邻域粗糙集在轮对踏面缺陷图像特征选择的应用

邻域粗糙集理论能够直接处理数值性数据,无需离散化,已经被应用在属性选择和分类器设计中;文中在分析了轮对踏面缺陷图像的成像特征的基础上,首先从缺陷样本中提取了16个特征值,然后基于邻域粗糙集知识约简的思想,提出了一种轮对踏面缺陷图像特征的选择方法,实现了对原始特征的优化选择,利用径向基函数神经网络和选择的特征值对缺陷进行分类;实验结果表明,该方法可将识别的原始特征下降到原始特征数目的20%左右,擦伤识别率提高了68%。     

嵌入式指纹识别系统开发

介绍了指纹识别技术的基本原理,嵌入式操作系统的选择及定制。计算机控制单元的软件及硬件设计包括:指纹并口采集板设计及初始化程序,前台指纹建档、比对程序,局域网通讯程序,数据处理程序等。     

基于小波分析的故障系统在旋转机械中的应用

就小波分析技术在旋转机械故障诊断应用中的故障特征提取问题进行了深入研究,提出了基于小波奇异性及小波变换模极大值的故障特征提取方法,通过对故障信号与小波变换的多分辨率方法以及奇异性理论相结合进行研究,发现小波分析便于对信号的总体和局部进行刻画;利用小波变换对信号的分解和重构特性,可有针对性地选取有关频带的信息以及降低噪声干扰,通过对重构信号的频谱分析能更有效地提取裂纹故障的典型特征。结果表明,对于旋转机械的非平稳信号来说,利用小波变换方法进行故障诊断是行之有效的。     

基于Bubble小波的多尺度边缘提取

根据列车轮对图像的特性，主要探讨了基于小波分析的原理，并基于Bubble二进小波函数进行图像多尺度边缘提取。利用边缘相关判据排除噪声边缘，取边缘响应极大点作为配准控制点。实验结果显示，本方法能够很准确地提取出图像的主要边缘信息。     

混合弹流润滑下人字齿轮系统动态啮合效率研究

为准确有效计算人字齿轮啮合效率,更好分析人字齿轮系统传动特性,建立滚动轴承支撑、同时考虑啮合刚度激励、啮合冲击激励及齿面啮合摩擦激励的人字齿轮传动系统12自由度动力学模型。分析啮合齿面润滑机理,通过齿面接触分析及轮齿承载接触分析程序,计算啮合齿面滑动摩擦系数及摩擦损失功率;在此基础上获得人字齿轮动态啮合载荷下齿面动态啮合效率。以人字齿轮传动系统参数为实例进行验证,分别计算齿面啮合静态效率、齿面啮合动态效率及参照AGMA标准的啮合效率。结果表明,齿面啮合效率以啮合齿频为周期,动态啮合效率低于静态啮合效率,符合因各动态激励因素存在导致系统能耗增大趋势,计算结果均值与AGMA标准值基本一致。表明该计算方法合理有效。     

多工况人字齿轮传动系统结构减振分析及优化

为更有效降低人字齿轮传动系统振动,分别对由人字齿轮传动系统振动产生的源激励(齿面啮合质量)及振动传递系统(箱体结构)进行减振降噪设计。选择综合效果较好的齿面三维修形方法在多载荷工况下对人字齿轮小轮齿面进行以减小轮齿间啮合振动为目标的修形优化设计;为确定箱体结构优化改进方向,对齿轮箱体进行以静态(箱体最大变形量)动态(低阶固有频率)相结合的结构拓扑优化;据箱体拓扑优化结果确定箱体可减重部位及需加强的结构选定箱体尺寸优化参数并对以箱体机脚处振动加速度均方根值最小为优化目标的箱体结构优化。实例计算与试验结果表明,齿面三维修形方法振动最大降幅理论计算为20.5%、实验为18.9%,减振为12%;而两者相结合则降低幅度达27.3%,效果更好。     

基于量子粒子群优化算法的最小交叉熵多阈值图像分割*

首先提出了一种减少最小交叉熵适应度函数计算量的快速递推编程技术;然后采用量子粒子群优化法搜索获得图像最优多阈值,并用该阈值实现图像分割。实验分析结果表明,该方法具有实现阈值寻优速度快,最优解对应图像分割效果好的特点。     

基于计算机视觉的轮对轮缘磨耗动态测量方法的研究

应用计算机视觉技术动态测量轮对轮缘磨耗的尺寸,研究了电荷耦合器件(CCD)隔行扫描造成的运动模糊的消除、图像平滑、图像二值化、中心线提取、标定等技术,发现中值滤波平滑处理图像的精度高,最大类间方差法分割图像效果好,变窗"跟踪虫"轮廓跟踪法提取光带的中心线完整。现场检测结果和人工测量进行比较,结果表明:测量系统可以快速准确地实现轮对轮缘磨耗动态测量,检测误差不超过0.3 mm,满足车辆段现场动态检测的要求。     

基于边界斜率的列车零部件形状分析

随着计算机视觉技术的发展,可广泛应用于现代工业、国防、医学、空间技术等领域。系统介绍了采用计算机视觉和边界斜率图像处理的原理和方法,对待检列车部件表面进行了图像获取、图像预处理、图像分割、特征提取和判断决策研究的过程,开发了一个正确率较高的列车零部件形状分析检测系统。     

区域模糊增强算法在列车轮对检测中的应用

根据列车轮对图像的模糊特性,将图像中象素的灰度等级作为模糊特征,采用模糊增强算法实现了图像的模糊增强,并且采用改进的算法对图像模糊增强的灰度阈值进行了选择.实验结果表明,新算法比传统的图像增强方法获得了较高的清晰度;显著地提高了图像的增强效果.