An analysis method for correlation between catenary irregularities and pantograph-catenary contact force

Pantograph-catenary contact force provides the main basis for evaluation of current quality collection; however, the pantograph-catenary contact force is largely affected by the catenary irregularities. To analyze the correlated relationship between catenary irregularities and pantograph-catenary contact force, a method based on nonlinear auto-regressive with exogenous input （NARX） neural networks was developed. First, to collect the test data of catenary irregularities and contact force, the pantograph/catenary dynamics model was established and dynamic simulation was conducted using MATLAB/Simulink. Second, catenary irregularities were used as the input to NARX neural network and the contact force was determined as output of the NARX neural network, in which the neural network was trained by an improved training mechanism based on the regularization algorithm. The simulation results show that the testing error and correlation coefficient are 0.1100 and 0.8029, respectively, and the prediction accuracy is satisfactory. And the comparisons with other algorithms indicate the validity and superiority of the proposed approach.     

风机变桨距非线性预测控制算法

变桨控制技术是MW级大型变速变桨风力发电机组的核心控制技术之一,通过变桨控制可以保证风电机组输出功率恒定在额定功率附近.由于风轮的强非线性特性,采用常规的PID控制器往往面临参数难以设计以及参数缺乏自整定能力的问题.提出了基于遗传算法的变桨距非线性预测控制器设计方法,根据优化和反馈校正的预测控制思想,针对风轮非线性控制对象设计了一种基于智能搜索方法的带约束的非线性预测控制算法进行仿真.仿真结果表明算法对非线性对象控制中具有很好的约束预测控制性能.与传统PI算法相比,具有响应快速、超调小、抗干扰能力好的特点,并通过优化算法滚动局部寻优,减少了设计的工作量和提高了设计效率.     

基于模糊模型和神经网络的某扫雷犁系统建模

在实现扫雷犁系统准确位置控制的研究中,由于扫雷犁电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素,采用传统机理建模方法难以获得其精确模型,研究了系统的两种智能建模方法,即模糊建模和神经网络建模。模糊建模方法采用基于GK聚类算法的TS模糊模型,神经网络建模中采用了基于正交最小二乘算法的径向基函数神经网络。通过对扫雷犁电液伺服系统进行的建模实验仿真,分析了两方法的建模性能并与其他建模方法进行了对比,研究结果验证了所提出两种建模方法的有效性。     

基于牛顿7000模块的玻璃制品生产线模糊控制系统的设计

介绍了一种基于牛顿7000模块的玻璃生产线自动控制系统,阐述了系统的应用背景、硬件原理、软件原理、主要功能及实际应用效果。     

软件无线电技术在铁路数据移动接入系统中的应用

目前列车与地面安全监控系统双向数据实时传输问题已成为铁路安全监控系统进一步发展的瓶颈环节。建立移动体和固定体之间的信息通道越来越引起人们的关注。从软件无线电技术基本理论和技术特点出发，介绍了将该技术应用于铁路数据移动接入系统的实现方法。     

一种新型的动态递归神经网络及其全自动设计算法

本文基于非线形自回归滑动平均模型NARMA模 型和前馈神经网络建模的思想,提出一种输入层与输出层神经元递归的动态递归神经网络; 基于进化计算中遗传算法和进化策略与自寻优BP算法的不同结合方式,提出两种动态递归神 经网络全自动高效设计算法,实现了网络结构、权重和自反馈增益同时优化学习,实例应用 表明所提网络结构及其设计算法的有效性．     

ZN290型和VTC254-13型增压器落修的原因分析及解决措施

对ZN290型增压器的故障进行统计,通过对比分析,总结出相应的解决措施,并提出几点建议.     

递阶模糊网络机制及其在列车运行制动调速预测中的应用

针对具有分层特点的复杂问题，提出一种递阶模糊网络结构，并推导了该网络的参数修正递推算法，给出相应的设计准则，并该结构用于列车制动调速预测，取得了满意的效果。     

基于多维振动特征的滚动轴承故障诊断方法

单独提取滚动轴承振动信号的时域或频域特征进行故障诊断,是目前常用的轴承诊断方法,诊断精度有待提高。以时域和频域的多维振动特征参量为指标,以历史诊断正确率作为特征参量权值,分别对滚动轴承的无故障和经常出现的滚珠故障、内环故障和外环故障工况进行特征提取和故障识别。多维时频域振动特征是单维特征依据诊断精度权重的集合。运用BP神经网络分别对信号的时域特征(TDF)、IMF能量矩(IEM)、小波包能量矩(WPEM),以及多维时频域特征进行智能故障判别。实验验证用多维时频域振动特征参量综合诊断的方法进行滚动轴承故障诊断,比单维特征的诊断结果精确且效率较高,该方法可以在滚动轴承故障诊断领域展开应用。     

一种交通信息采集传感器网络的IP互连方法

为解决道路交通信息采集传感器网络大规模组网及远程监控中所面临的IP互连问题,在面向交通信息采集的传感器网络互连体系基础上,设计和实现了一种具备CAN、ZigBee、以太网等多种通信接口,且能够处理区间交通参数的互连网关;通过协议转换方式实现异构网络的互连;给出了TCP/IP协议族面向交通信息采集的嵌入式精简方案.理论分析表明网络负载率、时延满足道路交通信息采集及控制的需求;实验结果验证了网络的连通性、精简TCP/IP协议栈实现的可行性以及面向交通信息采集组网及监控的可实现性.理论和实验说明,在交通信息采集传感器网络的大规模组网及远程监控中,所述IP互连方法是可行的.