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871.
不同工况下的船舶柴油机脱硝系统具有很强的非线性和时变性,常用的单一控制器难以准确控制,因此对船舶选择性催化还原(SCR)脱硝系统进行自适应控制研究尤为重要。从SCR的反应微分方程入手,建立船舶柴油机SCR脱硝系统的机理模型,并通过模型仿真的离线数据辨识建立不同工况下该系统的ARMAX模型;设计基于该模型的广义预测控制器以实现多工况的自适应控制。考虑到执行机构的使用寿命,加入区间约束算法,提出并设计带区间约束算法的广义预测控制(GPC)控制器。研究结果表明:与传统的GPC和模型预测控制(MPC)控制器相比,带区间约束的GPC控制器不仅能在变工况时保持较高的脱硝率,而且能显著减少执行器的动作次数,从而提高船舶柴油机SCR脱硝系统的使用寿命。 相似文献
872.
有效地预测高铁列控车载设备故障率对合理分配设备备品、制定维修计划、减少故障发生具有重要意义。以列车运行控制系统的历史故障数据为对象,提出一种基于变分模态分解(VMD)和门控循环单元(GRU)的故障率预测模型。首先,利用VMD将车载设备故障率时间序列分解为一组包含不同频率信息的子序列,降低原始序列的非平稳性;然后,针对分解后的各个子序列建立多个基于GRU的时间序列预测模型,为提高预测精度,提出一种改进的猫群优化(ICSO)算法自适应设置各个GRU网络参数;最后,叠加各子序列预测结果得到最终故障率预测值。收集CTCS3-300T型列控车载设备历史故障数据进行实验,结果表明,相比于其他时间序列预测模型,本文模型得到的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.044 5和0.039 1,均低于其他模型,验证了其有效性。 相似文献
873.
准确预测CRTSⅡ型轨道板温度可对轨道板内高温的出现及时进行预警,减小高温时期涨板对列车运营带来的威胁。同时考虑外界环境温度对轨道板温度影响的时滞效应与轨道板自身在时间上的温度变化规律,提出基于卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)融合模型的板温预测方法。先通过CNN在时间轴上对气温与轨温进行卷积提取出过去一段时间内外界气象条件对当前时刻板温的影响,再将CNN在各个时间点上的输出作为LSTM的输入特征利用轨道板自身的传热规律对板温进行预测。结果表明:过去12 h内的外界气象条件对当前时刻的板温有较大影响,利用训练好的CNN-LSTM在测试集上对未来40 min的板温进行预测,其预测误差绝对值的数学期望为0.925℃。 相似文献
874.
随着我国公路工程建设的飞速发展,施工安全日显重要。风险量化评估是进行施工安全风险管控的重要途径,基于已有的历史风险量化评估数据进行有效地预测,在实际施工过程中有着重要的意义。针对风险量化数据时序特点,采用LSTM神经网络算法实现风险量化预测,据此开发实现一套公路工程施工安全风险量化评估和预测系统,并在实际工程中进行应用。 相似文献
875.
876.
877.
结合南宁轨道交通1号线的设计前期工作,对客流量级进行阐述,分析客流预测三级数据,确定运营的规模;根据OD客流分析来研究行车交路,做出满载率和拥挤度的评价,最终确定车辆编组与行车密度的组合,从而形成合理的运营方案。 相似文献
878.
利用基础分析法,借助时间序列回归预测等技术手段对太平洋航线东西航线的运量和运力做了合理的预测,可为船公司进行战略调整和决策提供一定的依据。 相似文献
879.
880.