2018年第1期导读
发布人:xiao 发布时间:3/15/2018 4:02:20 PM  浏览次数:333次
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 1、 《地铁列车运行过程的线性二次型最优建模及内点算法求解》

  列车运行过程中的能量优化问题本质上为一个带约束的复杂非线性最优控制问题,求解此类问题的计算方法是目前控制领域的研究前沿,在轨道交通车辆智能控制方面尚无成熟应用经验。文章综合考虑了地铁列车的牵引/制动特性、线路限速、乘坐舒适性等要求,在满足安全、准点、平稳的条件下,建立了列车运行过程线性二次型最优模型,并通过一种时间域内状态变量离散化策略将模型转为凸二次规划问题求解。


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能源路由器在城市轨道交通中的应用

  能源互联网是互联网与能源系统的深度融合,而能源路由器是能源互联网中连接信息系统和物理系统的一个重要环节。轨道交通已经拥有了成熟的电力配套设备和能源管理系统,因此实现轨道交通能源互联网的关键在于如何更有效地连接这些设备和主站系统,而这正是能源路由器的优势所在。文章基于对能源路由器在城市轨道交通中的应用研究,提出了一种地铁能源路由器完整方案,通过分层控制方式实现自身的响应和对外部系统的控制,不仅能精确控制能源流动、使分布式能源在地铁中可即插即用,而且具有电能质量治理和外部故障快速隔离功能,为地铁能源大数据分析和综合能源优化提供良好基础。


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一种新型 电力机车远程监视及专家数据分析系统

  针对目前电力机车远程监视及专家数据分析系统存在的车载设备之间时间不同步、车载记录文件需人工下载分析、各类数据之间的整合度和关联度不佳、机车状态与故障无法实时传输到地面等不足,文章提出了一种利用集成技术对该系统进行的前瞻性设计,覆盖了机车关键系统,其采用故障清洗、数据挖掘、宽带车地传输和数据融合等技术,通过车载数据中心实现整车数据的自动下载与关联分析,远程监视机车状态、对专家数据进行分析,报警并精确定位故障以指导相关人员快速处理,可有效地支撑机车的运行、管理和维修等业务。


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基于EOVW 指数和C&RT 决策树的逆变过流故障诊断研究及应用

  如何准确、有效地定位主变流器逆变电路过流故障产生的原因,进而寻求对应的解决策略以实现快速诊断和处理,是目前各方关注和研究的重点。现有研究大部分都是以变流器故障信号的正常小波能量特征为基础、神经网络为架构并辅以仿真数据开展分析,而涉及逆变过流故障的实际数据验证相对较少,因而无法确切评判其在实际应用过程中的功效。文章以HXD1C 型电力机车实际运行过程中的变流器故障信号为依据,提出了一种结合决策树和EOVW指数的系统诊断方案,其以小波分析提取的变流器故障信号特征为基础,利用C&RT 决策树构建一套智能化的逆变过流故障诊断模型,依此实现对变流器出现逆变过流故障有效定位。


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