半潜式海洋钻井平台生产设计任务分解研究

文章对半潜式海洋钻井平台生产设计任务分解开展研究,将生产设计任务按阶段、区域、专业、作业类型、作业性质进行分类,基于WBS分解原理(Work Breakdown Structure),将半潜式海洋钻井平台生产设计任务逐层分解成较小的可控任务,以便落实到具体设计人员,从而有效控制生产设计进度。     

TZV Gredelj工厂为科索沃铁路改造一台EMD机车

克罗地亚机车车辆厂TZV Gredelj为科索沃铁路公司彻底改造了一台早先由美国EMD公司提供的G16型内燃机车,改造后的机车被命名为JT38CW-DC型（图1和表1）。这台原属于前南斯拉夫铁路的661型机车在改造中只保留了转向架、     

基于奇异值分解强跟踪滤波的机车黏着系数估计

提出一种基于奇异值分解的改进强跟踪滤波算法,并将其用于机车黏着系数的在线估计。针对传统的强跟踪滤波算法由于引入了渐消矩阵,在递推更新预测误差方差阵时变成不对称,可能导致滤波发散的现象,研究了基于奇异值分解的更新算法,保证其收敛性。利用改进算法在线估计机车运行过程中的干扰转矩,进而估计黏着系数。仿真试验表明,该方法能有效在线估计机车黏着系数并具有较好的鲁棒性。     

卡特彼勒公司跻身机车制造行业

卡特彼勒公司成功收购EMD公司,使其成为北美第二大机车制造商,并为它拥有世界上最大的机车客户群提供了通路.     

基于EMD(经验模态分解)奇异值熵的城市轨道交通直流牵引供电系统短路故障辨识

针对现有保护对远端短路电流和列车充电电流区分能力较弱的问题,提出了一种基于EMD(经验模态分解)奇异值熵的辨识方法.通过对暂态电流进行EMD,获得特征向量矩阵,结合SVD(奇异值分解)和信息熵理论构造奇异值熵.远端短路时,暂态短路电流信号复杂,其奇异值熵大;而列车充电电流信号单一,其熵值小.因此,可根据奇异值熵大小识别...     

基于VMD-ICSO-GRU的高铁列控车载设备故障率时间序列预测

有效地预测高铁列控车载设备故障率对合理分配设备备品、制定维修计划、减少故障发生具有重要意义。以列车运行控制系统的历史故障数据为对象,提出一种基于变分模态分解(VMD)和门控循环单元(GRU)的故障率预测模型。首先,利用VMD将车载设备故障率时间序列分解为一组包含不同频率信息的子序列,降低原始序列的非平稳性;然后,针对分解后的各个子序列建立多个基于GRU的时间序列预测模型,为提高预测精度,提出一种改进的猫群优化(ICSO)算法自适应设置各个GRU网络参数;最后,叠加各子序列预测结果得到最终故障率预测值。收集CTCS3-300T型列控车载设备历史故障数据进行实验,结果表明,相比于其他时间序列预测模型,本文模型得到的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.044 5和0.039 1,均低于其他模型,验证了其有效性。     

基于小波包分解多尺度排列熵及2阶特征选择的转辙机故障诊断方法

针对转辙机高精度故障诊断的需求,结合声音信号非接触、易采集等优势,提出一种基于声音信号的非接触式故障诊断方法。首先,基于小波包分解与多尺度排列熵,实现对声音样本的特征提取;其次,提出基于ReliefF和二进制粒子群优化算法的2阶特征选择方法,得到最佳特征集合,实现对声音样本的特征选择;最后,基于支持向量机算法对最佳特征集进行训练和测试,完成对转辙机的故障诊断。依托10种常见工况下共计800组声音样本开展实验,结果表明：该方法在反位—定位和定位—反位转换过程中得到的特征点数分别为13和39个,故障诊断准确率分别为99.67%和100%;相比于单一特征选择方法,采用的2阶特征选择方法能够大大降低特征维度,提高故障诊断准确率;相比于k近邻和线性判别分析这2种分类器,支持向量机分类器在转辙机故障诊断中更具优势。     

模态特征分量(IMF)在轴承故障诊断中的选用原则综述

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)及其衍生算法近年来在轴承故障领域得到了广泛应用。该类算法可以基于振动信号自身的特点对其进行自适应分解,得到一组蕴含不同频率成分的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)。但是该类算法由于自身分解规则的缺陷不可避免地存在端点效应与模态混叠现象,从而产生了一些虚假IMF分量,影响轴承故障诊断的准确性。此外,EMD类算法分解得到的IMF通常是噪声或干扰信号,只有少数分量能够反映轴承故障特征。因此,如何筛选含有丰富故障信息的敏感IMF是该类算法的关键。文章首先介绍了EMD及其衍生算法,然后总结了目前在滚动轴承故障诊断领域中选取敏感IMF的主要准则,并阐述了其优缺点。     

基于实体结构分解的设计转施工模型研究

为解决铁路领域设计阶段模型传递给施工阶段存在的重复建模和模型与业务关联度不高的问题。提出一种标准化的模型转化方案,并探索基于该方案的模型与施工业务关联的方法。分析设计阶段和施工阶段的编码体系对应关系,提出实体结构分解的最佳方案。该方案将设计阶段模型按照施工业务的不同组成部分进行拆解,以保留模型的细节和关联信息。为实现模型转化,研究开发自动赋码和编码模板关联管理的软件工具,以减少工作量和人为赋码的错误。研究结果显示,采用该标准化模型转化方案的项目在质量管理方面、进度管理方面取得提升,并实现成本节约。本研究结论为该模型转化方案有效支持施工业务管理,提高项目管理的效率和质量,减少误差和重复工作,实现成本节约和整体绩效的提升。基于现有标准和规范体系,具有较好的可复制性,为不同建设领域基于BIM的全周期管理提供有益的参考,并展示铁路领域在设计与施工阶段实现模型转化的创新点。