高速铁路基础设施检测监测体系技术路线研究

铁路基础设施是铁路运输的基础,加强检测监测工作,以全面掌握基础设施运用状态和变化规律,可为高铁预防性状态修和精准维修提供技术支撑.结合工电供融合、修程修制改革和铁路高质量发展等新要求,研究提出从国内外调研、需求分析、工电供专业系统优化、大数据平台设计、工电供专业融合、检测监测体系结构等6个环节开展高速铁路基础设施检测监...     

提速货车抱闸的原因分析及改进建议

对提速重载列车的抱闸事故及其发生原因做了统计,对提速后货车制动系统的检修提出了建议。     

相互闭锁反向过流继电器在地铁交流供电系统中的应用

分析了地铁链接供电的特点.指出了当链接站点过多时,后备过流保护按照阶梯式原则整定的时限存在超出主变电所允许的最大时限的问题;提出了相互闭锁反向过流继电器新原理.应用此继电器,结合常规的光纤纵差和过流保护,从而构成一个完备的保护方案.不仅能链接任意多的站点,而不超出主变电所允许的最大时限,而且能简化系统接线方式,简化系统操作,有利于安全运行,且不增加额外投资.     

南京地铁列车车轮踏面非正常磨耗初析

研究了南京地铁列车车轮踏面非正常沟状磨耗的成因.对车轮、钢轨的外形、材质和硬度等进行了测试,分析了轮轨接触和制动磨损的影响,提出了沟状磨耗的原因.测试结果分析表明,该地铁车辆拖车轮踏面上的凹槽磨耗主要是由于在制动施加频度过高、轮轨接触又不均匀的内因作用下产生的.     

直流1 500 V牵引供电系统框架保护特性

以广州地铁为例,分析直流1 500 V牵引供电系统框架保护的应用.对其故障特点、保护类型、整定方式及双边联跳后的措施进行了详细的分析.根据实际运营情况,提出了当前框架保护存在的局限性及对应的改进方法,即正确选定电压型框架保护和轨电位限制装置的整定值,以确保负极电位高时轨电位限制装置先动作;在运行中,须采取必要措施将正常工况下的负极电位控制在允许范围内;确保框架对地绝缘、牵引直流的正负级间绝缘和钢轨对地及其他设备间的绝缘处于良好状态.     

海底混响非瑞利特性研究及神经网络应用

基于单元散射理论介绍了瑞利分布模型和K分布模型,通过计算混响偏度和峰度判断出海底混响偏离瑞利分布模型,并利用CW信号、LFM信号的试验混响数据进行阵元域、波束域上的PDF曲线拟合。结果表明,海底混响的统计特性更趋向于K分布模型。利用BP网络方法和海底混响、点目标仿真信号的PDF特性进行了目标识别验证,其正确识别率达到了92%以上,且计算量大大降低。     

智慧出行MaaS大数据云平台体系架构和实践

介绍八维通科技有限公司已建的智慧出行数字票务服务平台的体系架构,并创新推出在交通出行大互通大覆盖需求下的智慧出行MaaS大数据云平台的构架设计。智慧出行MaaS大数据云平台采用企业运营数据中台的模式构架,以标准化采集为基础、开放架构为抓手、数据总线为主线,标准化的数据为基石、TT大脑为指挥中枢,安全可靠的支付服务为宗旨。云平台构架着重将差异化的需求进行共性化抽象,实现差异化的服务内容和不同支付方式接入时进行统一规范的运营支撑。目前,云平台构架和功能已在近20个城市上线运营和商用,验证了云平台构架的合理性和可靠性。     

交通出行统一帐号的电子支付MaaS运营探索

交通出行已经定位为民生实事,要求2019年全国260个地级以上城市交通出行城际无障碍互联互通,同时交通出行在不断创新的服务推动下已经悄然升级到MaaS一体化智慧出行新时代,电子支付已经成为交通出行MaaS服务的强力推手,必须对各类电子支付实现集约化运营。提出了基于统一帐号的金融级安全+电信级通信能力的交通出行聚合支付体系架构,基于该体系架构交通运营机构可利用自身优势资源,向用户提供多种账户,多种接入方式的出行全业务聚合支付服务,在完成交通运输部城市交通出行互联互通的同时构建了基于资金信息流的出行“数据链”,向云计算和大数据的智慧服务和运营体系推进。     

基于模型预测控制的智能车轨迹跟踪控制研究

为了完成智能车的轨迹跟踪,提出一种基于模型预测控制的轨迹跟踪方法,利用将运动学模型这个非线性系统线性化的方案,来获得必须的线性时变系统,采取模型预测控制的三要素来设计控制器。并且基于MPC在控制过程中能增加多种约束的优点,建立基于车辆运动学模型的约束做轨迹跟踪仿真实验,最后,基于山东理工大学智能车平台上GPS提供的定位信息,在校园中采集路线并对前提规划好的的轨迹进行实车验证。实验结果表明:基于MPC算法所设计的控制器能快速且稳定地跟踪期望轨迹。     

HRV分析在驾驶疲劳中的应用研究

驾驶员在驾驶过程中易因疲劳、烦躁和压力等不良生理反应引发事故,而心率变异性(HRV)作为评价人体自主神经系统活性,反映人体生理状态的重要指标,能够准确评估驾驶员的精神状态。为了有效预防事故发生,文章介绍了驾驶员在驾车过程中HRV指标的变化及其应用。结果表明HRV指标结合相应算法模型对驾驶员生理状态识别的准确率高达90%以上,能够有效降低事故发生率。