高速铁路AT供电故障测距同相差流比算法研究与实践

高速铁路AT供电方式下发生故障时必须对故障点准确定位，这对故障测距算法的准确性提出较高要求。同相差流比算法可以准确计算出故障点位置，最大误差不超过50 m。本文对同相差流比算法进行理论研究，对算法中各种故障类型测距计算式进行理论推导，并基于故障实例对该算法的测距误差进行验证。     

子午线弧长计算的数值积分算法及其比较

子午线弧长计算的经典算法是对子午线曲率半径按照牛顿二项式定理进行展开,分项积分得到近似解析解。研究了五种常用的数值积分算法及其在子午线弧长计算中的应用,并用Matlab软件予以实现。将数值积分结果与经典算法结果进行比较,结果表明:利用数值积分算法求解子午线弧长,简单易行,准确可靠。同时,还证明了复合辛普森算法和龙贝格算法要优于其它几种算法。     

基于改进GA-SVR算法的隧道工程智能信息化设计研究

传统的信息化设计在监测信息处理、信息的反馈分析及初步设计的信息化修正等方面存在不准确、不及时和难以操作的缺点。本文结合铜黄高速公路坞石隧道的施工,将一种改进的支持向量回归（SVR）算法引入隧道工程的信息化设计中。采用十进制遗传算法搜索改进的SVR参数,形成改进的GA-SVR算法,并编制相应的计算程序。坞石隧道的应用结果表明,这种改进的GA-SVR算法无论是对监测数据的拟合预测,还是监测信息的反馈分析都能做到准确快速,在反分析完成后采用改进的GA-SVR算法进行3个开挖步内的位移超前预报也具有较高的精度。最后提出一种基于此算法的初步设计最优化修正方法,形成以此算法为核心的完整的隧道工程信息化设计方法,具有快速、操作简单和计算准确的优点。该算法可以在隧道工程中使用。     

基于二分递推奇异值分解的故障测距研究

提出利用二分递推奇异值分解与改进的D型测距算法相结合的故障测距算法,该算法能有效消除谐波的干扰和减弱负荷变化对测距结果的影响。仿真结果表明,基于二者相结合的故障测距方法可以准确计算故障点位置。     

适用于轨道交通供电故障定位的改进二进制粒子群算法

提出了一种结合了交叉操作和保留最优解操作的改进二进制粒子群算法,并将其用于轨道交通电网故障定位中.改进后的算法较好地改善了传统粒子群算法易于局部收敛的缺点,并且加快了算法的收敛速度,在城市轨道交通供电系统发生故障时能迅速准确地判断出故障区段.还对轨道交通单端供电系统和多端供电系统故障分别进行了仿真计算,验证了该算法在轨道交通电网故障定位中的可行性,并且验证了算法具有计算速度快、收敛性好和容错性高的特点.     

变电站接地网阻抗的一种简易算法

本文介绍了一种计算变电站接地网阻抗的简单而准确的算法。此算法基于数字瞬时法以及电流镜像的理论化处理。公式和变电所的地网设计相关，诸如：地网的深度、地网形状、网眼格量、栅条直径等。文章中比较了六种不同算法及公式以研究其准确度。文章得出结论用此算法得到的结果和用复杂计算得到的结果相互吻合。     

固定辙叉轮轨接触关系算法研究及软件开发

基于轮轨接触理论,考虑固定辙叉复杂的轨头廓形变化及轨距线不连续,提出能够准确计算固定辙叉轮轨接触参数的算法并编制相应计算软件。通过现场试验,对LM型踏面通过60 kg/m钢轨12号合金钢组合辙叉时的轮轨接触点位置(包括沿辙叉纵向和各关键断面)进行测量,并与软件计算结果对比分析;采用该算法分析60 kg/m钢轨12号提速道岔整铸辙叉翼轨加高这一优化设计对轮轨接触参数的影响。结果表明,沿辙叉走行方向和辙叉各关键断面,实测值与软件计算的轮轨接触点变化规律基本一致;对翼轨适当加高可以优化轮轨接触关系,降低辙叉竖向不平顺,验证了该算法的正确性和软件的可行性,便于准确、高效地对固定辙叉区轮轨关系进行优化设计。     

基于三谱线插值FFT算法在列车失稳检测中的研究

针对传统的快速傅里叶变换(FFT)算法在进行列车振动频谱分析中存在栅栏效应和频谱泄漏现象,不能对列车振动加速度信号进行准确测量的问题,提出一种基于三根谱线来修正频率和幅值的计算方法,通过加窗和插值来改善计算的准确度。仿真证明了该算法的高精度和简单易实现的特点。     

基于TLS-ESPRIT算法的电气化铁路谐波检测

将TLS-ESPRIT算法引入到电气化铁路谐波检测中。推导了算法原理,引入算法评价指标,给出了详细的计算步骤。仿真测试表明:在合适的采样频率和时间窗长度下,TLS-ESPRIT算法能准确辨识出各谐波、间谐波模式,具有较高的频率分辨率(能分辨出频差为0.02Hz的谐波)。为电气化铁路谐波治理奠定了基础。     

