非负矩阵分解方法识别电能质量扰动信号

利用相空间重构及非负矩阵分解(NMF)相结合的方法,对电压暂降、电压暂升、电压尖峰、电压中断、暂态谐波及暂态振荡6类电能扰动信号进行分类识别研究。利用相空间重构法构造扰动信号轨迹,并将其转化为图像。从图像处理的角度出发,利用NMF在人脸、指纹图像识别应用中的基本原理,对不同的相空间重构轨迹图进行特征提取,分类识别其所对应的电能质量扰动信号。该方法可避免由于扰动信号的复杂性而难以获得扰动信号稳定特征提取的困难,具有训练时间短、所需训练样本少、识别过程可视化便于分析等特点。仿真实验结果表明其能够较好地识别电能质量扰动,是提供了扰动信号检测与分类的算法。

基于Qt的捣固车自动引导系统图形界面研究

捣固车是具备拨道、起道、捣固等功能并应用于铁路线路维护的高效现代化有碴轨维护设备,也是维护铁路线路需求最多的装备。捣固车自动引导控制系统是捣固车作业控制系统的核心部件。为了便于工人操作,使图形用户界面能有更好的交互性和使用安全性,提出了一种在Linux环境下基于Qt的实现方案。结合实际开发过程,详细描述了系统界面的构成与实现功能,以及Qt信号与槽机制的应用。实验结果证明Linux下基于Qt的捣固车AGC图形界面有很好的稳定性和安全性,便于未来将捣固车自动引导系统移植到嵌入式开发板上。