基于智能VRFT的城市轨道交通列车速度控制研究

利用虚拟参考反馈整定VRFT方法，可根据被控对象的一组输入和输出数据完成控制器设计的特点，提出一种基于智能VRFT的城市轨道交通列车速度控制方法；VRFT方法中的参考模型决定了控制器的闭环性能，通过粒子群优化算法PSO，对控制器参数和参考模型参数进行全局协同优化，设计出最优PID控制器。仿真结果表明：该方法能够优化PID控制器的设计，有效控制城市轨道交通列车速度。     

基于LabVIEW的列车司机控制器的寿命测试系统

采用伺服电机对司机控制器的位置和速度进行精确的控制,同时使用NI数据采集卡对司机控制器中凸轮触头的闭合数据和电位器输出的模拟电压进行实时采集与处理,并通过Access进行测试数据存储。该系统为列车司机控制器的寿命测试提供了有效、可行的平台,提高了列车司机控制器的生产效率、可靠性和可维护性。     

基于一维深度卷积生成对抗网络的钢轨波磨识别方法

实际工程中钢轨波磨数据难以大量获取,无法构建庞大数据集进行智能诊断模型训练。针对这一问题,本文提出了一种基于一维深度卷积生成对抗网络的钢轨波磨识别方法。首先使用一维生成对抗网络生成与实际波磨振动信号结构相同的伪样本,对样本信号的数据集进行扩充;然后提取波磨振动信号的时域统计指标作为波磨数据的特征;最后使用分类算法对不同特征的波磨振动数据进行学习与分类。使用实测钢轨波磨振动数据进行试验验证,结果表明：利用本文方法所生成的伪样本数据,在时域、频域以及时域特征指标方面均与真实样本数据基本一致;使用KNN、SVM和DT三种分类模型对波磨数据的特征进行分类和对比,均可较好地进行波磨识别。     

GIS辅助下的高分辨率遥感影像变化检测

讨论了一种使用GIS数据辅助高分辨率遥感影像实现变化检测的方法.该方法利用现有的GIS数据生成监督分类的训练样区,采用最大似然法对遥感影像进行分类,分类的结果与GIS数据进行匹配,从而实现变化检测.由于线对象和面对象的不同特征,主要针对面对象来研究GIS辅助遥感影像的变化检测方法.实验表明,该方法对面对象的变化检测具有良好效果.     

减速顶现场巡检工具的研究

介绍一种能替代人工进行减速顶现场巡检工具的设计原理及结构，该设备可以对现场安装使用的减速顶的性能状态进行简单测试，并进行数据记录、处理和分类，为减速顶的日常维护管理带来很大的便捷。     

基于无模型自适应控制的高速列车ATO控制器

针对高速列车在多变复杂环境运行时,传统控制器出现的动力学模型不匹配和司机操作存在安全隐患的问题,提出一种基于无模型自适应控制(Model-Free Adaptive Control, MFAC)的高速列车自动驾驶控制器设计方案。首先,构建全格式动态数据列车模型,将列车的非线性特性转移到伪梯度中;其次,根据全格式动态数据列车模型设计无模型自适应控制律和列车控车原理,通过列车运行数据估计伪梯度,构建ATO控制器;最后,使用"兰州西—西宁"的动车组运行数据进行仿真,得到MFAC控制器作用下的速度追踪误差为0.254km/h,列车加速度冲击率区间主要分布于[0,0.1)中,约占总步长的83.8%,并与模糊自适应PID(ProportionIntegral-Derivative)在速度追踪、位移追踪和舒适度方面做了对比,结果表明该控制器的性能更优。     

重载列车运行控制的研究

介绍重载列车运行控制方面的研究进展.按不同的控制目标、研究方法和控制器设计方法进行分类阐述.     

