基于贝叶斯置信框架的最小二乘支持向量机模型参数选择方法及SS_7型电力机车牵引电机建模

利用贝叶斯置信框架推断LS-SVM模型参数并建立贝叶斯LS-SVM曲线拟合模型.运用贝叶斯LS-SVM曲线拟合模型对SS_7型电力机车牵引电机的磁化曲线进行拟合.结果表明:贝叶斯LS-SVM曲线拟合模型对SS_7型电力机车牵引电机的磁化曲线拟合速度及精度均有较大地提高,小样本条件下的泛化能力更好.依据贝叶斯LS-SVM曲线拟合模型建立了SS_7型电力机车牵引电机的仿真模型.仿真计算表明,所建的SS_7型电力机车牵引电机仿真模型与机车牵引电机实际运行状况吻合,可用于对SS_7型电力机车主电路性能及控制策略的研究.     

一种顾及用户朝向的PSO-LSSVM指纹定位算法

为了解决人体对WiFi信号遮蔽和最小二乘支持向量机参数优化的问题,提出了一种顾及用户朝向的粒子群优化最小二乘支持向量机指纹定位方法。建立全向指纹库,采用粒子群优化算法求出最小二乘支持向量机最优参数,通过最小二乘支持向量机训练出定位模型,将待测点指纹信息输入定位模型中,最终估算出待测点位置坐标。仿真实验结果表明所提算法在定位误差上达到0.72 m,普通的粒子群优化最小二乘支持向量机算法定位误差为0.84 m,提高了室内定位精度,具有实际的应用价值。     

机车牵引电动机动态实时分析及故障检测

结合TA0649D机车牵引电机的结构参数,首先建立了该直流电机的数学模型,设计了该电机的转速,电流双闭环系统。在此基础上,通过故障(如绕组匝间短路与对地短路)模拟,利用递棼最小二乘法计算故障发生后电机绕组电阻的变化。仿真计算结果表明,所设计的参数识别法一递推最小二乘法是有效的,具有实际应用价值。     

基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测

高速铁路路基的施工环境复杂,沉降监测数据往往是不等时距的.鉴于最小二乘支持向量机拥有强大的非线性拟合能力,使用最小二乘支持向量机建立沉降与时间的关系函数,以等时间步长插值得到路基的等时距沉降时间序列,建立基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测模型.分别运用给出的预测模型和BP神经网络与灰色理论联合方法对杭甬铁路客运专线上虞北站5个路基沉降监测断面进行路基沉降预测,并与现场实测数据对比.结果表明,短时距的最小二乘支持向量机预测模型比BP神经网络与灰色理论联合方法的预测精度高,预测结果更稳定,外推预测沉降更可靠.     

基于最小二乘支持向量机的地铁弓网系统研究与仿真

提出了一种基于误差相关性的弓网系统模型,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)方法对模型的参数进行研究探讨,并对误差相关性系数进行分析,最后利用既有线的弓网实际检测试验数据对弓网接触压力值进行仿真分析。结果表明:基于最小二乘支持向量机的弓网模型能够描述接触压力的动力学行为,具有较高的预报精度。     

基于LSSVM的地铁弓网系统广义动态建模与仿真

提出基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的弓网系统广义动态建模方法,并对弓网模型进行辨识及仿真研究。首先对离散化后的弓网系统动力学模型的线性部分和非线性部分进行分析,构建ARX Hammerstein弓网系统模型,然后根据LSSVM的方法对模型参数进行辨识,最后利用弓网实际检测数据对该弓网模型进行弓网接触力的建模预报试验。试验结果表明,LSSVM-ARX Hammerstein弓网模型可以有效地逼近弓网系统接触力的动态行为,具有较高的预报精度,从而验证了所提方法用于弓网系统广义动态建模的有效性。     

电力机车模型及其再生制动的仿真研究

利用Matlab/Simulink平台建立SS7型电力机车的数字仿真模型,采用机车牵引特性函数和整流回路的关系计算得出晶闸管导通角α.在建模过程中,将Simulink原有直流电机模块改进为具有双绕组的复励直流电机模型.进而,通过计算和设置相关参数,仿真电力机车在再生制动状态下的动态过程,得到其电机回路的电压电流波形.仿真结果与有关资料一致,表明该研究的模型和方法正确有效.     

基于自适应LSSVM模型的动车组运行速度控制

针对动车组运行环境多变、运行过程具有不确定和强非线性特性,提出了一种动车组运行过程自适应最小二乘支持向量机LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)建模及其速度控制方法。首先基于动车组牵引特性和运行过程数据建立其LSSVM模型,并采用粒子群优化算法确定模型参数;其次,依据模型校正策略,通过动车组运行的新数据采用自适应迭代算法来校正LSSVM模型参数,以改善模型的适应性;最后给出了基于LSSVM模型的动车组速度预测控制方法。基于CRH380AL型动车组运行数据的对比仿真结果验证了本文方法的有效性。     

基于小波分析的最小二乘支持向量机轨道交通客流预测方法

针对城市轨道交通客流预测问题,采用离散一维Daub4,小波分析方法对某一时间段的原始客流时间序列数据进行分解;以分解得到的高频分量和低频分量为样本数据,对最小二乘支持向量机进行训练,确定最小二乘支持向量机的核参数σ,以及系数a和b.利用训练后的最小二乘支持向量机预测未来一段时间客流时间序列数据的高频分量和低频分最,然后再利用Daub4小波分析方法对预测的高频分量和低频分量进行数据重构,从而得到预测的未来一段时间客流时间序列数据.与历史平均预测法和灰色预测法进行比较,结果表明,基于小波分析的支持向量机客流预测方法用于轨道交通短期客流预测具有更好的精度.     

