检索结果-南通市图书馆

横风作用下基于PSO寻优的高速列车PID主动悬挂控制器设计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

铁道标准设计 2024年

作者：程凯祁文哲李德仓兰州交通大学机电技术研究所兰州交通大学机电工程学院甘肃省物流与运输装备行业技术中心甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心

针对横风作用下高速列车车体横向和侧滚角振动加速度过大的问题，提出一种基于粒子群算法(PSO)寻优的高速列车PID主动悬挂控制器，以提升高速列车运行平稳性。首先，基于AR模型，利用平均风指数律和Kaimal脉动风速谱，结合风场空间相关... 详细信息

针对横风作用下高速列车车体横向和侧滚角振动加速度过大的问题，提出一种基于粒子群算法(PSO)寻优的高速列车PID主动悬挂控制器，以提升高速列车运行平稳性。首先，基于AR模型，利用平均风指数律和Kaimal脉动风速谱，结合风场空间相关性，模拟得到列车随机风模型；其次，运用多体动力学仿真软件SIMPACK建立50自由度列车多体动力学模型，考虑风荷载和轨道不平顺的影响，创建了较为完善的风-车系统模型；最后，以PID控制理论为基础，针对PID控制方法繁琐且主观性强的缺陷，设计了基于PSO算法寻优的PID主动悬挂控制器。该控制器以列车横向振动量为控制器输入变量，横向控制力为传感器输出变量。通过PSO算法对PID控制参数迭代优化，使主动悬挂处于最优状态。为验证控制器的优越性，将控制器与风-车系统模型进行联合仿真分析。结果表明，车体横向和侧滚角加速度振动能量集中在0～10Hz，与被动悬挂相比，基于PSO寻优的PID主动悬挂可使车体横向和侧滚角加速度最大值分别降低36.20%和9.82%，车体横向和侧滚角加速度均方根值分别降低40.40%和7.57%，横向平稳性指数减小12.07%。

关键词：高速列车横风作用风-车模型主动悬挂 PSO寻优 PID控制多体动力学

考虑碳排放及时间满意度的高铁快运“站到门”配送优化模型及算法研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

铁道运输与经济 2024年第8期46卷 113-125页

作者：田金松李德仓兰州交通大学机电技术研究所甘肃兰州730070 甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心甘肃兰州730070 甘肃省物流与运输装备行业技术中心甘肃兰州730070

在双碳背景下,针对高铁快运“站到门”配送阶段存在配送成本高、服务能力低、末端配送难的问题,结合高铁快运业务的特点,引入Sigmoid降指数,通过函数变换得到“站到门”配送时间满意度函数,以高铁快运不同产品类型的首重运价确定客户重... 详细信息

在双碳背景下,针对高铁快运“站到门”配送阶段存在配送成本高、服务能力低、末端配送难的问题,结合高铁快运业务的特点,引入Sigmoid降指数,通过函数变换得到“站到门”配送时间满意度函数,以高铁快运不同产品类型的首重运价确定客户重要度,以服务满意度、运输经济成本、碳排放量为目标,构建高铁快运站到门配送多目标优化模型。针对鲸鱼优化算法(WOA)容易陷入局部最优解的缺陷,提出并设计快速非支配排序多目标鲸鱼优化算法(FNSMWOA),采用该算法对问题进行求解,并通过算例验证所提模型和算法的有效性。结果表明:快速非支配排序多目标鲸鱼优化算法在全局搜索能力和局部搜索能力上均取得较好的效果,实验得出帕累托解前沿解,并得到考虑不同优化目的的帕累托最优解方案,为高铁快运“站到门”配送优化提供一种新思路。

关键词：高铁快运碳排放时间满意度 “站到门” 多目标优化鲸鱼优化算法

基于ORB-SLAM2的改进特征匹配与稠密地图算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子测量技术 2024年

作者：王喜红雷斌李园园张黎李德仓兰州交通大学机电技术研究所甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心

