基于变步长迭代逼近的轨道交通列车运行计算方法

既有轨道交通列车运行计算方法存在计算误差大、效率低、应用有风险等问题,因此提出1种基于变步长迭代逼近的轨道交通列车运行计算方法。根据列车运行路径,确定保障紧急制动限制点和停站常用制动停车点,计算列车牵引运行曲线;采用变步长迭代逼近方法计算确定保障紧急制动触发点位置和停站常用制动触发点位置,将保障紧急制动触发点位置作为非停站常用制动触发点位置;据此位置计算列车匀速运行曲线、列车非停站常用制动曲线和列车停站常用制动曲线;由此形成最高效率的列车运行曲线。采用该方法对实例计算的结果表明:列车运行计算效率和精度均较高,计算结果符合列车实际运行安全控制原则;通过调整位置允许误差门限值,可有效控制列车运行计算精度和效率;计算列车运行曲线与实际列车运行曲线基本贴合。     

预测反褶积在压制周期性多次反射波中的应用研究

多次波一直是常规地震资料处理中的一种干扰波,预测反褶积能通过压缩地震子波来压制多次波干扰,进而提高地震资料的纵向分辨率,以便更精确地识别地层构造。介绍了预测反褶积的基本理论,并分别用合成地震记录和Tesseral软件模型模拟的地震记录做多道预测反褶积,压制了周期性多次波干扰,提高了资料的分辨率,取得了较理想的结果。     

船用光伏发电系统最大功率跟踪及自动跟踪控制研究

太阳能是一种新型的可再生清洁能源,资源丰富,对环境无任何污染,被越来越多的用在船舶上。搭载光伏发电系统的船舶具有经济性好、噪音低、振动小、安全性好及无污染等优点,已经得到了初步应用。为研究光伏发电系统在船舶上的应用,针对如何提高光伏发电系统输出功率,提高光伏发电系统的发电效率展开研究,重点对最大功率跟踪控制及自动跟踪控制技术的实现进行研究与分析。     

滑动标准差在轨道几何区段状态评价中的应用

轨道质量指数TQI为左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑各单项标准差的和。各单项项目的标准差直接体现了此项几何不平顺的输入能量,表现为此项几何不平顺的离散程度,当它的值越大时,表明轨道状态较差,对车辆的激励能量大。针对目前分段标准差计算方式不能完全反映轨道质量状态最差的区段、评判结果存在离散性等缺点,提出利用滑动标准差计算方式对轨道区段状态进行评价的方法。通过研究确定合适的计算长度200 m和移动步长20 m,并利用京沪线9~10月份检测数据进行试用,结果表明:滑动标准差不仅能够找到轨道质量状态最差的区段,还能找出更多超出管理值标准的区段,且在识别不良区段的起止位置(长度)和评判结果一致性方面,也明显好于目前的分段标准差计算方式。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

提出了一种新的变步长算法.理论分析与仿真结果表明,该算法的性能要优于传统的LMS(Least Mean Square)算法和SVSLMS(Sigmoid Variable Step-size Least Mean Square)算法.     

基于Z-N算法的PID炉温控制

针对大惯性工业对象,设计了一种新的自适应PID调节器控制算法并应用于工业加热炉温度控制系统中,利用改进的Z-N算法,完成PID参数的初始值设定,利用测量误差改变调节器步长的方法实现PID参数的自动整定.实验结果表明,当实际温度距标定温度30℃时,利用这种PID参数自整定算法进行控制,可以使温度控制曲线在不同的阶段平滑过渡,使升温曲线平稳地过渡到恒温阶段.从控制结果上参数自调整PID控制结果几乎没有超调,稳定时间短,在设定的目标角度值附近振荡少.这种PID控制器无论在超调量还是稳定时间上都优于传统的PID控制器.     

交叉迭代算法求解车辆-轨道非线性耦合方程的收敛性讨论

运用有限元法建立车辆-轨道非线性耦合系统动力分析模型,该模型将车辆-轨道系统以轮轨接触为界限分成车辆,轨道两个子系统并通过轮轨接触力的平衡和位移协调条件耦合在一起。通过交叉迭代算法分别求解车辆,轨道系统的运动方程,此时每一步都需要判断使之满足轮轨几何相容条件和相互作用力平衡条件,这样对时间步长的选取要求较高,但是如果时间步长超过某一限值,易于导致迭代失败。引入了修正因子对轮轨接触力进行修正,这不仅可以放宽对时间步长的选取,还能加速收敛,提高计算效率。为验证算法的正确性,不仅进行了算例验证,还给出了引入修正因子的交叉迭代算法求解车辆-轨道非线性耦合系统动力学方程的算例,算例中考虑了不同的时间步长和不同的修正因子对交叉迭代算法收敛速度的影响。计算结果表明引入修正因子的交叉迭代算法具有程序编制简单、收敛速度快、用时少、精度高的优点。     

基于分离矩阵的步长自适应EASI算法

首次提出将分离矩阵用于对在线盲分离算法中步长自适应控制,并在认真分析相关固定步长和变步长EASI算法的基础上,将其加以运用,提出了一种新的步长自适应EASI算法。该算法步长是基于分离矩阵的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其他固定步长或变步长的EASI算法。     

探索步长加速法的改进措施

针对曲面相对比较平缓,"褶皱"不太多的情况尝试对模式搜索加以改进以提高其收敛速度,另外对难以找到全局极小点的问题尝试其他措施.     

基于非参数化步长最速下降的盲源抽取算法

为了从混叠的观测信号中抽取单个源信号,提出一种基于二阶统计量和最速下降优化技术相结合的盲抽取方法.该方法首先根据源信号的二阶统计特性构造用于估计抽取权向量的代价函数,然后采用非参数化步长的最速下降更新规则进行优化,从而获得最优的抽取权向量.仿真实验结果表明,该算法能有效地逐个分离出平稳和非平稳的信号,同时也能实现在线盲信号抽取.