基于道岔动作电流的故障特征提取与诊断方法

为提高道岔故障诊断精度,提出一种基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的道岔故障诊断法.先利用基于道岔转换状态、时间固定分段、时域统计指标的三种方式提取动作电流特征参数,以降低特征维度;再据三种特征提取方式分别建立基于PSO-BP神经网络的诊断模型.仿真实验结果表明,采用基于时域统计指标的特征提取方式能更有效提取动作电流的变化信息,利用PSO优化BP神经网络可实现网络参数的自动寻优,提高网络对故障分类的效果.     

基于动作电流波形树表达的道岔转辙机状态检测方法

给出了一种基于波形树的随机波形表达算法，即根据波形的特征点递归求出其波段组成的波峰集合。针对信号微机监测设备测试的道岔动作电流曲线，分析了ＺＤ６型电动转辙机电流曲一的波动特征，通过计算电流岷线的波形表达识别出道岔转换的各个阶段，检测出波 蕴涵的故障征兆。最后给出一个故障同示便，并指出方法的适用范围。     

基于改进多尺度排列熵的S700K转辙机故障诊断

基于提速道岔S700K转辙机故障的功率曲线在频域上的多重特征,提出了基于改进多尺度排列熵的多变量支持向量机(structured support vector machine, SSVM)故障诊断方法.首先对S700K转辙机动作功率曲线进行集合经验模态分解和小波分解,获得两类不同时间尺度的模态分量;再利用改进多尺度排列熵计算不同分量的故障特征参数,为了降低计算维度,应用核主元分析理论,在不损失信号重要特征的情况下,取大于95%贡献率的特征值作为故障特征向量;最后,引入基于决策树的SSVM算法,经过小样本训练得到树状最优故障间隔面,从而实现S700K转辙机故障分类.实验结果表明:该方法可有效判定S700K转辙机故障类型,进而提高故障诊断精度和效率.     

基于PCA-WT的道岔故障电流特征识别

针对道岔故障电流特征识别中存在的特征冗余,提出一种基于小波变换和主成分分析的道岔电流特征提取方法.首先利用离散小波变换对道岔动作电流曲线分解重构得到各频带信息,采用主成分分析法选取有效频带信息建立特征向量以降低特征维度,减少数据计算量;然后利用BP神经网络进行电流特征分类,从而实现道岔故障诊断.以实际现场监测数据作为测试样本,通过实例仿真验证了本文方法的有效性.     

一种基于嵌入式技术的室内道岔控制电路校验系统

道岔控制电路是铁路信号设备的故障多发点,而室内继电器组合电路是道岔控制电路的重要组成部分,针对国内四线制道岔控制电路的故障维修,结合嵌入式软硬件技术与传感器技术,研究了一种室内道岔控制电路校验系统.该系统通过电流传感器检测室内的操作信号,通过嵌入式软硬件技术构建转辙机虚拟等效电路来模拟室外转辙机的动作和表示过程,整个操作过程无需人工干预,实现了对室内电缆配线及电路功能的测试.模拟测试结果表明,该系统能够模拟电动转辙机动作和表示电路的过程,可以用于室内道岔控制电路的校验检测,提高工作效率.     

五线制交流转辙机测试分析仪的研究与设计

目前国内高铁系统中的道岔部分采用五线制交流转辙机来转换,因此现场转辙机性能的好坏直接影响到高铁的安全运行系数.电务人员在转辙机的日常维护工作中,使用一种专用、便携的测试仪器可以大大提高工作效率.根据现场需求对该测试仪器进行研究,研制基于Atmega16微处理器且带有显示存储模块的五线制交流转辙机测试仪器.该测试仪器通过模拟室内道岔控制电路对室外转辙机进行操动,通过传感器对动作电流和三相电压进行采集,将采集到的数据经A/D转换后传至显示存储模块进行分析.实现实时监测转辙机的工作状态,通过各项物理参数和动作电流曲线判断转辙机性能是否良好.     

高铁牵引供电系统PHM与主动维护研究

随着我国高速铁路进入全面运营维护期,针对牵引供电系统与设备状态只能进行二元判断、故障诊断采用故障后处理方式以及维修维护只能采用被动模式等种种不足,提出将故障预测与健康管理(PHM)和主动维护应用于高速铁路牵引供电系统中,结合高速铁路牵引供电系统的多时空尺度性、动态性与随机性的特点,运用多尺度变换、时空联合分析以及随机过程等方法,实现故障的预测预警、系统健康状态的综合评估、全寿命周期可靠性的分析和风险的评估以及维修策略的决策与优化.研究结果表明:PHM与主动维护理论与方法的引入,能有效处理牵引供电系统的大量数据信息、综合表现从设备级到系统级的健康状态、在故障发生前及时预测预警并制定最优的主动维修维护策略;PHM与主动维护技术途径的实现,能在牵引供电系统处于不健康运行状态时及时做出应激反应,通过健康监控与智能维护系统一系列的感知、评估、预测、诊断与决策过程恢复牵引供电系统健康运行.      

