考虑列车混行的运行调度一体化优化方法

研究考虑列车混行的运行-调度一体化优化方法.通过对再生制动能量的利用,将列车的运行与调度联系起来,建立以能耗最优为目标的列车运行-调度一体化优化模型.考虑不同速度等级列车之间的追踪间隔和越行行为,确保在列车行车安全的情况下,在优化列车运行曲线的同时优化列车时刻表,实现线路上运行能耗的全局最优.采用粒子群算法对模型进行求解,获得不同速度列车的运行曲线及时刻表.仿真算例表明,该方法的节能效果明显,不仅可以在运行能耗方面节省9.6%,列车之间的再生能利用也可以达到13.2%,平均每辆车节能可以达到7.6%;采用改进后的再生制动能量利用方法,可以将能量利用在常规方法的基础上提升12.7%.     

基于粒子群算法的地铁列车节能运行优化

针对降低轨道交通运行能耗的问题,提出基于粒子群算法的地铁列车节能运行两阶段双层优化方法。首先依据列车行车组织的特点,建立列车运行调整模型,在第一阶段利用粒子群算法全面搜索列车最优节能驾驶曲线,即在符合运行时间约束的前提下获得最优运行曲线;第二阶段为时刻表运行时间优化,利用第一阶段所获得的优化结果,生成各区间的能耗-时间曲线,进而优化列车时刻表。采用某地铁2号线数据对此方法进行测试。测试结果表明:本优化算法对实际线路中列车的节能运行以及时刻表的制定与优化具有良好效果。     

冲天炉微机控制系统

用拉格朗日乘子法求解冲天炉熔炼过程的数学模型——非线性规划,获得最优控制量,以此作为定值P.I.D调节,从而实现最优控制。炉前热分析快速检测的结果传输给上位机,然后它自动进行最优化配料计算。因此,控制了炉后配料。冲天炉过桥测温系统连续运行24小时是接触式铁水测温的一个突破。     

基于模糊控制的高速列车运行控制系统研究

列车运行控制系统是保证列车安全、高速和高效运行的重要设备,根据列车在铁路线路上运行的客观条件和实际情况,对列车运行速度进行监督、控制和调整。高速、舒适是世界铁路发展的主要目标和方向,开发高效的高速列车运行控制系统势在必行。本文首先分析高速列车运行的控制问题,建立了高速列车运行的动力学模型,以给定的牵引和制动特性曲线得到参考速度曲线,将模糊控制技术应用于列车的运行控制中,实现了高速列车运行速度的智能控制。在Simulink中进行仿真研究,仿真结果表明,采用模糊控制的控制系统能确保列车实际运行速度很好地跟踪给定速度,系统的鲁棒性良好。     

多机器人队形变换最优效率求解

提出多机器人编队的队形变换最优效率求解模型.将多机器人队形变换模式分为静态变换和动态变换,选择队列变换能耗（FEC）与队列收敛时间（FCT）作为效率衡量指标.最优FEC效率模型是使得队列中所有机器人移动距离之和最小的极小模型,最优FCT效率模型是使得队列中移动距离最大的机器人的移动距离最小的极小极大模型.动态变换的效率模型增加了队形几何中心移动方向与范围的约束条件.利用最小二乘法求解FEC模型,利用Lawson算法求解FCT模型,利用Lawson算法与拉格朗日乘子法联合求解带约束的FCT模型.通过求取模型的最优解,获取各机器人变换后的最优空间位置,并得到最优的队形变换效率.仿真实验显示了该效率求解模型的有效性.     

