多功能车辆总线周期扫描表的最优化设计

介绍多功能车辆总线中配置于主设备的周期扫描表的优化设计方法.在给出周期扫描表相关的基本概念后,讨论按照 IEC61375-1标准所构造的周期扫描表的缺陷.基本规则生成的周期扫描表的陡度较大,周期变量分布不够均匀,且没有考虑报文定时的影响.针对是否报文定时相关提出两种优化设计算法.对于报文定时无关的可以采用逐步填空法完成,并给出逐步填空法的具体步骤.该方法生成的周期扫描表的陡度达到了最优值.对于报文定时相关的周期扫描表(TPPT)构成问题,则采用混合遗传算法进行求解.建立TPPT问题的数学模型,提出TPPT问题的目标函数,及编码、选择、交叉和变异的方法.计算结果表明这两种算法可以较好的优化MVB周期扫描表的构造.     

一种多功能车辆总线周期扫描表优化设计方案

介绍了多功能车辆总线有关介质分配的基本概念,分析了按照IEC 61375-1标准定义的基本规则所构造的周期扫描表存在的缺陷。提出了一种将数据量最大的端口数据安排在当前网络负荷最小的基本周期发送的周期扫描表优化设计方案,采用该方案生成的周期扫描表中的周期变量分布均匀,各个基本周期内网络负荷基本均衡,从而实现MVB网络实时调度的性能优化。     

基于混沌遗传算法的MVB周期扫描表优化

按照国际标准IEC 61375的规则所构成的周期扫描表存在周期信息分布不均匀、带宽利用率较差的问题。在明确周期扫描表生成的规则和约束后,以均匀度为目标函数,使用混沌遗传算法构建数学模型求解。通过实例仿真构建周期扫描表,并与逐步填空法建立的周期扫描表的均匀度比较,显示混沌遗传算法的优越性。     

多功能车辆总线MVB周期扫描表配置分析

MVB(Multifunction Vehicle Bus)总线管理器需要按照周期扫描表来进行周期轮询,周期扫描表是周期数据通信时调度的依据,因此,配置好周期扫描表就可以更高效的传输数据。目的是完成周期扫描表的配置,并对配置情况加以说明。在分析了周期数据通信方式和报文定时特点的基础上,结合国际电工委员会标准IEC 61375-1中构成周期扫描表的基本规则,确定了生成周期扫描表的算法流程。同时说明了周期数据时间在超出基本周期时间65%的状况下,又如何调整周期扫描表来完成周期扫描表的配置。最后再根据MVB周期信息,以EMD(Elec-trical Middle Distance)介质为例子说明了如何配置周期扫描表。     

基于多功能车辆总线的城市轨道交通车辆数据采集系统

为了在地铁车辆运行过程中能够有效地监测车辆的运行状态,设计了基于MVB(多功能车辆总线)的城市轨道交通车辆数据采集系统。简要说明了数据采集系统需要完成的主要功能,同时对各功能模块进行了详细的介绍。给出了系统各组成部分详细的硬件电路设计,并对车辆数据采集系统中数据处理的流程进行了详细设计。     

基于多功能车辆总线的地铁车辆远程监测系统研究

多功能车辆总线(MVB)上传送了大量关于地铁车辆运行状态的信息,对故障检测及设备维修有着重要的参考价值。设计一套由解码系统、传输系统和监测系统3 个部分组成的基于MVB 总线的地铁车辆信息远程监系统,实现地铁车辆运行状态的远程监测。介绍该系统的总体设计,以及3个子系统的原理和功能,并利用车门半实物仿真平台和车门控制单元(EDCU)进行系统测试,验证整个数据流程的完整性以及可行性。     

基于多功能车辆总线事件仲裁的优化设计

事件轮询机制是多功能车辆总线MVB实现消息数据通信的关键,为实时协议RTP中消息服务的高效网络通信提供链路层的支持。事件仲裁算法是事件轮询机制的核心构成,在研究事件轮询流程机理的基础上,根据IEC61375-1标准规定的基本仲裁算法,引入仲裁二叉树模型,实现事件仲裁算法并成功应用于列车控制网络平台中。在仲裁二叉树模型下,IEC61375-1推荐的连续地址分配方式不能保证事件仲裁时延的最优性,提出在有限深度的条件下运用哈夫曼算法生成最优二叉树分配设备地址。通过对大量事件突发和车辆设备数量分布不均情况的仿真,比较两种分配方式的时延性能,分析有限深度最优二叉树算法的具体优势。     

基于多粒子群协同的城轨列车速度曲线多目标优化

在满足安全原则和各类约束条件下,为实现城市轨道交通列车运行能耗低、行驶时间短和停车精度高三个目标,建立了列车运行控制模型.在Pareto原理基础上,考虑列车运行中的各类工况序列,提出一种协同进化的多目标混沌粒子群算法(CMOCPSO),用于优化列车的自动驾驶速度曲线.此算法框架结构分为上下两层,其中基础群位于下层,以目...     

