铁路轨道状态检测数据处理智能分析方法

轨道检查仪

GJY-AKTF-221-1-1型轨道检查仪 （一）产品概述 GJY-AKTF-221-1-1型轨道检查仪是一种基于数字陀螺精密测 量原理的轨道几何状态检查仪器。通过测量轨道的方位角和坡度角，并对距离的积分，得到轨道的横，垂坐标分量，从而计算轨道的不平顺性。该不平顺指标包括轨距、轨距变化率、水平（超高）、左右高低、左右轨向、三角坑等。 系统分为4大部分：传感器部分，数据处理计算中心部分，多功能数据调理主板，精密机械小车。传感器部分功能：收集线路状态原始信号；多功能数据调理主板功能：传送和调理原始信号；数据处理计算中心部分功能：将处理传送过来的原始信号，生成最终用户数据；精密机械小车功能：是所有模块的载体，保证了装置的稳定工作。 （二）工作环境及条件 ?环境温度： -20℃～＋50℃温度下可靠工作。 ?海拔高度：不超过2500m ?相对湿度：不大于90%RH ?线路要求：无积水积雪 ?行进速度： 0～8km/h ?重量：≤35kg （三）性能指标 ?电源容量：有效工作时间>8h。 ?耐磨：各车轮500Km以内无明显磨耗。 ?绝缘性能：各车轮及机构间阻抗大于1MΩ。 ?抗干扰能力：具有较强的抗电磁干扰能力。 (四)技术标准 1.TB/T 3147—2012《铁路轨道检查仪》。

2.JJG 1090-2013 《铁路轨道检查仪检定规程》。 (五)技术要求 1.主要技术指标 (五)功能特点 1. 接触轨道的测量轮、导向轮、行走轮耐磨性应满足检测500km 线路的使用要求。 2. 抗干扰能力：在电气化铁路区段及有射频等干扰的地方不影响数据采集，适应野外作业，采集数据稳定。 3.具有运行总里程累计及显示功能、超限实时声响报警功能、里程修正功能及辅助定位措施。所有项目现场超限报警功能可以立即让检测者标记出大病害的处所。可以通过人机对话，记录线路的特征点、道口、站台、固定螺栓脱落、断轨等标记或病害。 4. 轨检仪各检测项目采取等间距采样方式移动测量每米不少于4个测量点，同时将测量的真实结果实时显示出来。存储容量可满足

数据分析平台测试方案模板

葛洲坝电厂数据交换&分析平台 测试方案书 宜昌鸿宇连邦软件有限责任公司 软件开发部

目录 一、项目背景............................................. 错误!未定义书签。 二、测试方案............................................. 错误!未定义书签。 方案总体描述......................................... 错误!未定义书签。 客户协助............................................. 错误!未定义书签。 硬件设备................................... 错误!未定义书签。 模拟数据................................... 错误!未定义书签。 测试数据构成......................................... 错误!未定义书签。 数据来源................................... 错误!未定义书签。 测试指标................................... 错误!未定义书签。 数据抽取............................................. 错误!未定义书签。 抽取拓扑................................... 错误!未定义书签。 抽取过程描述............................... 错误!未定义书签。 测试指标................................... 错误!未定义书签。 数据清洗............................................. 错误!未定义书签。 清洗过程描述............................... 错误!未定义书签。 测试指标................................... 错误!未定义书签。 数据整合............................................. 错误!未定义书签。 整合过程描述............................... 错误!未定义书签。 整合拓扑路线............................... 错误!未定义书签。 测试指标................................... 错误!未定义书签。 数据驾驶他........................................... 错误!未定义书签。 数据呈现方式............................... 错误!未定义书签。 报表呈现方式............................... 错误!未定义书签。 图形呈现方式............................... 错误!未定义书签。 测试指标................................... 错误!未定义书签。 三、进度安排............................................. 错误!未定义书签。 四、人员安排............................................. 错误!未定义书签。 一、项目背景

科研常用的实验数据分析与处理方法

科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一

星网宇达GJY-TW-XW-1铁路轨道检查仪(惯导)使用说明书V0605

星网宇达GJY-TW-XW-1型铁路轨道检查仪（惯导） 使用说明书 北京星网宇达科技股份有限公司 V1.02020年5月

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目录 惯导精测小车使用说明书 (3) 一、产品介绍 (3) 1.1概述 (3) 1.2系统组成及功能 (5) 1.3性能指标参数 (6) 1.4系统优点 (7) 1.5参照标准 (8) 1.6实测数据精度 (9) 二、轨检仪使用与操作 (11) 2.1定义 (11) 2.2轨检仪拼装 (11) 2.3轨检仪上道 (12) 三、软件使用说明 (13) 3.1软件打开界面 (13) 3.2项目管理界面 (13) 3.3线性设计资料 (17) 3.4设备管理 (27) 3.5现场测量作业 (30) 3.6数据解算 (39) 四、轨检仪的保养、收藏、搬运、存放 (42) 4.1保养及注意事项 (42) 4.2收藏、搬运、存放 (42) 4.3锂电池及使用注意事项 (43) 4.4标定与检定 (43) 4.5其他注意事项 (44) 五、轨检仪装箱清单 (46)

