基于CHMM和SSA-SVM模型的高速铁路道岔设备健康状态评估方法

为更加精准地评估道岔设备健康状态，加强对设备的维护与管理，以ZDJ9型转辙机驱动的高速铁路道岔设备为研究对象，提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标及经验模态分解奇异值熵，组成道岔特征指标向量，并采用核主成分分析法消除原始多维特征信息的冗余，构建道岔特征指标样本数据库；利用连续隐马尔可夫模型划分道岔退化状态，在此基础上，建立麻雀搜索算法优化支持向量机的健康状态综合评估模型。研究结果表明：所构建的健康状态评估模型的评估正确率高达98.75%,不仅能够实现高铁道岔设备健康状态综合评估效能，而且明显优于GridSearch-SVM、GA-SVM、PSO-SVM等组合算法，为实现道岔设备由“故障修”到“状态修”的综合智能维护提供可行途径。     

基于HQL(λ)的城市轨道交通车地通信资源分配研究

随着城市轨道交通的快速发展，车地移动通信系统对数据传输时延和传输速率的要求更加苛刻，针对此问题，引入LTE-U技术以加大频谱带宽。考虑到LTE-U系统会与现有WLAN系统产生干扰，因此，通过定量分析系统满意度函数以确保免授权频段LTE和WLAN的整体性能；采用M/G/1排队模型对LTE和WLAN共存异构网络在免授权频段的时域行为进行建模，设计了基于ABS的无线帧结构，并提出由启发函数和资格迹改进的HQL(λ)时域资源分配算法，基站通过与无线通信环境持续交互计算得到ABS(Almost-Blank Subframes)的最佳比例分配，解决免授权频段上LTE-U和WLAN系统的干扰共存问题。仿真结果表明：改进后的算法具有更快的收敛速度，且相比Q-Learning(λ)、Q-Learning, HQL(λ)资源分配算法的系统传输速率分别提高12.8%和26.1%,相比Q-Learning(λ),系统平均传输时延提高27.2%。