列车仿真技术中基于属性矩阵图的故障分析决策树算法

根据数据挖掘技术分析列车运行大数据的特点,提出了基于属性矩阵图的决策树算法。结合某列车仿真数据,详细阐述了计算属性度量、构建属性矩阵图模型及构造决策树的具体过程。由该决策树算法的故障分析结果可见,基于属性矩阵图决策树算法能准确地对故障问题进行分类归纳,为故障预测提供可靠依据。     

一种基于DNA计算的多模态函数求解模型

通过对DNA计算的研究,提出了一种在DNA计算的基础上引入一种基于Lokta-Volterra方程的生态竞争繁殖、家庭选择机制等的求解多模态函数的进化算法,使得群体能够保持多样性,并有效地避免了早熟收敛,通过对测试函数的求解,同时搜索到多模函数多个极值峰点,取得了令人满意的结果。     

算法与高性能计算

针对电信领域高性能计算特点,在分析传统计费话单去重的算法基础上,指出了该算法的不足之处,并结合通信网的拓扑结构和通信业务,给出了一种新的去重算法思想,指出设计时要考虑时间、空间和应用领域的特点,在专用性和通用性间作出权衡,才能设计出满足高性能计算要求的算法.     

铁道车辆横向半主动悬挂系统仿真

运用ADAMS软件建立车辆动力学模型,进行动力学仿真运算。将由此得到的仿真结果传给MAT LAB软件,由MATLAB软件编写开关控制算法,计算出横向最优阻尼并将其值传给车辆模型。通过改变车辆模型中的横向阻尼值再次进行仿真运算,将运算结果再次传给MATLAB软件。如此相互调用,循环计算,从而找出最佳匹配阻尼值。在DSP硬件平台上编写横向半主动控制算法,使逐步寻优和开关控制相结合,以实现最优阻尼的开关控制。经使用标准信号和实车随机信号对算法进行仿真验证表明,这种控制算法简单可靠,能够实现对车辆横向的半主动控制策略。     

轨道交通领域大数据的关键技术研究

介绍轨道交通领域综合监控系统数据的存储、提取及运算的过程,并以北京、南京等为例分析当前存在的效率问题,提出采用map-reduce分布式运算以及窗口算法,解决中心大数据量信息处理的效率问题。介绍map-reduce算法原理以及窗口算法,对采用传统方式解决大数据同步问题进行分析,提出利用简化map-reduce任务分发解决轨道交通数据的处理效率问题,最后其对应用领域进行扩展,可推广到轨道交通领域任何的分布式应用中。     

Web挖掘在网络教学个性化推荐系统中的应用

文章分析网上每个学习者的个性化需求,提出基于Web挖掘技术的个性化系统框架.对Web使用挖掘关键算法进行了研究,提出基于双向约束的MFASM算法,通过编程验证了算法的优越性,实现了该算法在Web数据预处理和数据挖掘中的应用.通过试验结果表明,系统设计是可行的.     

基于Hadoop的Aprior算法改进及其在动车组运维的应用

论文着眼于解决大数据下的动车组关联规则挖掘问题，提出了一种基于Apriori算法改进的大数据关联规则挖掘算法T-MR-Apriori算法。该算法融合Hadoop技术，执行两遍MR分布式计算过程，完成整个关联规则挖掘流程，提高了海量数据下关联规则挖掘的效率和准确率。同时利用实际动车组运维数据进行验证，证明该算法在海量数据下具有良好的挖掘速度又能不降低挖掘性能。并且将该方法应用于动车组牵引电机运维数据挖掘，进行可视化展示。     

城市轨道交通进站制动算法研究

城市轨道交通列车制动问题解算的核心是制动距离的计算.在常用算法的基础上提出一种采用运行距离与进站制动点并进的求解方法.这种求解方法不需要反复试凑就可获得进站制动点,能更快速、准确地确定进站制动点及制动距离,且可使计算速度大幅度提高.     

基于滞回分配的VBR视频流量带宽管理方案

基于VBR视频流量预测提出了一种新的动态带宽分配算法———滞回算法。与Girish提出的门限算法和Youssef提出的基于GOP场景检测的带宽分配方案相比,对缓存尺寸的需求、信元丢失率等性能有明显提高。大量的仿真表明,该算法能够以较低的开销(带宽重分配次数百分比≤2%)同时兼顾了CLR和带宽利用率,而且只有在缓存队长超过迂回门限时才触发带宽重分配过程,有利于在线实现。     

云计算环境下地铁新型AFC系统研究

目前地铁AFC系统存在诸多问题,架构层次过多、设备冗余、利用率低、功能重复、新技术利用不够等.本研究结合云计算和边缘计算技术,提出一种新的4层ACE系统架构,建立云清分中心和多站点边缘计算节点模型.结合人脸识别应用,提出人脸数据库动态更新算法.本研究为解决目前地铁AFC系统存在的问题提供一条新途径.