钢轨伤损检测方法的探究

钢轨伤损检测方法的探究 【摘要】钢轨损伤的检测结果直接关系到铁路运营的安全，本文着重介绍了钢轨无损检测的方法，并针对目前国际上应用较多的漏磁检测方法，做了重点的介绍。希望能够抛砖引玉，共同研究，推动我国钢轨无损检测的更快发展。 【关键词】无损检测漏磁场有限元 我国铁路运营正在向高速、重载的方向发展。超期服役的钢轨数量很大，线路上的钢轨在承担繁重的运输任务过程中，不免要产生各种损伤，如侧磨、轨头压溃、剥离掉块、锈蚀等，还有很多损伤在钢轨内部，是我们肉眼看不见的，如钢轨头部存在冶炼中残留的夹杂和白点而引起的核伤，它可以造成钢轨横向裂纹及轨头断裂；由残留的带状组织而造成的轨头或轨腰的水平裂纹或分层，有时会使轨头或轨底劈裂即垂直裂纹；还有螺栓孔周边裂纹等。在现有提速重载的运输条件下，钢轨的损伤情况已越来越严重。若在故障发生之前就能找出并消除隐患，很多事故是可以提前避免的，铁路出现事故的几率就会大大地降低。因此，提前进行钢轨的探伤对于保证铁路的正常运行具有重大意义。 以前，钢轨生产厂商对钢轨的检测一直沿用的是利用抽样切片、打点的方式进行，它的缺陷十分明显。测量属于破坏性测量，造成大量的浪费。由于抽样检测的方法，会漏掉很多缺陷信息，致

使不合格产品出厂，对铁路的运行造成很大的隐患。 我国目前钢轨的检测方法主要包括磁粉检测法、超声检测法和漏磁检测法等。磁粉检测法需要打磨，费时费力，且只能够定性判断。超声波测厚仪需要清洗和耦合剂，是通过在罐底板上表面抽样检测，计算平均板厚，以判断腐蚀情况漏磁无损检测方法是建立在钢轨等铁磁性材料的高磁导率这一特性上的，它通过拾取被磁化钢轨缺陷处引起的泄漏到外部的磁场信号，再经信号处理装置得到与缺陷的形状有关的电信号的一种方法。这种方法能检测钢轨表面及内部缺陷且满足实际应用中的连续性、快速性的要求，所以，漏磁检测是目前新兴的钢轨检测方法。 无损检测技术以不损害被检测的对象的使用性能为前提，应用材料的多种物理和化学性能，对各种工程材料、零部件和结构件进行有效的检验和测试，借以评价它们的完整性、连续性、安全可靠性及某些物理性能。由于缺陷的位置不同，有内部的，表面的和近表面的；缺陷的形状和性质也不相同，有体积型的，也有平面状的；从被检测的状态来说，又可分为静态检测和运行中设备的在线实时检测等等。任何一种无损检测方法都不可能给出所需要的全部信息，因此需 要研究一种原理简单，且能适应钢轨内部情况的检测技术。 漏磁检测的理论依据是铁磁性材料在外磁场感应作用下被磁化，在其缺陷处形成漏磁场。漏磁检测技术是利用磁场和缺陷的相互作用来进行工作的。漏磁检测信号可以提供直观和大量的信息，准确检测出物体中的缺陷，并确定其位置、大小和性质。

GIS局放在线监测测试系统、模式识别、定位与数据分析要点

及时、准确发现局部放电并消除局部放电是一切工作的根本目的。 一、GIS局部放电在线监测方法概述 1、局放产生的原因 （1）绝缘体内部存在自由移动的金属微粒； （2）绝缘体内或高压导体表面上存在针尖状或其他形状突出物； （3）附近存在悬浮电位体或导体间连接点接触不好； （4）轻微局放或制造时造成绝缘体内部或表面存在气隙、裂纹等。 2、监测方法 当介质中发生局部放电时，会产生电脉冲、电磁波、超声波、局部过热、一些新的化学产物、光等特征，与此相应的出现了下面五种监测方法。 2.1电测法 （1）耦合电容法，又称脉冲电流法。 利用贴在GIS外壳上的电容电极耦合探测局放在导体芯上引起的电压变化。该法结构简单，便于实现。在现场测试时，无法识别与多种噪声混杂在一起的局放信号，因此此方法的使用推广受到限制。 （2）超高频法。 其主要优点是灵敏度高，并通过放电源到不同传感器的时间差对放电源精确定位。但对传感器的要求很高，此法成本昂贵。 2.2非电测法 （1）超声波监测法。

