基于蚁群优化算法的高速列车运行调整研究

高速列车在运行过程中不可避免地会受到各种各样因素的影响,导致大量的高速列车出现晚点状况,影响高速列车的运行效率。为了保证所有的高速列车能够按照正点运行,对蚁群算法进行改进,引入混沌序列,优化蚂蚁的选路策略,建立以加权后列车总晚点时间最少为目标的高速列车运行调整模型,并且按照相应的约束条件对高速列车运行调整模型进行求解,实现对晚点高速列车运行图的快速调整。最后,通过比较算例得出,该算法能够有效解决高速列车运行调整问题。     

基于模型的DSP程序设计

阐述了在matlab平台上基于模型设计DSP处理器程序的思路和步骤,包括算法模型的设计与仿真、代码自动生成、调试和验证,并且指出其优缺点。作为实例说明,本文在TIDSK6416目标板上实现了一个简单的音效算法。     

基于嵌入式GPU平台的列车运行环境检测算法

列车运行环境的实时检测是实现列车自动驾驶的重要前提.针对传统列车运行环境检测算法存在的效率低、精度差、鲁棒性弱等问题,文章提出了一种基于图像实例分割的列车运行环境实时检测算法.其通过车载摄像头获取列车运行环境的图像数据,进行样本标注、图像增强等预处理工作;采用改进的实例分割网络MaskRCNN进行模型训练,并基于Ten...     

一种基于GA-PSO算法的列车运行调整模型

本文针对列车运行时刻调整问题进行建模分析。首先,本文对该问题建立数学模型,并运用PSO算法对模型进行计算求解。在初步的求解过程中,针对PSO算法的收敛速度较慢等不利因素对其进行优化,提出了GA-PSO算法。最后,通过模拟实验得出GA-PSO在调度过程中能达到较高的准点率。     

基于收敛粒子群算法的重载铁路列车运行调整方法

针对施工天窗对重载铁路行车安全限速和行车安全产生的不良影响,提出了基于收敛粒子群算法的重载铁路列车运行调整方法。首先,在分析列车追踪间隔影响因素的基础上,推导出不同编组类型重载列车之间的追踪间隔计算公式,实现了重载列车追踪间隔计算。然后,考虑施工天窗后的限速要求,以重载列车总晚点时间为优化目标,以列车区间最少运行时分、追踪间隔时分、列车停站时分、天窗时间段内禁止行车、天窗后安全限速等为约束条件,建立了施工条件下重载铁路列车运行调整模型,刻画了考虑安全限速的重载列车运行调整问题。通过优化列车到站、离站以及通过车站时刻,实现重载列车运行调整。进而,针对模型特点,在经典粒子群算法中引入收敛因子,设计了收敛粒子群算法对模型进行求解。最后,以朔黄铁路运输生产数据为基础,对建立的重载铁路运行调整模型进行实例化处理,验证了模型和算法。实验结果表明,对于求解重载铁路运行调整问题,设计的收敛粒子群算法比经典粒子群算法在计算效率上提升了5.45%,而求解精度保持不变。该方法可压缩重载列车追踪间隔,提高重载铁路运输效率,保证行车安全,提高基于安全限速的列车运行调整效率,为施工条件下重载铁路列车运行调整工作提...     

高速列车运行监控核心系统设计与实现

本文设计了高速列车运行监控系统中核心模块具体实现方案,深入研究和分析高速列车运行时实时监控的必要性和需求分析,给出了利用实时数据库作为后台的综合处理系统实现方法.对系统实现时的主要模块和功能进行了详细的分析和论证,重点介绍了监控系统中的数据接口的实现方法.     

高速列车运行与控制的计算机图形、图像仿真

建造了高速列车仿真环境模型,以图像生成器作为图像处理工具模拟高速列车的运行和控制。     

基于Kriging模型的高速列车齿轮箱箱体裂纹识别

齿轮箱作为高速列车走行部的关键部件,其箱体结构的性能时刻关乎着列车运行安全性.裂纹作为一种重要且常见的结构损伤形式,其存在与否以及损伤情况对结构的性能有着极其重要的影响.基于此,提出了一种基于Kriging代理模型的非运行条件下高速列车齿轮箱箱体裂纹识别方法.利用拉丁超立方取样抽取裂纹参数样本,通过有限元分析计算得到相...     

探讨高速列车运行控制模式曲线仿真思路的实践

本文介绍了高速列车运行控制的基础理论,对列车运行控制模式曲线的算法进行了研究,最后介绍了高速列车运行控制模式曲线算法的仿真验证,相关的结论仅供相关人士参考。     

高铁列车运行计划检验仿真模型研究*

研究采用仿真手段快速检验高铁列车运行计划可行性所需的核心模型。模型以改进Petri网为工具,根据高铁列车运行特点及高铁路网功能,分别将列车视为托肯,线路和车站视为库所,通过自定义多种变迁实现列车空间位置变换及运行信息传递。建模基于部件组合思想,考虑列车运行过程中的随机扰动,可根据不同检验需求及所需路网数据快速生成仿真框架并完成系统运行,但仅适用于高铁常采用的单向运行运输组织模式。模拟实例表明模型可开发,模拟结果基本符合客观实际,不仅可检验高铁列车运行计划的可行性,还可作为支撑模型开发具有更多用途的仿真平台。     

离散萤火虫算法在高速列车运行调整中的应用

列车运行调整是一类特殊的NP完全问题,由于约束众多,搜索空间庞大,可行解范围狭小,因此难以获得最优解。针对高速列车运行调整问题的特点,以智能算法中有代表性发展优势的萤火虫算法（FA）为基础,根据实际问题提出一种离散的萤火虫算法（DFA）进行求解。为了增加萤火虫群的多样性,避免算法陷入局部最优解,采用了基于变邻域搜索算法的扰动机制。将该算法用于高速列车运行调整问题,经过算例对比分析,基于离散萤火虫算法调整方案的计算结果优于普通启发式算法调整结果。     

