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221.
为构建基于无线传感器网络的铁路防灾安全监控系统,在门限敏感的节能型网络协议(TEEN)基础上,提出1种安全优先门限敏感分簇路由协议(SPTC).确定SPTC的网络架构,基于能量计算公式设计簇头分布算法及簇头和副簇头选举算法,以及路由建立步骤和数据采集流程.在协议中定义副簇头,保证数据路由的可靠性及数据自身传输的安全,提高协议的安全性;在汇聚节点(SN)附近区域布置更小规模的簇,在兼顾剩余能量与节点距离的准则下选择最佳的簇头节点,以提高协议的节能性.采用OMNeT++网络仿真工具对SPTC进行了建模仿真.仿真结果表明:当网络工作了10 000 s时,低能量节点数量比低功耗自适应聚类层次协议(LEACH)减少了60%;当灾害数据采集概率为0.5%时,基于SPTC协议的网络检测周期是基于LEACH的1.7倍. 相似文献
222.
部分铁路建设初期采用普通单网的GSM-R网络结构,将来提速到300 km/h时需采用CTCS-3级列控系统,需改造GSM-R单网交织网络结构。针对这一情况,为减少对既有网络的影响,节省工程投资,使改造工作相对容易,在初期进行GSM-R普通单网设计的同时可以在覆盖电平、服务质量、容量需求、频率规划等方面预留交织单网条件,但在连续隧道群等复杂区段的弱场处理预留还存在一定难度。 相似文献
223.
224.
阐述高速铁路采用CBTC的必要性;介绍CBTC和数据通信系统的结构;从数据通信系统的可靠性、DCS冗余性策略等方面分析CBTC数据通信系统的故障-安全策略. 相似文献
225.
基于端到端数据系统的自动驾驶系统对驾驶图像存在巨大需求。为解决一般生成式对抗网络模型在扩充驾驶图像数据集时不稳定及生成图像特征缺乏多样性的问题,研究1种改进网络模型LS-InfoGAN。结合最小二乘对抗损失防止模型梯度消失,并缓解生成器优化矛盾,提升模型训练稳定性。通过最大化生成图像与真实图像间的互信息提升生成器特征学习能力,改善生成图像特征多样性。利用转置卷积层还原图像特征,提升生成图像特征清晰度。以自主构建的模拟驾驶场景中获取的带标签驾驶图像集对模型有效性及其数据集扩充应用效果进行验证。实验分析表明:相比改进前模型,LS-InfoGAN模型的图像生成过程稳定性平均提升35%;使用此模型扩充的数据集进行端到端自动驾驶系统中决策网络的训练能在不采集新图像的情况下将系统决策性能提升1%~2%;建议使用此模型扩充图像数据集时将生成图像数量设置为原始训练集图像数量的1~2倍。 相似文献
226.
为合理配置空车资源,研究了路局(公司)管内空车调配的动态优化问题。构建区分时段长度的时空网络,以准确描述车站作业能力的变化。借鉴运输问题(TP)的基本思想,通过引入空车供需约束,将动态空车调配问题转化为基于时空网络的多商品网络流问题。结合空车调配的特点,设置2组整数决策变量,将分界站排空与局(公司)管内配空分开考虑。设置0-1辅助变量构建车种代用约束。在此基础上,以总费用最小为目标,构建了空车调配动态优化的混合整数规划模型。以中国铁路昆明局集团有限公司管内空车调配为例,验证了模型的可行性与有效性。算例结果表明,与静态空车调配方法相比,构建的动态空车调配模型不仅降低了空车调配总成本,而且调配方案更加贴合实际。与现有动态空车调配方法相比,通过改变时空网络中时段的划分方式,降低了模型求解的复杂度,构建的模型在获取空车调配方案的同时能够更加直观的看出空车在不同时间的作业状态。 相似文献
227.
文章利用可靠性框图法,根据船舶电气二次设备的发电机、母线、舷跨接保护系统的主接线,分别对常规保护系统和数字化保护系统进行建模,分析各个保护系统的可靠性,并对常规保护系统和数字化保护系统进行横向分析,得出数字化保护系统的应用不会降低保护系统整体可靠性的结论. 相似文献
228.
车型:配备M271EVO发动机。故障现象:客户投诉发动机无法启动。故障诊断:询问客户说,早上突然出现发动机无法启动,然后就拨打救援电话拖车进厂。检查车辆功能,结果车辆无法启动,COMAND显示屏提示“防盗保护已激活”的信息,大灯无法开启。接上奔驰专用的诊断仪(DAS)对车辆进行快速测试,发现有不少控制单元无法检测到,而其他控制单元大都报出CAN网络通信存在故障,故障石A如图1~图3所示,少数几个模块正常。 相似文献
229.
《港口装卸》2021,(5)
针对滚动轴承剩余使用寿命预测难、一般的神经网络预测精度差的问题,提出了一种基于振动信号时域特征,结合滚动轴承理论寿命值和具有处理时序特征功能的LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)剩余使用寿命预测方法。首先按照时间顺序提取振动信号的均方根值、峰度、偏斜等15个时域特征作为判断滚动轴承退化的特征值;然后将其输入到LSTM中,将网络输出的轴承退化值设定为[0,1],0表示轴承完好,1为完全退化;最后采用滚动轴承理论寿命计算公式,根据滚动轴承的转速和载荷计算滚动轴承的基本额定寿命,结合其理论寿命和退化值得到定量的剩余寿命。试验结果表明,LSTM与理论寿命结合的滚动轴承寿命预测方法相比于一般的神经网络具有较高的预测精度。 相似文献
230.