨应力检测精度,基于半解析有限元方法,分析应力作用下的钢轨导波模态传播规律,提出最优导波模态的选取、激励与接收方法。利用希尔伯特变换及二维傅里叶变换计算目标模态群速度和相速度,提出二次加权修正方法,以降低阵列换能器单元数量对相速度计算精度的影响。以此为基础,建立不同频率导波模态的速度与应力关系,分析基于群速度、相速度的应力检测精度。研究结果表明:随着导波频率的增大,导波群速度的计算误差逐渐增大,而相速度计算误差受到的影响较小;以200 Hz低频激励导波时,需选用群速度作为钢轨应力检测参数,应力估计精度约为0.219 MPa;以2kHz中频激励或20kHz高频激励时,需选用相速度作为检测参数,应力估计精度分别约为0.638和0.012MPa。因此,在实际应用中需根据导波频率选择不同类型的速度作为检测参数估计钢轨应力。     

基于FPGA的多路视频图像高速同步采集系统

给出了一种能够高速同步采集多路黑白视频信号，采集的精度为８位，采样率为１４．７６８ＭＨｚ。此系统设计以现场可编程门阵ＦＰＧＡ为核心元件，将系统的采样控制逻辑与压缩存储逻辑集成在一块ＦＰＧＡ芯片上，与采用单片机或通用器件实现相比，具有速度快，可靠性高，结构简单、体积小等优点，而且设计周期短，灵活性大，我们已经将其应用在高速高精度的三维净空测量中。     

基于非线性超声的无缝钢轨锁定轨温检测

针对基于非线性超声的无缝钢轨锁定轨温检测问题,理论分析了材料非线性系数在温度、应力变化过程中的变化情况,试验研究了温度与应力对自由状态及锁定状态下钢轨超声非线性系数的影响,得到了温度与应力共同作用下的非线性超声响应规律。研究结果表明:自由状态下钢轨中传播的超声非线性受温度影响明显,非线性系数随温度升高而增大,随温度降低而减小;锁定状态下钢轨中传播的超声非线性受温度与应力耦合作用,非线性系数在钢轨温度高于锁定轨温时随温度升高而增大,在钢轨温度低于锁定轨温时随温度降低而增大,在钢轨温度为锁定轨温时出现局部极值点。论文从理论和试验两方面证实了非线性超声可以检测无缝钢轨锁定轨温。     

自适应铁路场景前景目标检测

现代铁路系统中，智能视频分析技术已被广泛应用于异物入侵监测，前景目标检测是入侵判断的必要过程. 背景差分常用于检测前景目标，但铁路场景复杂，存在动态变化的背景区域和未知类型的目标，现有基于阈值分割或深度学习的背景差分算法都不能满足需求，故提出一种基于阈值自适应调节的前景目标检测算法. 利用像素值在时间上的动态信息，分割结果的反馈信息和由超像素提供的空间信息确定阈值调节因子，动态调节阈值以适应环境变化；提出一种灵活可靠的背景模型初始化方法，消除鬼影问题，实现一帧到多帧初始化的灵活切换. 实验结果表明，所提算法在铁路场景上取得了较好的准确率和误分类率，且平衡了精度和速度.     

基于PC104与单片机的铁路机车电气仪表校准系统的设计

介绍了一种新型的基于PC104与单片机的铁路机车电气仪表的校准系统。在介绍系统硬件的基础上,分上位机与下位机系统描述了模块的构成、主要芯片的工作原理与性能,并给出各部分硬件接口。最后详细介绍了系统软件设计,包括上位机Windows CE操作系统定制和下位机软件设计思想。该系统精度高、可靠性好、便于携带,具有良好的人机交互功能,在实际应用中取得了良好的效果。     

地铁隧道表面裂缝智能视觉采集系统

基于我国隧道裂缝检测主要依靠人工检测来实现,检测方式工作效率低、占用线路时间长,无法满足现代城市轨道交通检测的需求。提出一种基于车载式多目高速线阵相机的地铁隧道表面图像采集系统,阐述其系统工作原理,并对系统内部各项硬件设备进行选型,在实验室内完成组装和调试,基本实现线阵相机图像采集的功能,并为后续的隧道表面图像处理提供支持。     

铁路周界入侵目标多尺度特征感知算法

准确识别侵入周界范围内的人和大型牲畜是铁路周界入侵视频智能分析技术的重点内容,对保障铁路安全运营具有重要意义。基于现有目标检测算法难以处理铁路监控场景中入侵目标呈现显著尺度变化的状况,提出一种多输入双输出神经网络(Multiple Input Double Output Network,MIDO-Net)和基于自适应特征加权融合的目标多尺度特征感知算法。首先,通过MIDO-Net多层级联的多输入和双输出网络结构,提取图像目标更丰富的多尺度特征信息;其次,依据骨干网络多阶段的特点,先将多级特征上采样至统一分辨率,再利用注意力模块和自适应参数对多级特征进行加权;然后,将特征输入到检测头中完成铁路周界入侵的识别;最后,通过视觉目标类别(Visual Object Classes,VOC)公共数据集和制作的多场景、多尺度铁路异物侵限数据集,对算法进行验证。结果表明：提出的多尺度特征感知算法在VOC公共数据集中的检测精确率达83.3%,在多场景、多尺度铁路异物侵限数据集中的检测精确率达91.1%,平均召回率达56.2%,均优于当前广泛使用的各种特征提取骨干网络;算法检测速率为45帧·s^...     

电力机车车顶钥匙管理信息系统的设计

为提高电力机车登顶作业管理的安全性,设计电力机车车顶钥匙管理信息系统.根据工作现场的需要,系统以77E58微处理器和工控PC机为核心,综合单总线、IIC总线、CAN总线、以及无线通信和RS485通信等技术,构成一个灵活的分布式测控系统.基于安全导向性原则的系统设计思路使得系统具有极高可靠性,满足现场的需求.     

基于SOPC的钢轨断面高速测量系统

随着我国高速铁路的快速发展,对钢轨断面高速检测技术的需求变得越来越迫切．本文以三角形摄影测量原理和片上可编程（SOPC）技术为基础,利用亚像素图像处理算法、NIOSII处理器和以太网接口等IP软核技术,实时采集和并行处理钢轨图像,实现了多路钢轨断面的高速高精度在线测量．文中论述了基于SOPC与PC协同的高速高精度图像处理系统设计,并给出了系统原型机的试验验证．