模糊自适应PID控制在太阳能集热发电控制系统中的应用

本文论述模糊自适应PID控制在太阳能集热发电控制系统的实际应用,给出了相关的设计思路,并以太阳能集热发电系统中传热回路出口的蒸汽压力为控制目标借助MATLAB/Simulink进行了系统建模仿真,仿真结果表明该控制策略对于这种非线性、大滞后系统有着良好的控制效果,能够很好的完成工作目标。     

嵌入式实时Linux的铁路车站微机联锁软件的设计

文章从分析嵌入式实时Linux入手，阐述了铁路车站微机联锁自动控制系统的技术先进性及联锁软件的设计。     

动态模型偏差校正在列车组合定位中的应用

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LSSVM-EKF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.     

基于Linux的实时嵌入式系统在铁路车站应急联锁系统中的应用

根据铁路车站应急联锁系统提出的现场数据采集、处理及控制命令的下发必须在250 ms周期内完成的要求,提出了一种用于应急联锁系统的基于Linux的实时嵌入式系统的设计方案,系统简便、高效,可以保证数据的采集、处理及控制命令的下发等一系列任务实时、可靠地完成。此外,可通过以太网连接监测微机实现远程监测。     

基于门控循环单元模型的道岔故障预测方法

道岔是铁路上重要的信号基础设备之一,其故障将直接影响行车安全和效率.本文从分析道岔的功率曲线入手,首先提取其时域及哈尔(Haar)小波变换特征并进行特征选择,然后通过聚类算法和皮尔逊(Pearson)相关系数建立退化状态与故障状态之间的关联,最后利用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)建立道岔的状态预测模型,实现道岔的故障预测.CNN可以直接提取原始功率数据的特征同时降低维数,简化了预测过程.GRU独特的门结构和处理时间序列的特点在预测精度和时间上相比传统的预测方法具有一定优势.实验结果表明,当特征矩阵采用40维输入,迭代50次时,道岔状态预测准确率达94.2％.     

基于嵌入式实时Linux的铁路车站微机联锁软件的设计

文章从分析嵌入式实时Linux入手,阐述了铁路车站微机联锁自动控制系统的技术先进性及联锁软件的设计。     

VC＋＋．NET下鼠标左键在图形绘制中的应用

本文在．NET平台下采用VC语言实现了鼠标左键的绘图,鼠标跟随及橡皮筋矩形中的应用,为开发大型图形系统作铺垫。     

基于G.703建议的E1数字接口转换研究

通过对符合ITU-T G.703建议的E1接口功能、电器特性、类型、输出口回损要求等特点,分析了G.703数字接口转换的实现原理,并从软硬件两个方面详细说明G.703与V.35,RS 232,V.36等多种接口之间的转换,其中涉及到电平转换和速率设置、数据的接收和发送、E1接口的控制及通信等设计要求。     

改进的最小二乘自适应滤波陀螺仪去噪方法

为了降低微机电系统(MEMS)陀螺仪输出当中的噪声分量,提出了一种基于随机加权方法下的抗野值递推最小二乘法(RLS)自适应滤波算法。标准RLS算法的基本思想是对于所有已输入的信号而言,尽量使得在每个时刻对数据块估计的平方误差的加权和最小,这也是RLS算法对于非平稳信号的适应性要比其他滤波算法好的重要原因。针对标准RLS算法中野值对其滤波精度的影响,同时,复杂的非平稳环境也会对其有一定的影响。所以,提出并验证了随机加权方法对RLS算法的抗野值处理,并将提出的改进算法应用到了MEMS陀螺仪的去噪研究中,改进后的算法不仅可以很好的去除单个野值对滤波的影响,而且对于野值连续成片出现的情况,也能结合算法的适应性很好的保持滤波的稳定性。