基于直流漏泄电流的无铠装电缆绝缘性能检测方法

电缆绝缘性能的好坏对供电系统连续运行具有重要意义。采用直流漏泄电流方法,提出一种无铠装电缆的绝缘性能检测方法。该方法把电缆两端电流的同步测量,转换成电缆输出端开路时输入端电流的准确测量,简化了测量的复杂性,提高了直流漏泄电流的测量精度,改善了电缆绝缘性能的诊断准确度。该法用于地铁牵引变电站直流馈线电缆绝缘性能检测中,取得了良好的效果。     

锂动力电池成组规模及结构形式对绝缘性影响

本文以UUV用锂动力电池组为对象,研究电池模块串、并联关系对成组绝缘性能的影响,结果表明电池成组规模越大,绝缘性能越差.考察了锂电池组不同部位的物理隔离对成组绝缘性的影响,结果表明对电池模块与模块、电池组与UUV舱体间采取绝缘防护,可有效提升电池成组绝缘性能.     

双惯导改善导航性能的组合数据研究

在传统的水平阻尼网络的基础上,针对双惯导系统的特性设计了新的阻尼方法并分析了各种误差与这种阻尼网络的关系。通过仿真分析,比较2套阻尼系统的误差结果,可以看出双惯导外水平阻尼能够显著降低外速度误差的影响,减少阻尼时间,抑制经度误差。     

马来西亚东海岸铁路CTCS-2级列控系统方案研究

对马来西亚东海岸铁路CTCS-2级列控系统方案进行了分析和研究;针对单线自动站间闭塞情况提出了CTCS-2级列控系统方案;通过综合比较后提出马来西亚东海岸铁路列控系统推荐方案,可为CTCS-2级列控系统在单线自动站间闭塞中的应用提供一定参考.     

SP调查的非集计模型在水上巴士交通中的应用

非集计模型近年来在交通模型的研究领域受到较多关注.主要讨论了未建交通系统中意愿调查方法的使用,以及如何在意愿调查数据的基础上建立非集计模型并进行客流需求分析.着重对基于SP调查的非集计模型在黄浦江水上巴士交通客运交通系统中的应用进行了研究和探讨,介绍了黄浦江水上巴士交通的SP调查以及其他相关调查,建立了非集计模型用于水上巴士交通服务模式选择和需求预测,对上海市水上巴士未来客流增长空间进行了判断.指出非集计模型适用于具体的小规模的有针对性的规划设计项目,SP调查的设计以及调查数据的采集是非集计模型建立的关键,基于SP调查的非集计模型可用于未建交通系统的服务模式确定、客流需求预测等方面.     

招聘问题的数学模型

对招聘过程中多个定性因素,采用了模糊语言评估,用等级测评法将各类指标模糊量化;运用了多属性决策中的目标规划,引入权重对同一优先级上的不同评价指标进行综合分析,从而解决了不同优先级上各级的择优选择问题;并针对不考虑应聘者志愿和考虑应聘者志愿两种不同情况,分别给出了两种录用分配方案。     

铁路货车轴端发电机技术研究

在我国铁路货车重载提速的背景下,采用电空制动、智能电子监测及运行安全在线监测的需求日益突显.但是受我国铁路货车运用维护体制制约,既有车辆均未安装供电装置,致使电子设备无法应用.因此提出一种安装于车轴端部的轴端发电机技术解决方案,但由于车轴端部冲击振动大、发电机体积限定要求高、发电机轻量化要求高、外部环境恶劣、温升要求苛...     

奥迪混合动力车型绝缘电阻故障引起整车无电动模式故障2例

有一辆奥迪Q5 hybrid混合动力汽车和一辆奥迪A6L e-tron混合动力汽车启动时,仪表报警,均显示混合动力系统故障,均无电动模式。初步判断故障范围在高压系统的高压线路连接以及安全控制系统。结合诊断仪读码的分析,故障范围锁定在某个或者多个高电压部件不绝缘,通过对所涉及的元件、电路等进行检测,故障点分别为电驱动装置的功率和控制电子单元内部积水、高电压蓄电池充电器内部不绝缘故障,对其分别进行积水清理、部件更换后,车辆仪表报警灯消失,可正常电动行驶。     

汽车ACC毫米波雷达和视觉传感器目标级融合方法研究

自适应巡航控制系统是实现未来智能化汽车辅助驾驶的重要功能之一,以往该系统主要采用毫米波雷达感知周围环境,但是容易出现较多的误识别和漏识别情况。针对现存的问题,文章研究了自适应巡航感知系统,不同于以往单一雷达的方案,本设计采用毫米波雷达和视觉传感器融合的办法改善感知系统的性能。通过搭建电动车传感器数据采集系统,编写CAN通信报文解析程序,分析毫米波雷达和视觉传感器特性等,完成了对雷达和视觉信号的采集及处理,实现了感知系统目标级融合。并在巡航和跟车工况下进行离线仿真,验证了目标级融合方案能够有效地提高感知系统的准确性和合理性。     

基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法

随着高速公路的不断发展,交通信息逐渐呈现多元化,而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别,对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响,选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标,结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法,提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型,以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示,该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果,是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法.