重载机车粘着性能参数的极大似然辨识方法

针对重载机车运行中机车的粘着利用率低、易空转、易打滑的问题,提出一种对轨面粘着性能参数的实时在线估计算法。首先从分析机车粘着行为出发,选用Kiencke的粘着-蠕滑模型作为辨识模型,然后算法利用极大似然意义下的模型参数辨识框架,将参数估计转化为二次规划问题求解,进而构造出辨识的迭代算法。同时考虑到轮轨环境突变的不可测,辨识算法引入时变遗忘因子来适应轨面环境的切换。仿真结果表明,该算法能及时跟踪上轮轨环境的变化,有效辨识出粘着性能参数。     

基于视觉特性的多聚焦图像融合

本文提出了一种考虑人眼视觉系统特性的多聚焦图像融合算法.融合过程是首先将配准的源图像分割成若干个块,计算出每个块的对比度方差,作为图像均匀度参数,通过选取两幅图像中清晰的图像块形成融合图像.文中讨论了分解图像块的大小和阈值参数对融合性能的影响.实验结果表明本文提出的算法实时性好,对于严格配准的多聚焦图像能够达到甚至超过基于小波分解的融合算法.     

一种永磁同步电机的失磁故障重构方法研究

针对永磁同步电机存在失磁问题,提出一种基于状态观测器的失磁故障实时检测方法。通过选择磁场同步旋转坐标系下定子电流为状态变量,建立内置式永磁同步电机失磁故障的数学模型。采用两个观测器对永磁体磁链进行实时估计的技术,首先利用龙伯格观测器隔离系统矩阵中电机速度变化对观测器误差方程造成的影响,然后设计滑模变结构观测器,并依据滑模变结构等值控制原理,建立估计永磁体磁链算式。为减少滑模运动的抖动,采用连续函数取代符号函数方法,构造失磁故障重构算法。最后通过仿真验证,证明所提方法的可行性和有效性。     

智能滑模变结构控制在定长控制系统中的应用

提出了一种基于智能滑模变结构的定长自动控制系统设计方法，利用模糊神经网络在线调整滑模变结构参数，在定长控制系统中的应用表明了该方法的优越性和实用性。     

基于改进卷积双向门控循环网络的轴承故障诊断

针对传统深度学习方法没有充分利用轴承信号的时序特点,以及难以处理动态数据的问题,提出一种基于改进卷积双向门控循环神经网络的轴承故障智能诊断方法。采用卷积神经网络从输入信号中提取代表性特征,引入双向门控循环神经网络挖掘故障数据在时间维度上的语义信息,通过注意力机制自适应地对特征图通道赋予不同权值,从而实现高精度的轴承故障诊断。在公开轴承数据集上进行实验,实验结果表明,该方法能够正确地将轴承故障分类,分类精度可达996%。     

基于Canny-YOLOv3的列车轮对踏面损伤检测

针对CCD轮对图像背景噪声干扰较多,难以识别踏面损伤区域的难题,提出了一种基于Canny-YOLOv3的踏面损伤检测方法。采用Canny边缘检测算法对轮对踏面进行边缘检测,精准识别和分割出轮对踏面区域,并统一踏面图像的尺寸大小;又采用深度学习目标检测算法--YOLOv3检测出踏面图像中的损伤区域,从而完成轮对踏面的损伤检测。仿真结果表明,在相似图片干扰较大的背景下,该算法能够较准确地检测出损伤的位置和区域,且IoU值设定为0.5时,AP值可达83.19%。     

不规则加权小波框架共扼梯度算法

信息传输中的数据丢失、存储数据的硬件损坏等因素常导致采样数据是非均匀的,文章根据不规则小波框架的稳定性理论和不规则加权小波框架算子提出了针对非均匀采样信号重建的不规则加权小波框架共扼梯度算法,进行了数值仿真实验,并和同类重建算法进行比较,新算法在逼近误差与重建速度等方面有较大优势.     

具有不确定参数滞后型Lurie 控制系统的鲁棒稳定性

通过构造适当的Lyapunov函数，利用线性矩阵不等式，对具有结构参数扰动和范数扰动的不确定参数滞后型Lurie控制系统进行了研究，得到了该系统鲁棒绝对稳定的时滞无关充分条件；利用同样的方法，得到了该系统鲁棒绝对稳定的时滞相关充分条件。研究结果表明：这些条件是在参数不确定且参数无范数界情况下，用对角矩阵和线性矩阵的正定性表示，具有直观性和便于计算机运算等特点。     

一种改进的高压大功率有源电力滤波器设计及实现

设计了一套用于高压系统的大容量有源电力滤波器.该APF采用双DSP CPLD为核心的数模混合控制系统.谐波电流检测方法采用离散傅立叶变换,电流跟踪采用三角载波比较方式.并针对直流侧电容电压控制,提出了一种新的基于趋近率的滑模变结构控制方法,该方法跟踪性能好、鲁棒性强,克服了传统PI调节超调量和静态响应误差大、响应速度慢、参数难调节等缺点.挂网运行表明该APF谐波抑制效果显著.