由于GIS内部产生局放时会产生冲击振动及声音，因此可用腔体外壁上安装的超声波传感器测量局放量Q。它是目前除UHF法外最成熟的PD监测方法，抗电磁干扰性能好，但由于声音信号在SF6气体中的传输速率很低(约140 m/s)，信号通过不同物质时传播速率不同，不同材料的边界处还会产生反射，因此信号模式很复杂，且其高频部分衰减很快。它要求操作人员须有丰富经验或受过良好的培训，另外，长期监测时需要的传感器较多，现场使用很不方便。 （2）化学监测法。通过分析GIS中局放所引起的气体生成物的含量来确定局放的程度，但GIS中的吸附剂和干燥剂会影响化学方法的测量；断路器正常开断时产生的电弧的气体生成物也会产生影响；脉冲放电产生的分解物被大量的SF6气体稀释，因此用化学方法监测PD的灵敏度很差。另外，该方法不能作为长期监测的方法来使用。 （3）光学监测法。光电倍增器可监测到甚至一个光子的发射，但由于射线被SF6气体和玻璃强烈地吸收，因此有“死角”出现。该法监测已知位置的放电源较有效，不具备定位故障能力，且由于GIS内壁光滑而引起反射带来的影响使灵敏度不高。 2.3上述五种监测方法对比 对于某种监测技术的性能评估，首先要考虑的要素是模式识别、定位、放电强度三个方面的信息的准确性。监测技术是局部放电分析的基础，模式识别给出了导致发生局放的原因及类型，定位则给出了局放源的准确位置，放电强度给出了当前局放活动的剧烈程度，这三个方面信息的结合才能进行介质绝缘状态的合理准确评估。

论文：马尔科夫链模型

市场占有率问题 摘要 本文通过对马尔科夫过程理论中用于分析随机过程方法的研究，提出了将转移概率矩阵法应用于企业产品的市场占有率分析当中，并给出了均匀状态下的市场占有率模型。单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率，称为该厂产品的市场占有率，市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化。企业在对产品种类与经营方向做出决策时，需要预测各种商品之间不断转移的市场占有率。 通过转移概率求得八月份的各型号商品的市场占有率为……稳定状态后，通过马尔科夫转移矩阵，计算出各商品的市场占有率为…… 关键词马尔科夫链转移概率矩阵

一、问题重述 1.1背景分析 现代市场信息复杂多变，一个企业在激烈的市场竞争环境下要生存和发展就必须对其产品进行市场预测，从而减少企业参与市场竞争的盲目性，提高科学性。然而，市场对某些产品的需求受多种因素的影响，普遍具有随机性。为此，利用随机过程理论的马尔科夫模型来分析产品在市场上的状态分布，进行市场预测，从而科学地组织生产，减少盲目性，以提高企业的市场竞争力和其产品的市场占有率。 1.2问题重述 已知六月份甲，乙，丙，三种型号的某商品在某地有相同的销售额。七月份甲保持原有顾客的60%，分别获得乙，丙的顾客的10%和30%；乙保持原有顾客的70%，分别获得甲，丙的顾客的10%和20%；丙保持原有顾客的50%，分别获得甲，乙顾客的30%和20%。求八月份各型号商品的市场占有率及稳定状态时的占有率。 二、问题分析 单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率，称为该厂产品的市场占有率，市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化。题目给出七月份甲、乙、丙三种型号的某商品的顾客转移率，转移率的变化以当前的状态为基准而不需要知道顾客转移率的过去状态，即只要掌握企业产品目前在市场上的占有份额，就可以预测将来该企业产品的市场占有率。概括起来，若把需要掌握过去和现在资料进行预测的方法称为马尔科夫过程。 马尔科夫预测法的一般步骤： （1）、调查目前本企业场频市场占有率状况，得到市场占有率向量A ； （2）、调查消费者的变动情况，计算转移概率矩阵B ； （3）、利用向量A 和转移概率矩阵B 预测下一期本企业产品市场占有率。 由于市场上生产与本企业产品相同的同类企业有许多家，但我们最关心的是本企业产品的市场占有率。对于众多消费者而言，够不够买本企业的产品纯粹是偶然事件，但是若本企业生产的产品在质量、价格、营销策略相对较为稳定的情况下，众多消费者的偶然的购买变动就会演变成必然的目前该类产品相对稳定的市场变动情况。因为原来购买本企业产品的消费者在奖励可能仍然购买本企业的产品，也可能转移到购买别的企业的同类产品，而原来购买其他企业产品的消费者在将来可能会转移到购买本企业产品，两者互相抵消，就能形成相对稳定的转移概率。 若已知某产品目前市场占有率向量A ，又根据调查结果得到未来转移概率矩阵B ，则未来某产品各企业的市场占有率可以用A 乘以B 求得。即： 111212122212312*()*n n n n n nn a a a a a a A B p p p p a a a ????????????=????????????????????? 三、模型假设 1、购买3种类型产品的顾客总人数基本不变； 2、市场情况相对正常稳定，没有出现新的市场竞争； 3、没有其他促销活动吸引顾客。

