地铁数字电流保护技术的应用

针对现行地铁供电系统保护方案在应用过程中暴露出的一些不足,提出一种以智能变电站GOOSE网络通信技术为基础的数字电流保护方法,并详细介绍其动作逻辑、组网方案、硬件系统设计及应用情况.通过比较发现,相对于其他地铁网络保护方法,数字电流保护方法通过合理运用IEC61850技术和最新软硬件技术,在可靠性和稳定性方面得到很大提升.利用Smartbits测试仪和RTDS仿真系统,对数字电流保护方法进行试验验证.该保护方法已经在南京地铁的部分线路中投入运行,并在多次故障中正确动作.     

铁路网络与信息系统安全风险集中管控平台的研发与应用

为确保铁路运输工作的安全稳定,本着“问题在现场、原因在管理、根子在干部”的安全管理理念,设计了实效性安全风险管理系统,发动全员参与提报安全风险隐患、安委会挂牌督办、责任部门限期整改安全风险问题,使铁路网络与信息系统安全风险实现了网络化、流程化、闭环式的集中管控.     

基于LVQ 神经网络的轨道单元状态综合评判方法研究

为了有效利用多种检测数据评判轨道单元的状态,提出利用 LVQ (学习矢量量化)神经网络建立轨道单元特征参数与轨道单元分级的关联模型,通过对 TQI (轨道质量指数)、轨道几何、加速度、晃车仪、添乘仪、人体感觉的超限扣分加权得到轨道单元的量化评分指标,并利用层次分析法确定各特征参数的权系数。根据大量实测数据建立随机样本,利用聚类方法确定轨道单元状态的分级。以轨道单元的量化评分指标作为输入,以聚类得到的表征轨道单元分级的矢量量化数据作为输出,利用误差反向传播方法训练 LVQ 神经网络模型。利用新的评判方法对某线路的轨道单元状态进行评判,结果表明该方法可行、有效,为轨道单元状态综合评判提供了一条新途径。     

SDN在铁路信息网络中的应用前景

软件定义网络(SDN),是一种新型网络创新架构,其设计理念是将网络的控制平面与数据转发平面进行分离,并实现可编程化控制,为核心网络及应用的创新提供了良好的平台。结合铁路信息网络现状,分析研究SDN在铁路信息网络发展中的应用前景。     

GSM-R分布式基站在多隧道区段的应用

从GSM-R分布式基站的特性入手,对组网结构、设备性能以及可维护性三方面进行了分析,并进行了大秦线多隧道区段应用GSM-R分布式基站前后质量对比,为GSM-R分布式基站在多隧道区段应用提供了可靠的理论和实践依据.     

太中银GSM-R系统网络安全性的思考与改进

随着铁路运量的增加,运输对通信的安全性要求越来越高,为此,GSM-R系统网络的安全性成为各级维护人员关注的重点.分析太中银GSM-R网络现状和存在的不足,提出改进的措施.     

铁路数字移动通信系统网络数据编号方案探讨

对繁杂的铁路数字移动通信系统(GSM-R)编号数据进行了梳理,将GSM-R编号数据划分为3层逻辑关系,明确了每层逻辑关系对应的数据表格。以郑渝高铁编号方案为例,对GSM-R网络编号中特殊情况的处理办法进行了讨论。     

Strain prediction for critical positions of FPSO under different loading of stored oil using GAIFOA-BP neural network

FPSO (floating, production, storage and offloading) units are widely used in the offshore oil and gas industry. Generally, FPSOs have excellent oil storage capacity owing to their huge oil cargo holds. The volume and distribution of stored oil in the cargo holds influence the strain level of hull girder, especially at critical positions of FPSO. However, strain prediction using structural analysis tools is computationally expensive and time consuming. In this study, a prediction tool based on back-propagation (BP) neural network called GAIFOA-BP is proposed to predict the strain values of concerned positions of an FPSO model under different oil storage conditions. The GAIFOA-BP combines BP model and GAIFOA which is a combination of genetic algorithm (GA) and an improved fruit fly optimization algorithm (IFOA). Results from three benchmark tests show that the GAIFOA-BP model has a remarkable performance. Subsequently, a total of 81 sets of training data and 25 sets of testing data are obtained from experiment using fiber Bragg grating (FBG) sensors installed on the surface of an FPSO model. The numerical results show that the GAIFOA-BP is capable of predicting the strain values with higher accuracy as compared with other BP models. Finally, the reserved GAIFOA-BP model is utilized to predict the strain values under the inputs of a 10-day time series of volume and distribution of stored oil. The predicted strain results are further used to calculate the fatigue consumption of measurement points.     

海底混响非瑞利特性研究及神经网络应用

基于单元散射理论介绍了瑞利分布模型和K分布模型,通过计算混响偏度和峰度判断出海底混响偏离瑞利分布模型,并利用CW信号、LFM信号的试验混响数据进行阵元域、波束域上的PDF曲线拟合。结果表明,海底混响的统计特性更趋向于K分布模型。利用BP网络方法和海底混响、点目标仿真信号的PDF特性进行了目标识别验证,其正确识别率达到了92%以上,且计算量大大降低。     

GSM-R网络越区切换掉话分析及优化方案

越区切换作为GSM-R系统中的基本技术,是保证GSM-R网络服务质量的重要指标。而越区切换掉话是网络优化中出现的典型问题,分析了GSM-R网络越区切换掉话的原因并提出了优化方案。