广州地铁电力监控系统

1系统概述 广州地铁1号线全长18.48 km,全线共有16个车站,1个车辆段;其供电系统的主供电源为交流110 kV/33 kV,牵引电压为直流1 500V.各牵引站由交流33 kV环网供电,降压变电所为动力、照明、信号等提供电源.电力监控系统将对下列各变电所的供电设备及接触网电动隔离开关设备的运行状态,进行监视控制和数据采集.     

Stability Analysis of Uncertain Discrete Time-Delay Control Systems

Based on Lyapunov stability theory, a less conservative sufficient condilions for the stabih＇lies of uncertain discrete delayindependent and delay-dependent control systems are obtained by using the linear matrix inequality （LMI） approach. Judgement of the stability of time-delay systems is transformed to judgement of the feasible solution of an LMI, and hence is solved by use of MATLAB. Numerical simulations verify the validity of the proposed method.     

无网格对称粒子法中两类热边界条件的处理

第二、三类边界条件对无网格对称粒子法求解瞬态热传导问题的计算精度和稳定性有重要影响。提出一种有效的方法来处理这两类边界条件。该方法采用统一表达式描述两类边界条件,并将边界粒子分为光滑域内的边界粒子和非光滑域的边界粒子。对于前者,在温度导数的对称粒子近似中引入边界条件方程,精确地施加边界条件;对于后者,根据其相邻粒子的温度导数,采用具有一阶连续性的粒子近似,计算出其温度导数。应用该方法计算了一个数值算例。计算结果与解析解和有限元法的计算结果符合良好,且计算误差随时间呈下降趋势,说明该方法具有良好的精度和稳定性。     

军车驾驶员驾驶适性检测管理信息系统的设计

文章从事故倾向性理论出发，从心理学和人机工程学角度，提出了军车驾驶员驾驶适性检测模式和甜蜜生评价模型，运用这些模型开发了军车驾驶员驾驶适性检测的信息管理系统。该系统的开发为军车驾驶员和科学管理提供了依据．     

基于深度学习与支持向量机的钢轨伤损智能识别系统

目前国内钢轨探伤车检测系统都带有自动伤损识别功能,但由于采用了基于既有规则的简单逻辑判断方法,其自动识别的准确率不高,误报较多,伤损漏报的现象时有发生。针对该问题,根据钢轨探伤车所检测数据的特点,提出了基于深度学习与支持向量机的钢轨伤损智能识别系统技术方案;采用深度可分离卷积与选择性搜索相结合的方法进行目标定位;基于人工构建的多维特征,采用支持向量机方式进行伤损图像分类;并通过使用实际线路所测数据中的人工标注样本进行测试,验证了方法的有效性。测试结果表明,该系统在各项技术指标上均表现优异,伤损检出率达到99.8%,误报率降为12%,分类准确率达到95%以上。     

动车组高级修计划优化模型及算法研究

动车组高级修耗时较长,当检修作业发生在客流高峰时期,造成客运能力持续紧缺,而提前检修又会造成检修成本增加。基于高级修计划的编制流程与实际约束条件,本文构建了0-1整数规划模型。为方便模型的描述,以每列动车组的运用与检修历史数据为基础生成备选送修时间集合,即送修时间窗。模型以检修规程、用车需求和检修能力限制等实际条件为约束,以损失里程最小为优化目标。设计了相应的粒子群求解策略。最后以上海局的部分动车组为实际背景进行了案例分析。结果显示,与目前普遍采用的人工编制计划相比,本文所述方法可将动车组的损失里程降低21.58%,而且送修计划的质量与编制效率也都有较大幅度的提升。