针对ORB-SLAM2算法在特征匹配时容易出现误匹配以及无法构建稠密地图的问题，引入GMS算法来改进ORB-SLAM2算法中的误匹配问题以及添加稠密地图线程。首先，建立图像金字塔，对每层图像金字塔进行网格划分，提取特征点，对每个网格中的... 详细信息

针对ORB-SLAM2算法在特征匹配时容易出现误匹配以及无法构建稠密地图的问题，引入GMS算法来改进ORB-SLAM2算法中的误匹配问题以及添加稠密地图线程。首先，建立图像金字塔，对每层图像金字塔进行网格划分，提取特征点，对每个网格中的特征点引入四叉树策略进行筛选，得到均匀的特征点；其次，在特征匹配阶段引入GMS算法剔除误匹配；最后，根据位姿估计和关键帧构建稠密点云地图。通过TUM数据集上的实验验证，结果表明改进算法的匹配数比原ORB-SLAM2算法增加了18.36%，匹配用时减少了8.53%，将改进算法应用于移动机器人自动导航和避障中，能够提高系统的可靠性和运行效率。

关键词：特征匹配 GMS算法剔除误匹配稠密点云地图

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

强风环境下高速列车横向振动控制方法研究

铁道标准设计 2024年

作者：李文昊李德仓赵传徽闫荣佳贾若谷甘肃省物流与运输装备行业技术中心甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心兰州交通大学机电技术研究所

随着我国高速列车轻量化设计以及运行速度的逐渐提高，强风环境导致高速列车车体横向振动愈加严重。高速列车在强风作用下的横向振动控制是一个耦合性强且高度非线性的过程，对车辆悬架系统振动控制的要求也变得越来越高。据此建立在不... 详细信息

随着我国高速列车轻量化设计以及运行速度的逐渐提高，强风环境导致高速列车车体横向振动愈加严重。高速列车在强风作用下的横向振动控制是一个耦合性强且高度非线性的过程，对车辆悬架系统振动控制的要求也变得越来越高。据此建立在不稳态气动载荷和轨道激励作用下的车辆动力学模型，根据Cooper理论和叠加原理获得强风下的不稳态气动载荷，并分析在气动载荷作用下的高速列车横向振动特性；进一步建立基于二系主动悬挂系统的高速列车车体横向1/4车辆动力学模型，提出基于模型预测控制（MPC）的主动控制方法，以实现对轨道和气动载荷激励下的车体侧向振动的主动控制；针对模型预测控制(MPC)在解决高速列车横向控制过程中偏差过大、计算时间长的问题，提出一种基于粒子群（PSO）算法的高速列车横向振动模型预测控制方法，并利用粒子群算法对模型预测控制的控制步长n和预测步长p进行优化，提高MPC的控制精度，减少控制器的迭代次数；利用MATLAB/SIMLINK软件建立高速列车动力学模型进行仿真验证，仿真结果表明：相较于被动控制和MPC控制，基于PSO算法优化后的MPC控制器能将车体横向振动加速度的RMS降低大约13%，对抑制高速列车车体横向振动有显著效果，增强了列车在横风条件下的运行稳定性、行驶舒适性和安全性。

关键词：高速列车横风激励主动悬架横向振动模型预测控制粒子群算法优化

基于IBES-XGBoost的高速铁路沿线风速预测模型

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

灾害学 2024年第1期39卷 57-63页

作者：孟建军江相君孟高阳李德仓兰州交通大学机电技术研究所甘肃兰州730070 甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心甘肃兰州730070 甘肃省物流与运输装备行业技术中心甘肃兰州730070 兰州交通大学机电工程学院甘肃兰州730070

为保证高速铁路沿线风灾预警信息具有较高时效性,需要进行高速铁路沿线超短期风速的提前多步预测。针对众多预测模型在预测中可能存在较大误差的问题,采用Tent混沌映射和BFGS拟牛顿法对秃鹰搜索算法进行改进,并用改进的秃鹰搜索算法(IB... 详细信息

