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331.
为减少车辆追尾事故的发生,利用驾驶模拟器采集驾驶员数据,分析不同车速下的预计碰撞时间阈值。当车辆到达设定的两倍预计碰撞时间阈值时给予警示,若驾驶员始终不介入,到达预计碰撞时间阈值的 1.5 倍后启动制动提醒,到达预计碰撞时间阈值后会根据模糊控制规则输出不同的期望制动减速度。与传统自动紧急制动控制策略做对比,运用 MATLAB/ Simulink 搭建控制策略,与 CarSim 进行联合仿真,最后使用快速控制原型测试平台进行试验验证,结合仿真实验结果分析得出,文章中提出的自动紧急制动控制策略在制动过程中的制动减速度及制动完成后的车距更小,驾驶员的舒适性更好。 相似文献
332.
针对重型载货汽车因气压制动系统发生管路破裂、机械故障或热衰退导致制动效能下降且不易察觉从而引发严重交通事故的问题,提出基于主成分分析降维(PCA降维)和马尔可夫模型的气压制动系统危险状态识别方法。考虑到三轴载货汽车双回路制动系统的结构复杂性以及制动过程制动踏板动作、系统压力建立和实现车辆减速具有明显的时序性特点,首先采用PCA降维的方法对系统状态进行辨识;然后运用驾驶人制动意图与制动系统响应的双层隐形马尔可夫模型对系统状态进行识别。受驾驶人习惯影响制动踏板作用瞬间辨识度低,采用混合高斯聚类法提取不同制动意图时制动保持阶段数据建立制动意图识别模型和系统响应识别模型,通过二者匹配程度判定系统状态。最后,分别依据实车试验数据对模型进行离线训练和在线辨识验证。试验结果表明:系统正常状态下,基于PCA降维和马尔可夫模型相结合的识别方法能够准确、有效地识别制动系统状态;制动管路断开压力降低状态下,PCA降维方法能够及时有效识别其危险状态。 相似文献
333.
为减小再生制动能量的冲击性和间歇性,提出一种基于微电网的再生制动能量回馈系统,利用城轨出入口电动汽车的闲置时间,发挥其储能特性和可调度特性,平抑制动能量的冲击性和间歇性,为车站提供稳定的绿色电力。为使所提微电网再生制动能量回馈系统的安全可靠工作,设计了再生制动能量回馈控制,逆变器恒功率控制及电动汽车充放电控制,同时考虑到电动汽车充放电受荷电状态约束,提出了一种基于滞环比较器的协调控制方法,以实现再生制动能量回馈控制,逆变器恒功率控制的同时避免电动汽车过充或过放。最后搭建Simulink仿真模型对所提微电网再生制动能量回馈系统进行验证,结果表明:所提运行控制和协调控制方法是有效可行的,对再生制动能量的利用具有应用和研究价值。 相似文献
334.
刘宗峰 《铁道标准设计通讯》2019,63(12):102-106
齿轨铁路是登山旅游轨道交通适宜的方式,国外已有多处建成实例,我国在此区域仍属空白。齿轨铁路建设需要编制设计规范,桥梁荷载取值是规范编制的重要研究环节。通过对齿轨及轮轨系统分析,大坡度齿轨荷载取值可参照现有轨道交通规范。在桥梁荷载一节,根据齿轨的大坡度以及轨道制式不同,按动态和静态状况进行比较分析,得出结论:(1)大坡度不会导致恒载、活载等产生额外的水平分力,不会对桥墩构造尺寸造成影响,但列车牵引制动力会增大,列车性能需要提高;(2)轮轨及齿轨的轨道制式不同,齿轨桥梁荷载的牵引制动力不能简单参照现行轨道交通规范中竖向力的10%~15%考虑,应大于此数值;(3)离心力与牵引制动力叠加时,不应对牵引制动力进行折减;(4)冲击系数及横向摇摆力国内研究较少,从齿轨与轮轨的异同点出发,对齿轨上可能导致参数变化的各种因素进行定性分析。 相似文献
335.
