本文主要研究内容
作者徐彻（2019）在《基于激光的列车接近预警系统研究》一文中研究指出：在传统的列车接近预警系统中对声音振动信号采集多数运用接触式传感器,其主要缺点是遇上雨天、雾天、钢轨生锈等原因,使得传感器无法附着在钢轨表面,导致不能成功的进行信号采集。激光是一种非接触的,可以不遗留下任何痕迹的探测手段。本文利用激光特有的单色性、强度高、相干性与方向性的特点,设计一种基于激光的非接触式列车接近预警系统。(1)本文首先对轮轨振动产生的噪声建模,基于Remington轮轨滚动声模型,综合考虑了钢轨垂向的Euler梁振动、钢轨整体振动和两点固定棒的横向振动,建立了新的轮轨噪声模型。利用该数学模型分析列车轮轨振动的各阶特征频率,得到轮轨各阶的固有频率。通过比较,得出当轮轨振动在频率1000Hz以下时,轮轨噪声是轮轨整体振动产生的。(2)利用Matlab软件对轮轨噪声信号进行了时域和频域分析,通过分析轮轨噪声信号的频谱特性,确定通过检测轮轨噪声信号的短时平均能量,以及在300Hz处功率谱的幅值变化作为列车接近预警的特征信号。(3)本文设计了改进型谱减法。为了得到平稳的信号谱,把整个信号按30ms进行分段,形成若干段短时功率谱。然后在短时功率谱的基础上利用改进型谱减法去掉干扰噪声,以便更清楚的分析轮轨噪声信号的特性。(4)本文选取合适的硬件,搭建了以激光采集装置、前置放大电路和MPS010601数据采集卡为主的硬件系统。在此基础上设计仿真软件进行验证,利用LabVIEW虚拟仪器平台搭建了基于激光的轮轨噪声信号采集、分析、识别和预警等功能于一体的仿真软件系统,分析列车轮轨噪声的时域和频域上的频谱特性,利用识别算法和相关数据参数,构建了列车接近预警虚拟仪器系统。
Abstract
zai chuan tong de lie che jie jin yu jing ji tong zhong dui sheng yin zhen dong xin hao cai ji duo shu yun yong jie chu shi chuan gan qi ,ji zhu yao que dian shi yu shang yu tian 、wu tian 、gang gui sheng xiu deng yuan yin ,shi de chuan gan qi mo fa fu zhao zai gang gui biao mian ,dao zhi bu neng cheng gong de jin hang xin hao cai ji 。ji guang shi yi chong fei jie chu de ,ke yi bu wei liu xia ren he hen ji de tan ce shou duan 。ben wen li yong ji guang te you de chan se xing 、jiang du gao 、xiang gan xing yu fang xiang xing de te dian ,she ji yi chong ji yu ji guang de fei jie chu shi lie che jie jin yu jing ji tong 。(1)ben wen shou xian dui lun gui zhen dong chan sheng de zao sheng jian mo ,ji yu Remingtonlun gui gun dong sheng mo xing ,zeng ge kao lv le gang gui chui xiang de Eulerliang zhen dong 、gang gui zheng ti zhen dong he liang dian gu ding bang de heng xiang zhen dong ,jian li le xin de lun gui zao sheng mo xing 。li yong gai shu xue mo xing fen xi lie che lun gui zhen dong de ge jie te zheng pin lv ,de dao lun gui ge jie de gu you pin lv 。tong guo bi jiao ,de chu dang lun gui zhen dong zai pin lv 1000Hzyi xia shi ,lun gui zao sheng shi lun gui zheng ti zhen dong chan sheng de 。(2)li yong Matlabruan jian dui lun gui zao sheng xin hao jin hang le shi yu he pin yu fen xi ,tong guo fen xi lun gui zao sheng xin hao de pin pu te xing ,que ding tong guo jian ce lun gui zao sheng xin hao de duan shi ping jun neng liang ,yi ji zai 300Hzchu gong lv pu de fu zhi bian hua zuo wei lie che jie jin yu jing de te zheng xin hao 。(3)ben wen she ji le gai jin xing pu jian fa 。wei le de dao ping wen de xin hao pu ,ba zheng ge xin hao an 30msjin hang fen duan ,xing cheng re gan duan duan shi gong lv pu 。ran hou zai duan shi gong lv pu de ji chu shang li yong gai jin xing pu jian fa qu diao gan rao zao sheng ,yi bian geng qing chu de fen xi lun gui zao sheng xin hao de te xing 。(4)ben wen shua qu ge kuo de ying jian ,da jian le yi ji guang cai ji zhuang zhi 、qian zhi fang da dian lu he MPS010601shu ju cai ji ka wei zhu de ying jian ji tong 。zai ci ji chu shang she ji fang zhen ruan jian jin hang yan zheng ,li yong LabVIEWxu ni yi qi ping tai da jian le ji yu ji guang de lun gui zao sheng xin hao cai ji 、fen xi 、shi bie he yu jing deng gong neng yu yi ti de fang zhen ruan jian ji tong ,fen xi lie che lun gui zao sheng de shi yu he pin yu shang de pin pu te xing ,li yong shi bie suan fa he xiang guan shu ju can shu ,gou jian le lie che jie jin yu jing xu ni yi qi ji tong 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自广西科技大学的徐彻，发表于刊物广西科技大学2019-07-03论文，是一篇关于列车接近预警论文,激光论文,轮轨噪声信号论文,数据采集论文,信号分析论文,广西科技大学2019-07-03论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自广西科技大学2019-07-03论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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