基于主元分析-概率神经网络的车辆受电弓故障诊断

在城市轨道交通车辆受电弓日常检修过程中,大量检修及故障数据未得到合理利用。针对计划检修已不能满足目前受电弓检修要求的问题,提出了一种基于主元分析和概率神经网络结合的故障诊断方法。该方法运用主元分析法对受电弓日常检修中的初始特征参数进行降维,将降维后特征参数输入到概率神经网络模型中进行故障诊断,判定受电弓故障模式。仿真结果表明,该诊断方法耗时短、正确性高。     

融合RCM、PHM和数据挖掘的城市轨道交通车辆维护决策技术研究

提出了一种用于轨道交通车辆系统维修决策的RCM(以可靠性为中心的维修)可靠性评估的新方法。针对轨道交通车辆系统故障机理复杂,影响因素冗多,提出基于RCM、PHM(故障预测与健康管理)和数据挖掘算法相融合的方法来构建系统的维护决策模型。与传统方法的区别在于,该方法能够更精准地定义维护模型,并获得系统的最优维护间隔,计算效率高,适用于复杂状态系统的可靠性计算。该方法可有效降低传统RCM的维护不足现象,降低运维成本,具有一定的推广应用价值。     

城市轨道交通大数据资源目录构建探究

针对目前城市轨道交通大数据资源目录构建中存在的分类不统一、描述不全面、服务不完善等问题,从资源分类及编码定义、核心元数据及资源目录服务模式等方面进行了探讨,提出了大数据资源目录构建方法及解决思路.     

独立轮对轻轨车的曲线通过能力研究

针对独立轮对在轻轨车辆上的应用问题,研究了一种将行星差速器与下置车轴相结合的独立轮对结构,该结构可以提高独立轮对导向能力。通过对几种主流的轻轨车辆结构进行分析表明,合理的车辆结构型式可提高车辆的曲线通过性能,其中浮车型式的车体转向最为灵活,转向架可径向通过曲线,有利于减轻轮轨磨耗、降低噪声。同时对国内外低地板轻轨车辆的转向架型式研究发现,采用独立轮对转向架能轻易满足轻轨车辆的100%低地板率。仿真结果表明,采用主动控制方式的独立轮对,可以径向通过小半径曲线。     

电抗器声学包电磁噪声特性分析及声学优化

为解决高频大功率电抗器声学包电磁噪声过大这一共性问题,以某地铁能馈装置电抗器声学包为研究对象,对其振动噪声进行了系统试验;结合仿真对电抗器声学包振动噪声源和传递路径特性进行了详细的分析。结果表明:电抗器铁心磁致伸缩导致的高频结构振动辐射噪声是声学包的主要声源;电抗器柜百叶窗为主要的声传播路径,其声能比重高达80.14%。最后根据电抗器声学包的声源特性和声传播特性,制定了针对性的吸隔声优化方案,其综合降噪效果达8 dB(A)以上。研究结果对明晰高频电抗器振动噪声特性和电抗器柜声学包的优化设计有借鉴意义。     

基于服务需求的出租汽车服务站选址方法

为满足出租汽车驾驶员的就餐、休息、停车等服务需求,提高出租汽车运营效率并改善经营效益,有必要针对出租汽车服务站的选址方法开展研究。首先分析了出租汽车服务站服务需求的空间分布特征,包括采用核密度估计法分析服务热点位置,以及采用分形理论分析服务需求分布与城市空间形态之间的协调性,进而确定服务站候选点。然后建立了出租汽车服务站选址模型,将最大覆盖服务需求作为目标函数,将服务站建设数量、服务能力、服务范围以及覆盖需求比例等作为约束条件,开展最优化选址分析,并讨论了服务站提供服务能力与满足服务需求之间的相互关系。最后,以柳州出租汽车服务站选址调查为例,验算了模型的合理性及可行性。结果表明:该选址方法可以较好地满足出租汽车行业尤其是服务场站的发展需求,并为城市交通设施规划提供有益参考。     

城市轨道交通接驳公共汽车线路规划 ——以武汉市为例

针对公共交通接驳网络优化问题,通过设计蚁群算法,构建城市轨道交通接驳公共汽车网络优化模型。该模型考虑公共汽车线路布局约束、乘客接驳需求以及公共汽车运能的相互约束,按照城市道路级别对公共汽车站进行分级,提高公共汽车线路规划的灵活性。同时,根据模型特点设计蚁群算法进行优化,提高模型收敛速度。以武汉市光谷广场地铁站周边接驳公共汽车网络为例,该模型对既有网络进行了优化。结果表明:蚁群算法对分级公共汽车站接驳网络有明显的优化效果,能够显著降低系统总成本。