基于灰色系统理论高速列车ATO速度控制器研究

速度控制器是ATO系统的核心单元,也是列控系统的重要组成部分,针对目前高速列车无ATO功能的情况,研究智能的ATO系统速度控制器对实现高速列车自动驾驶具有的重要意义。通过分析CTCS-3级列控系统的结构和功能,提出了在CTCS-3级列控系统中增加ATO系统速度控制器的方案。首先设计了速度控制器与车载及地面设备的连接方式,实现了信息交互;而后应用灰色系统理论善于研究外延明确内涵不清系统的特点,建立速度控制器模型,进行预测及决策计算,得到比较合理的列车自动驾驶控制策略;最后采用遗传算法对其进行优化,得到最优控制策略。仿真结果表明,该方法实现了高速列车在CTCS-3级列控系统下的自动驾驶,列车运行的各项性能都得到了提高。     

基于最小二乘法的高速列车位置估计

随着高铁列车运营速度的不断提高,列车运行控制系统对列车的定位精度要求也越来越高。每经过一个定位应答器,列车将进行一次位置校核,使定位误差变为0 m。但列车在相邻两应答器间的定位误差会随着列车不断的运行而逐渐增大。针对这一问题,建立了列车位置计算的数学模型,以及高速铁路列车位置估计的速度平均法模型和最小二乘法模型;利用武汉-广州高铁实测数据对模型进行验证。结果表明,与速度平均法模型相比,最小二乘法模型能减少一半的定位误差,能更好地估计列车的位置。     

基于CBTC的列车自动驾驶控制算法

基于通信的列车控制系统是列车控制系统技术的发展方向。讨论了基于CBTC的列车自动控制系统的基本结构和功能，指出传统控制方法不能适应列车运行参数的非线性和时变性，而采用智能控制方法较为有效，对基于专家系统的ATO系统、基于模糊控制的ATO系统和基于模糊神经网络的ATO系统等几种速度控制算法进行了分析和建模。     

基于STeC-Stateflow转换系统的实时系统仿真与验证方法

物联网以及信息物理融合系统对形式化建模提出了新的挑战, 引入了实时系统规范语言STeC, 为刻画实时系统的时空一致性提供了规范语言。针对STeC语言建立STeC至Stateflow自动转换系统, 提出一种基于STeC至Stateflow转换的仿真及验证方法, 该方法使用STeC语言对实时系统进行形式化建模, 再建立实时监控的Simulink仿真模型, 并使用Checkmate对系统进行安全性验证。通过对京沪高铁运行的实例研究, 表明该方法对高铁运行系统实时仿真的有效性, 并能够验证高铁运行系统的安全性。     

面向高速列车监测数据的并行解压缩算法

高速列车在运行时产生的实时监测数据通常用变长编码压缩技术进行处理,以便于传输和存储。然而这种方法会使得压缩数据内部结构复杂,导致相应的数据解压缩过程只能遵照压缩数据的组成顺序进行,效率较低。为提升高速列车监测数据的解压缩效率,借助推测技术,提出一种面向高速列车监测数据的并行解压缩算法。首先,研究高速列车监测数据的结构特征,分析影响数据划分的内部依赖;其次,利用推测技术消解内部依赖后,对数据进行试探性划分;然后在分布式计算环境中对划分结果并行地进行解压;最后将并行解压缩结果合并起来,从而提高针对高速列车监测数据的解压缩效率。实验结果表明,在由7个计算节点组成的计算集群上,与串行算法相比,所提推测并行算法的加速比为3左右,展现了该算法良好的性能,可见该算法能够显著提高针对列车监测数据的解压缩效率。     

基于排列组合熵的高速列车走行部故障分析

针对列车走行部的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的高速列车走行部故障诊断方法.对原车和抗蛇行减振器失效、空气弹簧失气、横向减振器失效四种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号.计算列车振动信号的排列组合熵,首先实现了同一速度下不同故障的分离,然后以排列组合熵作为故障特征向量,对特征向量进行多级SVM分类识别.实验结果表明,该方法可以有效识别列车同一速度下的不同故障,高速时对四种工况的平均识别率达97％以上.     

基于DSP的高速列车车内噪声舒适性测量装置

为了满足高速列车车内噪声舒适性测量的需求,设计了一种基于DSP技术的便携式噪声舒适性测量装置。装置由控制部分和运算部分组成。控制部分以高性能、低功耗的EP1C6Q240C8为核心,扩展了A/D采集模块、SD卡存储模块;运算部分以低功耗DSP芯片TMS320VC5509A为核心,负责对噪声数据进行实时处理,并将结果交给FPGA发送到SD中保存;FPGA与DSP通过双口RAM相连接,使得2种处理器间的频率差异得到解决并实现高速传输。经实验验证:方案切实可行,为高速列车噪声舒适性测量提供了新的解决方案。     

基于粒子群算法的列车运行调度研究

列车运行调度是铁路行车调度指挥工作的重要内容,其计算机自动计算求解问题是我国铁路信息化建设的核心技术和难点。建立了高速列车运行调度的数学模型,采用粒子群算法求解。设计的算法步骤是,将列车运行调整问题描述成适合粒子群算法的形式,确定该问题的适应度函数,对基本问题模型进行改进,进而确定运动方程。以京广高速铁路线路内具有6个车站的下行方向,运行14列列车为例,利用设计的粒子群算法求解了某干扰条件下的列车运行调度问题,为列车运行调整提供了新的方法。