一种可在线调整的列车正点运行节能操纵控制算法

在给定列车站间运行时分的前提下,以能耗和时间成本最小为优化目标,以列车牵引力、制动力和速度为约束函数,建立基于列车受力特征函数的运动方程.运用动态规划法和二分法,通过回溯计算,建立回溯记录表和调整目标函数价值关系系数,设计列车离线最优节能操纵和正点运行在线调整的控制算法.算例分析以及与基于极大值原理的正点节能方案对比结果表明,给出的算法不仅可以获得与传统算法相似的离线最优节能操纵方案,而且可以对外界干扰做出动态响应,在线调整运行轨迹,在保证正点的前提下控制列车节能运行.     

动车组修程修制模糊综合评价方法与应用

科学合理的动车组修程、修制对于保障安全运输至关重要.针对修程、修制的分析评价问题,提出动车组修程、修制模糊综合评价方法.以模糊数学为基础,建立并分析动车组修程、修制评价指标和影响因素,确定权重分配,实现综合评价过程.以动车组牵引电机、轮对、盘形制动、减振器、车钩和车窗为例,应用模糊综合评价方法对动车组设备重要度进行综合评价.结果表明,牵引电机重要度最高,车窗的重要度最低.该评价方法可有效地评价并完善我国动车组修程、修制,为优化动车组修程、修制提供科学依据.     

串联橡胶垫的高圆钢弹簧刚度与横向稳定性分析

为了精确计算串联橡胶垫的高圆钢弹簧各向刚度参数,现以出口斯里兰卡内燃动车组动力车转向架二系悬挂元件为例,运用有限元法对橡胶垫与高圆弹簧串联系统的各向刚度进行分析,将该分析结果与公式法计算结果和试验数据进行对比,并且对串联系统的横向稳定性进行了试验研究。结果表明采用有限元法的计算结果具有较高的精度。串联系统的倾覆稳定性的工作值小于临界值,且通过横向大位移稳定性试验和列车线路运行试验得到了验证。     

异步牵引电机全速域直接转矩控制策略的研究

从理论上分析了直接转矩控制原理,建立了异步牵引电机在全速域范围内运行的直接转矩控制方案:在低速区采用间接直接转矩控制,并基于间接直接转矩控制提出了一种新的启动限流方法;在中速区基于十八边形磁链采用直接转矩控制;在高速区基于六边形磁链,通过磁链动态调节达到转矩控制的目的.通过仿真对该方案进行了验证,结果表明:提出的异步牵引电机全速域直接转矩控制策略是可行的,系统具有良好的动静态性能,可用于异步牵引电机控制器的研究与开发.     

某煤运铁路工程延安地区工程地质选线

采空区、滑坡等不良地质是影响铁路工程地质选线的重要控制性因素。通过访问调查、钻探、物探以及资料收集等综合勘察方法,查明了拟建煤运铁路工程附近的采空区特征,并对其影响范围进行综合评估,结合该地区其他控制线路方案的影响因素,提出了相对安全、经济的线路方案建议。     

大地电磁法与地质钻孔法在铁路隧道勘察中的对比分析

大地电磁成果能够对岩体的完整性情况、富水情况进行宏观描述,指导钻探。大地电磁成果会受到静态效应的影响,静态效应有时可高达两个数量级,近似于电场正常场与异常场的比值平方,严重影响CSAMT方法的定性解释结果,出现虚假的陡立深大断裂或垂向大延伸的异常体。因此,大地电磁成果资料存在如上异常体时,应细致分析,避免与异常混淆。     

高速动车组牵引传动单元温度监控技术研究

高速动车组牵引传动单元的工作状态关系到列车的运行安全,对其温升情况的监视尤为重要.通过对动车组牵引电机轴承以及齿轮箱温度监控技术进行分析,并结合运用情况提出了优化方案.     

贵广铁路双块式轨枕预制场建设综合技术

双块式轨枕预制场建设为系统性临建工程,需要根据工程数量、工期周密计算各种资源配置,从总体布局、土地利用、人员投入、工装设备配置等方面着手,确保建设方案最优。结合贵广客运专线贺州轨枕预制场场地建设的实际情况,总结了大型轨枕场的规划布局、建设施工及设备配置选型等方面的经验,以供同类项目参考。     

神经网络在机车测速传感器故障诊断中的应用

提出了采用径向基(RBF)神经网络设计一种新型的机车测速传感器故障诊断方法.以光电式测速传感器的常见故障为模型建立RBF神经网络预测器,通过对预测器进行在线训练和实时检测来判断测速传感器是否发生故障,并对故障传感器提出决策方法和进行数据重构.仿真结果表明,该方法能够高精度地模拟传感器的输出特性,快速有效地进行测速传感器的故障诊断.     

基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测

高速铁路路基的施工环境复杂,沉降监测数据往往是不等时距的.鉴于最小二乘支持向量机拥有强大的非线性拟合能力,使用最小二乘支持向量机建立沉降与时间的关系函数,以等时间步长插值得到路基的等时距沉降时间序列,建立基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测模型.分别运用给出的预测模型和BP神经网络与灰色理论联合方法对杭甬铁路客运专线上虞北站5个路基沉降监测断面进行路基沉降预测,并与现场实测数据对比.结果表明,短时距的最小二乘支持向量机预测模型比BP神经网络与灰色理论联合方法的预测精度高,预测结果更稳定,外推预测沉降更可靠.