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为了验证铁路智能运输系统(RITS)体系框架,试验RITS关键技术,完善、发展和推广RITS,提出依托国家环行铁道试验基地,在智能运营管理、智能列车控制与调度指挥、先进的铁路安全检测/监控、先进的铁路运输资源管理与维护、客户综合服务与智能导航、铁路电子商务6个涉及铁路运输核心环节的服务单元,建立能较完整反映RITS特征和结构体系的最小综合铁路智能运输模拟试验系统。论文详细研究了需求分析、建设意义、作用和目标,特别提出了RITS的创新性,模拟试验系统的建设原则、内容和总体框架,形成铁路智能运输系统模拟试验基地总体规划,对RITS及其模拟试验系统的设计和实施,起到指导和参考意义。 相似文献
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基于GO法的城市轨道交通车门系统可靠性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
为简化并联冗余操作符的计算,基于GO法的操作符特征量计算方法,研究了并联冗余操作符信号失效分布特性,模拟了低冗余度系统作为假设指数分布单元处理的可行性.对GO模型的并联操作符算法进行了改进,并将改进的GO法应用于城市轨道交通车辆车门系统可靠性分析.研究结果表明:输入信号为指数分布的并联操作符输出信号,具有非指数特性;用改进的GO法分析城市轨道交通车门系统可靠性时,比原有算法减少了10个中间变量和3个计算步骤,简化了计算过程. 相似文献
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为解决列车轴箱轴承故障诊断技术面临的多信号源混叠和早期故障程度无法量化的问题,首先,将经典Kurtogram方法采用的峭度改用基尼系数(Gini Coefficient),并将1/3-二叉树滤波方法与基尼系数结合形成Ginigram信号预处理方法,从多源混叠的轴承振动信号中快速提取微弱故障特征;然后,基于预处理信号的平方包络谱,提出一种新的统计指标循环谐波中值比(Cyclic Harmonic-to-Median Ratio,CHMR),有效量化轴承故障部位和程度的信息,并根据西格玛原则完成轴承故障程度的自主分级。为验证方法的有效性,通过列车轴箱轴承试验台进行正常轴承与自然磨损轴承的对比试验。结果表明:相比于采用峭度的经典Kurtogram方法,采用Ginigram对多信号源混叠的故障信号处理效果更优;在故障部位识别方面,CHMR能够精准诊断轴承故障部位;在故障程度量化方面,CHMR相较于现有的循环分量比、二阶循环平稳指标和故障出现率,能更清晰地量化区分轴承的故障程度。 相似文献
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铁路智能运输系统——现状、挑战与发展 总被引:8,自引:5,他引:3
在对铁路发展过程进行简要回顾的基础上,指出通过在信息化基础上的智能化,使铁路 运输系统向铁路智能运输系统转化是保持和提高铁路运输业在21世纪竞争力的核心战略.之 后给出了铁路智能运输系统(RITS)的定义、特点及一般构成,并在对RITS相关研究发展简要 回顾的基础上,提出了中国RITS的发展框架,系统结构体系以及构成我国RITS的核心技术. 以及中国ITS系统的发展模式. 相似文献
49.
计算智能理论及其在RITS中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
从分析生物智能、人工智能和计算智能的发展过程及研究本质出发,给出了目前计算智 能的概念综述了主要研究方法和研究现状,特别指出了计算智能理论技术面临的挑战,并进行 了展望,最后分析了计算智能理论应用技术以及在铁路智能运输系统中的应用. 相似文献
50.