基于EFPN的模糊离散事件系统可诊断性分析

针对模糊有限自动机及模糊Petri网在模糊离散事件系统(Fuzzy Discrete Event System,FDES)行为建模中的不足,提出一种扩展模糊Petri网(Extended Fuzzy Petri Net,EFPN),并基于EFPN构造了FDES行为模型及系统故障诊断器。EFPN以一种新的事件模型为基础对FDES的系统行为进行建模,并根据事件触发矩阵计算下一系统状态中各分量的可能性分布。与模糊有限自动机及模糊Petri网的对比分析表明,在描述FDES模糊事件时,对于同步距离为0的一组事件所造成的影响,EFPN的表达能力强于经典模糊Petri网;在对含有多个状态分量的FDES建模时,EFPN模型的规模远小于模糊有限自动机。在基于EFPN构造的系统行为模型中,运用可达状态标识图分析系统状态集,可有效地构造FDES的故障诊断器,并可据此进行系统可诊断性分析。     

轴承试验机监控系统设计

实现轴承试验机监控系统的设计,使用S7-200 PLC中的PID控制功能实现轴承环境温度的闭环控制,并采用WebAccess实现了轴承试验机监控界面的组态,使系统的监视和操作变得直观简便.采用S7-200PC Access作为OPC服务器解决S7-200PLC和WebAccess之间的通讯问题.该控制系统合理利用了PLC的硬件资源和软件资源,提高了轴承试验机运行的安全性和可靠性,有效地提高了轴承寿命检测的自动化程度.     

机器视觉在轨道交通系统状态检测中的应用综述

城市轨道交通系统主要由弓/网系统、轨道线路、车辆、车站等组成,传统的人工巡检等方法检测效率低、劳动强度大、自动化和智能化程度不高,给城市轨道交通的运营保障和进一步健康发展带来了巨大的挑战.机器视觉作为一种重要的检测手段,在城市轨道交通系统状态检测领域得到了广泛的应用.鉴于此,针对机器视觉在城市轨道交通系统安全状态检测中的研究和应用进行综述.首先,简要介绍城市轨道交通的基本概念和快速发展所面临的挑战与机遇.然后,详细介绍机器视觉技术在城市轨道交通各子系统安全状态检测中的研究与应用情况;针对弓/网系统状态检测问题,分别重点介绍机器视觉在受电弓磨耗检测、受电弓包络线等其他病害检测、接触网几何参数检测、接触网磨耗检测以及接触网悬挂病害检测中的国内外研究现状;在轨道线路安全状态检测方面,分别介绍机器视觉在扣件安全状态检测和钢轨表面病害检测中的应用与研究现状;从不同检测项点角度详细介绍机器视觉在车辆状态检测中的应用与研究进展;梳理和总结机器视觉在车站电扶梯安全监控和站台安全监控的异常行为检测中的具体应用和研究;并重点介绍机器视觉在轨道交通司机行为监测中的具体应用和背景技术.最后,对机器视觉技术应用于城市轨道交通系统状态检测领域的未来进行展望.     

基于场景的车载设备测试用例自动生成方法研究

列控车载子系统是确保列车的安全运行的关键设备,对车载子系统进行测试是保证功能实现与系统规范一致性的重要手段。针对传统手工测试用例生成的效率低、耗时长、工作量繁杂、可重用性低等缺陷,提出一种基于场景的车载系统测试用例自动生成方法,依据CTCS-3级列控系统技术规范构造车载子系统场景树模型,由实时系统测试用例自动生成工具Co Ver对列车运行模式转换自动机网模型生成基于场景的测试用例,并由运行模式最小重复度选择算法生成全模式覆盖的测试序列。结论证明,基于场景自动生成的测试用例能够覆盖全部车载模式,并提高了模式转换测试序列生成效率。     

基于自适应模糊滑模控制的高速列车自动停车算法

为实现高速列车自动停车功能,根据列车纵向动力学分析和制动系统原理,建立了高速列车非线性制动模型.针对大系统模型的强耦合、强非线性和不确定性的特点,依据列车运行速度,将非线性模型表示为T-S(Takagi-Sugeno)模型,并基于自适应模糊策略,设计了自动停车滑模控制器.控制算法通过自适应模糊系统逼近模型中不确定项和互联项的上界,消除了车间作用力及运行阻力的影响,使列车追踪理想停车曲线.依据李亚普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性和追踪误差的收敛性.仿真结果验证了所提滑模控制器的有效性.     

