城市轨道交通追踪列车定时节能操纵优化

研究在给定站间运行时分前提下的城市轨道交通追踪列车节能操纵优化模型,模型以两列车在两站间运行的总能耗最小为目标,通过同时优化前行列车和追踪列车的操纵策略以提高再生制动能的利用。在一定的制动停车距离、线路平纵断面和限速条件下,将站间区间划分为若干个子区间,建立两列车在各个子区间的运行工况序列选择模型,通过遗传算法优化两列车在每个子区间的牵引力使用系数、末速度和运行时间,提高列车牵引时对再生制动能的利用率。算例表明,在给定的站间区间上,本文模型在保证正点前提下比单列车定时节能算法的能耗降低5.8%。当区间存在陡下坡时,两列车在途中运行过程中比在进出站过程中协同利用再生制动能效果更显著。     

列车节能控制的优化分析

为研究列车节能控制问题，采用带有非线性约束的微分方程描述列车运行过程，用牵引力积分形式描述节能优化目标，并将最大值原理应用于模型求解。在确保安全运行、满足线路限速约束、机车性能约束和运行时间约束的条件下，充分利用线路坡道，以能量消耗最小为控制目标，得到列车优化控制的策略。针对由于模型奇异性而使控制策略还不能确定出列车所有工况转换点的问题，结合列车操纵经验给出列车节能控制算法。在列车运行仿真平台上验证了优化控制方法与算法的正确性。     

基于极大值原理的电动车组节能操纵

为了研究电动车组列车的节能操纵策略,以列车牵引能耗最小为优化目标,基于极大值原理推导出列车节能运行的最优工况集。考虑线路限速,通过分析伴随变量的变化规律,得到最优工况的切换原则,并在此基础上设计求解列车节能操纵工况序列的数值算法。仿真算例验证了该算法的有效性以及将其用于在线计算电动车组列车节能速度模式曲线的可行性。     

基于2阶段优化的高速列车节能运行仿真研究

以高速列车牵引计算为基础,节能运行为目标,充分考虑实际运行线路条件,提出包含坡道运行优化和全线惰行优化的两阶段优化方法,分别构建定时约束下的列车节能模型。第1阶段,将线路坡道离散化,使用遗传算法搜索列车运行能耗最小时的速度组合序列,将模型求解转化为最优化问题,获得列车速度运行曲线;第2阶段,通过遗传算法在列车的中间运行阶段选择合理的惰行位置和惰行区间速度,再次优化列车速度曲线。以济南—泰安为站间实例进行仿真,经过2阶段优化后,CRH_3型高速列车节能效果达11.63%。     

基于控制参数化方法的列车节能操纵优化研究

以列车运行全过程牵引能耗最小为目标,综合考虑定时、变坡道、线路限速、牵引力和制动力限制以及驾驶舒适度等约束条件,建立列车节能操纵最优控制模型。基于控制参数化方法,将列车节能操纵最优控制问题转化为以线路子分段上的列车控制力为优化参数的非线性规划问题。为克服常规方法不能有效处理阶梯状线路限速的不足,提出一种离散化方法,使无限维状态约束简化为有限维不等式约束。针对牵引力上边界约束随速度非光滑变化的特点,利用二次函数对列车牵引特性曲线进行光滑化近似,进而将上边界约束转化为不等式约束,最终得到的非线性规划问题可由序列二次规划算法求解。仿真结果表明:该算法能够在精确满足所有约束的前提下,有效获取列车节能最优操纵序列及相应的参考速度曲线。     

基于人工蜂群算法的高速列车运行节能优化研究

合理的列车操纵方式能在很大程度上降低列车运行过程中的能耗,为了有效降低高速列车运行能耗,从研究高速列车的操纵方式入手,首先建立列车牵引计算模型和列车运行能耗计算模型,其次通过对比人工蜂群算法(ABC算法)和粒子群算法(PSO算法)的优化性能证明ABC算法优于PSO算法,提出了在满足运行速度、运行时间以及运行区间等约束条件下,采用ABC算法与操纵工况序列相结合的方法来优化计算确定高速列车操纵工况关键转换点最优位置和速度。最后通过对选取线路的MATLAB仿真模拟,验算了ABC算法在降低列车运行能耗方面的有效性。研究表明,经过ABC算法优化后的结果均能满足优化操纵方式的基本操纵策略且达到了良好的优化效果,能较好地解决列车节能操纵优化问题。     

