基于深度主动学习的MVB网络故障诊断方法

多功能车辆总线MVB （multiple vehicle bus）用于传输重要的列车运行控制指令和监视信息,准确地诊断MVB网络故障是列车智能运维的基础,为此,提出一种将主动学习和深度神经网络相结合的MVB网络故障诊断方法. 该方法采用堆叠去噪自编码器自动提取MVB信号物理波形特征,并将该特征用于训练深度神经网络来实现MVB网络故障模式分类;基于不确定性和可信度的高效主动学习方法,可解决实际应用中标记样本不足和人工标记成本高昂的问题,使用少量标记训练样本就能得到高性能的深度神经网络模型. 实验结果表明:为达到90%以上分类准确率,所提方法只需要600个标记训练样本,小于随机采样方法所需标记训练样本数的2 800个;在相同标记训练样本数下,所提方法在3种性能指标下均优于传统方法.      

基于正态云模型和模糊层次分析法的列车通信网络性能评估方法

为保证高速列车安全、可靠运行,研究了列车通信网络性能评估方法;综合考虑列车通信网络的实时性、可靠性和服务质量,建立了合理的列车通信网络性能评价指标体系,采用模糊层次分析法确定列车通信网络性能评估指标的权重;考虑列车通信网络评估过程中具有不确定性,构建了基于正态云模型和模糊熵的二维评估模型;建立了基于交换式以太网的大容量和高可靠性列车通信网络仿真平台,获取各指标样本数据,运用二维评估模型计算各指标的隶属度,依据模糊理论最大隶属度法则确定列车通信网络性能等级。研究结果表明:在列车通信网络状态良好时,60%评估样本的网络性能等级为Ⅰ、Ⅱ级,在网络丢包率和误码率较大时,40%评估样本的评估等级为Ⅲ、Ⅳ级,表明二维评估模型能够有效地反映列车通信网络状态;与仅运用模糊综合评价法相比较,两者的评估结果基本一致,反映了二维评估模型的准确性;模糊综合评价法不能消除评估过程中不确定性因素的影响,从而导致评估结果缺乏精确度,因此,提出的方法更适合于列车通信网络性能评估。      

基于摩擦自激理论的单侧钢轨波磨机理分析

为了分析重载铁路曲线地段钢轨波磨的产生原因,基于摩擦自激振动理论建立小半径曲线轮轨三维接触精细化模型,讨论了不同扣件刚度、摩擦系数、超高对轮轨系统不稳定摩擦自激振动的影响,揭示了单侧钢轨波磨产生的内在原因,并通过轮轨瞬态动力学方法,分析了单侧钢轨波磨的传递及演化过程. 结果表明:超高和实际运行速度的不匹配是曲线内股钢轨首先产生波磨的主要原因;内股钢轨波磨产生后会导致轮轨系统不稳定,并将振动传递至外股钢轨,从而诱发小半径曲线地段两侧钢轨均产生波磨;适当地提高扣件垂横向刚度、控制轮轨摩擦系数在0.4以下,能够有效地降低轮轨系统发生不稳定振动的趋势,从而抑制波磨发展.       

基于模糊聚类的数据关联融合算法

利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合,提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法.该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类,使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去.仿真结果表明,该算法可以实现数据与目标的正确关联,克服传统硬判断的一些缺点.     

内河航运在江苏经济发展中的战略地位研究

在对江苏内河航运现状和欧盟重视发展内河航运的具体措施介绍的基础上,运用模糊层次评价法分析内河航运在江苏综合运输体系中的优势,认为大力发展内河航运是江苏经济可持续发展的重要基础,并对江苏发展内河航运提出四点建议。     

双拖船并拖技术在复杂水域拖航中的运用

<正>0引言当被拖物的拖航阻力较大,单艘拖船的拖力难以满足拖航要求时,可选择多艘拖船共同作业,以满足拖力的匹配需求。海上拖航受风、浪等因素影响无法傍拖或顶推,用2艘拖船并列吊拖也是1种可行的选择。近期,东海救助局用2艘大功率拖船以并列吊拖方式,成功将3个自升式钻井平台从长江口南水道外高桥水域拖至杭州湾临港海工基地。1拖船配置方案1.1相关规范《海上拖航指南2011》[1]和《海上拖航法定检验技     

日产风度轿车 发动机动力下降

故障现象一辆日产风度轿车,在行驶过程中,加速时发动机转速有时提升缓慢,并且发动机动力也明显降低;但有时偶尔连踩几次加速踏板后,发动机提速又变得正常,此时发动机动力正常。检查分析首先利用故障自诊断系统读取故障代码,无故障显示;测试节气门位置传感器线路也正常;更换点火线     

自走行液压起道机的设计

液压起道机是铁路线路维修的专用设备，具有自走行功能的液压起道机，可减轻操作者劳动强度。本设计将液压起道机的走行机构设计为由液压马达驱动并带刹车装置，勾轨机构采用勾钢轨外侧轨颚方式，起道油缸支撑点设计在钢轨外侧道床，同时将操作方式设计为操作者坐在操作台的座椅上进行所有操作，提高了安全性能，使起道机实现了安全、轻松操作，提高了作业效率。