国家科技支撑计划(2011BAG01B05)
- 作品数：39 被引量：285H指数：11
- 相关作者：邢宗义秦勇刁利军刘志刚程晓卿更多>>
- 相关机构：北京交通大学南京理工大学青岛大学更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 城市轨道交通车辆关键系统可靠性研究被引量：11
- 2012年
- 研究城市轨道交通车辆的可靠性对保证其安全运营有着重要意义。介绍可靠性分析的相关理论;以广州地铁一号线车辆为对象进行故障统计分析,选择车门系统、信号接口系统和牵引/电制动系统为车辆关键系统,确定关键系统的故障分布模型,计算得出关键系统的可靠性指标函数,为城市轨道交通车辆可靠性评价与维修提供决策参考。
- 潘丽莎龚玲冒玲丽
- 关键词：城市轨道交通车辆可靠性威布尔分布
- 基于EMD广义能量的列车车轮故障诊断技术被引量：4
- 2017年
- 针对列车车轮故障诊断,研究基于经验模态分解(EMD)广义能量法诊断技术。首先对钢轨振动信号进行经验模态分解,选取出有效本征模函数分量并赋予权重系数,然后求出各分量的能量加权和作为该信号的EMD广义能量值,最后确定出正常车轮的EMD广义能量安全域阈值,判断车轮的故障状态。采用仿真的正常及故障车轮的钢轨振动信号进行实验,验证提出的方法对正常和故障车轮的识别准确率达到90%以上。
- 王晓龙王晓浩邢宗义
- 关键词：EMDIMF安全域故障诊断
- 基于状态空间拆分重组的牵引异步电机闭环离散全阶转子磁链观测器被引量：6
- 2013年
- 针对一阶前向欧拉离散全阶转子磁链观测器在牵引变流器低开关频率工况下,当电机运行至中高速区段时存在离散误差大、观测结果发散不收敛的问题,本文提出了一种基于状态空间拆分重组的闭环离散全阶转子磁链观测器。以异步电机本身作为参考模型构建状态方程,将系数矩阵拆分为与电机同步频率及转差频率相关的动态系数矩阵和完全由电机参数构成的常量系数矩阵,继而重组状态空间。通过采用局部精确离散方法,获得全新的观测器离散模型,同时将定子电流作为系统输出,引入实际电流与观测电流的误差作为反馈校正,合理设计反馈增益矩阵,最终完成电机转子磁链的准确观测。模型仿真和实验结果验证了上述基于状态空间拆分重组的闭环离散全阶转子磁链观测器在电机运行全速度范围内具有良好的稳定性,且观测结果离散误差小、收敛速度快。
- 赵雷廷刁利军董侃刘志刚
- 关键词：离散误差
- 基于模糊故障树的塞拉门系统可靠性分析
- 从地铁塞拉门基本部件的失效模式出发,运用故障树分析理论,建立了以车门不能正常打开为顶事件的故障树模型,并收集了相关部件的故障发生概率。针对系统中部件故障发生概率不确定等因素,运用模糊数学理论构建概率模糊数,并采用重要度分...