为保证高速铁路沿线风灾预警信息具有较高时效性,需要进行高速铁路沿线超短期风速的提前多步预测。针对众多预测模型在预测中可能存在较大误差的问题,采用Tent混沌映射和BFGS拟牛顿法对秃鹰搜索算法进行改进,并用改进的秃鹰搜索算法(IBES)对XGBoost的初始参数进行优化。在构建IBES-XGBoost模型时,加入风速以外的其他气象特征,以提高预测精度。实验结果表明:(1)改进的秃鹰算法相比其他智能优化算法有更好的寻优能力,与其他模型相比IBES-XGBoost在超短期风速的提前多步预测上有着较高的精度和较好的拟合效果。(2)Tent混沌映射和BFGS拟牛顿法对秃鹰算法有着较好的改进效果。(3)IBES-XGBoost能为高速铁路规范下的大风预警提供可靠的提前多步预测结果。

关键词：高速铁路风灾风速预测机器学习秃鹰搜索算法

横风下基于滚动GAPSO算法的列车速度曲线优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

铁道标准设计 2024年第3期68卷 21-28页

作者：申一非祁文哲李德仓陈晓强兰州交通大学机电技术研究所兰州730070 兰州交通大学机电工程学院兰州730070 甘肃省物流与运输装备行业技术中心兰州730070 甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心兰州730070

针对普通环境下高速列车目标速度曲线优化算法不适用于横风环境的问题,提出一种横风环境下基于滚动GAPSO(遗传粒子群)算法的列车速度曲线优化方法。首先,考虑横风风速阻力作用改进列车动力学模型,并建立列车运行多目标优化模型;其次,基... 详细信息

针对普通环境下高速列车目标速度曲线优化算法不适用于横风环境的问题,提出一种横风环境下基于滚动GAPSO(遗传粒子群)算法的列车速度曲线优化方法。首先,考虑横风风速阻力作用改进列车动力学模型,并建立列车运行多目标优化模型;其次,基于GAPSO算法寻优巡航构建列车在起始阶段的最优目标速度曲线,引入滚动优化框架实时调整目标速度曲线,并在横风限速区按照改进快行策略运行;最后,在列车进站前采用GAPSO算法寻优惰行点生成目标速度曲线。仿真实验结果表明:GAPSO算法较GA算法和PSO算法具有搜索能力强、收敛速度快的优点;滚动GAPSO算法能在不同横风环境下实时生成优化后的目标速度曲线,并与改进快行策略和RH-PSO算法相比,具有较优的节能性和准时性。横风下基于滚动GAPSO算法的列车目标速度曲线优化可为横风环境下列车节能、准时运行提供一种可行的解决方案。

关键词：智能交通目标速度曲线优化方案滚动GAPSO算法横风环境

强风自然灾害致突发事件下高速列车动态调度方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

灾害学 2024年第3期39卷 66-71页

作者：李德仓贾若谷李文昊雷斌陈晓强胥如迅兰州交通大学机电技术研究所甘肃兰州730070 甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心甘肃兰州730070 甘肃省物流与运输装备行业技术中心甘肃兰州730070

针对强风自然灾害致突发事件发生时高速列车调度问题,该文以晚点列车在各站到发时刻与原时刻表误差之和为目标函数,建立以速度、时间和变量取值等为约束条件的高速列车非线性动态调度模型,提出采用非线性收敛因子及自适应权重改进的鲸... 详细信息