基于惯性基准法地铁钢轨波磨检测方法研究

·30· 测量与检测技术 机械 2018年第8期 第45卷 ——————————————— 收稿日期：2018－01－11 基金项目：国家自然科学基金项目（51775461） 作者简介：刘力（1990－），男，四川广元人，硕士研究生，主要研究方向为轮轨摩擦学；赵晓男（1990－），男，山东聊城人，博士，主要研究方向为轮轨噪声、车辆系统动力学。 基于惯性基准法地铁钢轨波磨检测方法研究 刘力，赵晓男，陈光雄 （西南交通大学 摩擦学研究所，四川 成都 610031） 摘要：为了检测钢轨波磨，不同于传统波磨检测方法，在MATLAB 环境下处理车辆轴箱振动信号得到钢轨波磨波形。对传统惯性基准法原理做出改进，提出一种新的信号处理计算方法。在列车轴箱上安装加速度传感器，采集北京地铁波磨轨道轴箱垂向振动加速度信号，针对轨道振动信号非平稳、非线性的特点，提出运用EMD 与小波阈值去噪方法相联合对振动加速度进行降噪处理，然后设计积分器对重构振动信号进行积分，为保证检测精度，再将积分结果通过一高通滤波器。结果显示，该检测计算方法能准确有效地计算出钢轨波磨。 关键词：波磨检测；惯性基准法；EMD ；小波阈值去噪；数值积分；高通滤波 中图分类号：U211；TN911.4 文献标志码：A doi ：10.3969/j.issn.1006-0316.2018.08.007 文章编号：1006－0316 (2018) 08－0030－05 Research on Detection of Metro Rail Corrugation Based on Inertial Reference Method LIU Li ，ZHAO Xiaonan ，CHEN Guangxiong ( Tribology Research Institute, SouthwestJiaotong University, Chengdu 610031, China ) Abstract ：In order to detect railcorrugation, the waveform of rail corrugation was obtained by processing vibration signals of axle box in MATLAB environment.A new method of signal processing was proposed to improve traditional inertial reference method.The acceleration sensor was installed on the axle box of the metro,andthe vertical vibration signals produced by the corrugation of Beijing Metro were collected.In view of the non-stationary and nonlinear characteristics of the signals, EMD and wavelet threshold was combined to denoise the acceleration.An integrator was designed to integrate the reconstructed vibration signals,thenpassed through a high pass filter.The results showed that this detection method can accurately and effectively calculate the rail corrugation. Key words ：corrugation detection ；inertial principle ；EMD ；wavelet threshold denoising ；digital integration ；high pass filter 钢轨波浪形磨耗是指存在于钢轨轨头表 面，具有一个或多个特征波长的规律性磨耗现 象。当前，我国运营的地铁均有不同程度的波 磨现象出现，尤其是当线路曲线半径R ≤350 m ，几乎百分百会发生钢轨波磨[1]。波磨有两种 属性特征：波长和波深。DnaldR. Ahlbeck 等[2]对城市轨道交通钢轨波磨的研究表明：波磨波长介于50～200 mm 之间；波深与波长相关，短波波磨的波深一般小于0.2 mm ，最大波深达0.9 mm 。如图1为北京地铁波磨现场图。