黄文勋 《铁道标准设计通讯》2020,64(10):143-147
复杂艰险山区修建高标准铁路的需求日益紧迫。这些铁路技术标准高、长大坡道多、列车再生制动功率大。当再生制动能量反送回电网时将引起牵引网电压高,易引起列车车顶间隙放电、导致列车制动失效,严重时将影响铁路的正常运行。以国内某典型牵引变电所负荷数据为例,定量评估了长大坡区段的列车日再生制动能量特性,分析再生制动功率引起的牵引网电压抬升情况;然后建立相应的仿真模型,并利用实测数据进行验证;基于所建仿真模型,模拟分析客货列车在不同制动条件下进行再生制动时对牵引网电压抬升的影响;最后研究了抑制再生制动对牵引网电压抬升的工程措施。 相似文献
336.
337.
本文首先回顾了制挠力在长轨及桥梁中传播的计算方法,并指出其中某些方法中存在的优缺点。然后根据A.5.ARYA和S.R。AGRAWAL导出的乎衡和变形方程,时计算方法作了改进。计算结果表明,如果考虑墩顶位移,作用于桥墩上的制挠力将大大减小。这对设计桥上无缝线路及桥墩都具有重要意义。 相似文献
338.
针对2万t重载组合列车在长大下坡区段列车纵向冲动大,以及连续循环空气制动操纵困难的问题,文章基于数据驱动算法,设计了一种适用于长编组重载组合列车的长大下坡区段操纵优化方法.该方法考虑了不同列车间、同一列车不同制动系统状态间空气制动特性的差异,利用神经网络对列车在不同操作状态下的空气制动性能变化规律进行学习,得到空气制动力预测模型;而后基于强化学习设计重载组合列车操纵优化算法,以速度跟随性为目标建立奖励函数,考虑列车牵引/电制动特性、列车管制动及缓解时间、限速、运行平稳性等约束条件,应用强化学习方法开展重载组合列车长大下坡操纵策略优化.基于实车数据验证空气制动仿真模型与操纵优化算法的可行性与合理性.结果表明,文章建立的空气制动力预测模型对列车运行中空气制动系统性能具有良好的预测作用,优化操纵控制策略相较于司机驾驶能够有效地减小列车运行中的纵向冲动与最大车钩力,保障列车运行安全. 相似文献
339.
研究了制动力曲线异常检测方法, 分析了回踩异常特性, 考虑了制动力检测工况和制动力曲线变化趋势, 基于余弦相似度与相对误差, 对制动力数据进行聚类, 建立了制动力曲线分段算法; 将制动力曲线分为阻滞段、上升段、持续段和释放段, 提取出相应的数据子集; 对3家检验机构的9 120条制动力曲线进行人工筛选和分析, 归纳了制动超前、回踩、增长滞后3种异常特征, 给出了相应异常检测算法; 对于较难识别的回踩异常, 根据动态规划思想, 找出上升段最长连续趋势下降子序列, 计算了该子序列占制动力曲线上升段的行程比, 并结合经验值来判定该子序列是否异常。研究结果表明: 对于维度不大于32的低维制动力数据, 通过余弦相似度可聚类制动力曲线的阻滞段、上升段、持续段和释放段; 对于维度大于32的高维数据, 因为维数较高, 行程比较小, 分界点对整个序列相似度影响较小, 在这种情况下, 必须在考虑相似度的情况下, 通过分界点的相对误差进一步约束聚类结果, 可以确定制动力曲线的阻滞段、上升段、持续段和释放段; 由于采集的回踩子序列占制动力曲线的行程比为9.8%, 大于行程比的经验阈值8.2%, 因此, 该制动力曲线具有回踩异常, 判断结果正确, 方法可靠。 相似文献
340.