基于粒子群算法的轨道车辆设备布局优化

轨道车辆车上设备布局是轨道车辆设计中一个重要的环节,开展轨道车辆设备布局优化设计对保证轨道车辆的安全运行具有重要作用。考虑轨道车辆设备外轮廓约束、设备干涉约束等,建立了以设备总重心相对于轨道车辆自身中心的距离最小化的轨道车辆布局优化数学模型。根据轨道车辆设备布局优化的特点设计了基于粒子群算法的轨道车辆设备布局数学模型。采用线性递减权值策略,通过改进惩罚因子,有效地引导粒子群算法向全局最优解方向收敛。以轨道工程车辆的设备布局问题为实例,采用本文算法进行了车上设备布局优化设计的实例分析,表明本文方法可有效解决轨道车辆设备布局优化问题。     

基于Verilog HDL的多功能车辆总线编码器设计

讨论多功能车辆总线MVB以及目前国内外MVB网络产品的开发情况,阐述IP核的基本特征及其在SOPC设计中的重要性.在此基础上,设计MVB Encoder模块的总体方案,采用Veriiog硬件描述语言在QUARTUS Ⅱ 6.0上实现其IP核的设计,通过Modelsim SE 6.2 b仿真平台对MVB主帧进行仿真验证.仿真结果表明设计的正确性,可为MVB网络产品的开发提供一种有效的实现方法.     

MVB网络周期轮询算法优化与仿真研究

多功能车辆总线(MVB)主设备通过预置的周期扫描表实现对周期信息的实时调度。针对使用传统方法构建周期扫描表所造成的负载信息均匀度较差这一缺陷,在对构建周期扫描表这一组合优化问题进行数学建模的基础上,提出了一种基于免疫遗传算法的优化方案。该算法通过采用免疫算子能够有效避免抗体适应度的退化,达到高效求得周期扫描表最优解、周期信息负载均匀度大幅提高的目标。并在OPNET Modeler网络仿真平台中搭建了由MVB主、从设备构成的MVB网段,通过仿真验证了优化方案的有效性。     

基于粒子群优化理论的停车换乘系统优化选址模型研究

停车换乘(P & R)作为一种重要的需求管理手段,在城市交通中发挥着重要作用.P & R设施选址规划是建立P & R换乘系统最关键的一步.针对P & R系统的特性和功能提出了建立在空间分析上的P & R优化选址截流模型,为截流模型在工程中的应用提供了一个新的思路.实践证明,所建立模型的递推形式有利于计算机编程实现.粒子群(PSO)算法有利于空间多目标模型实现多目标点的寻优搜索,并且能有效避免陷入局部最优解而导致算法停止迭代.     

粒子群优化算法在多用户检测中的应用

粒子群优化算法是一类有效的随机全局优化技术。它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂空间中的最优区域。多用户检测技术是直扩序列码分多址中的一项关键技术。将粒子群优化算法应用于多用户检测中,能有效抑制多址干扰,实现结构简单、鲁棒性强的目的,在加速收敛的同时降低了计算复杂度。仿真结果表明,这种多用户检测器充分利用了粒子群优化算法的优良特性,与传统的码分多址接收机、基于进化算法的多用户检测器和基于遗传算法的多用户检测器比较,在误码率和收敛速度等方面都有显著的改善。     

列车运行调整微粒群算法研究

列车运行调整问题是铁路行车调度指挥工作的重要内容,决定着区段内行车秩序的优劣。这一问题的计算机自动求解算法是我国铁路信息化建设的一个核心技术和难点问题。本文依据我国铁路行车组织体制的特点,建立了相应的模型。在模型的求解过程中,先运用大系统理论将列车进行分层分级,从而将待解的原始问题分解成若干个子问题,在对分解后的问题进行求解时,设计了微粒群算法,运用该算法可快速得到各子问题的近似最优解。然后,应用系统原理对问题进行还原,即可快速得到一个满意度高、可用性强的列车运行调整方案。最后,采用现场数据,应用该算法对列车运行调整问题进行求解,并与遗传算法进行比较,结果表明微粒群算法解决列车运行调整问题高效、实用。     

基于混合微粒群优化的多目标列车控制研究

列车控制策略包括输入控制序列和每一控制序列作用距离两方面,本文建立列车运行过程多目标优化模型,以二进制和实数域的混合微粒群优化方法对该问题进行了研究,二进制微粒群算法优化列车输入控制序列,实数域微粒群算法对列车运行距离进行优化,以此得到列车最佳控制策略;针对实际的问题,提出了微粒群算法中pBest更新和gBest选择策略;并与传统的单个目标的列车运行过程优化模型进行了对比研究,仿真研究结果表明混合微粒群优化算法用于列车运行过程优化控制,可以获得满意的效果。