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车辆与轨道相对振动状态对轨道线形测量有重要影响;分析了传统检测车辆与轨道相对振动状态测量方法的缺陷,提出一种基于视觉的车轨相对振动状态测量方法,以轨道建立世界坐标系,以车体建立车体坐标系。考虑相机镜头畸变,建立相机非线性模型,基于机器人手眼方法标定相机与车体,求解相机内外参数。依据车体运动姿态特征,推导基于双目机器视觉的车辆运动姿态偏移补偿计算方法;运用实验平台设计验证实验,通过计算所得的车体振动位移与真实值高度吻合,随着车速增加振动位移误差也随之增大,验证了该方法的正确性和可行性;提供一种车辆与轨道相对振动状态测量方法。 相似文献
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针对离轴数字全息图中的零级项问题,提出用独立分量分析方法对零级项进行压缩.首先通过CCD获取同一物体的两幅干涉强度不同的全息图构成观测信号,然后采用独立分量分析方法(Independent Component Analysis(ICA))从观测信号中分离出零级项和共轭项,再从获得的共轭项中减去残余的零级项分量,实现零级项的有效压缩,并用模拟结果论证该方法在处理零级项压缩方面的优越性和有效性. 相似文献
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In the process of the reconstruction of digital holography, the traditional methods of diffraction and filtration are commonly adopted to recover the original complex-wave signal. Influenced by twin-image and zero-order terms, the above-mentioned methods, however, either limit the field of vision or result in the loss of the amplitude and phase. A new method for complex-wave retrieval is presented, which is based on blind signal separation. Three frames of holograms are captured by a charge coupled device (CCD) camera to form an observation signal. The term containing only amplitude and phase of complex-wave is separated, by means of independent component analysis, from the observation signal, which effectively eliminates the zero-order term. Finally, the complex-wave retrieval of pure phase wavefront is achieved. Experimental results show that this method can better recover the amplitude and phase of the original complex-wave even when there is a frequency spectrum mixture in the hologram. 相似文献
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针对数字全息图中的零级项问题,提出一种用Hilbert-Huang变换对零级项进行抑制的方法.首先将二维数字全息图数据展开为一维数据,然后用Hilbert-Huang变换进行经验模型分解,得到第一层的本征模函数,该函数包含了全息图的高频分量,继续分解,得到第二层的本征模函数,该函数包含了全息图的直流分量.实验结果证明,将第一层的本征模函数进行再现,即为零级项得到有效抑制的共轭像,第二层的本征模函数为零级项.该方法只需在空域中进行一次经验模型分解就可有效抑制零级项,较好地保存了原物波信息,在计算速度上具有明显优势. 相似文献
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轮轨作用力对车辆的运行品质及安全有重要影响;现有轮轨力测量方法采用了特制的测力轮对测量和轨道静态测量,其成本高、周期长、稳定性差;对现有轮轨力测量方法进行了研究,提出了降维状态观测器的方法观测轮轨力;建立单轮对车辆轨道垂向耦合模型,以车辆状态响应值与轨道激励作为降维状态观测器的输入;通过Matlab仿真计算,得出轮对振动位移的观测值快速收敛于仿真值,轮轨力有很好的吻合性;随着车辆速度增加振动位移收敛时间变长,轮轨力误差增大;结果表明,在一定条件下,此方法能够很好的地观测轮轨力的大小,为轮轨力的实时估计提供一种的新方法。 相似文献
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应用频率域逆时偏移方法实现各向同性和各向异性板中缺陷的兰姆波成像.由于缺陷引起的多模态散射信号会在重建图像中形成伪像,根据基本导波模式振动对称性的差别进行了模式分离预处理.基于多元阵列超声技术,开展了铝板和复合板内缺陷频率域逆时偏移超声成像方法的数值仿真研究.首先,建立有限元模型,采用环形传感器数值采集由缺陷引起的兰姆波散射信号,然后,将采集到的多模式散射信号进行模式分离处理,再将模式分离后的兰姆波散射信号经时间反转后并在相应的接收器处重新激励,在频域中运用格林函数反向传播兰姆波散射信号,获取监测区域的声场信息,与正向传播声场进行互相关,重建缺陷图像.首先对铝板中单缺陷以及复合材料板中相邻的两个相同缺陷进行数值仿真,对比有无模式分离处理的缺陷逆时偏移成像效果,体现出模式分离的重要性.在此基础上,采用逆时偏移方法对复合板材内位置邻近、深度不同的双缺陷进行识别.数值结果表明,模式分离预处理后的缺陷重建图像能够有效去除多模式干扰产生的伪像.文中提出的成像方法对各向同性板和各向异性板内缺陷的检测和成像具有很好的发展潜力,可以准确地探测多个缺陷的形状、尺寸和深度. 相似文献
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点云数据拼接在众多科研领域有着十分广泛的应用。为完整、精确地得到复杂物体的点云数据,提出一种基于Gocator的多传感器数据拼接方法。该方法需要对多传感器系统进行两两校准以获取各传感器坐标系与基准坐标系之间的空间变换关系,进而将各传感器自身坐标系下的数据转换到基准坐标系下,实现多传感器数据的拼接。对于双传感器数据拼接,首先通过两只传感器同时拍摄单孔标定块,利用最大距离法提取标定块轮廓坡口特征点,根据坐标转换原理,初步确定了两传感器间的旋转平移关系;在此基础上采用迭代最近点(ICP)算法进一步优化确定两传感器之间的最优变换矩阵,以得到精确的拼接关系。实验室搭建双传感器钢轨廓形检测平台对该算法进行验证,实验结果表明,多次拼接得到的钢轨廓形与标准模板误差不超过0.2mm,完全符合钢轨廓形允许误差要求,该算法具有较高精度和稳定性。 相似文献
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车体振动加速度是反映车辆振动状态及轮轨接触品质的重要参数;基于NARX神经网络,结合车辆动力学模型,构建了轨道不平顺激励下的车辆振动加速度神经网络预测模型;为提高模型的预测精度,运用遍历法确定了网络的时延阶数、隐节点等模型参数;基于车辆系统SIMPACK模型仿真数据的验证结果表明,模型输出与目标输出具有较高的相关性以及较小的均方根误差值,模型能够较好的预测出车体振动加速度的变化趋势;最后采用实测数据进一步验证了模型的预测性能,证明了构建的神经网络模型可以准确预测车体振动加速度输出,并有良好的泛化效果。 相似文献