牵引直线感应电机推力优化控制的研究

本文利用涡流损耗分析的方法,推导了考虑纵向边端效应的直线感应电机动态数学模型。通过对直线电机控制特点的分析,设计了LIM矢量控制器。在此基础上,提出了一种以推力最大为目标的牵引直线感应电机推力优化控制方法。Matlab/Simulink仿真结果与直线电机牵引传动实验平台的实验结果表明,采用优化控制后直线电机在输入一定时能够提高输出推力,输入功率越小推力提高越明显,同时系统具有良好的调速性能,验证了本方案在牵引直线电机控制上的可行性。     

城市轨道交通短期客流预测方法研究

阐述城市轨道交通客流预测面临的问题,总结近年来提出的各种短期客流预测方法及主要设计思想。首先介绍短期客流预测的研究背景,然后分别从实时判断和实时预测2个维度介绍具有代表性的研究工作,对涉及的主要方法进行分类分析,最后进行各种算法的综合比较,并指出城市轨道交通短期客流预测未来的研究方向。     

广州地铁5号线ATO操纵节能优化研究和试验对比

广州地铁5号线为直线电机系统,结合直线电机运行效率不高、能量损耗大以及直线电机线路坡道大且多的特点,通过优化ATO操纵方式达到节能降耗的目的。并进行了能耗试验对比,节能效果良好。     

大水矿山地下水水害致灾预测研究

从系统工程学理论角度出发,通过对采掘-排水-地下水系统致灾机制进行分析,确定了大水矿山地下水水害致灾主要是由系统中关键参量特性决定的,即由相邻水文地质单元径流补给、大气降水补给及排水系统排水量的不确定性导致;通过对3个主要影响因素的随机特征分布进行研究,得出系统灾害发生概率计算方法,为预测系统的灾害概率提供依据;将失效模型与矿山地下水模型结合,得到了地下水灾害强度及分布特征。该研究量化了矿山灾害,为制定水害防治方案提供一定的科学依据。     

基于径向基神经网络的铁路客货运量预测研究

根据径向基神经网络具有分析非线性动态系统的混沌特性的特点,对铁路客货运发送量相关时间序列进行分析和研究,在Takens相空间重构的基础上,利用互信息方法求嵌入时延、伪邻域方法求嵌入维数;应用G-P方法和最大Lyapunov指数方法对铁路客货运量时间序列进行混沌识别;根据RBF神经网络的学习算法和辨识原理,对铁路客货运量预测流程进行分析。应用径向基神经网络对铁路客货运量自1999-01-01-2012-08-27共4 988 d的发送量为基础进行径向基神经网络预测;并对预测误差进行检验及对预测结果进行分析。研究结果表明：基于径向基神经网络预测值能很好地与实际值相吻合,因而在铁路客货运量相关时间序列中预测有广泛的实用价值。     

基于正交距离最短的平面线形拟合方法及应用

线形拟合在轨道的调整中具有非常重要的作用,考虑到铁路轨道测量实测点的平面坐标x和y中均包含误差,提出基于正交距离最短的直线和圆曲线线形拟合方法,并对利用该方法进行拟合的原理进行阐述。目前常用的线形拟合方法是普通最小二乘法,主要考虑x或y某一个方向上的误差。按照正交距离最短和最小二乘2个准则,论证了同时考虑x和y2个方向误差的正交距离最小二乘法要优于普通最小二乘法。通过实例计算分析,2种方法对于同一组线形测量数据的拟合结果表明,正交距离最小二乘法的验后精度高于或接近普通最小二乘法,而且残差即为轨道点至拟合线形的拨道量,同时前者具有更小的圆度,说明调整量区间更小。以上内容证明了在铁路既有线线形整正优化中正交距离最小二乘法优于普通最小二乘法。     

基于数据驱动的地下车站 能耗预测模型对比研究

对比了最小二乘多元线性回归、岭回归、Lasso 回归、随机森林、XGBoost 在地下车站通风空调、垂直 交通能耗预测领域的应用效果。研究发现,对于地下车站通风空调和垂直交通能耗预测,各算法的均方根误差 的变异系数(CV-RMSE)均在 10%以下,可达到工程应用要求的精度。其中,XGBoost 算法在通风空调能耗预测 中的 CV-RMSE 为 5.1%,在垂直交通能耗预测中的 CV-RMSE 为 5.4%,预测效果明显优于其他算法。从计算 成本来看,最小二乘回归、岭回归、Lasso 回归算法计算成本较低,随机森林和 XGBoost 模型调参复杂、计算 成本较高。对比常用的数据驱动算法在地下车站能耗预测中的预测精度和计算成本,为地下车站模型的搭建提 供算法参考。     

软土地区地铁矩形隧道长期沉降规律及预测

针对运营中的软土地区某地铁区间矩形隧道的病害发展情况,从大量监测数据入手,分析研究隧道变形发展在各个时期的规律(结构自身应力平衡、土层固结、周边环境变化),发现该区域隧道变形主要受软弱地质条件及周边物业开发影响。同时,针对计算结果,分析该隧道各个区段沉降发展趋势,认为在无外部影响情况下,隧道沉降呈收敛趋势。为该隧道的沉降治理提供有效的理论依据,也为类似工程提供参考。     

用于隧道施工超前地质预报的探地雷达噪声分析

探地雷达(GPR)是当前进行隧道超前地质预报的主要方法。探测过程中隧道金属格栅及现场施工机械将对GPR探测信号产生严重干扰,甚至完全压制有效信号。为确定干扰信号特征,探索提高信噪比的方法,基于隧道内GPR探测干扰源分析,利用正演模拟和实测资料分析方法研究干扰信号特征。结果表明,隧道拱顶钢架干扰波呈反向绕射弧分布,施工机械干扰则表现为弧状多次波,侧壁干扰信号能力强且多次反射现象严重,甚至将有效信号完全压制。传统的低通、高通、带通等滤波手段并不能压制这些干扰信号。垂向布线方式则能最大限度避开干扰信号,获得理想剖面。研究成果有助于获取信噪比高的GPR探测剖面,以准确分析剖面异常、提高解译准确率。     

地铁列车运行引起环境振动响应的人工单点列脉冲激励预测方法

为了在频域内精确预测地铁列车运行引起的环境振动响应,研究提出基于实测振动传递特性的人工单点列脉冲激励预测方法。应用人工单点列脉冲激励获得传播系统的振动传递特性,采用振动传递转换公式将其转化为地铁列车运行时的振动传递特性;结合已建立的实测振源数据库,预测地铁列车运行引起的环境振动响应。以地铁15号线望京站—望京东站区间的地表振动预测为例,采用该方法、数值模拟方法和链式衰减预测法分别预测该区间地表预测点处的振动响应,并与实测结果进行对比。结果表明:采用该方法可以得到受振目标测点的频谱、1/3倍频程谱、Z振级等指标,并可实现多点同步、精确的振动响应预测;与其他2种预测方法相比,该方法具有预测精确度高、预测频带宽、受振目标针对性强等特点,适用于地铁隧道修建前后对重点受振目标的频域内精确预测。