γ射线含水仪远传功能在油井的应用研究

根据目前含水仪无法远距离传输数据的情况设计出系统硬件,着重指出通过RS485实现数据的远传以及串口通讯设计。     

模糊模式识别在轨道电路分路不良预警中的应用

针对站内25 Hz相敏轨道电路分路不良问题,通过系统分析,建立轨道电路预警模型,采用模糊模式识别方法实现轨道电路调整电压、现场温湿度以及故障次数的预警,并详细论述了轨道电路模糊模式识别模型的建立,同时给出了预警系统的实现方案;模拟实验及仿真结果表明,模糊模式识别在轨道电路分路不良预警中具有较高的准确性和应用价值,对解决轨道电路分路不良问题提供了有效的技术支持,为轨道电路日常维护和故障的及时发现处理创造了条件.     

铁路信号电缆断线故障在线监测与定位方法研究

铁路信号电缆是保证列车安全运营的重要组成部分,其故障严重影响列车的安全运营;由于其经多个分线盒接线柱连接的敷设特点,存在中间接头过多,致使传统的电缆故障检测方法应用受到了极大的限制;为此,通过在电缆中间分线盒的备用芯线对接线柱中接入固定阻值的电阻,将备用芯线对形成闭合回路网络,然后在线监测其电阻阻值,利用回路阻值的变化来反映电缆状态,并以在线监测备用芯线对代替在用芯线对,进而在不影响正常列控信号传输的情况下实现了信号电缆的故障在线监测;经实际测试,有效地解决了铁路信号电缆断线故障的在线监测及定位。     

混合步进电机的模糊控制研究

步进电机是非线性、时变、滞后的控制对象,容易受到环境因素的干扰,使得它在工业中的应用受到限制。为了提高两相混合步进电机的控制性能,论文结合模糊PID控制算法形成闭环控制,能够在线整定PID参数,改进了步进电机的控制方式以达到精确控制电机的目的,通过MATLAB仿真软件验证了该控制方法的精确性,并将该研究应用于柱塞式微量计量泵控制系统。     

基于贪心核特征提取方法的中期峰值负荷预测

针对中期电力负荷预测, 提出基于贪心核主元回归(GKPCR)、贪心核岭回归(GKRR) 的特征提取建模方法. 通过对核矩阵的稀疏逼近, GKPCR和GKRR两种贪心核特征提取方法旨在寻找特征空间中数据的低维表示, 计算需求低, 适用于大数据集的在线学习. 将所提出的方法应用于不同地区的电力负荷中期峰值预测, 并与现有预测方法进行了比较. 实验结果表明, 在同等条件下, 所提出的方法能有效地改进预测精度, 而且性能更好, 显示了其有效性和应用潜力.

     

ZPW-2000A轨道电路断轨态分析

轨道电路断轨态接受端电压阈值的界定是影响断轨检测系统可行性及可靠性的关键因素。针对ZPW-2000A轨道电路的断轨态进行仿真分析,在轨道电路断轨态数学模型的建立中考虑了电气绝缘节的等效阻抗以及补偿电容等单元对轨道电路传输特性的影响,利用分布参数模型法推导得出其传输矩阵参数。并在不同的道床电阻和断轨点条件下,利用Matlab软件仿真分析了ZPW-2000A轨道电路断轨态接受端轨面电压的变化。结果表明道床电阻和断轨点位置是影响轨道电路接受端轨面电压的两个重要因素,随着道床电阻和断轨点的变化,断轨态接受端电压始终存在着一个极大值。该仿真模型的建立及其分析方法为ZPW-2000A轨道电路断轨检测的阈值确定提供了一定的依据。     

基于粒子群算法的轨道电路补偿电容故障诊断方法

为了延长轨道电路传输距离,改善传输效果。本文提出一种机车信号感应电压幅值包络仿真模型,它是基于均匀传输线理论,通过补偿电容对机车信号感应电压幅值包络的影响规律,使用改进粒子群算法得到当前状态下补偿电容的最优值,进而对补偿电容的故障进行诊断。仿真结果表明,这种诊断方法是可行和有效的,能快速准确地定位故障补偿电容,替补偿电容的故障诊断提供了新的有效手段。     

杂交粒子群算法在列车运行调整中的应用研究

针对列车运行调整存在约束条件多、求解难度大等问题, 结合城市轨道交通列车运行特点, 建立了优化的列车运行调整模型。在此基础上, 引入遗传算法中的杂交思想, 采用改进后的粒子群算法对此模型进行求解, 给出了求解算法的具体步骤, 并采用西安地铁2号线数据进行仿真验证。结果表明, 采用杂交粒子群算法解决列车运行调整问题是一种有效的方法, 并且其优化能力优于标准粒子群算法。     

直流伺服电机网络控制系统时延特性的仿真研究

分析直流伺服电机网络控制系统中网络时延的分类和组成,利用基于MATLAB/Simulink的TrueTime仿真工具箱建立以直流伺服电机为被控对象的网络控制系统仿真模型,分析不同条件下网络时延对网络控制系统控制性能的影响。     

区块链社交网络信息传播模型的优化研究

区块链的出现使得社交网络信息传播的模式发生了改变,如用户信任度、信息传播的转发概率等。因此,在传统社交网络信息传播模型的基础上,通过对用户行为模式的着重分析,基于用户信任度和经济激励等影响因素优化了转发概率;新增了合约状态节点解释用户的理智性,基于此提出区块链社交网络信息传播模型。理论与仿真分析表明,该模型在区块链社交网络的信息传播过程中具有较好的稳定性和敏感性,节点属性变化走势更加接近真实网络,能够较好地模拟区块链环境下社交网络中信息的传播规律。