基于两阶段分布鲁棒优化的列车停站方案与时刻表协同研究

列车停站方案与列车时刻表协同优化能够克服两者单独优化难以实现系统最优的弊端,从而可以得到旅客满意和企业期望的运营方案.首先,针对多场景不确定旅客需求概率分布信息已知的情形,综合考虑轨道与车站站线占用等约束,以极小化列车总行程时间、各场景未被满足旅客需求以及列车冗余之和为目标,构建列车停站方案与时刻表两阶段随机规划模型.在此基础上,进一步考虑旅客需求场景概率分布信息部分已知的情形,构建与之相对应的两阶段分布鲁棒优化模型.其次,借助L∞范数非精确集,将所构建的列车停站方案与时刻表两阶段分布鲁棒协同优化模型转换为等价的混合整数线性规划模型,并利用Visual C++平台调用GUROBI进行求解.最后,将所构建模型应用到武汉-广州高速铁路走廊上验证其有效性,结果表明,相比于随机优化模型,分布鲁棒优化模型只需付出较小的代价,即可抵御旅客需求概率分布不确定性带来的影响,且可以改善最坏情形下解的质量,为得到鲁棒性较强的铁路列车停站方案与时刻表提供一定的理论依据.     

太赫兹电波传播及信道特性

首先,综述太赫兹电波相较于低频电波传播的不同特性,包括气象因素和材料粗糙表面对电磁波的影响。接着,提出利用射线跟踪技术仅通过有限的信道测量数据校准目标场景中的三维环境模型以及材料电磁参数;然后,利用从射线跟踪仿真反演出的参数在类似场景中进行大量仿真,代替信道测量生成大量真实有效的全维度信道数据;最后,提取并分析信道特性,例如路径损耗、阴影衰落、莱斯K因子、均方根时延扩展、角度扩展及多普勒参数。2个案例研究是从室内桌面通信到室外智能车联网场景,分别代表了6G移动通信从近到远用例的两端,对于室外场景还额外考虑了不同气象条件下对信道参数的影响,对太赫兹系统的设计和评估具有重大意义。     

基于5G-R系统的高铁站台场景信道特性

为推进智能铁路总体建设,实现高速铁路智能化,高铁信息基础设施将应用第五代移动通信技术(5G)建设铁路5G专用移动通信系统,2.1 GHz有望成为铁路5G专用移动通信系统的承载频段。高铁站台作为客货乘降与调度中转的功能核心,其在2.1 GHz下的电波传播特性亟待研究。本文以厦门北站高铁站台为研究场景,利用射线跟踪(RT)技术仿真2.1 GHz频段下的电波传播,基于仿真结果分析此场景无线信道特性,包括均方根时延扩展(RMS DS)、到达/离开方位角扩展、到达/离开俯仰角扩展(ASA/ASD, ESA/ESD)、交叉极化比(XPR)和以上参数的互相关。根据以上结果,对高铁站台场景中铁路5G专用移动通信系统的设计和评估提出相关建议。     

面向负载均衡的高铁路网列车开行方案优化方法

针对当前高速铁路运营过程中存在的运输需求与运力资源不匹配现象,面向负载均衡原理研究了路网条件下运能可适配的高速铁路旅客列车开行方案优化与评估方法.首先,针对路网条件下列车开行方案优化,构建以提升经济效益、社会效益和网络负载均衡为目标的非线性混合整数规划模型,并设计基于遗传算法和粒子群算法的两阶段混合搜索求解算法.在此基础上,考虑开行列车在高速铁路网中的抗干扰能力,建立了面向网络化运营场景的开行方案综合评估指标体系,揭示了故障场景下高速铁路网络性能的演化规律.最后,以实际高速铁路线路数据和运营数据为场景进行仿真实验,本文提出方法在保证运输需求和路局收益的同时能够有效地提升8.66%网络整体负载均衡性,增强发生故障时网络的抗干扰能力.     

基于模糊PID 软切换控制的列车自动驾驶系统调速制动

基于对列车自动驾驶(ATO)系统算法的分析,首先针对ATO系统停车阶段采取的一级调速制动过程,利用模糊PID软切换控制算法对ATO系统进行研究;然后利用模糊规则实现模糊控制与PID控制之间的切换;最后通过对系统的仿真表明,该算法不仅能够实现ATO系统调速控制的平滑过渡,而且使列车能够平稳运行,节约能源,同时提高了乘坐的舒适性和停车精度.