电机设备远程运维云平台的边缘装置研发

介绍了一种基于ARM处理器的电机状态评估和诊断边缘装置,围绕电机设备远程运维云架构下边缘装置的特点,提出了其底层硬件架构、软件设计等。该边缘装置实现了对电机运行参数进行实时采集,解析关键特征参数,并与云端运维平台进行实时数据交互,实现对电机运行状态的监测管理。最后,将该边缘装置在现场环境与远程电机运维云平台进行应用,证明了系统的有效性。     

重载机车车轮擦伤下的轮轨动态响应

车轮踏面擦伤会造成剧烈的轮轨冲击作用,加剧车辆和轨道结构部件的疲劳破坏。为揭示实际车轮擦伤状态下的重载机车-轨道耦合振动响应特征,基于车轮擦伤的现场实测数据,拟合出了车轮擦伤模型。采用重载机车-轨道耦合动力学模型,详细考虑了钢轨垫层与扣件弹条相互作用,分别从时域和频域角度仿真计算了机车车轮擦伤引起的轮轨动态响应。研究结果表明:实际车轮擦伤呈不对称的几何形状;车轮擦伤激起的冲击力对轨道部件影响较大;车轮擦伤可能引发钢轨与扣件系统的短暂分离。研究结果可为踏面损伤识别、轨道部件检修提供理论参考。     

基于嵌入式系统的LHAASO WCDA中TCP/IP数据传输接口设计

针对大型高海拔空气簇射观测站水切伦科夫探测器阵列,开展了前端电子学数据传输接口设计。基于实验数据率大、数据可靠性要求高的特点,进行了千兆以太网下的TCP/IP数据传输模块的设计。本文主要介绍了基于FPGA嵌入式系统的TCP/IP数据传输技术在LHAASO WCDA中的应用研究。实验结果表明:此数据传输模块数据率可达237 Mbps,满足应用要求。同时,还对此模块进行了24小时的传输测试,数据传输率保持稳定。     

2002电子世界

<正> 前言 世界经济虽然尚未走出低谷,但是电子信息产业在经济中的重要地位依旧。英国《金融时报》发布了“世界最受尊敬公司”的排名,通用电气公司第四次名列第一,微软名列第二,美国国际商业机器公司名列第三。前十名其它公司是:索尼、可口可乐、丰田汽车、诺基亚、沃尔玛、英特尔、花旗集团。在这十家公司中,从事信息产业的占一半。世界经济论坛和哈佛大学的研究表明,世界最具创造力的国家和地区是:     

考虑关键件加工质量的双资源约束车间调度算法

在工人异质性和机床类型多样的资源约束型车间中,针对资源抢占使加工质量向非关键件倾斜从而导致关键件加工质量无法保障的情况,建立了以完工时间为主要优化目标,以关键件加工质量、整体加工质量为辅助优化目标的双资源（工人/机床）约束柔性作业车间调度问题模型,并提出一种两级嵌套蚁群算法。首先采用工件候选集、资源候选集生成满足关键件加工要求的可行调度解;然后为工序寻找更合适的开工时间,针对机床类型、人机时窗差异设计了基于时窗的活动调度策略以提高算法的局部寻优能力;进而提出了一种保质策略,使关键件和总体工件加工质量水平持续提高;最后,通过算例测试验证了保质策略和两级嵌套蚁群算法的有效性。     

两种驱动电机地铁车辆轮轨动态相互作用对比分析

为研究驱动作用下直线电机地铁车辆和旋转电机地铁车辆的轮轨系统动力学响应特性,利用KALKER线性蠕滑理论分析比较电机驱动下两种地铁车辆曲线通过时的轮对导向能力,分别建立直线电机地铁车辆-轨道三维耦合动力学模型和传统旋转电机地铁车辆-轨道三维耦合动力学模型,对比分析驱动作用和曲线半径对两种地铁车辆轮轨动态相互作用的影响。研究结果表明:驱动工况下,不同于传统旋转电机地铁车辆,直线电机地铁车辆的轮轨蠕滑特性和系统动态响应几乎不受牵引载荷的影响,其轮轨蠕滑力不受到轮轨黏着的限制。曲线通过时直线电机地铁车辆导向轮对的导向能力优于传统旋转电机地铁车辆。     

电力机车车轮非圆化磨耗特征及其对轮轨动态冲击作用影响分析

严重的车轮非圆化磨耗会导致剧烈的轮轨冲击作用,降低车辆轨道疲劳寿命,威胁行车安全.为调查分析电力机车车轮非圆化磨耗特征及其对机车车辆系统振动的影响,对国内某型号电力机车车轮非圆化磨耗进行大量测试,对其中频繁发生异常振动报警和运营正常的机车进行动态测试;此外为探究车轮镟修对非圆化磨耗消除作用的影响,对镟修前后的车轮非圆化磨耗进行跟踪测试.测试结果表明,车轮高阶非圆化磨耗是造成机车轮对异常振动报警的主要原因;相比于从未发生振动报警的机车车轮,频繁发生振动报警的车轮除低阶非圆化磨耗外,还存在15～25阶非圆化磨耗,所对应的中心波长为158～250mm;采用Q型不落轮镟床不能有效消除车轮高阶非圆化磨耗,经过一段时间运营后车轮非圆化磨耗发展明显.基于机车车辆-轨道耦合动力学仿真,系统分析非圆化磨耗幅值和阶次以及车辆运行速度对轮轨系统动态行为的影响,提出机车车轮非圆化磨耗的养护维修安全限值.     

基于深度强化学习求解作业车间机器与 AGV联合调度问题

针对作业车间中自动引导运输车(automated guided vehicle, AGV)与机器联合调度问题,以完工时间最小化为目标,提出一种基于卷积神经网络和深度强化学习的集成算法框架.首先,对含AGV的作业车间调度析取图进行分析,将问题转化为一个序列决策问题,并将其表述为马尔可夫决策过程.接着,针对问题的求解特点,设计一种基于析取图的空间状态与5个直接状态特征;在动作空间的设置上,设计包含工序选择和AGV指派的二维动作空间;根据作业车间中加工时间与有效运输时间为定值这一特点,构造奖励函数来引导智能体进行学习.最后,设计针对二维动作空间的2D-PPO算法进行训练和学习,以快速响应AGV与机器的联合调度决策.通过实例验证,基于2D-PPO算法的调度算法具有较好的学习性能和可扩展性效果.     

滨海灰岩地区灌注桩成孔的问题与处理方法

结合工程实例,探讨了滨海灰岩地区特殊的岩土工程条件下灌注桩施工成孔工艺的选型,比较了人工挖孔灌注桩、回转成孔灌注桩和冲击成孔灌注桩在该区施工中存在的问题并提出处理措施.