高速铁路道岔异构数据在Hbase上的云存储方案

实现健康预测管理（PHM）可以提高信号设备的运行安全性、系统可靠性和可维修性，道岔设备的数据对其PHM的研究有重要意义。目前，高速铁路道岔监测数据存储架构难以满足PHM海量异构历史数据存储问题，结合道岔监控数据以及道岔缺口监测图像等异构数据，引入大数据技术中的Hbase非结构化数据存储理念，提出高速铁路道岔设备海量异构数据的云存储及查询管理方案。针对图像数据尺寸不一致的问题，提出基于MapReduce的优化图像分块存储算法，实现高速铁路道岔异构数据的Hbase云存储，在实验室环境搭建平台对方案进行验证。结果表明:从MySQL到Hbase迁移10 GB历史数据约为15 min，在数量到达20万条以上时Hbase查询性能优于MySQL。通过MapReduce优化图像数据分块算法，存储速度得到提升。该方案对高速铁路道岔设备PHM中海量异构数据的存储提供了理论和技术支撑。     

基于神经网络的远海航道船舶流量预测系统构建

远海航道船舶流量受到多种因素的综合作用,具有一定的周期性,同时具有强烈的非线性,传统线性建模方法无法对远海航道船舶流量进行高精度的拟合,使得远海航道船舶流量预测偏差大。为了克服当前远海航道船舶流量预测系统存在的局限性,设计了基于神经网络的远海航道船舶流量预测系统。首先分析当前远海航道船舶流量预测系统的研究现状,指出各种系统存在的缺陷,然后利用神经网络的非线性建模性能设计了性能良好的远海航道船舶流量预测系统,最后对该远海航道船舶流量预测系统的有效性进行了测试。本文系统可以高精度实现远海航道船舶流量预测,远海航道船舶流量预测误差远远小于实际应用要求的临界要求,并与其他系统进行对比分析,本文远海航道船舶流量预测系统的预测效果明显更优。     

通过雷达桅修改降低船舶空高的实例研究

以111 000 t成品油船为研究对象,通过修改雷达桅和运用舾装附件,综合考虑各种限制条件,解决了船舶建造后期空高变更的问题。采用比较分析法,详细描述了解决问题的过程和思路,列举了问题的限制条件和解决方法,比较多个预先考虑的结局方案后得出最优方案,并对舾装附件的设计进行了介绍。修改后,该船顺利交付,实际运营后效果良好。     

动车组WTDS轴温数据的深度挖掘及应用

为进一步对系统动车组车载信息无线传输系统(WTDS)中已有的数据进行深度剖析,总结规律、开发应用,针对WTDS的轴温数据,设定更全面的阈值线,采用标准曲线比样法以及多元非线性回归等数学算法,建立了轴温数据分析预测模型.基于CRH5A型动车组的实际轴温数据,采用上述预测模型预测其未来轴温并进行故障判别,结果表明:该分析预测模型能够有效判别动车组轴箱故障,满足生产实际的需求,具有较高的实用价值.上述预测模型的开发不仅实现了对动车组轴温数据的深度挖掘,同时成功拓展了WTDS的应用范围.     

智能客站设备大数据运维服务平台的设计与实现

针对如何对铁路客运车站(简称:客站)设备进行更高效、全方位、多角度地进行管理的问题,搭建了智能客站设备大数据运维服务平台,介绍了其功能架构和设备健康状况评价体系。该平台实现了设备运行状态的实时监测、特征主动识别、故障预测、运维趋势推演、多属性健康状况评价等功能,提升了客运设备健康程度和智能客站设备管理整体智能化水平,为智能客站设备运维管理提供了新的管理思路和技术手段,为下一步客站设备健康评估应用的开发奠定基础。     

面向PHM的高速列车谱系化产品技术平台开发和实践

为实现不同速度等级、不同运用环境下高速列车的快速设计、快速制造以及保证谱系产品的健康运营和管理,提出并构建由数据平台、设计平台、制造平台和健康管理平台组成的面向故障预测与健康管理(PHM)的高速列车谱系化产品技术平台。首先,剖析高速列车谱系化与健康管理平台的融合机制,集成零部件研制与使用阶段的研发数据;其次,从技术架构设计和逻辑架构设计2个方面,基于数据挖掘、模块化、元模型、定制设计以及PHM等技术,开发面向PHM的高速列车谱系化产品技术平台;最后,以时速200~400 km的CRH6,CRH380A,CR300AF,CR400AF动车组系列产品为例,对平台进行工程实践,验证该平台的有效性。结果表明:该平台能够提升产品的研制效率,满足市场的多样化需求,并保障复杂环境下高速列车的健康运营,提升高速列车的运用效率和运营品质。     

基于前轮转角约束自适应模型预测控制的路径跟踪研究

针对在车辆行驶中较小的前轮转角无法充分利用路面附着能力,较大的前轮转角使得车辆的行驶稳定性差的问题,文章提出了一种前轮转角约束自适应模型预测方法。首先建立车辆的动力学模型,然后通过计算得到轮胎纵向力,最终得到车辆的前轮转角。将车辆的状态量与前轮转角自适应约束条件输入给模型预测控制器,输出车辆的前轮转角,实现对参考路径的跟踪。在Carsim和MATLAB平台上联合仿真,仿真结果表明前轮转角约束自适应模型预测控制的车辆相比固定转角约束的车辆具有较好的跟踪能力和稳定性。     

信号交叉口行人二次过街下右转车通行能力与延误估计模型

在充分分析典型四相位交叉口行人二次过街设置前、后的行人流与右转车流冲突的前提下，以行人过街时间占有率和行人群到达分布作为分析指标，利用可插车间隙理论得出行人单向通行和双向通行条件下的右转车通行能力计算公式；根据行人流随机消散和集中消散的不同特征，应用随机分布理论推导出右转车穿越行人流的延误模型；并通过算例对比分析行人二次过街设置前、后右转车通行能力和延误的变化值。结果表明，除了在少数行人流量比较大的情况下， 行人二次过街的设置会小幅度减少右转车的延误；在其他大多数情况下，行人二次过街设置后， 右转车的通行能力将受到限制，延误增大，其中，平均通行能力降低了16.68%，平均延误时间增大 了21%，所以，当右转车交通需求较大时，需同时考虑行人和右转车的交通运行状态，优化设计是否采用行人二次过街，避免右转车超出极限忍耐时间而增大与行人冲突的概率。     

结合状态观测与遗传算法的船舶路径预测控制

为实现具有速度不易测﹑模型不确定﹑受外界因素干扰﹑输入需约束及优化等特点的欠驱动船舶的路径跟踪，提出带状态观测的模型预测控制（MPC）。在限制条件下利用MPC求解性能指标函数，处理舵角优化﹑舵幅与舵速约束问题。设计扩张状态观测器（ESO）对环境干扰和模型不确定项进行估计，提高MPC的性能。通过预测未来估计误差，利用遗传算法在线调节ESO参数，提高估计性能。基于指数函数建立速度观测器，避免速度不易测。稳定性分析和仿真试验结果表明，采用该结合状态观测的MPC船舶路径控制方案，当速度和干扰均未知时，船舶仍能跟踪上参考路径，舵角平滑且始终在约束值内，MPC控制精度和ESO估计精度均得到提高。研究结果说明该方案是可行的、有效的。