高速铁路列车调度员应急处置能力评价研究

针对高速铁路列车调度员应急处置能力评价的模糊性和不确定性,构建了高铁列车调度员应急处置能力4个指标即素质水平能力、沟通协调能力、规范操作能力和合理调整能力的评价指标体系;采用模糊层次分析法(fuzzy-AHP,FAH)计算指标权重,获取专家组对二级指标评价结果的隶属度;提出了基于证据推理ER(evidential-reasoning)算法的评价模型,以高铁列车调度员应对"道岔失去表示"为例,说明了 ER算法模型的评价过程;对比分析了 ER算法模型与AHP模型对高铁列车调度员应急处置能力的评价结果.研究表明:在处理评估信息模糊性和不确定问题时,相较于AHP模型,ER算法模型评价结果的可靠度更高.     

热渗锌技术在道岔转换设备上的应用

随着铁路建设快速发展,对铁路道岔转换设备耐腐蚀性能提出了更高的要求,对纳米复合粉末渗锌防腐技术进行了深入探讨和工艺方案比较,了解了这项技术良好的效果.并且在天津铁路信号工厂道岔转换设备普遍采用了该项技术,提高了产品的防腐性能.     

热渗锌技术在道岔转换设备上的应用

随着铁路建设快速发展,对铁路道岔转换设备耐腐蚀性能提出了更高的要求,对纳米复合粉末渗锌防腐技术进行了深入探讨和工艺方案比较,了解了这项技术良好的效果.并且在天津铁路信号工厂道岔转换设备普遍采用了该项技术,提高了产品的防腐性能.     

考虑多因素的不正常航班飞机计划恢复模型

为降低不正常航班给航空公司带来的负面影响,提出了一个以加权成本最小为目标的考虑 多个影响因素的不正常航班飞机计划恢复模型。模型目标函数考虑的因素包括航班延误与取消、飞机维护以及航班运行过程中与飞机和机场相关的各项改变,并且在约束条件中考虑了过站时间 等因素。针对所提出的模型设计遗传算法进行求解。基于大规模航班数据设计算例对模型和算法进行验证,研究结果表明：遗传算法适用于求解所提出的模型;通过对模型求解可以得到合理的 飞机计划恢复方案;除机场关闭之外,飞机维护任务、过站时间等因素对于航班的执行具有重要影响,因此在飞机计划恢复问题中应该考虑多方面的因素。算例结果证明了模型和算法的正确性 和有效性。     

应对移动阴影的车载光伏步进扫描快速功率追踪

移动阴影给车载光伏最大功率跟踪（maximum power point tracking，MPPT）带来巨大挑战. 为提高移动阴影遮挡下的功率追踪速度，提出一种新的车载光伏全局最大功率跟踪（global maximum power point tracking，GMPPT）自适应步进扫描方法. 首先，分析温度及辐照强度对光伏单体输出特性的影响规律，基于温度及短路电流预测光伏单体开路电压；其次，基于串联光伏阵列的最大功率点电压与光伏单体输出特性的关系，以及局部阴影条件下多峰曲线峰值点电压和功率的变化特性，提出功率追踪步进扫描的自适应步长求取方法；最后，通过仿真及样车试验对所提算法进行可行性测试和评估. 结果表明:与常规扫描法相比，本算法的追踪速率最高可提升74%，且可避免严重遮挡时无法追踪全局最大功率点的问题.      

基于改进FUKF的燃气轮机性能退化诊断

针对燃气轮机使用过程中由于工作状态突变导致轮机性能估计困难的问题,提出基于残差相似性的渐消无迹卡尔曼滤波（fading unscented Kalman filter with residual similarity,FUKF-RS）算法,实现燃气轮机健康参数的估计.首先,在普通渐消无迹卡尔曼滤波（fading unscented Kalman filter,FUKF）框架下,构造燃气轮机健康参数估值算法,在测量值估计更新过程中,乘以渐消因子来调节前后时刻的权重,通过强制残差正交来估计渐消因子;然后,利用前后估值时刻残差向量的余弦值表征残差阵的相似度,根据其相似度的大小关系确定残差阵的比例;最后,用该比例值代替算法中的遗忘因子,计算残差阵,实现求解的量化取值.研究结果表明:在燃气轮机状态突变条件下,FUKF-RS算法具有突变状态跟踪能力,参数估值精度比FUKF算法提高了3%左右,普通UKF（unscented Kalman filter,UKF）则不具突变状态跟踪能力;在部件性能缓慢变化时,参数的估计曲线比普通FUKF更平滑,估计精度提高了2%左右.      

