基于深度学习的垃圾分类系统

针对现有主要依赖居民端和中转端的两级人工分拣方式存在效率低和成本高的问题,设计了基于深度学习的垃圾分类系统,阐述了系统的总体结构与应用界面设计。提出了基于ResNet50网络和迁移学习相结合的垃圾种类识别方法,在自制数据集上进行了垃圾分类模型的训练分析,将训练后的模型部署在树莓派4B上进行性能测试及系统测试。结果表明：垃圾种类的平均识别率达到0.98,单次分类识别的平均时间为1.3 s。     

基于SVM-AdaBoost算法的轨道交通列车滚动轴承故障诊断

轨道交通列车走行部滚动轴承是关键且故障多发的部件之一,其工作状态直接影响列车的安全。故研究走行部滚动轴承故障诊断技术对保障列车安全可靠运营有着现实意义。通过设计轴承运行实验,尽可能逼近现场实际工况,采集信号,提取合理故障信号特征;提出一种轴承智能故障辨识算法,实现高精度的故障诊断。结果表明,此两种方法均具有较好的应用价值,能满足轴承故障诊断的技术需求。     

基于多尺度卷积类内迁移学习的列车轴承故障诊断

考虑变工况下列车轴承振动数据分布不一致情况下, 传统深度学习诊断模型的泛化能力下降, 提出了一种多尺度卷积类内自适应的深度迁移学习模型; 模型利用改进的ResNet-50网络分析振动数据的频谱, 得到了中间层次特征, 构造了多尺度特征提取器, 从不同尺度处理中间层次特征得到高层次特征; 将高层次特征作为分类器的输入, 同时计算了伪标签以缩短在不同工作条件下收集的振动信号的条件分布距离来进行类内匹配; 为了验证模型的通用性和优越性, 将提出的模型分别用于列车轮对轴承数据集和凯斯西储数据集的多个工况进行试验验证和分析。研究结果表明: 通过对齐不同域中同一类样本的高层次特征作为分类器的输入, 提出的模型获得了更为理想的故障诊断精度; 在列车轴承6个变工况诊断实例中, 平均诊断精度为90.75%, 与传统深度学习模型相比, 模型诊断精度平均提高了约10%, 召回率为0.927;在凯斯西储数据集的12个变工况诊断实例中, 模型平均诊断精度达99.97%, 比传统模型提高约10%。可见, 利用伪标签减小了不同域之间的条件分布差异, 很好地处理了源域和目标域数据分布不一致的问题; 多尺度特征提取器能从不同尺度对齐样本的高层次特征, 增强了模型的泛化性与鲁棒性, 是解决变工况列车轴承故障诊断问题的一种有效模型。      

考虑环境负效应的智能垃圾桶动态收运路径优化问题

随着智慧城市建设进程的推进，作为智慧城市建设基础配套设施的智能垃圾桶日益普及，其内置的监测传导装置可实时传输待清运垃圾量的相关数据，有助于解决城市生活垃圾产生量随机性导致的环境负效应以及收运系统效率低下的问题。本文基于智能垃圾桶提出一种城市生活垃圾动态收运路径优化策略。首先，考虑收运车辆延迟到达导致垃圾溢出的环境负效应，建立以最小化收运总成本为目标的垃圾收运车辆路径预优化模型和动态优化模型。其次，采用粒子群算法预优化收运路径，得到初始车辆清运方案；而后基于待清运垃圾量实时数据，设计周期性与连续性结合的策略，并构建触发连续性优化的启发式规则以实时优化车辆路径。不同规模的标准算例实验和仿真算例实验结果表明，周期性与连续性结合的优化策略在总成本、惩罚成本和距离指标上均优于周期性优化策略，且在惩罚成本指标上的改进最为显著。研究结果有助于降低由于清运不及时造成的环境负效应，为垃圾收运企业制定合理高效的清运方案提供了理论依据。     

列车车钩缓冲装置系统动力学仿真

将键合图理论与方法和MATLAB相结合,用键合图建立列车车钩缓冲装置的系统动力学模型,将键合图转换成方框图,方框图转换成MATLAB(SIMULINK)模块,然后利用MATLAB对仿真模型进行求解.对两种不同的列车车钩缓冲装置进行系统动力学仿真,得到了较好的仿真结果,为列车车钩缓冲装置的设计、改进和应用提供了有价值的参考.同时证明了键合图方法的可行性,优越性.     