司机控制器可靠性试验系统的设计与测试

司机控制器是司机操纵机车的重要部件,其性能的好坏直接影响列车的运行状况。对司机控制器进行可靠性测试是保障其质量最有效的方法。采用Lab VIEW作为系统的上位机开发平台,实时监测显示系统状态;用DSP(数字信号处理)作为控制采集模块,控制司机控制器运动并采集其输出数据。同时,采用一台上位机控制多个DSP系统的主从式网络结构,提高了系统效率并降低了成本。该系统同时对多台司机控制器进行试验。最后对可靠性进行了评估,结果表明该系统满足试验要求,为司机控制器的维修和维护提供了依据。     

基于聚类分析算法的铁路通信设备厂商信息智能分类

针对铁路通信大数据平台中设备厂商信息不规范的问题,提出一种采用聚类分析算法对厂商信息智能分类的方法,介绍聚类分析算法、相似度计算方法和聚类性能度量等理论,通过分词处理、构建词袋模型、权值转换等数据预处理技术,将文本转换为适合分类的权值向量,采用K-均值聚类、层次聚类算法分别对部分样本进行聚类分析,比较测试结果,最终选择层次聚类算法对所有样本进行聚类分析。该算法可以将不规范的厂商信息进行合理的分类,从而为形成厂商信息字典提供数据支持。     

铁路接触网最优主动控制研究

研究目的:本文为研究主动控制对接触网性能的影响,建立了接触网有限元模型,应用Ansys软件计算模型的整体质量及刚度矩阵数据,并利用KMExtract程序分离出整体质量、整体刚度矩阵,据此建立接触网系统动力学方程。为便于系统仿真及控制器设计,使用模态降阶法对系统降阶并将其转化为状态方程形式,而后为系统设计LQR控制器,使用simulink对实施主动控制前后的接触网系统进行动态仿真分析。研究结论:研究表明:(1)对接触网实施主动控制能有效改善其振动特性,接触网振动的最大值、最小值有较大降低,幅度达90%以上,均方差也有较大下降,幅度达70%以上,系统性能得到了极大提升。(2)在通过改变弓网自身参数的方法改善弓网性能遇到瓶颈时,接触网的主动控制或半主动控制将成为改善弓网性能的重要手段。     

基于误差补偿的二自由度PI控制的永磁同步电机控制策略

提出了一种基于误差补偿的二自由度PI控制方法。利用转速误差量对系统的状态进行判断,通过补偿环节对系统的PI控制器的输出进行补偿,实现了对系统性能的实时控制。与传统PI控制进行了比较,解决了传统PI控制器在满足系统抗扰性能和跟踪性能要求方面存在的缺陷。仿真和试验结果验证了提出的控制方法的正确性和有效性。     

基于Doc2vec-LightGBM的CBTC车载信号设备故障分类诊断方法

车载信号设备是城市轨道交通信号系统的重要组成部分,其运营过程中会产生海量离散化、片段化的日志文本数据。目前,CBTC车载设备故障记录文本仍存在语义不明确、词语冗余的问题,从而造成故障致因溯源难,针对此,提出一种基于Doc2vec-LightGBM的CBTC车载设备故障自动分类诊断方法。首先对故障文本使用Jieba完成文本分词,依据TF-IDF实现分词文本数据的特征提取,并采用Doc2vec训练文本分词向量;其次针对数据不均衡的问题,采用Borderline-SMOTE算法进行少数类文本向量数据的补全泛化;最后,通过训练轻量梯度提升机LightGBM分类器完成故障文本自动分类。采用某信号厂商所记录的1 133条故障文本数据进行分类实验分析,并与支持向量机(SVM)方法对比。实验结果表明,所提方法在分类精确率、召回率上分别为98.2%、97.5%,证明了该故障文本自动分类方法的有效性和优越性。     

一种基于GBRT算法的CA砂浆脱空检测方法

不同于现有检测方法,利用CA砂浆脱空和非脱空情况下采集到的声音信号不同,提出把机器学习领域中的GBRT算法应用到CA砂浆脱空检测领域。利用脱空和非脱空情况下采集到的数据,使用GBRT算法训练出一个二分类模型;通过对输入数据做类别决策,判断对应的采集位置是否脱空。介绍算法原理,并结合CA砂浆脱空问题,分析模型的使用技巧;引入其他主流机器学习分类算法进行比较分析。实验结果证明,GBRT算法构造的模型性能较好,在CA砂浆脱空检测领域具有应用前景。     