基于能效的D2D通信系统中资源复用策略研究

针对D2D通信(device-to-device communication)与传统蜂窝通信共存下的能效资源复用问题,联合考虑蜂窝用户和D2D用户对的QoS约束,结合电路消耗功率,提出一种基于能效的D2D用户对与蜂窝用户最优匹配的资源复用和功率分配策略,分析了D2D用户对复用蜂窝用户资源的最优功率的存在性,并用分式规划理论求解了该最优功率的闭合表达式.仿真结果表明,相比已有算法,所提的能效资源复用策略的D2D用户的总能效最优,并且该总能效在低QoS要求下相比最大化和速率算法提高36.25%,高QoS要求下略高于基于节能的功率分配算法,同时还具有1.7~3 Mbit/s的和速率.      

动车组单部件两级非完美维护策略及优化研究

对动车组部件的维修保养是保证车辆在运营期间具有一定可靠度的重要措施,其维护周期的确定直接影响铁路运输安全.基于我国动车组的多级维护制度,提出部件的多等级非完美维护策略.选取动车组四级修时更换的部件为研究对象,建立了一种基于里程故障威布尔分布的两级非完美维护模型.以我国现行的动车组维护计划为框架,提出了动车组部件的两种维护方案,将维修时间和维修成本作为优化目标,应用多目标遗传算法对研究区间内的维修周期和所需的维修等级进行决策,并与单一非完美维护模型的优化结果进行比较.研究结果表明,两级非完美维护策略能以更低的维护成本得到满足可靠度要求的维护计划,且在不严格匹配整车维修等级的部件维护方案下得到的维护计划能够在较少的维护成本和维护次数下使部件处于较高的可靠度,更具经济性和安全性.      

局部阴影光伏发电系统中基于改进PSO的MPPT控制

光伏发电系统在局部阴影条件下,传统的最大功率点跟踪算法（maximum power point tracking,MPPT）容易陷入局部寻优,无法跟踪到全局最大功率点. 针对这一问题,本文提出了一种基于自适应学习因子粒子群算法的最大功率跟踪方法. 该方法在普通粒子群算法的基础上不断改变学习因子和权重系数,以提高算法收敛的速度和精度. 将其应用于局部阴影条件下的光伏发电系统最大功率点跟踪中,并在RT-LAB实时仿真平台中以两个接受不同光照强度的光伏阵列为例进行实时仿真验证. 仿真结果表明,两峰情况下本文所提出的自适应学习因子粒子群算法能够在0.298 s左右跟踪到全局最大功率点,普通粒子群算法需要约0.615 s,而扰动观察法陷入了局部最大功率点,本文所提算法能够有效提高系统的收敛速度和精度并且适用于多峰情况. 最后设置仿真算例验证本算法适用于光照突变的情况.      

柴油发电机组并联运行稳定性研究

在船舶电站模拟器研制中,为了对柴油发电机组并联运行时的失步进行监视并定量分析其稳定性,推导了摇摆角的参数计算公式,提出了发电机组摇摆曲线参数的在线算法.通过求解多阶导数构成的状态方程组,求出了曲线的指数参数.定义并联运行稳定度,利用Simulink工具箱构建了仿真系统验证该算法.算例仿真结果表明:并联运行稳定度可以指示发电机组并联运行的稳定裕量;在电站模拟器训练中,该算法所求的参数能够及时反映发电机组并联运行的稳定性;发电机组的摇摆曲线参数可由曲线的1~4阶导数确定;当指数参数随时间变化或曲线数据离散时,可用五点式插值求导方法得到指数参数.      

考虑费用支付模式的公路网养护调度模型

为使公路养护承包方获取最大的收益现值，研究了业主不同费用支付模式下的路网养护调度问题. 首先，定义了基于时间进度、基于养护进度以及基于养护费用的3种支付模式；其次，构建了以承包方收益现值最大化为目标的养护调度混合整数非线性规划模型，并采用禁忌搜索算法进行求解；最后，通过案例分析验证模型和算法的有效性. 研究结果表明:在3种不同的支付模式下，指派给各养护队的路段以及各路段的养护顺序均有较大的差异；当承包方垫资能力达到一定的水平后，继续提升垫资能力不一定能获得更优的养护调度方案，且无法产生更多的收益现值；业主的支付比例与收益现值之间具有近似单调递增的关系，而折现率与收益现值之间具有负指数关系；增加养护队数量可获取更多的收益现值，但其边际收益逐步降低，只有当承包方的垫资能力和养护队数量同步增长时，才能获取更多的收益现值.      

RFID系统多阅读器防碰撞问题研究

为了解决多阅读器碰撞问题,提出了基于概率功率控制的神经网络优化算法。该算法中各阅读器的发射功率按β分布动态发生变化,然后利用简单神经网络即感知器对多个阅读器功率的相似性进行判别并处理,使各阅读器彼此之间工作在最佳状态。仿真实验结果表明:多阅读器之间的干扰大大减小,其识别标签的距离可以达到期望值。