基于交替方向乘子法与深度强化学习算法的资源分配

为了研究在有限信道状态信息下,密集型网络的资源分配问题,提出了交替方向乘子法结合深度强化学习算法的模型驱动学习框架。该框架区别于数据驱动框架,能够根据具体问题进行一对一建模。针对资源分配的问题建模内容包括：将基站选择、功率和子载波分配用交替方向乘子法进行交替优化;用深度强化学习算法优化权重,求解目标函数,提高算法性能;框架利用有效信道状态信息而非多余信息,降低了通信开销;加强对最低用户服务质量要求参数的约束,可以在保证用户的体验下最大化小区频谱效率。仿真结果表明,该模型驱动学习框架在较少的迭代次数下即可收敛。     

基于控制向量参数化和迭代凸规划的无人机编队飞行的建立

多个无人机组成的编队飞行可以作为很多应用中现有技术的一种高效、低成本的替代方案。研究了能满足最终编队队形约束的且能量最优的无人机编队飞行的建立。首先,将编队建立问题建模成一个受非线性动力学约束的能量最优控制问题。其次,采用直接法来求解该最优控制问题。在采用的直接法中,利用控制向量参数化方法将原始问题转化成一系列待求解的凸优化问题;然后,运用迭代凸规划(SCP)技术求得其最优解。在求解过程中,SCP迭代的每一步本质上都是一个二次型规划问题;由于该规划问题的约束是线性约束,因此可以高效地进行求解。最后,将提出的方法运用到3个无人机的V型编队建立中,并使用了免费的开源求解器CVX进行求解。与MATLAB中提供的全局优化技术相比,文中提出的算法能够快速地收敛到全局最小值。     

基于Radau伪谱法和MPC的智能电动车辆生态驾驶

为优化智能电动车能源消耗,提出了基于Radau伪谱法和模型预测控制算法的智能电动车辆生态驾驶的方案。建立生态驾驶控制模型和能耗模型,结合边界约束和路径约束,构建生态驾驶能耗优化的最优控制问题。通过能耗优化得到最优车速轨迹,将此轨迹作为期望输入,基于模型预测控制( MPC)算法完成生态驾驶控制。实验结果表明：以纯电动车和实际规划路径为例,以最优车速自动行驶的能源消耗少于人工驾驶的能源消耗,验证了文中策略的有效性。     

面向6G边缘网络的云边协同计算任务调度算法

提出了一种分布式的第6代移动通信系统（6G）云边协同计算架构,设计了基于近似雅可比交替方向乘子法的云边协同计算任务的调度算法.将云边协同计算任务的调度问题建模为综合考虑时延、能耗、带宽成本及服务质量损失等因素的系统开销最小化问题,并通过高效的分布式并行计算方式进行求解.仿真实验结果表明,该算法可在保障用户服务质量的同时降低网络运营成本的开销,收敛速度快,执行效率高.     

列控车载设备隔离开关改进方案研究

CTCS系统(列车运行控制系统)是确保行车安全的信号系统,是以技术手段对列车运行方向、运行间隔和运行速度进行控制,使列车能够安全运行并且提高运行效率的系统.列控车载设备主要是指运用在高速铁路上的控制列车运行方向、间隔和速度的主要控制设备.本文主要对列控车载设备中的隔离开关进行研究和分析,以某高速动车组为例,对隔离开关在列控车载设备中的应用进行研究和分析.     

城市变频调速给水泵站的优化配置

针对现有研究忽视或较少考虑泵站优化配置问题的现状，在分析城市变频调速给水泵站工况的基础上，提出了可行泵的概念，并应用工况点流量分析法来确定泵站配置过程中可行泵的范围.从实际情况出发，得出泵站配置的约束条件，进而建立了以泵站年运行能耗最小为目标函数的优化配置模型，同时给出了该优化配置模型的求解方法. 仿真实验表明，提出的给水泵站的优化配置模型简便有效，精确度高，因而对指导城市给水泵站建设有积极的意义.     

