CTCS-3级列控系统的系统评估研究

我国已经步入高速铁路时代,通过集成创新,建立符合我国国情和路情的高速铁路列控系统及系统评估体系具有非常重要的意义。论述了CTCS-3级列控系统的研究技术路线,提出了CTCS-3级列控系统的系统评估方法,对CTCS-3级列控系统的生命周期各个阶段进行有效评估,从而保证高速铁路列控系统满足高速铁路的需求。     

低列流量铁路专用线噪声监测与预测方法

铁路专用线与国铁干线相比具有列流量较低且分布不均的特点,笔者认为沿线敏感点应执行原有功能区标准,与敏感点距铁路的距离无关;利用噪声暴露级可以准确描述专用线噪声影响,单因素方差分析结果显示,是否叠加背景噪声对噪声预测结果有显著影响;新建铁路专用线的噪声预测应按铁道部"铁计[2006]44号"进行,根据修正后的等效声级计算得出噪声暴露级,再叠加背景噪声后得出敏感点的噪声预测值,对照有关标准得出评价结论。     

广深港客运专线福田站股道有效长不足的解决方案研究

分析了福田站站内股道有效长不足对列车进站和列控系统的影响,提出列控系统的两种解决方案:一种是列控系统设计改用客货共线技术规范的方案,另一种是通过应答器虚拟线路数据的方案.论述两种方案的可行性和存在问题及其解决措施,最后给出了推荐意见.     

长隧道列尾装置弱场强通信问题解决措施研究

列尾装置的使用取得了良好的运营效果,但在长隧道内由于隧道壁对无线电波的阻塞效应,列尾信息无法正常传输．本文结合乌鞘岭长隧道弱场强通信问题的解决对可能的解决措施进行了分析研究,得出各种措施的适应环境,对类似问题的解决提供了一套基本方案．     

列控联锁一体化系统多层次结构化设计实现

列控联锁一体化系统（TIS）集成计算机联锁系统和列控中心系统接口和功能,在现场设备维护、系统实时性控制等方面带来一系列优点,但也随之带来软件功能的复杂性。考虑设备现场需具备更好的可维护性和可操作性,从功能结构上进行层次划分,例如站内联锁关系、区间信号机控制、轨道电路编码等作为CTCS-0级列控系统线路功能,临时限速及有源应答器功能作为CTCS-2/CTCS-3级列控系统线路功能,再结合数据配置进行多层次模块化管理,软件采用独立模块结构化设计,不同功能的数据配置、软件升级互不影响,降低不同功能模块之间的耦合性,既有利于工程实施,便于数据配置和软件维护以及故障分析定位,又有利于对系统整体安全性进行分析。     

基于公网的重载铁路列控系统车-地通信技术研究

采用何种车-地通信技术是重载铁路列控系统要解决的关键问题之一。对此问题进行深入全面分析,提出一个基于公网的可满足重载铁路列控系统需求的车-地通信技术方案。该方案采用虚拟专用网络技术结合网络安全技术实现,具有成本低、效率高,易于实施且能充分保证车地间安全可靠通信的的特点。是当前重载铁路列控系统车-地通信的优选方案,并可为重载铁路列控系统深度智能化奠定通信基础。     

考虑运输时限和航速优化的班轮航线网络设计

为了保持市场竞争能力,班轮公司需要保证集装箱在各个港口间的运输时间达到市场平均水平. 本研究将航速设为变量,对具有运输时限的班轮航线网络设计问题进行求解,以得到既满足运输时限要求又能最大化总利润的航线网络设计与配船方案. 为了有效求解实际问题,首先采用港口聚类算法筛选出候选挂靠港,然后确定港口的标号顺序,最后采用基于列生成思想的启发式算法对问题的非线性混合整数规划模型进行分解和迭代求解. 采用不同规模的标准算例,验证了模型和算法的有效性. 结果表明,与采用事先给定的设计航速相比,将航速设为变量,对每条航线的平均航速进行优化,能增强航线网络设计的灵活性并提升航线网络的盈利能力.     

基于自适应联邦滤波的列控车载设备测速测距算法

基于转速传感器技术,提出1种列控车载设备测速测距算法,由自适应参数列车运动模型、空转/滑行时列车速度校正模型和基于联邦滤波的融合算法3部分组成.先建立列车运动模型,利用自适应参数更新列车运动模型和系统状态噪声,估计单个转速传感器所在轮对的速度和加速度;当检测到轮对空转/滑行时,利用设计的速度校正模型计算列车运行速度,并...     

列控车载设备控制程序及参数远程实时更新方法

针对既有列车控制系统不具备对车载设备控制程序及参数进行远程在线实时更新功能的问题,提出一种基于无线传输和嵌入式的列控车载设备控制程序与参数实时更新方法,在无线机车信号实际应用测试中表明,所实现的程序更新机制具有较高的适应性和可靠性,可有效提高运营中的车载设备程序升级效率,提高了对列车控制的安全性,降低了系统维护成本.     

基于正交变换的区间Ⅱ型模糊模型结构精简

针对奇异值-QR(SVD-QR)分解方法存在有效奇异值难以确定的问题,提出采用列选主QR分解方法对模糊模型结构进行分析.运用该方法分析从模糊模型抽取的2个激活强度矩阵,利用矩阵R主对角元素作为判断规则重要性的依据,根据矩阵Π中每列值为1的元素位置确定所对应的规则,从而选取重要的规则,构建简约的区间Ⅱ型模糊模型.将本文方法和奇异值-QR分解方法应用于混沌时间序列预测,同时还对比了两种方法选取的重要规则在不同样本条件下的适应能力.结果表明,两种方法选取的重要规则存在明显差异,并且采用本文方法可以获得更小的误差,平均误差为0.108 6;在不同样本条件下采用本文方法所得误差基本一致,具有更强的泛化能力.