城市轨道交通智能装配式减振轨道自动铺装测量控制系统的设计与研究

从目前城市轨道交通轨道工程建设现状的不足出发,结合板式无砟轨道的应用现状以及城市轨道交通工程特点,说明装配式减振轨道自动铺装需要解决的问题与需求。阐述装配式减振轨道自动铺装的测量控制方法,给出测量控制所需的坐标转换算法,说明自动铺装测量控制系统的构成及工作原理,并指出控制系统的应用将改变人工现浇轨道结构的现状,能大大提高轨道工程安装精度和安装效率,提高减振质量,减少人工,缩短工期,具有推广价值。     

联锁表自动生成软件的设计与实现

为提高铁路信号设计效率,设计联锁表自动生成软件。依据计算机联锁车站联锁图表编制原则,运用绘图交换格式(DXF)数据提取的方法,结合车站信号设备平面布置图及其他站场数据,构建站场形数据结构,通过广度优先搜索算法,实现进路自动搜索并保存进路数据和联锁表数据,利用ActiveX技术与AutoCAD软件连接,根据保存的联锁表数据,生成并输出CAD格式的联锁表。联锁表自动生成软件已应用于现场,取得了良好的应用效果。     

AFC系统多线路中心功能定位及建设模式分析

为明确多线路中心系统的内容与特点,分析该系统引入后单独设置以及与清分中心合设的两种情况;针对功能需求和安全需要分析多线路中心主系统和灾备系统的组成内容;多线路中心的建设简化与清分中心的接口,也引起各层级功能的重新调整,清分中心通过多线路中心上传的数据进行准确清分,多线路中心通过清分中心下发的命令实现对AFC系统的集中管理功能。最后结合实际建设情况,分析南京采取建立区域中心,互为灾备的模式;北京根据运营商的不同建立多线路中心,统一建设灾备中心;深圳建设单独的多线路中心,采取硬件扩容满足后期的接入。通过对各城市建设思路、建设方案以及特点的分析,为后续其他城市建设提供指导和参考,使不同城市可以依据自身特点灵活地建设多线路中心系统。     

城市轨道交通AFC系统支付方式现状及发展

为适应乘客日新月异的消费方式需求,鉴于轨道交通的快速发展,从自动售检票(AFC)系统支付方式的应用现状、存在问题及发展方向出发,对AFC系统硬币支付方式、纸币支付方式、储值票支付方式、车票圈存支付方式、银行卡支付方式等多种应用方式进行研究,并对支付方式向扫二维码换票方式和手机支付方式发展进行说明,为城市轨道交通AFC系统多种支付方式提供解决方案。     

船用无刷发电机励磁系统改装

船舶电站系统经多年运行后,其发电机控制系统器件老化,原始资料丢失,功能不完善,虽勉强能运行发电,但远不能满足船舶正常工作的供电需求。若更新发电机或订购原制造商的配件,需投入大量资金和时间,对于营运20多年的旧船来说,投入的可能性和经济性不大,而利用现行产品和技术对其进行改造,是1个很好的修复方案。文中的改装实例可为老龄船舶发电机的修复提供参考。     

一种安全有效的编组场尾部停车防溜系统

本文从铁路编组站发展的现状分析,提出了编组场尾部车辆停车防溜自动化的解决方法,并阐明了该方法在现场使用中的优点。     

基于自适应迭代学习控制的列车自动驾驶算法

针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪.     

手动-自动驾驶混合交通流元胞传输模型

为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。      

机车自动驾驶系统模式切换策略研究

受铁路基础装备技术和国内复杂运用环境限制,机车自动驾驶系统仍需在有人值守的情况下工作,所以应有完善的自动驾驶系统模式切换策略来界定值守人员和自动驾驶的权限边界。以机车运行安全为原则,基于列车纵向动力学分析动态切换时列车的平稳性,阐述了机车自动驾驶系统的模式切换策略,该策略已经运用于机车自动驾驶实际应用中。大量实践案例证明,提出的机车自动驾驶模式切换策略能够有效保证机车控制权模式切换过程中列车的安全、平稳运行,取得了良好的运行效果。