马尔科夫预测

第6章 马尔可夫预测 马尔可夫预测方法不需要大量历史资料，而只需对近期状况作详细分析。它可用于产品的市场占有率预测、期望报酬预测、人力资源预测等等，还可用来分析系统的长期平衡条件，为决策提供有意义的参考。 6.1 马尔可夫预测的基本原理 马尔可夫（A.A.Markov ）是俄国数学家。二十世纪初，他在研究中发现自然界中有一类事物的变化过程仅与事物的近期状态有关，而与事物的过去状态无关。具有这种特性的随机过程称为马尔可夫过程。设备维修和更新、人才结构变化、资金流向、市场需求变化等许多经济和社会行为都可用这一类过程来描述或近似，故其应用范围非常广泛。 6.1.1 马尔可夫链 为了表征一个系统在变化过程中的特性（状态），可以用一组随时间进程而变化的变量来描述。如果系统在任何时刻上的状态是随机的，则变化过程就是一个随机过程。 设有参数集(,)T ?-∞+∞，如果对任意的t T ∈，总有一随机变量t X 与之对应，则称 {,}t X t T ∈为一随机过程。 如若T 为离散集（不妨设012{,,,...,,...}n T t t t t =），同时t X 的取值也是离散的，则称 {,}t X t T ∈为离散型随机过程。 设有一离散型随机过程，它所有可能处于的状态的集合为{1,2,,}S N =L ，称其为状态空间。系统只能在时刻012,,,...t t t 改变它的状态。为简便计，以下将n t X 等简记为n X 。 一般地说，描述系统状态的随机变量序列不一定满足相互独立的条件，也就是说，系统将来的状态与过去时刻以及现在时刻的状态是有关系的。在实际情况中，也有具有这样性质的随机系统：系统在每一时刻（或每一步）上的状态，仅仅取决于前一时刻（或前一步）的状态。这个性质称为无后效性，即所谓马尔可夫假设。具备这个性质的离散型随机过程，称为马尔可夫链。用数学语言来描述就是： 马尔可夫链 如果对任一1n >，任意的S j i i i n ∈-,,,,121Λ恒有 {}{}11221111,,,n n n n n n P X j X i X i X i P X j X i ----=======L (6.1.1) 则称离散型随机过程{,}t X t T ∈为马尔可夫链。 例如，在荷花池中有N 张荷叶，编号为1,2,...,N 。假设有一只青蛙随机地从这张荷叶上跳到另一张荷叶上。青蛙的运动可看作一随机过程。在时刻n t ，青蛙所在的那张荷叶，称为青蛙所处的状态。那么，青蛙在未来处于什么状态，只与它现在所处的状态()N i i ,,2,1Λ=有关，与它以前在哪张荷叶上无关。此过程就是一个马尔可夫链。 由于系统状态的变化是随机的，因此，必须用概率描述状态转移的各种可能性的大小。 6.1.2 状态转移矩阵 马尔可夫链是一种描述动态随机现象的数学模型，它建立在系统“状态”和“状态转移”的概念之上。所谓系统，就是我们所研究的事物对象；所谓状态，是表示系统的一组记号。当确定了这组记号的值时，也就确定了系统的行为，并说系统处于某一状态。系统状态常表示为向量，故称之为状态向量。例如，已知某月A 、B 、C 三种牌号洗衣粉的市场占有率分别是0.3、0.4、0.3，则可用向量()0.3,0.4,0.3P =来描述该月市场洗衣粉销售的状况。

数据分析的常见方法

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的

轨道检查仪

GJY-H4轨道检查仪培训教程 江西日月明铁道设备开发有限公司 二OO六年

目录 一、产品概述.......................................... 错误!未定义书签。1．测量原理.......................................... 错误!未定义书签。2．产品特点.......................................... 错误!未定义书签。3．主要技术参数...................................... 错误!未定义书签。4．测量范围与精度.................................... 错误!未定义书签。 二、机架系统........................................... 错误!未定义书签。1．组成.............................................. 错误!未定义书签。2．车架系统.......................................... 错误!未定义书签。 三、数据采集系统............................................... 错误!未定义书签。1．数据采集处理器.................................... 错误!未定义书签。2．操作方法.......................................... 错误!未定义书签。 四、数据分析系统............................................... 错误!未定义书签。 五、操作程序及方法 ............................................ 错误!未定义书签。1．操作程序.......................................... 错误!未定义书签。2．操作方法.......................................... 错误!未定义书签。 六、安全操作规程............................................... 错误!未定义书签。 七、轨检仪的收藏、保养、搬运、存放.......................... 错误!未定义书签。1．保养及注意事项.................................... 错误!未定义书签。2．收藏、搬运、存放.................................. 错误!未定义书签。 八、锂电池及使用注意事项............................... 错误!未定义书签。

