导读:本文包含了多机牵引论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:重载列车,优化操纵,MPC-PI串级控制,蚁群算法
多机牵引论文文献综述
严飒珊[1]（2019）在《多机牵引重载列车多目标优化操纵方法研究》一文中研究指出重载运输作为我国铁路货运的重要发展方向,逐渐受到越来越多专家学者的关注。随着重载列车编组扩大,其长度及重量都相应增加,列车的操纵问题变得复杂而困难。目前,重载列车驾驶辅助及自动驾驶系统成为一个发展趋势,相关的列车优化操纵方法亟待进一步的研究。重载列车优化操纵研究一般坡道和长大下坡道,综合考虑列车节能、准点、安全平稳运行等优化目标,对重载列车进行运行优化控制及速度曲线优化。本文采用理论分析与仿真验证相结合的方法,针对重载列车优化操纵问题进行了系列研究,主要内容如下:(1)根据列车动力学原理分析,建立了重载列车单质点模型与多质点模型,并对多质点模型进行了线性简化,利用Matlab对简化后的多质点模型进行了仿真,验证了该模型的可行性。(2)基于MPC-PI(Model Predictive Control-Proportional Integral)串级控制算法,实现了针对列车能耗、车钩力以及速度跟踪偏差的重载列车多目标优化控制。基于大秦重载线路数据,利用MPC-PI算法进行了不同优化目标函数权重设置下的列车运行控制仿真,仿真结果验证了该优化控制算法的有效性。(3)基于改进后的蚁群算法,综合考虑能耗、运行时间以及加速度叁个启发因素对重载列车速度曲线进行优化求解,通过设置不同运行时间仿真得到了不同的优化运行曲线。基于大秦重载线路数据,对改进前后的蚁群算法效果进行了仿真对比分析,结果表明改进后的算法收敛速度及优化效果均优于改进前的算法。(4)针对长大下坡道路段分析了重载列车的制动特性,并就循环制动过程提出了两种制动策略。一种为基于双空气制动管的制动策略,针对大秦重载线路长大下坡道数据,设计了双空气制动管系统下的循环制动策略,并与现有的单空气制动管系统的制动效果进行了仿真对比,仿真结果表明基于双空气制动管的制动策略有效提升了列车运行的平稳性。另一种制动策略为在现有单空气制动管系统条件下的模糊控制循环制动策略,根据神朔重载线路实际操纵数据,制定了不同运行时间对应的优化控制规则,实现了循环制动策略的动态调整。基于神朔线路长大下坡道数据进行了仿真,结果表明该方法能够实现重载列车的循环制动优化控制,且仿真运行数据优于人工操纵数据。图54幅,表12个,参考文献63篇。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-30）
祝芹芹[2]（2018）在《基于核Fisher的多机牵引道岔故障诊断技术研究》一文中研究指出随着客运专线的大规模开通和速度需求值的逐步提高,运输作业对转辙设备的安全性能提出了更高的要求。高铁因正线侧向道岔过岔速度一般大于80km/h通常设置有18号及以上道岔,此类型道岔为多机牵引道岔。国内研究目前多以单机牵引道岔为主,多机牵引道岔因存在同步转换的问题,故障比较复杂难以被检测,加之目前道岔故障诊断主要依赖信号维修人员的经验与集中监测系统采集的数据为依据,故障诊断耗时长且可靠性较差。这就使多机牵引道岔智能故障诊断方法的研究迫在眉睫。本文以集中监测系统采集到的道岔电流曲线为研究对象,深入探究多机牵引道岔的故障诊断技术,提出了一种基于核Fisher的多机牵引道岔故障诊断技术。结合大量实际案例和道岔控制电路原理,根据道岔电流曲线的区段特征和对行车安全的影响程度总结分析出四种典型道岔故障模式。按照故障诊断的流程,首先,对故障特征进行智能表示。设计出基于时域分析的智能拆分道岔电流曲线的故障特征表示法,这种方法不仅适应不同工况下的道岔,而且能够对道岔电流曲线的特征值进行智能采集,能够高效和低误差的构建道岔故障特征表示集。然后,利用经过核函数优化后的核Fisher分析法对故障特征表示集进行故障特征提取,使数据得到预处理进而达到降维的目的。最后,建立以支持向量机为模型的故障诊断系统对预处理后的特征向量进行故障分类。