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一、GN-100型镉镍蓄电池电解液使用概况韶山1型电力机车的辅助直流电源采用GN-100型镉镍碱性蓄电池组,它由74节蓄电池串联而成。每节蓄电池额定电压为1.25V,蓄电池组的额定电压为92.5V,容量为100A·h。电解液为氢氧化钾和氢氧化锂的混合水溶液。机车在运用与检修中,电解液不可避免地从水和空气中吸收二氧化碳气体而生成碳酸盐,反应式为 相似文献
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王铁锁 《铁道劳动安全卫生与环保》1993,(2):79-85
随着路内碱性蓄电池用量的增加,由此而来的环境污染问题也日渐突出。除了根据蓄电池特性合理延长使用时间,减少报废外;采用电渗析、超滤组合工艺回收并重复利用废电解液是一种既简便又实用的新技术,能够获得很好的环境、经济、社会效益。 相似文献
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针对当前国内计算机联锁软件测试中存在的人工测试效率低、第三方测试难度大、严重依赖测试人员技术水平问题,基于OpenCV图像处理技术、AutoItX自动测试库,设计并实现了计算机联锁自动测试系统。系统通过计算机联锁上位机界面采用图像处理技术获取铁路站场数据;基于站场数据,采用进路搜索算法生成站场联锁表,进而基于联锁表生成相关测试用例;对测试用例编写测试脚本,实现对计算机联锁系统的自动测试。研究结果表明,该系统实现了第三方对计算机联锁系统的自动测试,能够有效地减少人工操作,在降低对测试人员技术水平的要求的同时提高了测试效率。 相似文献
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采用人工的方式对列控中心报文进行测试效率低下,需要消耗大量的人力物力.提出了一种基于嵌入式脚本语言的CTCS-2级列控中心报文自动化测试方案,利用该脚本语言能够嵌入到C或C++中执行的特点,做到了测试逻辑同测试数据的分离,并且能够灵活定制测试逻辑.通过实验表明,该方案使测试效率大幅提高,取得了良好的效果. 相似文献
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为了满足运营铁路监测频率、监测时段及监测环境的要求,研发了一套实时、高效、全天候、不受铁路周围环境影响的铁路沉降自动化监测预警系统。该系统采用静力水准仪作为监测装置(最快监测频率可达3 min/次),可针对不同的外界环境(如温度、气压等)生成补偿系数,对采集数据进行修正,并采用卡尔曼滤波消除外界环境的影响,确保在提高监测效率的同时,能够最大限度地消除误报。研究结果表明,在实验室条件下,该系统的绝对精度能够达到0. 1 mm,实际工程应用中,高程中误差小于0. 2 mm,达到了《工程测量规范》(GB50026—2007)的精度要求,可以代替传统的人工监测。 相似文献
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针对目前计算机联锁系统采用人工测试存在的测试不充分、效率低下等问题,提出一种可进行联锁系统功能自动化测试的仿真测试平台设计方案。该方案通过分析联锁系统的系统结构以及人工测试流程,确定仿真测试平台的设计思路和实现方式,最终实现联锁功能的自动化测试目标。 相似文献
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《铁道标准设计通讯》2016,(12):41-45
为了提高铁路扣件扣压力检测的自动化程度,弥补人工检测精度低、效率低等方面的不足,研发一种基于激光测量原理的扣件扣压力自动检测系统。首先基于人工检测的原理建立高度差的测量模型,然后对测量系统采集到的数据进行处理分析,通过数据噪声处理、有效数据组的判定、特征点的提取得到测量模型所需结果,验证系统的适用性和有效性。为了验证特征值提取方法的有效性,对H-h高度差的提取结果与标准棒料直径进行比对,精度达到0.0064,在提取效果上具有较优的表现。测量系统的不确定度达到0.086,满足检测精度要求。 相似文献
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伍田昊睿张浩张宏扬张军政孔嘉铖 《铁道通信信号》2023,(6):38-43
为提高列控系统仿真测试的效率和质量,以仿真测试过程中的测试自动执行为着眼点,对真实车载ATP进行接口适配与远程操控适配,基于有限状态自动机设计并实现了车载ATP自动化操控系统。在实验室中借助Robot Framework自动化测试框架,基于真实车载ATP与真实线路数据对车载ATP自动化操控系统进行功能验证。验证结果表明,该系统能够满足列控仿真自动测试的需求,可以取代仿真测试中的部分人工操作,提高了测试效率和测试质量。 相似文献
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在CTCS半实物仿真系统上,构建一个替代人工的自动测试环境,能够极大地提高测试效率。而测试脚本语言是自动测试环境运行的基础。基于测试过程模型,设计一种适用于CTCS半实物仿真系统的层次化测试脚本语言。应用表明,该脚本语言能够衔接自动测试环境的各个模块,满足CTCS半实物仿真系统的自动测试需求。 相似文献
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朱光文 《城市轨道交通研究》2017,(12):116-119
目前,城市轨道交通蓄电池常规维护方法存在很多缺点。为做好蓄电池的维护与检测工作,提出了城市轨道交通新型蓄电池在线均衡与检测系统。该系统已应用于青岛地铁项目。新型蓄电池在线均衡与检测系统的应用实践表明:该系统不仅可弥补蓄电池常规维护方法的缺陷,而且还可整合各种常规检测手段,实现蓄电池的实时在线检测与维护。 相似文献
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道岔作为关键的铁路信号设备,也是铁路线路三大薄弱环节之一,其工作质量直接影响列车的运行安全。传统的道岔检测方法过分依赖人工经验,检测效率低下,难以应对现有铁路运行中行车速度快、发车密度高等对道岔维护所带来的严峻挑战,并且现有道岔监测也存在监测项目不全面等问题。为满足工电融合需要,开发了一套基于混合模型的道岔综合监测系统,使用卷积神经网络自动进行特征提取,以获取道岔状态,充分发挥深度学习的自动特征提取优势;采用支持向量机和向量域的混合算法,对正常/故障数据进行分类和异常检测,从而提高故障检测的准确率。测试结果表明:与现有人工巡检方法相比,该系统能够为相关人员提供精准、实时的道岔故障预警,提高维护效率,有效减少人力成本且降低道岔病害的发生概率。 相似文献