钢轨裂纹及断轨检测方法调研报告

钢轨裂纹及断轨检测方法调研报告 在铁路运输系统中，钢轨起着支撑列车和引导车辆车轮前进的作用。如果出现钢轨断裂将有可能造成列车出轨、倾覆等重大行车安全事故，造成人员伤亡和巨额财产损失。因此钢轨伤损检测越来越受到人们的重视。表1所示为近些年由于钢轨断裂造成的列车行车事故。 表1 近些年钢轨断裂造成的列车行车事故 时间地点伤损情况 2001年3月18日美国爱荷华州钢轨断裂引起列车脱轨，造成1人死亡96人受伤 2007年10月17日伦敦钢轨断裂引发列车脱轨，造成4人死亡、70人受伤、 4人重伤 2009年4月7日河北野三坡钢轨断裂导致6节车厢脱轨同时，随着国家高速铁路和重载铁路的发展，钢轨受到挤压和冲击的程度越来越大，钢轨发生损伤的概率也在提高。因此，为保证高速铁路和重在铁路的运营安全性，钢轨裂纹检测成为铁路运营部门十分重视的事情。 目前，钢轨的主要检测方式分为周期性探伤检测和实时断轨监测。周期性钢轨探伤检测包括人工巡轨检测、大型钢轨探伤车、漏磁信号、涡流探伤、激光超声、图像处理等；实时断轨监测技术包括轨道电路实时断轨检测技术、牵引回流实时断轨检测技术、光纤实时断轨检测技术和超声波实时断轨监测技术等。 1 周期性检测技术 周期性检测技术就是定期对钢轨进行检测，国内外都针对不同轨道、不同检测设备制定了检测周期和检测作业标准。总体上说，周期性检测设备精确度高，能及时发现钢轨早期裂纹，以避免发生重大交通事故；但是它需要占用较多天窗时间。 1.1 探伤小车 中国铁路广泛使用的是钢轨探伤小车，它将小型超声波钢轨探伤仪装在特制的手推车上，如图1所示。通过人工手推进行钢轨损伤的检测，它耗费大量人力物力、检查结果主观性强、检查周期长、效率低下、速度慢，无法做到对钢轨伤损情况实时检测，不能适应于我国日益发展的高速铁路事业[1-2]。 近年来，随着钢轨裂纹导致脱轨事故的频发，为了加强钢轨安全监测，欧美也开始研发使用这种便携式钢轨探伤仪[3]。 由于超声波探伤技术比较成熟，成本比较低，且随着科技的发展，以前只有大型探伤车才具备的A/B超同屏显示、鱼鳞纹下核伤判别、探伤数据储存、探伤作业信息记录、探伤数据计算机管理等五大功能正移植到探伤小车身上，在各钢

信息系统数据检查分析报告

信息系统数据检查分析报告 信息系统作为公司一套辅助办公的工具,就是为了让公司领导通过系统对公司运营情况的适时掌控以及各部门对各类数据行汇总分析。但就是从目前使用情况来瞧,各模块仍没有达到预期的效果,通过对云立方、蒂梵尼项目与西岸观邸水电大厦等几个的数据深入检查,发现项目普遍存在房产、客户基础数据不准确与费用生成有误差这两种情况,现将这两种分析原因如下: 一、房产、客户基础数据不准确 1、存在问题 房产与客户的基础数据与项目实际情况不符,不能如实 的反应出项目的入住、空置、建筑面积等数据,对项目收费也产生了影响。导致以上问题主要因为项目更新不及时与不准确。 二、费用生成、统计出现误差 1、存在问题 前期费用数据录入操作不规范,在收费系统中,导致欠费、预收等分类统计的报表数据显示不准确。导致以上问题主要就是存在几种情况:操作原因、错误数据处理不及时。 操作原因:前期数据录入项目财务专管员由于产生部分费用操作不规范,导致费用统计出现误差,现举例(如下图)

此业主的住宅物管费,当业主要交2014年11月至2014年11月30日之间的费用。前期财务专管员并没有对这户业主绑定住宅物管费的收费标准,因此在每月批量入账时不会生成欠费。当业主来缴费时,现场只能通过费用输入来生成这个时间段的物业费(注:往月的费用不能批量或单户入账)。这时,费用时间及应收日期只会显示当月与当天。如果要查询统计此业主的住宅物管费系统显示费用日期为2015年5月份。 按照正常的操作流程,每个月月初要批量生成所有费用,费用日期与应收日期都就是当月的时间。在做统计时,查询筛选条件选择费用日期,这时统计与查询出的费用才就是正确的数据。 错误数据处理不及时:在检查过程中,发现当生成一笔错误数据后,项目没有及时处理,这样也影响到项目收费统计的准确性。 三、空置房费用未生成费用 项目的部分未售空置、已售空置房的费用项目由于回收难度大或与开发商协议不再支付空置房费用,在OA中未做费用生成或者减免冲抵,导致应收金额不准确。 按照正常的操作应该将空置房的所有信息正确的在OA中录