针对强风自然灾害致突发事件发生时高速列车调度问题,该文以晚点列车在各站到发时刻与原时刻表误差之和为目标函数,建立以速度、时间和变量取值等为约束条件的高速列车非线性动态调度模型,提出采用非线性收敛因子及自适应权重改进的鲸鱼优化算法(NAWOA)实现对目标函数的求解。以国内某铁路区段部分站点及运行的高速列车等数据为例,对模型的有效性进行检验。仿真结果表明:所提改进算法与传统鲸鱼优化算法、粒子群算法和遗传算法相比,对目标函数求解精度分别提升了16%,14%和36%,不但能够有效实现列车遭遇强风致突发事件时的动态调度,而且算法收敛速度较快,使得列车运行快速恢复正常,从而有效降低强风灾害致突发事件造成的列车大面积延误影响,提升高速列车的运行效率。

关键词：强风动态调度鲸鱼优化算法高速列车突发事件

基于动态权重优化的风电机组齿轮箱轴承温度预测模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

轴承 2024年第9期 100-107页

作者：吴九牛翟广宇李德仓高德成蒋维栋甘肃省计量研究院兰州730050 兰州理工大学经济管理学院兰州730050 兰州交通大学机电技术研究所兰州730070

为准确预测风电机组齿轮箱轴承的温度状态,结合灰色预测GM(1,N)模型、BP神经网络模型和支持向量回归模型,提出了一种动态权重优化的组合预测模型。通过对3种预测模型的理论分析选择了各自合理的模型结构,并用粒子群算法优化模型参数;预... 详细信息

为准确预测风电机组齿轮箱轴承的温度状态,结合灰色预测GM(1,N)模型、BP神经网络模型和支持向量回归模型,提出了一种动态权重优化的组合预测模型。通过对3种预测模型的理论分析选择了各自合理的模型结构,并用粒子群算法优化模型参数;预处理齿轮箱轴承温度的原始数据后用指数平滑法确定各单一模型的动态权重系数,建立齿轮箱轴承温度的组合模型;通过滑动窗口法统计分析齿轮箱轴承预测温度的残差,判断齿轮箱轴承的运行状态。研究结果表明:组合模型的各项评价指标均优于单一预测模型,决定系数为0.9772,预测效果更加稳定准确,能够及时监测齿轮箱轴承温度的变化情况。

关键词：滚动轴承风力发电机组温度预测灰色系统神经网络支持向量回归预测法

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

城轨列车深度强化学习节能优化控制方法

铁道标准设计 2024年第7期68卷 185-191,217页

作者：郭啸孟建军陈晓强胥如迅李德仓宋明瑞兰州交通大学机电技术研究所兰州730070 甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心兰州730070 甘肃省物流与运输装备行业技术中心兰州730070 兰州交通大学机电工程学院兰州730070

为提高城轨列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)的控制性能,针对城轨ATO目标速度曲线追踪控制方法中工况切换频繁、牵引能耗高等问题,以列车准点、精准停车和能耗为优化目标,设计了一种以时间冗余(Time Redundancy,TR)规划参... 详细信息

为提高城轨列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)的控制性能,针对城轨ATO目标速度曲线追踪控制方法中工况切换频繁、牵引能耗高等问题,以列车准点、精准停车和能耗为优化目标,设计了一种以时间冗余(Time Redundancy,TR)规划参考系统为主动约束的列车深度强化学习DQN控制方法。建立了城轨列车动力学模型和多目标优化适应度函数;定义了TR规划参考系统约束下的DQN列车控制器,并对控制器中的动作空间和奖励函数进行设置;最后规定了列车控制器神经网络更新方法,利用随机梯度下降算法更新Q网络参数。结果表明:加入以TR时间规划参考系统为约束的TR-DQN算法提高了DQN迭代收敛速度以及迭代训练过程中的稳定性;TR-DQN动态调整列车运行策略的控制方法相比传统目标速度曲线追踪PID算法能耗降低12.32%,列车站间工况切换频率较低;针对设置的3种不同站间规划时间,列车牵引能耗依次降低7.5%和6.4%,列车站间工况动态切换频率和牵引能耗随行程规划时间增大而降低。

关键词：城市轨道交通列车自动驾驶时间规划系统节能运行深度强化学习 DQN算法