城市变频调速给水泵站的优化配置

针对现有研究忽视或较少考虑泵站优化配置问题的现状，在分析城市变频调速给水泵站工况的基础上，提出了可行泵的概念，并应用工况点流量分析法来确定泵站配置过程中可行泵的范围．从实际情况出发，得出泵站配置的约束条件，进而建立了以泵站年运行能耗最小为目标函数的优化配置模型。同时给出了该优化配置模型的求解方法．仿真实验表明，提出的给水泵站的优化配置模型简便有效，精确度高，因而对指导城市给水泵站的建设工作有积极的意义．     

基于mMIMO的MEC安全节能资源分配方法

移动边缘计算（MEC）系统在恶意用户干扰攻击和窃听的双重威胁下,会带来上行卸载受阻、用户信息泄露、系统能源利用率低等问题.对此,利用物理层安全技术防止窃听,并利用大规模多输入多输出（mMIMO）技术来减少干扰及用户能耗.此外,在时延受限的条件下,通过联合优化用户的卸载决策、发射功率以及卸载速率,实现用户总能耗最小化.针对此非凸的多目标优化问题,首先利用拉格朗日乘数法得到用户卸载数据量的闭合表达式,然后利用迭代算法得到用户最优的发射功率以及最大卸载速率.仿真结果表明,所提出的mMIMO-MEC安全卸载方案在解决干扰和窃听等安全问题的同时,有效地降低了系统的总能耗.     

基于D2D的C-V2V车载协作通信资源分配算法

针对基于设备到设备(device-to-device, D2D)的蜂窝网络下车载无线通信技术(cellular-vehicle to everything, C-V2X)中复用蜂窝用户资源带来的能效问题,提出了一种能效优化算法。通过新的功率控制方法最大化车载用户(vehicle user, V-UE)总能效,并利用能量收集技术提高V-UE能效。该算法采用拉格朗日乘数法减少约束条件数目,利用改进的Dinkelbach方法将原问题转换为等效减式优化问题,并求出V-UE功率控制范围。数值仿真结果表明,该算法能够在V-UE用户之间的不同距离内获得最优能效。     

Massive-MIMO系统中能效和频效的性能折中方法

Massive-MIMO多用户系统中,现有能效（EE）和频效（SE）性能折中方法在单个目标优化时无法适应变化场景,进而无法对优化目标进行有效追踪.对此,提出了一种能够适应变化场景需求的能效和频效性能折中方法.通过构建折中优化函数,将非凸的多目标优化问题转化为单目标凸优化问题,并利用拉格朗日乘子法进行求解.理论分析和仿真结果表明,提出的性能折中方法能够在系统电路功耗的限制下,通过设定折中因子改变系统能效值或频效值,并同时获取能效和频效的最佳性能折中.     

超级电容储能系统中双向DC-DC 变换器控制策略研究

城市轨道交通站间距较短、运行密度大,列车需要频繁的启动和制动,列车在启动时需要大量能量,导致直流牵引网电压下降;列车在再生制动时产生大量能量,导致直流牵引网电压升高,严重时还会使再生制动失效。针对这一问题,提出将双向DC-DC变换器应用于超级电容储能系统中,并设计了电压外环、电流内环的双PI控制策略。利用Matlab/Simulink搭建了双向DC-DC变换器和超级电容储能系统的仿真模型,分析了双向DC-DC变换器在Buck模式、Boost模式下的运行情况以及电压外环、电流内环的双PI控制策略的控制效果。仿真结果验证了双向DC-DC变换器能够实现能量的双向传输和控制策略的有效性。     

高铁-普铁的实证双层网络结构与鲁棒性分析

双层乃至多层网络的结构与功能研究是近年来复杂网络研究的一个重要方向。该文根据2016年中国列车时刻运行表,提取全国453个高速车站和2 293个普通车站作为研究对象,构建了高铁-普铁交通双层复杂网络,接着对单层高铁网络、单层普铁网络及高铁-普铁双层网络的拓扑静态指标进行分析。最后利用网络的最大连通子图这一指标对这3种铁路网络模型进行可靠性分析,研究发现交通多层复杂网络的可靠性在高速铁路网络和普通铁路网络之间。此研究为双层网络的实证研究提供了新证据,而且有利于交通部门管理和规划交通网络。