- 刘萍程晓卿秦勇张媛邢宗义
- 关键词：可靠性故障树分析模糊数
- 基于BP神经网络的城市轨道交通车辆可靠性预测被引量：19
- 2013年
- 针对传统可靠性预测方法对非线性故障数据预测效果较差的特点,采用BP神经网络对城市轨道交通车辆的可靠性进行预测。首先,介绍可靠性常用指标和可靠性预测模型;然后,建立BP神经网络三层模型,输入层到中间层采用S型正切函数,中间层到输出层采用线性函数,并采用基于梯度下降法与高斯牛顿法结合的反传算法作为学习函数;最后,利用广州地铁故障数据进行仿真分析。研究结果表明:预测效果较佳,相关性为0.900 69。
- 李建伟程晓卿秦勇张媛邢宗义
- 关键词：BP神经网络可靠性故障率
- 基于NARX神经网络的轮重减载率预测方法被引量：2
- 2012年
- 介绍了一种基于神经网络的轮重减载率预测方法。以左轨轨向不平顺、右轨轨向不平顺、左轨高低不平顺、右轨高低不平顺为输入,以轮重减载率为输出,采用贝叶斯正则化算法构建了NARX(外部输入非线性自回归神经网络)。仿真试验结果及与BP神经网络的比较表明,采用NARX实现轮重减载率预测是可行而有效的。NARX比BP神经网络更适用于减载率预测。
- 潘丽莎程晓卿秦勇陈浩邢宗义
- 关键词：车辆轮重减载率神经网络
- 基于K-均值聚类算法RBF神经网络交通流预测被引量：21
- 2014年
- 针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值调整,同时在一定的时间和路段内对车流量进行数据采集,通过建立RBF神经网络模型,运用Matlab软件把采集的数据、图像进行计算机仿真,仿真结果表明,未加入K-均值聚类的RBF神经网络,其预测输出曲线大致可以和实际输出曲线拟合,但在数据波动较大的时刻,预测曲线的收敛速度偏慢且效率偏低;而采用K-均值聚类算法的RBF神经网络,在实际输出波动较大时,预测输出的曲线收敛速度和准确度都较高,因此,本研究相对于普通的BP神经网络,有更高的预测精度和较好的收敛性。该研究适用于市区内的交通流预测。
- 管硕高军伟张彬刘新冷子文
- 关键词：RBF神经网络交通流K-均值聚类算法
- 基于双DSP-FPGA架构的城轨列车电力牵引控制系统被引量：14
- 2014年
- 牵引控制系统是城轨列车电力牵引系统的核心部件之一,是牵引系统强、弱电交互的中枢纽带。由于城轨列车控制系统接口丰富且逻辑算法复杂、通信任务繁重,简单的控制架构已不能满足要求,进而提出了一种基于双浮点数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)和现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的系统架构,充分利用DSP强大的数字信号处理能力和FPGA强大的高速并行处理能力。给出了基于任务类型的硬件架构和基于处理速率需求的软件架构设计模式,C/C++、高速硬件描述语言(Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language,VHDL)及界面语言和相关支持软件用于实现所有牵引控制任务的调度管理和控制。在地铁和轻轨列车电力牵引系统上的成功运用,验证了提出的牵引控制系统架构的可行性和合理性。
- 刁利军董侃赵雷廷王磊陈杰
- 关键词：FPGA
- 采用遗传神经网络的轮轨力建模方法被引量：9
- 2012年
- 为解决轮轨力建模问题,提出了一种基于遗传算法和径向基函数神经网络的轮轨力建模方法,该方法基于轨道不平顺输入实现了轮轨力的预测.在径向基函数神经网络的中心、宽度和权值参数上,分别采用遗传算法、最大距离法和最小二乘法来确定,从而提高建模精度并减轻该算法的计算量,实现了快速准确的轮轨力神经网络建模.仿真试验结果表明:提出的轮轨力建模方法具有较高的预测性能.
- 蔡国强邢宗义潘丽莎程晓卿秦勇
- 关键词：轨道不平顺轮轨力神经网络遗传算法
- 基于ARM及C#语言的城轨能馈式供电系统综合监控技术研究与实现被引量：1
- 2014年
- 能馈式供电系统不仅在列车正常运行是为其提供牵引动力,在列车制动时可以将制动能量回馈至交流电网,达到了节能减排的目的,因此在地铁等城轨交通系统中得到广泛应用。本文以TI公司推出的基于ARM Cortex-A8的微控制器AM3359作为底层设备,基于串口通信以及数据采集卡共同进行数据采集,利用C#语言进行上位机监控软件的设计,实现了对能馈式供电系统的综合监控。
- 金海军田蓓许晓梦徐硕刘志刚
- 关键词：ARMC#语言串口通信数据采集卡
