期刊文献+
共找到6篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
关于BST公司和四方股份公司青藏车混编运用的分析和处理
1
作者 杨付刚 赵长波 郭志刚 《铁道车辆》 2017年第7期41-43,共3页
青藏高原客车因原始设计的差异,必须是同厂车辆(BST公司或四方股份公司)编组方可正常使用。根据中国铁路总公司混编运用的新需求,文章从车辆基本情况、混编后的状态及技术可行性方面进行了分析,并提出了混编方案及建议。
关键词 青藏高原客车 混编 运用 建议
下载PDF
采用分类学习的电气化机车受电弓拉弧检测方法 被引量:4
2
作者 杨东军 钱学明 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期79-83,共5页
针对高铁等电气化机车受电弓拉弧实时监控中的高虚警对机车运行带来的干扰问题,提出了一种分类学习的实时拉弧检测和报警方法。该方法首先通过梯度投影快速确定受电弓所在区域,然后在受电弓区域寻找潜在拉弧区域,接着提取区域内边缘梯... 针对高铁等电气化机车受电弓拉弧实时监控中的高虚警对机车运行带来的干扰问题,提出了一种分类学习的实时拉弧检测和报警方法。该方法首先通过梯度投影快速确定受电弓所在区域,然后在受电弓区域寻找潜在拉弧区域,接着提取区域内边缘梯度直方图,并用分类学习方法判断其是否存在拉弧,最后采用多帧平滑滤波方法确定长持续受电弓拉弧。实验结果表明,采用多帧平滑滤波的方法相对于单帧拉弧检测方法能提升正确检测率约8%,同时降低虚警约32%。 展开更多
关键词 高铁 地铁 运行状态监控 受电弓 电弧
下载PDF
宽带卫星通信技术在高铁动车组上运用的可行性探讨 被引量:1
3
作者 冯勇 贾涛 霍长凡 《铁道车辆》 2017年第4期32-33,共2页
1背景自2007年动车组开通以来,由于高铁沿线2G/3G/4G信号覆盖不佳以及列车高速运行带来的多普勒频率偏移效应的影响,旅客在乘车过程中基本语音通话与接入互联网的需求得不到满足,使得动车组在运行过程中成为"信息孤岛"。近年来,在华... 1背景自2007年动车组开通以来,由于高铁沿线2G/3G/4G信号覆盖不佳以及列车高速运行带来的多普勒频率偏移效应的影响,旅客在乘车过程中基本语音通话与接入互联网的需求得不到满足,使得动车组在运行过程中成为"信息孤岛"。近年来,在华东、华南等经济发达地区. 展开更多
关键词 卫星通信技术 移动通信运营商 信号覆盖 频率偏移 语音通话 点波束 移动通信业务 全球覆盖 卫星通信终端 低轨卫星
下载PDF
便携式动车组故障诊断系统设计
4
作者 马翔宇 魏佳 《铁路计算机应用》 2016年第5期48-50,53,共4页
随着大量动车组投入运营,日常检修和维护工作十分艰巨,要求检修人员对故障的判断必须高效而且准确。本文提出一种便携式动车组故障诊断系统的设计理念及实现方案,介绍了系统的主要功能与特点,对软件设计思想进行总体概括,并对系统软件... 随着大量动车组投入运营,日常检修和维护工作十分艰巨,要求检修人员对故障的判断必须高效而且准确。本文提出一种便携式动车组故障诊断系统的设计理念及实现方案,介绍了系统的主要功能与特点,对软件设计思想进行总体概括,并对系统软件中所涉及的关键技术进行了分析说明。 展开更多
关键词 动车组 系统维护 软件
下载PDF
CRH5型动车组新型旅客信息系统控制单元的设计实现与优化提升
5
作者 魏佳 《铁路计算机应用》 2017年第2期54-56,共3页
CRH5型动车组旅客信息系统经过多年运用,其性能和功能难以满足日益发展的应用需求。提出了一种新型旅客信息系统控制单元(PMU)的设计思路和实现方案,介绍了其系统原理和功能划分,对其硬件和软件设计的关键技术进行了分析,并对其功能上... CRH5型动车组旅客信息系统经过多年运用,其性能和功能难以满足日益发展的应用需求。提出了一种新型旅客信息系统控制单元(PMU)的设计思路和实现方案,介绍了其系统原理和功能划分,对其硬件和软件设计的关键技术进行了分析,并对其功能上的优化提升进行了说明。该新型PMU已在CRH5型动车组进行试装,效果反馈良好。 展开更多
关键词 旅客信息系统控制单元 设计 优化提升 CRH5型动车组
下载PDF
基于深度学习的高铁受电装置安全状态快速检测方法 被引量:12
6
作者 冯勇 宋天源 钱学明 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期109-114,共6页
针对因受电弓形变、脱离而影响高铁运行安全的问题,提出了一种快速而且准确的检测高铁受电弓的方法,能够对高铁受电弓严重形变、脱离等情况进行及时预警。该方法首先利用在高铁受电弓前的摄像头捕捉到的10 000余张图片作为训练样本,并... 针对因受电弓形变、脱离而影响高铁运行安全的问题,提出了一种快速而且准确的检测高铁受电弓的方法,能够对高铁受电弓严重形变、脱离等情况进行及时预警。该方法首先利用在高铁受电弓前的摄像头捕捉到的10 000余张图片作为训练样本,并利用这些训练样本对自定义的深度学习卷积神经网络进行离线训练,生成预测模型,然后在高铁运行过程中利用训练好的模型和改进后的YOLOv2算法对摄像头的实时监控图像进行在线检测,最后检测程序将返回检测结果,对受电弓缺失、严重形变等现象进行预警。采用该方法在CPU平台以55帧/s的检测速度对受电弓进行实时检测,平均准确率达到93.1%。 展开更多
关键词 高铁 受电弓 安全状态 深度学习 目标检测
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部