基于数据驱动的高速列车速度复合控制研究

针对高速列车在外部干扰下的速度控制问题，本文提出基于Koopman算子的高速列车高维线性模型的建模方法，并设计一种结合扩张状态观测器(ESO)与基于Koopman算子的模型预测控制(K-MPC)的复合控制器(ESO-K-MPC)。利用扩展动态模式分解算法来近似无限维线性Koopman算子，建立具有动态非线性特性的高速列车动力学高维线性模型；引入模型预测控制，设计扩张状态观测器，对系统总扰动进行估计与补偿，构建基于ESO-K-MPC的高速列车速度控制系统，再设计控制器与控制算法；结合CRH3列车参数和郑西高铁华山北站—西安北站实际线路数据，分别在没有扰动和白噪声干扰下对设计的控制方法与算法进行仿真研究。仿真结果表明：基于Koopman的高速列车建模对位移与速度的预测精度相比于线性状态空间模型分别提高了83.86%与87.40%;ESO-K-MPC可以准确估计与补偿高速列车运行中受到的干扰，控制输出曲线与期望曲线几乎重叠，实现了列车运行期望曲线的高精度跟踪。     

基于自适应动态面的高速列车蠕滑速度跟踪控制

为实现高速列车黏着控制中对期望蠕滑速度的精确跟踪,提出了一种新的蠕滑速度跟踪控制方法.首先考虑牵引/制动动态建立了列车黏着控制系统动力学模型,并将其描述为一个串级非线性系统;然后采用动态面控制方法,并引入自适应技术估计列车模型参数和系统集总不确定性上界,设计了基于自适应动态面的高速列车蠕滑速度跟踪控制策略.所设计的控制...     

车体铰接式跨座式单轨列车运行稳定性分析

传统跨座式单轨列车每节车体由两个转向架承载,为了减少转向架的数量,实现跨座式单轨的轻量化设计,融合跨座式单轨列车结构及铰接式车辆特点,设计了一种新型的三模块铰接式跨座式单轨.基于动力学仿真软件SIMPACK建立其动力学模型,并对该模型在空载工况下以3种不同速度通过半径100 m曲线进行运行稳定性能仿真实验.仿真结果表明:三模块铰接式跨座式单轨列车以3种不同速度通过半径100 m曲线时,运行稳定性良好,但列车的运行稳定性随着速度的增加逐渐变差.     

基于实测数据的列车坡道阻力修正模型研究

为了使列车运行仿真计算结果与实测的列车运行数据更接近,确保仿真系统能够切实有效地分析研究铁路运输生产实际,通过对比研究牵引计算方法计算结果与列车运行监控记录装置实测的数据之间的差异,识别出误差产生的主要原因,并分析了计算误差与坡道类型及列车编组之间的影响关系. 通过理论计算与实验测试,提出了基于测试结果对列车坡道阻力计算模型进行修正的方法与模型. 对修正计算模型和原始模型的计算结果与实测数据进行对比分析,结果表明,修正后的计算模型与实测数据更加吻合,平均计算误差从14％降低到5％. 目前,该模型已成功应用到内燃牵引货运列车节能优化操纵指导系统,取得了良好的实用效果.     

高速列车牵引电机自适应故障诊断研究

为保证高速列车的安全高效运行,设计一种基于多模型方法的高速列车故障诊断与调节策略,实现了对未知牵引电机故障的准确诊断和给定速度曲线的渐近跟踪.首先,通过分析常见的牵引电机故障,建立故障模式集,得到每种故障模式下的高速列车参数化模型;再基于每种故障模式下的参数化模型设计自适应估计器,得到估计器集,并基于估计误差设计性能损...