基于WSN的铁路钢轨振动监测及特征识别研究
摘要 | 第4-6页 |
abstract | 第6-7页 |
1 绪论 | 第21-42页 |
1.1 研究背景与意义 | 第21-23页 |
1.2 国内外相关工作研究进展 | 第23-39页 |
1.2.1 WSN监测平台的实现方法 | 第23-29页 |
1.2.2 网络通信模式及性能评价 | 第29-33页 |
1.2.3 基于轮轨交互动力学的轨道振动 | 第33-36页 |
1.2.4 基于小波变换的振动监测技术 | 第36-39页 |
1.3 本文主要研究思路 | 第39-42页 |
1.3.1 研究目标 | 第39-40页 |
1.3.2 论文组织结构 | 第40页 |
1.3.3 主要研究内容 | 第40-42页 |
2 负载自适应网络服务器算法及应用 | 第42-62页 |
2.1 引言 | 第42页 |
2.2 负载自适应网络服务器模型 | 第42-55页 |
2.2.1 设计思路 | 第42-43页 |
2.2.2 性能分析方法 | 第43-49页 |
2.2.3 实验结果和讨论 | 第49-55页 |
2.3 网络任务并发处理服务器的设计与实现 | 第55-61页 |
2.3.1 任务并发处理框架 | 第55-56页 |
2.3.2 网络服务器的实现 | 第56-57页 |
2.3.3 控制参数的下发和上传 | 第57-60页 |
2.3.4 数据丢包问题 | 第60-61页 |
2.4 本章小结 | 第61-62页 |
3 钢轨监测系统软件平台的设计及实现 | 第62-85页 |
3.1 引言 | 第62页 |
3.2 基于无线传感网的钢轨监测系统架构 | 第62-64页 |
3.3 通讯协议的设计与实现 | 第64页 |
3.4 网关的设计与实现 | 第64-67页 |
3.4.1 网关软件架构 | 第64-65页 |
3.4.2 网关数据传输机制 | 第65-67页 |
3.5 数据存储和管理 | 第67-69页 |
3.5.1 数据存储和管理模式 | 第67-68页 |
3.5.2 数据库的表结构 | 第68-69页 |
3.6 基于B/S和C/S的监测客户端 | 第69-80页 |
3.6.1 监测客户端框架 | 第69-71页 |
3.6.2 监测客户端软件的设计与实现 | 第71-75页 |
3.6.3 基于C/S的监测客户端类结构 | 第75-77页 |
3.6.4 监测数据实时获取机制 | 第77-80页 |
3.7 QoS性能评估 | 第80-83页 |
3.8 钢轨监测系统在高铁线路上的拓展应用 | 第83-84页 |
3.9 本章小结 | 第84-85页 |
4 振动数据降噪和振动特征分析 | 第85-105页 |
4.1 引言 | 第85页 |
4.2 基于小波变换的振动数据降噪算法 | 第85-93页 |
4.2.1 阈值滤波 | 第85-86页 |
4.2.2 硬阈值和软阈值降噪法 | 第86-87页 |
4.2.3 贝叶斯小波包降噪 | 第87-89页 |
4.2.4 分解层级 | 第89页 |
4.2.5 降噪算例 | 第89-93页 |
4.3 基于小波能谱的振动特征提取理论 | 第93-96页 |
4.3.1 Morlet小波 | 第94-95页 |
4.3.2 小波能谱与瞬时频率 | 第95-96页 |
4.4 基于动力响应的垂向轮轨作用力特征分析 | 第96-104页 |
4.5 本章小结 | 第104-105页 |
5 轮轨交互作用下的振动特征识别实验与分析 | 第105-124页 |
5.1 引言 | 第105页 |
5.2 钢轨振动试验平台 | 第105-107页 |
5.2.1 测试钢轨 | 第105-106页 |
5.2.2 设备安装 | 第106-107页 |
5.2.3 研究对象 | 第107页 |
5.3 钢轨振动降噪 | 第107-111页 |
5.4 基于小波能谱的钢轨振动特征分析 | 第111-120页 |
5.4.1 振动特征与轨道结构间的关系 | 第111-117页 |
5.4.2 振动特征与行车速度间的关系 | 第117-120页 |
5.5 钢轨扣件松紧状态识别 | 第120-122页 |
5.6 本章小结 | 第122-124页 |
6 结论与展望 | 第124-126页 |
6.1 结论 | 第124-125页 |
6.2 创新点 | 第125页 |
6.3 展望 | 第125-126页 |
参考文献 | 第126-137页 |
攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第137-138页 |
致谢 | 第138-139页 |
作者简介 | 第139页 |