基于密度聚类算法和广度优先搜索算法的道岔摩擦电流智能分析系统

[目的]现场的道岔摩擦电流测试与调整存在流程繁琐且风险高、对检修人员专业水平要求高、测定数值的主观性占比大3个弊端,为此需要基于各类智能算法及技术提升道岔的智能运维水平。[方法]分析了道岔摩擦电流测试曲线4个阶段的特征,提出建立道岔摩擦电流的智能分析系统。阐述了该系统的功能及工作原理,设定了该系统的摩擦电流标准值及阈值范围。该系统可基于密度聚类算法和广度优先搜索算法自动获取道岔摩擦电流值。介绍了该系统的调试界面截图,以说明系统在获取道岔摩擦电流值如何为现场检修人员提供操作建议。[结果及结论]该智能系统具有良好的可用性,实现了节约检修时间、降低维护成本和提高检修效率的既定目的。

基于广度优先搜索的小波聚类算法

针对传统小波聚类算法采用相连定义聚类时精度和效率不够的问题,提出了一种基于广度优先搜索的改进小波聚类算法。该算法综合了小波聚类算法和广度优先搜索邻居聚类算法两者的优势,以小波聚类算法的网格邻居单元定义去改善广度优先搜索邻居聚类算法人工输入参数的敏感性,同时以广度优先搜索邻居聚类算法类门限参数的设定去改善小波聚类算法类划分不精确的缺陷。通过航空发动机转子模拟振动信号实验数据,对其分别进行小波聚类,广度优先搜索邻居聚类以及改进的小波聚类分析,结果表明:基于广度优先搜索的小波聚类能够很好地改善传统小波聚类的聚类精度和聚类速度,明显地降低计算复杂度。

采用广度优先搜索邻居聚类的通信信号调制识别

针对短波通信中无法避免的码间串扰问题,研究了聚类算法在信号调制识别中的作用,提出了一种利用广度优先搜索邻居(BFSN)聚类处理循环统计量特征的分类算法。该算法将循环统计量特征峰值作为聚类输入对象,通过BFSN聚类分析,剔除延时信号、噪声等造成的奇异类峰值,克服了多径效应产生的码间串扰影响,实现了2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM、π/4-QPSK、π/4-DQPSK、8PSK等8种调制信号的自动识别。仿真表明,该算法聚类后提取的特征参数抗多径干扰能力强,同信道均衡方法相比识别正确率有5%的性能优势。低信噪比环境下的信号调制识别具有重要的工程应用意义。

SA-BFSN:一种自适应基于密度聚类的算法

针对BFSN算法需要人工输入参数r和λ的缺陷,提出了一种自适应确定r和λ的SA-BFSN聚类方法。该方法通过Inverse Gaussian拟合判断r参数,通过分析噪声点数量的分布特征选择合适的λ值。算法测试表明,使用SA-BFSN无需人工输入参数,能够实现聚类过程的全自动化,能够有效处理任意形状、大小和密度的簇。

未知雷达信号BFSN聚类分选算法的FPGA实现

信号分选是雷达侦察系统中至关重要的环节,利用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现雷达信号分选对系统速度和可靠性的提升具有重大影响,为此提出了一种非处理器架构并完全基于FPGA器件的广度优先搜索邻居(BFSN)聚类分选算法实现架构。在Xilinx公司的Virtex 5 FPGA上进行了硬件实现,并通过软件仿真与硬件测试对架构进行了实验验证。实验结果证实,该架构可对5部模拟雷达信号进行有效且快速的处理,证明了基于FPGA的雷达信号分选实现在工程上的可行性与高效性。