测量数据处理与计量专业实务

一级计量师考试（测量数据处理与计量专业实务）复习要点:测量误差的处理1 各种估计方法的比较 贝塞尔公式法是一种基本的方法，但n很小时其估计的不确定度较大，例如n=9时，由这种方法获得的标准偏差估计值的标准不确定度为25%，而n=3时标准偏差估计值的标准不确定度达50%，因此它适合于测量次数较多的情况： 极差法使用起来比较简便，但当数据的概率分布偏离正态分布较大时，应当以贝塞尔公式法的结果为准。在测量次数较少时常采用极差法： 较差法更适用于频率稳定度测量或天文观测等领域。 一级计量师考试（测量数据处理与计量专业实务）复习要点:异常值的判别和剔除什么是异常值 异常值(abnormal value)又称离群值(outlier)，指在对一个被测量的重复观测中所获的若干观测结果中，出现了与其他值偏离较远且不符合统计规律的个别值，它们可能属于来自不同的总体，或属于意外的、偶然的测量错误。也称为存在着“粗大误差”。例如：震动、冲击、电源变化、电磁干扰等意外的条件变化、人为的读数或记录错误，仪器内部的偶发故障等，可能是造成异常值的原因。 如果一系列测量值中混有异常值，必然会歪曲测量的结果。这时若能将该值剔除不用，就使结果更符合客观情况。在有些情况下，一组正确测得值的分散性，本来是客观地反映了实际测量的随机波动特性，但若人为地丢掉了一些偏离较远但不属于异常值的数据，由此得到的所谓分散性很小，实际上是虚假的。因为以后在相同条件下再次测量时原有正常的分散性还会显现出来，所以必须正确地判别和剔除异常值。 在测量过程中，记错、读错、仪器突然跳动、突然震动等异常情况引起的已知原因的异常值，应该随时发现，随时剔除，这就是物理判别法。有时，仅仅是怀疑某个值，对于不能确定哪个是异常值时，可采用统计判别法进行判别。 一级计量师考试（测量数据处理与计量专业实务）复习要点:测量误差的处理2 算术平均值的应用 由于算术平均值是数学期望的最佳估计值，所以通常用算术平均值作为测量结果。当用算术平均值作为被测量的估计值时，算术平均值的实验标准偏差就是测量结果的A类标准不确定度。 一级计量师考试（测量数据处理与计量专业实务）复习要点:最大允许误差的表示形式1 计量器具又称测量仪器。(测量仪器的)最大允许误差(maIilnn permLsibl eerrors)是由给定测量仪器的规程或规范所允许的示值误差的极限值。它是生产厂规定的测量仪器的技术指标，又称允许误差极限或允许误差限。最大允许误差有上限和下限，通常为对称限，表示时要加±号。 最大允许误差可以用绝对误差、相对误差、引用误差或它们的组合形式表示。 1.用绝对误差表示的最大允许误差 例如，标称值为1Ω的标准电阻，说明书指出其最大允许误差为±0.01Ω。即示值误差的上限为+0.01Ω，示值误差的下限为-0.01Ω，表明该电阻器的阻值允许在0.99Ω～1.01Ω范围内。一级计量师考试（测量数据处理与计量专业实务）复习要点:测量复现性的评定测量复现性是指在改变了的测量条件下，同一被测量的测量结果之间的一致性。改变了的测量条件可以是：测量原理、测量方法、观测者、测量仪器、计量标准、测量地点、环境及使用条件、测量时间。改变的可以是这些条件中的一个或多个。因此，给出复现性时，应明确说明所改变条件的详细情况。 例如在实验室内为了考察计量人员的实际操作能力.实验室主任请每一位计量人员在同样的条件下对同一件被测件进行测量，将测量结果按式(3-13)计算测量结果的复现性。此时

GJY-T-LX型轨检仪使用说明书

GJY-T-LX铁路轨道检查仪 使用说明书 资阳市立信铁路电气设备厂

目录 1.概述： (2) 2. 使用条件及主要性能指标 (2) 2.1 使用条件 (2) 2.2主要检测项目和技术指标 (2) 3. 仪器使用前的准备工作 (3) 3.1 现场装配 (3) 3.2 仪器上道 (4) 4 使用操作指南 (5) 4.1 开机步骤 (5) 4.2 线路检测 (6) 4.3查看记录 (12) 4.4 里程数据录入 (14) 4.5 硬件校对 (16) 5 数据管理 (16) 5.1 数据下载 (16) 5.2 数据管理 (23) 6. 安全防护及注意事项： (38) 7. 日常维护及特别注意事项 (38) 7.1 仪器运输注意事项： (38) 7.3仪器使用前、后保养的注意事项： (40) 7.4仪器储存的注意事项： (42) 7.5 其他注意事项： (42)

