摘要：为了解决现有列车车载驱动采集板的安全性低、可靠性低、传输速率较慢等问题,设计了一种基于FlexRay总线的车载安全驱动采集板。该板卡采用二乘二取二架构,控制核心由两颗独立CPU组成,主要包括通信模块、驱动模块、采集模块以及双核控制模块,利用光耦和继电器实现驱动和采集功能。经测试表明,该板卡能够稳定采集外部继电器状态信息以及驱动外部继电器工作,并通过FlexRay总线来进行安全数据的收发。与传统的驱动采集板相比,该板卡的安全性、可靠性以及传输速率得到有效提高。

摘要：由微机电惯性导航系统和全球定位系统构成的组合导航系统在卫导信号失锁的情况下,纯惯导定位误差将迅速发散。为了抑制惯导系统误差发散,提出了改进的径向基神经网络与自适应卡尔曼滤波算法,并提出了新的网络训练模型,采用自适应量子粒子群算法改进径向基神经网络的结构设计与参数。在卫导信号可用时用组合导航数据训练神经网络,当卫导信号失锁时,由改进的径向基神经网络预测自适应卡尔曼滤波的量测,使滤波器继续为系统提供速度与位置修正值。实验结果表明,转弯行驶状态下,卫星失锁15 s时,相比较原算法,水平定位精度提高了62%,有效抑制了惯导误差。

摘要：针对低精度微惯性测量单元/全球导航卫星系统(IMU/GNSS)松组合导航系统中初始方位难以精确得到和行进间航向容易发散的问题,该文设计了一种双天线辅助的两段连续式对准方法。首先分析了初始方位误差对航向精度的影响;其次,由于GNSS测向系统精度高、无姿态漂移误差的特点,基于双天线基线矢量推导了一种最小二乘算法的测姿模型,进行初始对准;最后针对行进间对准,研究扩展了基于航向差值的1维量测以抑制航向发散。设计试验探讨了双天线基线矢量对初始对准与行进间航向精度的影响,改进方法可以使得初始方位误差优于0.7°,行进间航向能够更准确地被跟踪。针对目标的初始对准与行进间对准,双天线可提供辅助信息,其效果优于单天线IMU/GNSS的组合,且方法计算量适中。

摘要：为了方便、准确的控制四轴飞行器正常飞行,设计了基于姿态感知的四轴飞行器和手部姿态感知系统。该系统以STM32为核心处理器,通过陀螺仪采集手部姿态信息,对采集的手部姿态信息利用低通滤波器和Kalman相结合进行去噪处理。之后利用联邦Kalman算法对手部姿态信息、机体姿态和气压计的信息进行融合,调节控制四轴飞行器飞行的PID参数,使其能够根据手部姿态进行前、后、左、右、上、下、悬停等飞行。并通过实验仿真验证手部姿态信息与飞行器飞行动作的一致性。通过实验验证可知飞行器的飞行动作和手部姿态保持一致,系统能够稳定工作且满足一般控制要求,并为相关设计提供了参考。

摘要：针对城轨列车运行过程外界未知干扰及运行周期中参数变动造成停车不准确的问题,设计准滑模变结构控制器和基于组合趋近律的控制算法,来实现停车控制。组合趋近律滑模控制是结合常规指数趋近律和变速趋近律2种趋近方式的优点,无需外加辅助控制器来消除抖振,结构简单。通过跟踪理想运动目标曲线,完成停车过程。研究结果表明:基于组合趋近律准滑模控制器在实现精确停车的同时,系统响应快,对外界干扰和不确定性具有较强的鲁棒性。

摘要：结合现场实际情况,在系统层面对于全电子计算机联锁系统进行更加客观准确的运营安全评估,综合考虑系统的风险严重度及风险可能性,提出一种基于最优组合权重计算法的云模型安全评估方法。首先从人员、设备、环境、管理、维修5个方面建立安全风险评估体系,在专家评估的基础上运用最优组合权重法计算体系中的底层指标权重,再将权重代入评估云模型的计算中,分别得到系统的风险可能性和风险严重度评估值,综合得出系统的运营安全风险容忍等级。将该方法引入全电子联锁系统的运营安全评估中,通过对实际数据的计算,证实该方法能够克服以往评估方法的主观性和片面性,使得到的结果更加准确和直观,实现真正意义上的"综合"评估。

摘要：针对人脸识别特征提取阶段中的数据降维方法往往难以兼顾保持全局与局部特征信息的问题,以及匹配识别阶段贝叶斯分类器中小样本问题,提出了一种融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法。该方法通过核主元分析提取出人脸数据的全局非线性特征,并在此基础上通过正交化局部敏感判别分析挖掘出人脸数据的局部流形结构信息,以达到提取出具有高判别力低维本质人脸特征的目的;采用一种最大信息量协方差选择的方法,来对协方差矩阵进行估算,以解决贝叶斯分类器设计中的小样本问题。在ORL、AR、YALE、FLW人脸库上设计实验来进行验证。结果表明,提出的特征提取算法以及对贝叶斯分类器的改进取得了比较好的效果,通过对这两个阶段的优化,可以显著提升人脸识别的效果。

摘要：为了构建智能制造知识问答系统,促进智能制造知识传递,加快智能制造产业布局,利用深度学习算法对传统问答系统构建流程过于复杂、所需手工与先验知识要求过高、问题与答案无法有效映射等问题进行改进。采用长短记忆神经网络算法来避免一般深度学习算法在进行梯度优化时的梯度消失与梯度爆炸问题,算法中的门机制能够消除链式法则对梯度过度优化的影响,直接对句子的语义做出解析,并利用相似度计算判别回答的正确与否。通过在评测集上的验证实验表明,该语义解析方法能够显著提升问答系统的准确率。

摘要：现代有轨电车正线道岔控制系统的研究,包含道岔控制模式的选择、轨旁联锁控制器的开发设计、轨旁联锁控制器设置方案及道岔区域电车定位方式的比较和选取。车载进路模式在提高效率的同时降低了司机的劳动强度。轨旁联锁控制器采用全电子化执行单元代替了有接点的继电器。联锁控制器区域化设计将集中和分散控制的优势集为一体,结构简单且投资小。组合电子标签定位克服了其它单一定位手段的缺陷。该设计方案使得现代有轨电车正线道岔控制系统的结构简单,性能安全可靠,且投资小,适合现代有轨电车的发展。

摘要：针对传统Radon变换在直线轨道检测方面速度慢且不能从众多边缘直线中识别出钢轨,提出基于改进Radon变换的直线轨道识别算法。首先,通过阈值筛选的边缘点;其次,利用先验知识,建立极角约束域;然后通过Radon变换提取所有直线,再利用直线角度差和直线平均距离筛选出钢轨边缘直线;最后将本文算法与传统Hough变换算法和传统Radon变换算法的比较,实验结果显示本文算法能精准识别出钢轨,且速度更快。