同时进一步优化核函数,核函数采用具有非线性分类能力较高的复合核函数,并提出一种基于智能算法结合网格搜索法的融合算法参数寻优策略。将优化后的支持向量机模型通过MATLAB软件进行仿真,将经过特征提取的测试集输入经过训练的故障诊断模型中,输出故障分类结果。实验结果表明,核Fisher分析法同其它分析法相比,故障特征分类效果明显,鲁棒性好更能代表原始数据的特征。其次,经过融合算法优化后的参数在故障诊断模型中具有收敛速度快、分类准确率和测试正确率明显提高等优点。总之,采用本文提出的方法对道岔进行故障诊断具有较高的分类精度,故障诊断系统的可靠性、实时性都表现优异,能够适用于现场维修工作。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2018-06-15）
赵振翔[3]（2018）在《模块化的多机牵引提速道岔转辙机智能测试仪的研究与设计》一文中研究指出转辙机控制电路是保证列车正常运行以及行车安全的重要信号设备之一,在伴随着高速铁路的发展保证道岔控制电路的安全稳定具有十分重要的意义。当下高速铁路普遍采用电气转辙机进行多机牵引,转辙机台数的增加同时也引发了转辙机和道岔控制电路故障发生可能性。目前,现行电气转辙机电路的常见的电气故障和机械故障,大部分铁路局仍然采用基于人工和经验法的检修,这种方法的缺陷有:1.排查故障费时费力,需要人工在常见故障点上逐个检查。2.因多个故障表象相似或相同导致的故障判断不准确。3.故障诊断方法需要一定的现场经验,因此信号工人做到完全掌握费时费力。4.故障种类有限,无法人工完全覆盖针对。5.针对检测的既定故障,无法及时准确的提供相应的解决方案。针对传统的人工测试产生的一系列问题,本文设计了一种基于波形重构的灰色关联度故障诊断系统。首先,文章介绍了该课题的研究目的以及研究背景。阐述信号设备在高速铁路的发展和重要作用,然后叙述了各种转辙机类型,重点介绍了S700K转辙机的工作原理,同时介绍了针对S700K转辙机的常见故障原因和表现。我们经过观察和整理现场中S700K转辙机以及道岔电路的常见故障现象、原因以及解决方案,经过原理分析和现场经验建立了针对机械和电气两大类的故障专家库,并以故障树进行罗列。将整个采集电路到的电流曲线划分为道岔启动阶段、道岔转动阶段、道岔锁闭阶段和表示阶段四部分对不同故障的叁相电流曲线的表现进行分割和匹配。分别提取电流曲线的均值因子,波动率因子,幅值因子,峰值因子,方差因子,标准差因子,峰度因子,裕度因子,差分因子,波形因子等特性,进行最大相关-最小冗余的相关度计算。最后根据各个波形段与故障库的灰色关联度匹配情况做出故障判断并提出解决方案意见。整个系统由软件模块和硬件模块两个部分构成,硬件部分分为:显示存储模块、输入设置模块、主机模块、离线驱动模块和在线采集模块五个模块。内部各个模块的电源独立保证模块的独立性,离线驱动模块与在线检测模块插槽型保证了设备根据现场牵引机数不同即插即用。下位机处理器选择AT90CAN128并且通过通信电路与主机模块连通。软件上我们采用了Go UI操作系统实现设计操作界面,控制UI,故障库建立存储和计算匹配等功能。软件部分和故障诊断模块的编译语言均为Javascript。最后我们利用道岔故障模拟装置模拟了70组故障,故障形式包括道岔电气故障和交流电源故障两种,包括但不限于文中提到的10种最普遍的故障,实践得到了较为有效的结果。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2018-06-15）
黄利辉,江帆,王佳[4]（2018）在《多机重联牵引液固耦合负载的平稳性控制策略》一文中研究指出针对HXD1C型电力机车在吐库二线上双机有线重联牵引油罐车编组存在的纵向冲动问题,通过对机车牵引/制动控制特性研究及现场试验,提出了一种机车准恒速控制优化策略,涉及牵引力卸载点、卸载斜率及速度变化频率等,从而降低牵引力波动的幅值和频率,最终减少油罐车编组时由于车辆车钩与缓冲器的间隙、车钩状态频繁改变等造成的纵向冲动,使列车保持平稳运行。其可为类似的准恒速控制机车在多机重联牵引多质点液固耦合负载的平稳性控制提供参考。(本文来源于《控制与信息技术》期刊2018年02期）
