基于微结构光纤分布式传感系统的铁路安全监测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 列车定位的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 铁轨缺陷检测技术的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及论文结构 | 第13-15页 |
| 2 微结8构光纤分布式声波传感原理 | 第15-20页 |
| 2.1 分布式光纤传感系统 | 第15-16页 |
| 2.2 基于后向散射的光纤分布式传感技术 | 第16页 |
| 2.3 基于微结构光纤的分布式声波传感原理 | 第16-19页 |
| 2.3.1 微结构光纤传感原理 | 第17页 |
| 2.3.2 相干探测原理 | 第17-18页 |
| 2.3.3 系统结构和工作原理 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于DAS的铁轨振动信号采集实验 | 第20-25页 |
| 3.1 实验现场环境 | 第20-22页 |
| 3.2 实验方案 | 第22-24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 4 基于DAS的列车定位算法研究 | 第25-38页 |
| 4.1 基于光纤传感的列车定位算法分析 | 第25-27页 |
| 4.2 铁轨振动信号的数据分析与处理 | 第27-35页 |
| 4.2.1 铁轨振动信号的分析 | 第27-31页 |
| 4.2.2 铁路振动信号的统计特征 | 第31-35页 |
| 4.3 基于DAS的列车定位算法设计 | 第35-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 5 基于DAS的铁轨缺陷检测算法 | 第38-51页 |
| 5.1 基于DAS的铁轨缺陷检测算法设计 | 第38-39页 |
| 5.2 机器学习算法原理介绍 | 第39-44页 |
| 5.2.1 决策树算法原理 | 第40-42页 |
| 5.2.2 集成学习和GBDT原理 | 第42-44页 |
| 5.3 基于LightGBM的铁轨缺陷检测算法 | 第44-50页 |
| 5.3.1 数据的预处理与特征提取 | 第44-48页 |
| 5.3.2 模型的训练与参数调优 | 第48-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结和展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 研究展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