重载列车循环制动时充风时间和充风距离计算及操纵探讨

文章通过对瓦日线重载列车牵引试验和运行实践的总结与分析,系统阐述了单元重载列车在长大下坡道地段动力制动和常用制动操纵注意事项;结合列车运动方程和列车合力计算公式,提出了重载列车循环制动时充风时间及充风距离的计算方法;并对重载列车在长大下坡道地段紧急制动停车再开且须限速运行时,需要救援的情形及操纵注意事项进行了分析论述,以指导机车司机操纵和对相关非正常情况的处理。     

基于遗传算法的重载列车驾驶策略研究

针对重载列车在长大下坡道运行时需采取循环制动来保证列车安全运行的难点问题,通过分析重载列车动力学模型和操纵要求,研究了一种基于遗传算法的列车驾驶策略。首先,基于线路数据和列车编组数据,对重载列车运行过程进行了动力学模型的建立;然后以操纵要求建立约束集,设计了以工况(制动和制动缓解)转换点为编码对象的驾驶策略生成算法;最后选取朔黄铁路一段长大下坡道实际线路数据,仿真得到最优的工况转换序列,并生成列车驾驶曲线。分析仿真驾驶曲线与指导驾驶曲线速度的均方根误差以及速度误差的期望和方差,表明该方法是可行的。     

基于免疫粒子群算法的地铁列车节能优化研究

在综合考虑地铁列车动力学特性、线路条件、区间限速以及准点运行等条件的基础上,建立基于再生制动能量利用的多约束能耗模型。通过免疫粒子群组合算法求解列车能耗模型,得到列车节能操纵工况序列及各工况转换点,最终求得列车站间运行的最低能耗。为验证该方法的有效性,以南宁地铁1号线为仿真实例,计算得出优化后的列车能耗降低6.62%。     

高速铁路长大下坡道地段信号系统研究与应用

为了解决宝兰高铁隧道密集、连续长大下坡道引起的动车组限速问题,限速地段影响运行追踪间隔时分和轨道区段增多引起区间应答器报文溢出等问题,有必要对长大隧道密集地段连续长大坡道下信号系统的适应性问题进行研究。结合工程实践,通过理论计算和技术参数试验验证等方法,对连续长大下坡道动车组列车不限速场景下列车追踪间隔是否满足要求进行分析计算,对200C、200H、300S、300H和300T车载设备技术参数进行符合性验证,针对部分车载设备制动距离的情况,通过调整闭塞分区长度、优化列控车载设备参数和"加密"区间无源应答器布置等措施,有效解决了动车组限速和区间无源应答器组报文溢出问题,提高了行车效率,降低了维护成本。     

基于遗传算法的用户线缆智能选路系统

将遗传算法的思想与原理应用到大型通信网络路由选择算法中来，使得路由选择功能随着网络动态的变化而不断自我进化与完善。其根本目的是通过准确率极高的预见性来提高路由选择性能。这种改进后的新型选路机制将会在很大程度上改善复杂通信网络中选路系统的性能与效率。     

一种新型l次格基规约算法

寻找格中的非零短向量是格理论应用于密码学研究常常遇到的一个问题。一般通过各种格基规约算法来得到格中的近似最短向量。本文在标准LLL规约算法[7]的基础上,首次提出了l次规约的概念,并且设计了一种新型的l次规约算法。利用这种新型算法找到的短向量比使用标准LLL规约算法求得的短向量更加接近格中的最短非零向量。算法在一定范围内具有计算花费时间和规约结果质量之间可以相互转化的特点,可以通过牺牲更多的运算时间来获得质量更优的规约基。通过大量的数值测试,本文比较了l次规约算法和标准LLL规约算法的实际性能,验证了对l次规约算法的理论分析。最后,本文提出了进一步改进l次规约算法的两个思路。     

