基于三重化DC／DC变换器的光伏直流微网控制研究

以带有蓄电池单元的独立光伏发电直流微网为研究对象,采用一种三重化DC／DC模块作为接口变换器,提出电压外环、电流内环的双闭环来控制接口变换器。仿真与实验结果表明,三重化DC／DC模块能有效地减小电流纹渡和电流谐波,实现光伏阵列最大功率点的跟踪以及蓄电池单元能量双向流动,稳定了直流母线电压。     

全电子计算机联锁与电码化模块结合电路故障分析及处理

全电子计算机联锁在未来的铁路信号发展中必将成为行业主流产品而得到广泛应用,但目前全电子计算机联锁在国内应用还不算普遍,在研究和应用上还存在不完善的地方。结合全电子计算机联锁在宁静铁路宁武西站的应用实例,研究全电子计算机联锁电码化结合电路中存在的问题,提出解决措施,及时总结经验,为后续工程设计与施工提供帮助。     

箱梁三维实体自动建模方法研究

三维实体模型能够直观、完整地反映立体的几何与特征信息。在对结构特征、模型变量与建模过程进行分析的基础上,总结箱梁结构的建模规律,提出适合于不同类型桥梁结构的建模方法及建模中应注意的问题。借助VC++和ObjectARX工具,通过创建图形实体及其面域,形成建模参数,运用AcDb3dSolid类建立的对象容器,建立桥梁结构三维实体的拉伸、扫掠和放样接口函数,并对立体添加颜色或材质。运用图形变换和布尔运算,对三维实体进行整体组装,实现了桥梁结构三维实体自动建模。     

预叠加ZPW-2000A站内电码化设计的自动生成软件

讨论了CAD技术在铁路预叠加ZPW-2000A站内电码化工程设计中的应用,对系统基本结构、系统功能和实现技术进行了阐述。只简单通过对轨道继电器类型、电码化进路及其轨道区段的基本定义,即可通过系统分析与软件逻辑推理自动生成所有工程设计图。     

桥上双块式无砟轨道智能化建模与计算软件设计

为解决桥梁地段无砟轨道结构设计中有限元建模与计算工作量大、计算模型及结果形式无统一标准、对设计人员专业技能要求较高等问题,开发了桥上双块式无砟轨道智能化建模与计算软件。该软件采用模块化设计,提供集成化人机交互操作界面,能够自动完成有限元建模和计算,生成标准化计算结果;具备数据智能校验功能,可自动完成设计参数检查和计算结果验证。对比测试表明,该软件有限元建模与计算结果准确,数据处理流程连贯,使用操作简单高效,已成功应用于多个高速铁路工程项目的无砟轨道设计,大幅提高了工作效率,降低工程项目设计人力成本。     

利用微机监测快速处理闭环电码化掉码故障

对ZPW-2000A闭环电码化掉码故障和基本工作原理进行全面分析,针对闭环电码化检测盘不能对一些电码化电路自身故障进行有效检测,提出利用微机监测系统对站内电码化的发送电流及发送频率进行实时采集监测的思路。对进一步提高站内电码化设备现场维护及故障处理进行探讨。     

下一代地铁列车节能型牵引及辅助变流系统

牵引和辅助变流器系统作为地铁列车牵引传动以及车载负载供电的核心设备之一,直接决定地铁列车的性能、效率以及运行的可靠性。介绍我国下一代地铁列车的节能型牵引及辅助变流器系统。针对牵引变流器系统,介绍其基本功能,并就永磁同步电机在地铁列车上的应用和自牵引系统设计的实现展开研究;针对辅助变流器系统,介绍其拓扑结构和基本功能,针对新型的高频辅助逆变器的结构和功能展开讨论。通过牵引和辅助系统的综合优化设计,实现地铁列车的高性能、高效率以及可靠运行。     

高铁牵引变电所保护双重化设计及应用案例

阐述了高铁牵引变电所保护实行双重化配置的原因,介绍了兰新高铁牵引变电所进线保护和牵引变压器保护双重化的现状,并对现场故障案例进行了分析。     

现代有轨电车液压制动油源系统及工作流量参数化计算

结合现代有轨电车液压制动系统的结构和使用特点,阐述了液压制动系统的基本构成和工作原理。针对其中的油源系统,研究其参数的计算方法,建立关键部件的计算模型,为关键部件的设计、选型提供了有效依据。通过集成各部件的计算方法,建立了液压制动油源系统的正向设计参数化计算方法。经试验验证,该设计计算方法可以有效指导产品的设计过程。     

基于双层次正交神经网络模型的铁路客运量预测

针对传统BP神经网络模型存在的计算效率和泛化能力低的问题,采用双层次特征分析方法对铁路旅客发送量统计数据的时间特征进行分析,提取出日趋势特征、月趋势特征、日周期性特征、月周期性特征、春运-暑运特征和黄金周-小长假特征作为模型的输入变量,建立双层次的BP神经网络模型,然后根据Gram-Schmidt正交化定理对双层次BP神经网络模型进行改进,在隐含层的输出采用Gram-Schmidt变换增加投影层,从而得到双层次正交神经网络模型。该模型包括2个相对独立的网络模型,1个用于处理客运量日数据,另1个用于处理月数据,2个网络模型的输出经过合成,最终得到客运量的预测结果。模型的应用证明,在铁路客运量预测中双层次正交神经网络模型比传统的BP神经网络模型更为有效。