车辆主动悬挂的鲁棒稳定性及鲁棒性能研究

研究具有参数不确定性的铁道车辆主动悬挂系统的鲁棒稳定性及鲁棒性能问题。应用μ方法进行了鲁棒控制器设计，利用数值模拟方法进行了仿真，并利用滚动振动试验台进行了整车试验验证。结果表明，控制器能明显改善系统鲁棒性能，结果是令人满意的。     

基于竞争失效模式的发送器和接收器的故障分析

通过收集ZPW-2000A轨道电路的发送器和接收器的现场返修数据,对发送器和接收器的常见故障模式进行分类统计,使用"竞争失效模式"的方法对其分别进行分析,提出一些改进的建议.并选取二参数威布尔分布作为可靠性模型,采用线性回归的方法进行模型的参数估计.     

基于模糊逻辑异步电动机间接矢量控制传动系统及其性能分析

文章提出了一种新颖的采用模糊逻辑控制的异步电动机(IM)转速控制方法.模糊逻辑控制器(FLC)是基于间接矢量控制系统设计的.模糊逻辑转速控制器用于外层回路.针对实验室1 hp鼠笼式IM采用DS-1102数字信号处理器插件板,对基于FLC的IM矢量控制传动系统进行了实验研究.对文章提出的基于FLC的IM传动性能进行了研究,从理论和实验两个方面,在诸如指令转速突变、负载阶跃变化等不同的动态工作条件下,与基于传统的比例积分(PI)控制器的传动系统作了比较,结果表明使用FLC更优越.因此该方法适用于高性能工业传动系统,以取代传统PI控制器的方法.     

一种调度区段晚点时长的神经网络预测模型

晚点是区段内列车运行受到扰动后出现的时刻表偏移现象,为分析和预测晚点的发生,相关研究通常采用晚点传播分析、实绩数据统计的方法改善模型输出结果。在现有分析方法的基础上,设计了初始晚点和连带晚点的分类方法,将列车在调度区段的开行转化为有向图表示,并通过分析有向弧内的计划时间饱和度,实现了晚点的分类与传播路径的确定。在分类方法提供的数据基础上,提出了晚点预测模型,采用反向传播神经网络预测晚点时长。组合模型使用北京铁路局某调度区段的实际运行数据进行验证,结果表明允许误差为5 min时,神经网络的晚点时长预测准确率为85.5%,网络受突发事件影响较大,模型拟合复杂数据关系的能力需要进一步改善。     

基于KmeansSMOTE的损伤诊断模型性能提升及在斜拉桥中的应用

为解决损伤诊断数据集中损伤与未损伤类数据样本不平衡导致诊断模型预测结果不理想的问题,提出了一种诊断模型性能提升的新方法(V-KmeansSMOTE)。该方法在改进合成少数类过采样技术(KmeansSMOTE)方法的基础上结合方差过滤(variance filtering, VF)特征选择技术筛除位移、加速度等数据中的零方差特征并对筛选后的特征所对应的损伤类数据样本进行过采样处理,将该方法应用于一座H型斜拉桥作为数值算例。结果表明,支持向量机分类模型分类准确率、精确度和F1评分在数据集上平均提升分别为6.19%、7.93%和20.07%,K最近邻模型平均提升6.18%、7.23%和7.26%,验证了提出方法的有效性。     

地铁车辆司机控制器性能检测装置

分析了地铁车辆司机控制器的工作原理,指出了司机控制器性能检测的必要性.根据司机控制器操作的逻辑关系,设计出检测装置硬件部分和测试软件,并详细地阐述了检测方法,从而对司机控制器性能做出评价.     

PLC在铁路机务折返段微机联锁系统中的应用

介绍在铁路机务折返段微机联锁系统中使用可编程控制器PLC技术,实现道岔集中联锁控制功能,并从系统的总体结构、冗余方式,软件的总体结构、PLC联锁软件的分类和调用,程序嵌套思想等方面进行了分析.证明它是一种适合机务段使用的性价比高的微机联锁系统.