基于复合信号特征监测的崩塌落石报警系统研究

崩塌落石监测是保证山区铁路行车安全的重要技术措施。目前的方法通常基于对单信号特征的监测,但由于现场环境复杂,其固有的高误报率超出了保证铁路运输安全所能容忍的限度。在逐项分析误报因素的基础上,提出相应的误报抑制方法。由于崩塌落石会产生侵限目标和冲击波等多种信号特征,提出了一种基于复合信号特征的监测方法:提取信号源的多种信号特征,当这些信号特征具备高度的时空域相关性时触发报警。理论分析和工程实践证明,此方法可使监测系统的误报率降低到低于十年一次,显著提高了该系统报警的准确性。

基于复合信号特征的崩塌落石监测方法

行车限界内的崩塌落石灾害监测是保障山区铁路行车安全的重点研究课题.若干基于单信号特征的监测方法已经投入应用,其固有的误报率和漏报率超出了铁路运输所能容忍的限度.考虑到崩塌落石会产生侵限目标和冲击波等多种信号特征,提出了一种基于复合信号特征的监测方法,对信号源不同的多种信号特征进行提取,同时要求这些特征必须具备高度的时空域相关性.理论分析和各山区路局的实践表明,此方法可以使监测系统的误报率和漏报率同时降低到若干数量级以下.

基于SCI／ERA方法的高效气动力降阶模型

由正交Walsh函数构造Walsh-单信号-复合-输入,对其作用下的计算流体力学响应采用单信号-复合-输入/特征系统实现算法SCI/ERA(Single-Composite-Input/Eigensystem Realization Algorithm)辨识得到离散时间非定常气动力状态空间降阶模型。通过对Isogai机翼剖面气动弹性算例的计算证明该方法具有和非定常计算流体力学方法相当的精度同时模型维数降低2个数量级;在模型构造时间上,SCI/ERA方法比脉冲/ERA方法计算效率提高24%,同时内存占用减小34%;由理论分析可知当耦合结构模态数目增加时,SCI/ERA方法所需的计算开销增幅远小于脉冲/ERA方法;采用频域平衡特征正交分解BPOD(Balanced Proper Orthogonal Decomposition)方法可以准确地从降阶模型中提取出一个低频二次降阶模型,同时保持与原模型相当的精度。二次降阶后模型维数进一步减小88%。