隧道机电监控系统运用LonWorks现场总线的关键技术

介绍了LonWorks局域操作网应用于隧道监控系统的概况，以及在特定环境下应注意的关键技术，展示了它在隧道机电监控系统中的良好前景。     

以太网技术在机组控制中的应用

叙述了自动化机组控制技术的发展，及以太网技术应用于机组控制的必要性，可行性。     

远程监控与诊断系统加装方案设计

为了进一步提升城轨车辆运行安全质量,通过对车辆加装远程监控与诊断系统实现对车辆牵引系统、制动系统、网络系统、空调系统等实时监控。对采集到的系统数据处理、分析,车辆地面服务人员可通过手机端或PC端对车辆信息进行查看,掌握车辆各系统运行实时状态,并通过数据分析,对车辆故障信息进行预警提示,从而有效地提升车辆运用可靠性,通过预防性维修降低车辆故障率,提升车辆上线率。     

基于改进 BiLSTM 网络的地铁车轮磨耗预测模型

针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)的改进 BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进 BiLSTM 网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁 1 车厢 1 号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 模型的预测结果进行对比。研究结果表明：SSA-Bi-LSTM 模型的车轮磨耗预测精度更高,与 LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了 13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了 9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁 2 号、4 号车厢的 1 号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为 1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为 0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。     

基于图论推理的高速铁路信号系统网络诊断方法研究

维护终端是高速铁路信号系统的一个组成部分,是进行系统状态监测和维护的一个重要手段,也是系统智能运维技术的载体,计算机联锁系统为典型的地面信号系统.在对计算机联锁系统网络监测需求研究的基础上,采用图论模型方法,对其主机和内部网络、外部网络通道状态进行模型显示;基于特定的计算方法解决了通道显示问题;并基于图论模型和模糊推理...     

路基砂土液化的BP网络预测研究

运用人工智能领域中的神经网络知识,提出一种基于BP神经网络模型的路基砂土液化预测方法。提出用MATLAB7自带的神经网络工具箱编程来实现BP神经网络系统。     

长枕埋入式无碴轨道对谐振式轨道电路传输

对长枕埋入式无碴轨道泄漏电阻和感应阻抗对谐振式轨道电路传输特性的影响进行了分析,通过科学方法进行了测算,并提出了相应的解决方案,而且通过试验进行了验证,使得谐振式轨道电路在长枕埋入式无碴轨道上传输特性的改善有了科学依据.     

车载自组网无标度特性与小世界特性分析

提出了面向车载自组网的BA1度优先连接方法。基于城市数据集的实际场景和节点随机均匀分布的仿真场景,分别采用全连接和BA1连接,进行了对比实验。实验结果表明：在全连接组网方式下,网络在实际场景和仿真场景中均不具有无标度特性和小世界特性;在BA1连接组网方式下,网络在实际场景中不具有无标度特性和小世界特性,而在仿真场景中,当通信半径增长到一定值时,网络具有无标度特性和小世界特性。     

下陷单脊矩形波导传输特性研究

利用亥姆霍兹方程的有限差分格式,研究在下陷单脊矩形波导中,脊在中心位置且几何尺寸变化对传输特性的影响.计算了脊的尺寸变化时的截止波长cλ和单模带宽λc/cλ1,并给出了TE10和TE11模式的场结构图.通过与传统单脊矩形波导的对比,指出了下陷单脊矩形波导传输特性的优缺点.     

船舶运维场景识别及数据划分体系浅析

本文对船舶运维场景进行初步的定义和识别并确认了各场景中的数据主体,以此为基础进一步分析和总结出了一套对船舶数据进行横向分类和纵向分级的划分理论体系,以向船舶数据传输的安全保障工作提供支撑。