1.概述： GJY-T-LX铁路轨道检查仪（轨检仪）是由微型计算机控制的，用于铁路轨道状态参数检测、计算、记录、比较的一种智能检测记录仪器。其测量原理是运用飞行控制的三维姿态测量技术，在仪器内部建立一个稳定的三维坐标，当轨检仪沿着轨道推进时，轨道的几何参数实际通过仪器本体在三维空间的姿态变化体现出来。采用捷联式检测系统（其中水平测量原理与Ⅴ型大轨检车的测量原理完全相同，真正在轨检仪上实现了移动中对水平项目的准确测量），将多传感器检测结果合成出本体的三维姿态变化量，即可检测出轨道静态参数。当仪器沿着轨道推进时，可检测出轨道的轨距、水平、三角坑、高低（轨顶面10米弦测正矢）、方向（轨内沿10米和20米弦测正矢）等参数与其设计值的差异，同时通过掌上电脑（PPC）的触摸屏，可以将线路里程、线路参数等自动同步存储并显示，可查询线路参数与设计值之差超标或超标零界点附近的数据。测试数据可通过接口上传到台式计算机或笔记本电脑上，查看并形成检测数据报表、超标数据报表、超标零界数据报表。也可以转换为EXCEL格式的文档。本仪器的使用，大大地减轻了检测人员的劳动强度，提高了线路检测的准确度，为检、养、修的分离提供了强大的技术保障。 2. 使用条件及主要性能指标 2.1 使用条件 1) 使用环境的温度为-20℃～+50℃。 2) 使用环境的湿度为0～90%RH。 3) 海拔高度<2500m。 4) 工作电源：7.4V锂电池。 5) 电池容量：连续工作8h 6) 走行速度：＜8km/h

健康运动的实时监测与数据分析系统

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/af2645568.html, 健康运动的实时监测与数据分析系统 作者：梁倩樊志敏魏婷婷宋晓婷 来源：《中国新技术新产品》2018年第04期 摘要：健康运动的实时监测与数据分析系统是基于在运动类项目中对心率监测，从而对运动者实时发出警报并能够提供合理运动建议的系统。该系统主要利用心率传感器和arduino 开发板对运动者的心率及其他指标进行监测，将获得的数据传向手机客户端并发送到云端服务器。一方面传向手机客户端的数据，通过将实时监测到的数据与标准值对比，提醒运动者是否终止或者减轻运动量；另一方面通过对服务器端数据的分析，提供一些参考数据，进而使运动者调整下一阶段的运动，更加有利于健康。 关键词：心率传感器；arduino开发板；健康运动；云服务器 中图分类号：R197 文献标志码：A 0 引言 目前关于健康运动的穿戴设备和相应的软件比较多，硬、软件环境成熟。在提倡合理锻炼的环境下，目前大多数的运动类系统只有计算所运动的路程和时间，没有给运动者一个合理的运动量范围，对运动过量做出实时警报，也没有对运动者的运动做出分析，进而给运动者提供合理的运动量的建议。健康运动的实时监测与数据分析系统将根据该不足做出填补，将有利于对运动者是否运动过量进行实时检测，并对运动者的心率数据进行分析，从而促进健康运动。 1 系统分析 生命在于运动，适量的运动有益于提高身体素质，促进身体健康，但是过量的运动也会引起身体的不适，损害身体的健康。心率是一个比较准确、稳定的反应运动强度的指标，保持适当的运动心率对于运动效果和运动安全都很重要。本系统将通过运动者心率的实时获取进而对运动量进行实时监测和数据分析。 本系统由数据采集端、移动客户端和云服务器3部分组成。据采集端负责心率数据的采集，并将采集到的数据发送到移动客户端。心率数据的实时且准确地获取对本系统至关重要。本系统将通过心率传感器获取心率的实时数据，通过开发板将传感器传递的模拟信号转换为数字信号，并通过蓝牙模块将数字信号发送给移动客户端。移动客户端负责接受实时数据，并对心率数据进行检测，当心率大于安全心率时向运动者发出警报。移动客户端还需将获得的心率数据发送到云服务器端。云服务器端主要对移动客户端传递过来的数据进行存储，并对存储的数据进行分析，得出对运动者的一些合理化建议。