摘要：陀螺仪作为导航系统的核心传感器,其输出信号的精度对导航结果有着重要的影响。针对微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)陀螺成本低、应用广泛但精度低、噪声大的使用现状,选取小波分析方法对MEMS陀螺信号进行误差分析,针对误差分析结果提出了一种小波分析结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的降噪方法以剔除微弱噪声信号。针对小波分析存在的小波分解层数和小波系数难以选取的问题,提出一种自适应选取小波分解层数和变换小波系数的改进小波算法;通过引入SVD以改进小波变换检测微弱信号中噪声的劣势问题,设计双轴电动转台的静、动态试验,静态试验进行信号的误差分析,动态试验验证改进算法的精度,得出改进算法比之传统小波算法降噪性能提升的结论。

摘要：针对车载卫星与惯性器件的组合导航系统不确定性对导航精度影响较大的问题,依据滤波新息估计量的统计特性与模糊度隶属度函数的控制特性,设计滤波方法实现对组合导航误差的抑制。考虑系统先验知识难以准确获取,首先采用新息自适应估计(Innovation Adaptive Estimation,IAE)方法对当前量测噪声方差进行在线调整;其次根据新息确定量化参数,引入平滑加权残差平方思想(Smoothed Weighted Residual Squared,SWRS)给出表示系统不确定度的权值函数,结合定义的系统不确定度构建模糊隶属度函数;最后将两种改进方法嵌入到无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Fil⁃ter,UKF)框架中,对系统噪声方差予以自适应调整,形成适用于处理低成本组合导航系统的模糊IAE-UKF滤波器。设计车载组合导航测试,取不同算法下的组合位置、组合速度进行精度比较。结果表明本文组合导航算法的位置精度及速度精度均得到明显改善,实现了对组合导航误差的抑制,是一种可有效克服系统模型难以准确建立问题的滤波器。

摘要：扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)的准确性依赖于观测的质量、观测对象的非线性程度及动态模型的准确性.该方法通常假设其动态模型是不变的,而且默认为非线性程度较弱,这些在实际的车辆运动中都是不可靠的处理方式.本文提出了一种利用最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)的技术增强扩展卡尔曼滤波的新算法.LSSVM改进后的EKF算法(LSSVM-EKF)一定程度上弥补了EKF处理强非线性问题的不足;而且可以自适应地估计历史数据的动态建模偏差,并使用估计偏差来补偿动态模型.开发了一种引入Allan方差的K折交叉验证方法来确定LSSVM的训练参数;将动态模型偏差通过有限数据集与LSSVM一起训练;并引入无损变换将LSSVM与EKF进行了集成.为了验证算法,最后设计了车载试验,并采用列车数据验证了文中所提的方法,结果表明LSSVMEKF可以较好地适应实际车辆运动环境,可以提供一种可用的车辆定位方法.

摘要：设计了一种新型的基于GPRS的现代有轨电车内PM 2.5浓度实时监测系统。系统包括车载硬件终端和中心平台,车载硬件终端实现对电车内PM 2.5浓度数据采集;中心平台以TCP协议的Socket通信为基础,采用Visual Basic软件设计,能实时显示和记录车内PM 2.5浓度的动态曲线以及历史数据。车载硬件终端与中心平台间采用GPRS网络模块SIM900A通信。该系统通过与车内空气净化器组合使用,可提高车内空气质量。

摘要：针对列车速度跟踪问题和自抗扰控制器(Nonlinear Active Disturbance Rejection Controller,NLADRC)参数整定问题,设计了一种基于强化学习自抗扰的高速列车速度控制算法.首先,采用结构简化的Levant跟踪微分器,提高对输入信号的跟踪.其次,设计基于ifaln函数改进扩张状态观测器的二阶NLADRC,解决误差大时系统增益大的问题.再次,考虑列车追踪要达到高精度的需求,控制器应该有良好的稳、动态性能,提出综合型目标函数指标.最后,根据列车运行系统特点设计长时连续动作强化学习器(Long Time Continuous Action Reinforcement Learning Automata,LTCARLA),在保持控制器非线性优势的情况下进行参数整定.实验结果表明:该算法在外加干扰作用下,跟踪误差仍能保持在±0.06 km/h间,抗扰性强,学习出的这组参数值能使控制器性能最优.

摘要：针对高速列车自动驾驶中应用传统自抗扰控制跟踪运行速度时可调参数多且整定困难、跟踪精度较低、抗干扰性较弱的问题,提出基于线性自抗扰(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)的速度控制设计方案.首先,以单质点列车模型为基础,依据LADRC设计实时估计系统未建模动态的线性扩张状态观测器;其次,采用改进指数趋近律的滑模控制(Sliding Mode Control,SMC)优化非线性误差反馈控制律,提高系统的响应速度并削弱抖振;最后,设计滑模线性自抗扰(Sliding Mode Linear Active Disturbance Rejection Control,SM-LADRC)控制器,对速度指令进行追踪,通过数值仿真验证控制器的有效性.实验结果表明,SM-LADRC控制器具有可调参数少且易整定、跟踪精度高、抗扰动性强、响应速度快等优势.

摘要：转辙机缺口大小是其健康状态的重要标志之一.针对大多数现有转辙机缺口检测装置需要在表示杆额外增加标记的缺点,以及目前边缘检测技术难以消除图像中噪声的问题,以某铁路公司ZYJ7型与ZD6型转辙机缺口图像为基础,设计了一种基于超像素的快速模糊聚类算法(Superpixel-based Fast Fuzzy C-Means clustering,SFFCM)图像分割的转辙机缺口自动检测方法 .首先,采用SFFCM对缺口图像进行精准分割,保持缺口图像边缘的清晰度和连续性;其次,利用Canny算子对分割后的图像进行边缘提取,获取缺口图像的单像素边缘;最后,利用算法对图像中转辙机缺口两端进行标记,从而实现转辙机缺口的自动检测.实验结果表明,该转辙机缺口检测方法与架构具有一定的有效性.

摘要：针对现有去沙尘算法的时间效率较低和受雾霾影响图像对比度提升不明显等问题,在偏色校正的基础上,提出在HSI空间提高饱和度与对比度的去沙尘增强算法.首先,在RGB颜色空间利用绿色通道校正其他颜色通道,实现沙尘图像的色彩平衡,完成颜色校正.其次,利用HSI空间各通道互不干扰的特性,针对S通道设计了自适应饱和度增强算法,I通道利用限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)算法提升对比度.最后,合并通道转到RGB颜色空间得到清晰的去沙尘图像.实验结果表明:本文所提算法对于图像细节的清晰度和对比度恢复效果均有较大提升,而且本文算法在时间效率上提升显著,在原有算法的基础上,改进后平均算法效率提升77%左右,保证了算法的实时性.

摘要：针对当前高速铁路信号系统数据信息多源异构问题,提出一种新的高铁信号异构数据融合框架设计方案。利用本体思想和D-S证据理论方法,对底层数据信息进行特征融合,减少数据冗余,提高数据质量,优化决策效率,进行实验验证。实验结果表明:该方法在一定规模数据量时,计算速度快且准确率高,所提出的新的异构数据融合架构可行,融合算法有效。