张靖林[5]（2017）在《多机牵引重载列车分布式协同控制》一文中研究指出大幅度的发展重载铁路运输能够有效地提高运能,这已经成为我国铁路运输发展的必然趋势。由于重载列车的受力情况远远复杂于普通列车,重载列车的断钩、脱钩情况会成为列车运行过程中的潜在危险。重载列车的节能运行对于铁路运输来说具有重要意义。本文将从减小重载列车运行过程中的车钩力以及降低重载列车运行能耗这两个方面对多机牵引重载列车分布式协同控制进行研究,对于保证重载列车安全平稳运行以及节能运行具有重要意义。本文使用simulink建立起多机多质点重载列车动力学模型,初步输出车钩力与运行能耗。然后基于蚁群算法(ACO)和粒子群算法(PSO)建立起了重载列车速度运行曲线优化系统,得到重载列车节能运行曲线。最后依据动态矩阵控制(DMC)算法建立多机多质点重载列车动态矩阵控制系统,对速度曲线进行跟踪控制,同时得到车钩力、运行位移以及运行能耗,并将仿真结果与在PID控制系统作用下的结果进行比较。本文的研究主要包括以下几个方面的内容:(1)分析多机多质点重载列车的机车和货车车厢在运行时的受力,建立每节机车和货车车厢的状态空间模型。使用simulink建立多机多质点重载列车动力学模型,确定重载列车编组情况并选定列车车型和实际运行线路,在模型上进行仿真,得到重载列车运行能耗以及车钩力。(2)基于蚁群算法和粒子群算法建立多机牵引重载列车运行曲线优化系统,将重载列车车型和实际运行线路带入到系统中进行仿真,得到多机牵引重载列车最优速度运行曲线,运行曲线节能效果良好。(3)基于动态矩阵控制算法建立多机多质点重载列车动态矩阵控制系统,将多机多质点重载列车动力学模型引入到控制系统中,对重载列车节能运行曲线进行跟踪控制,输出车钩力、速度跟踪曲线、位移以及运行能耗,并将得到的结果与在PID控制系统作用下得到的结果进行比较,结果表明多机多质点重载列车动态矩阵控制系统对多机牵引重载列车运行速度的控制、对车钩力的减小程度、对运行位移的跟踪以及节能效果都要好于PID控制系统。(本文来源于《北京交通大学》期刊2017-03-01）
张宏耀[6]（2016）在《多机牵引道岔故障探讨》一文中研究指出多机牵引道岔的出现解决了列车快速通过道岔曲股的问题,但同时带来多机牵引道岔故障如何快速判断、分析和处理的问题,本文对此进行探讨。(本文来源于《铁路通信信号工程技术》期刊2016年01期）
徐兆立[7]（2015）在《直流多机牵引道岔启动故障原因分析与对策》一文中研究指出通过对各种道岔控制电路的对比分析,探讨了一例直流转辙机多机牵引道岔不能正常启动故障的原因,并提出增设切断复示继电器的方式,解决了切断继电器电容放电缓放时间不足的问题,试验结果也验证了该方法安全有效。(本文来源于《铁道通信信号》期刊2015年05期）
郭克险,陈浩[8]（2014）在《S700K提速道岔故障之多机牵引道岔其中某一牵引点无表示应急处理程序》一文中研究指出随着客货运量的增加,列车运行速度的提高,载重的增加,轨道结构不断向重型化、现代化发展。本文介绍了S700K提速道岔故障多机牵引道岔其中某一牵引点无表示形成的原因,提出了分析方法及处理办法。(本文来源于《科技传播》期刊2014年05期）
郑亚晶,张星臣,张全[9]（2013）在《肩回交路条件下多机牵引机车周转图的优化》一文中研究指出针对采用机车肩回交路的重载铁路线路,将其列车运行图中的列车运行线转化为节点,机车周转线转化为边,运用机车转化为流,从而将机车周转图的优化问题转化为网络流问题。在此基础上,以运用机车数最少、单机走行数最少、附挂机车数最少、机车在站停留时间最短和机车工作均衡性最好为优化目标,以网络流问题中的节点流量守恒和节点流量要满足节点需求为约束条件,建立肩回交路条件下的多机牵引机车周转图多目标优化模型。按照优化目标函数的优先级,采用分层序列法对模型求解,并利用C#语言编写程序,通过调用ILOG CPLEX优化软件实现了该算法。算例表明,采用所给模型和据此编制的机车周转图优化程序,可以快速优化肩回交路条件下的多机牵引机车周转图。(本文来源于《中国铁道科学》期刊2013年05期）