基于最小二乘支持向量机的轨道电路故障诊断方法

为提高轨道电路故障处理效率和正确率,对轨道电路的多故障诊断方法进行研究。建立基于最小二乘支持向量机的轨道电路故障诊断模型,用某轨道电路实测数据进行训练和测试,选择基于BP神经网络的故障诊断方法进行对比。结果表明:基于最小二乘支持向量机的轨道电路故障诊断方法能有效实现轨道电路5种故障的诊断,且具有更快的运算速度。与BP神经网络故障诊断方法比较,故障诊断正确率提高了17.14%,运算时间减少2/3。     

一种新型城轨用牵引电机牵引制动性能的试验方法

在对新型城轨用牵引电机的数学模型进行分析的基础上研究了电机运行过程,分析了该电机的牵引性能、制动性能,推导了城轨用牵引电机的运行控制方法,得到了影响牵引电机运行特性的典型参数。根据其运行控制方法,通过试验完成了该新型牵引电机的牵引、制动性能测试,得到了190 kW城轨用交流变频牵引电机的牵引、制动性能测试参数及性能测试曲线,与文献的理论曲线吻合。测试结果也验证了城轨用牵引电机牵引制动性能的正确性和有效性。     

逆变器供电的异步牵引电机特性曲线的计算

针对普通工频异步电机的特性参数计算方法不适用于逆变器供电的异步牵引电机的问题，对电压源逆变器供电的异步牵引电机动行特性进行了分析并提出了计算方法，具体讨论了不同工况下的电机特性参数的计算，给出了计算实例。     

电力机车牵引电机负荷特性仿真研究

通过分析电力机车的负荷构成特性,认为电力机车的负荷特性主要由牵引电机的特性决定.推导了串励牵引电机电枢电路的微分方程,利用总体测辨法,得到了影响牵引电机运行特性的典型参数,仿真结果也验证了该方法的正确性和有效性,从而为研究电力机车的负荷特性及电气化铁路负荷的综合负荷特性提供了一种新的思路.     

基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测

为提高对铁路货运量的预测精度及建模速度,在分析货运量影响因素基础上,提出基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测方法。将货运量影响因素分为社会需求与铁路供给两方面因素,采用灰色关联分析法对两方面因素与货运量进行相关性分析,根据灰色关联度值,结合定性分析筛选LS-SVM输入变量,简化LS-SVM结构,再通过随机权重粒子群(SIWPSO)算法优化选择LS-SVM模型参数。通过对我国1980～2009年铁路货运量实例分析表明:该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。     

基于改进LS-SVM算法的列车通信网络时延预测方法

由于通信网络诱导时延的存在会对列车牵引制动系统造成影响,因此对时延精准预测并实现补偿十分重要。提出了一种基于改进粒子群(PSO)算法优化的最小二乘法支持向量机(LS-SVM)算法对列车通信网络时延进行预测,搭建了列车网络控制系统半实物平台,使数据通过多功能车辆总线(MVB)进行传输,分别改变车辆控制单元(VCU)特征周期及负端口数量大小,以获取大量不同特性的时延数据。将数据分组后利用改进的PSO算法优化LS-SVM算法进行预测仿真。仿真结果表明,与传统的LS-SVM算法及Elman神经网络算法的预测方法相比,所提出的方法在列车通信网络的时延预测方面具有更好的快速性和准确性。     

HS14263—01R型牵引电动机

介绍了HS14263-01R型牵引电动机的结构特点、制造工艺以及主要试验项目的试验方法和试验数据,并结合ZQ800-1型牵引电动机,对两种电机的技术参数作了比较。     

和谐HX_D1型机车用变频异步牵引电机

介绍HXD1型大功率交流传动电力机车用1TB2624-0TD02型变频异步牵引电机的基本结构、技术参数和特性,并结合该电机的特征阐述了变频牵引电机的设计参数选取要点。     

SPCAD在牵引电机设计中的应用：用变参作图法绘制分析图

介绍ＳＰＣＡＤ系统在牵引电机设计中的应用，着重介绍用变参方式绘制电机剖面分析图的方法，用此方法设计，可以方便地调整电机结构，节省绘图时间，缩短设计周期，提高设计质量，所生成的文件可为其它辅助软件提供图形参数。     

轻轨车牵引计算软件的设计

为了获得轻轨车的运行速度、运行电流、运行功率等参数,设计一套计算软件对轻轨车运行进行仿真是必要的。本软件根据轻轨车的不同路况、车辆参数,建立最大运行工况牵引模型,改进了牵引算法,利用VB6.0语言对各路段的轻轨车速度、牵引电机功率、牵引电机电流等数据进行了计算,并对计算结果进行了整合、分析。最终,该软件绘出了一系列运行曲线并生成数据报告,模拟出了轻轨车的最大工况运行状态,这对主变流器和牵引电机的选取有重要意义。     

高速列车电力牵引传动系统匹配计算及案例分析

从电力牵引传动系统各部件参数计算原理展开讨论,对牵引变压器、脉冲整流器、直流侧回路、牵引逆变器、牵引电机的关键电气参数开展匹配计算分析。基于C语言编程开发高速列车电力牵引传动系统匹配计算平台,该平台可计算出各部件的关键电气参数值或取值范围,能够作为开发新车型电力牵引传动系统选型工具,提高研发设计计算效率。通过CJ2电动车组电力牵引传动系统设计的应用实例,验证了计算方法的正确性和软件的有效性。