基于混合算法的机车二系弹簧载荷调整优化方法

针对电力机车二系悬挂调簧分析数学模型算法的优化问题,提出一种遗传算法(GA)与蚂蚁算法(AA)相结合的混合优化算法。其基本思想是:首先采用遗传算法以较少的进化代数进行全局快速随机搜索,获得若干可能的(近似)优化解,以此生成蚂蚁算法初始信息素分布,再用后者求得全局优化精确解。对国产SS3B和SS9型机车的应用结果表明,对同一车体进行多次优化计算试验,混合优化算法的搜索寻优过程均能稳健一致地收敛到全局优化解,可明显缩短二系支承载荷调整调簧计算所需时间,使调簧试验的实时性大为提高。对于二系为高圆簧的SS9型机车,混合算法平均用时比迭代算法和单一遗传算法分别减少约74%和29%。     

Turbo编解码结构及基于LOG-MAP算法的性能仿真研究

阐述Turbo码的编解码结构。研究MAP以及LOG MAP解码算法。设计MATLAB仿真运算程序。根据设计的仿真程序比较Turbo码在不同约束长度、不同迭代次数以及不同编码速率情况下的性能。由仿真结果得出影响Turbo码性能的主要因素是交织器长度、迭代次数、编码速率。在各种情况下通过增加交织器长度和迭代次数、降低编码速率来改善Turbo码的性能。     

开放车流径路建模方法与算法设计研究

开放车流径路是著名的NP难题,所以启发式算法是目前求解开放车流径流的主流。在分析开放车流径路的基础上建立了模型,并用遗传算法为模型求解。研究表明:遗传算法在解决开放车流径路问题上有优势,并能很好地解决相关问题。     

基于小波域谱相减算法的语音增强研究

谱相减算法是目前常用的语音增强算法，它常在处理宽带噪声中使用，具有运算量小、效果明显等特点，但该算法是基于短时傅立叶变换（STFT）基础上的，是一种单分辨率的信号分析方法。与STFT本质不同的小波变换是一种变分辨率的时频联合分析方法，当分析低频信号时，其时间窗口很大，而当分析高频时，其时间窗口减小，这恰恰符合实际中对非平稳信号进行分析的自然规律。基于小波域的谱相减算法，是将带噪语音信号进行Mallat多尺度分解，然后分别对各尺度下的信号进行谱相减运算，再逐一进行小波重构，得到去噪后的语音信号。仿真结果表明。该方法不但有效地提高了语音信号的信噪比，而且也在很大程度上改善了语音的失真程度，不失为一种有效的语音增强算法。     

搜索引擎排序算法的探索

搜索引擎是一项崭新而且流行的技术,而检索排序技术是信息检索系统处理结果的核心技术.排序算法的好坏,直接决定搜索引擘效率的高低.文中详细分析了目前流行的3种排序算法:PageRank算法,HillTop算法,竞价算法.介绍各自原理,优缺点以及改进措施,并以PageRank方法为例,详细描述PR值的求解过程.     

一种动车组转向架装配线电机传动系统健康状态评估优化方法研究

对于动车组转向架装配线,电机传动系统是其关键部分,由于其运行状态的实时监测数据具有无标签性,采用K-Means聚类等无监督式学习算法是解决这类系统健康状态评估的常用方法。针对传统K-Means算法受噪声及孤立点影响较大的缺陷,提出基于局部异常因子算法的优化方法,有效地去除数据噪声点的影响;针对中心点选取过于随机性的缺陷,提出一种基于样本密度的初始中心点选取方法,并且中心点更新是选取距簇中其他样本点方差最小的点,从而改善了聚类效果;利用实际电机传动系统的运行数据对优化的K-Means算法进行验证。实验结果表明:优化后的算法有效提高了聚类质量,很好解决了实际应用环境下的电机传动系统健康状态评估问题。     

电磁超声系统强噪声干扰抑制算法研究

在采用电磁超声技术(EMAT)进行车轮踏面探伤时,针对检测数据中存在的噪声问题提出一种结合小波算法和相位差算法的综合算法.根据噪声及有用的电磁超声信号的特征,得出小波软阈值去噪方法;结合布莱克曼窗函数及信号的频谱特征,提出一种利用简单三角函数来实现信号相位计算的方法;算法在改善电磁超声系统数据波形质量、提高系统的检测准...     

RSA算法及其在电子商务中的应用

在电子商务系统中,RSA加密算法可以作为实现数据保密性和数据完整性的主要手段.叙述了如何在电子商务网站中,应用非对称加密算法RSA实现顾客个人信息的加密和数据完整性认证,讨论了加密算法所需的模幂算法的构造、素数和强素数的生成、数据加密和数字签名协议等关键技术,并给出具体算法.