王高,李小平[10]（2013）在《重载组合列车多机牵引智能化控制技术刍议》一文中研究指出在现有单元列车多机牵引同步控制技术基础上研究多机牵引异步控制技术,开发重载组合列车多机牵引智能化控制技术,实现全国范围内单元列车实现自由组合。从而提高运输效率、降低能耗、改善列车纵向动力学性能、提高应用检修性能。(本文来源于《铁道机车车辆》期刊2013年04期）
多机牵引论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着客运专线的大规模开通和速度需求值的逐步提高,运输作业对转辙设备的安全性能提出了更高的要求。高铁因正线侧向道岔过岔速度一般大于80km/h通常设置有18号及以上道岔,此类型道岔为多机牵引道岔。国内研究目前多以单机牵引道岔为主,多机牵引道岔因存在同步转换的问题,故障比较复杂难以被检测,加之目前道岔故障诊断主要依赖信号维修人员的经验与集中监测系统采集的数据为依据,故障诊断耗时长且可靠性较差。这就使多机牵引道岔智能故障诊断方法的研究迫在眉睫。本文以集中监测系统采集到的道岔电流曲线为研究对象,深入探究多机牵引道岔的故障诊断技术,提出了一种基于核Fisher的多机牵引道岔故障诊断技术。结合大量实际案例和道岔控制电路原理,根据道岔电流曲线的区段特征和对行车安全的影响程度总结分析出四种典型道岔故障模式。按照故障诊断的流程,首先,对故障特征进行智能表示。设计出基于时域分析的智能拆分道岔电流曲线的故障特征表示法,这种方法不仅适应不同工况下的道岔,而且能够对道岔电流曲线的特征值进行智能采集,能够高效和低误差的构建道岔故障特征表示集。然后,利用经过核函数优化后的核Fisher分析法对故障特征表示集进行故障特征提取,使数据得到预处理进而达到降维的目的。最后,建立以支持向量机为模型的故障诊断系统对预处理后的特征向量进行故障分类。同时进一步优化核函数,核函数采用具有非线性分类能力较高的复合核函数,并提出一种基于智能算法结合网格搜索法的融合算法参数寻优策略。将优化后的支持向量机模型通过MATLAB软件进行仿真,将经过特征提取的测试集输入经过训练的故障诊断模型中,输出故障分类结果。实验结果表明,核Fisher分析法同其它分析法相比,故障特征分类效果明显,鲁棒性好更能代表原始数据的特征。其次,经过融合算法优化后的参数在故障诊断模型中具有收敛速度快、分类准确率和测试正确率明显提高等优点。总之,采用本文提出的方法对道岔进行故障诊断具有较高的分类精度,故障诊断系统的可靠性、实时性都表现优异,能够适用于现场维修工作。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多机牵引论文参考文献
[1].严飒珊.多机牵引重载列车多目标优化操纵方法研究[D].北京交通大学.2019
[2].祝芹芹.基于核Fisher的多机牵引道岔故障诊断技术研究[D].兰州交通大学.2018
[3].赵振翔.模块化的多机牵引提速道岔转辙机智能测试仪的研究与设计[D].兰州交通大学.2018
[4].黄利辉,江帆,王佳.多机重联牵引液固耦合负载的平稳性控制策略[J].控制与信息技术.2018
[5].张靖林.多机牵引重载列车分布式协同控制[D].北京交通大学.2017
[6].张宏耀.多机牵引道岔故障探讨[J].铁路通信信号工程技术.2016
[7].徐兆立.直流多机牵引道岔启动故障原因分析与对策[J].铁道通信信号.2015
[8].郭克险,陈浩.S700K提速道岔故障之多机牵引道岔其中某一牵引点无表示应急处理程序[J].科技传播.2014
[9].郑亚晶,张星臣,张全.肩回交路条件下多机牵引机车周转图的优化[J].中国铁道科学.2013
[10].王高,李小平.重载组合列车多机牵引智能化控制技术刍议[J].铁道机车车辆.2013
标签：重载列车; 优化操纵; MPC-PI串级控制; 蚁群算法;