嵌入式虚拟化技术在轨道交通设备融合中的应用

随着芯片算力的持续提升,大算力平台已经从云计算渗透到智能终端,正进一步往工业控制领域渗透,推动工业智能化。随之而来的是各种系统的融合技术,它可以将众多分散的轨道交通设备融合,运行到有限的几类基础软、硬件平台上,实现平台化、规模化、智能化,降低软、硬件的开发、维护成本,提升产品演进和创新的效率。本文将探讨嵌入式虚拟化技术在轨道交通设备融合中所发挥的作用,旨在为嵌入式虚拟化技术在轨道交通设备融合中的应用带来新思路。

高速铁路列车追踪间隔时间优化研究

目前我国高速铁路在CTCS2/3级运行条件下,基本达到3min追踪间隔时间,为进一步缩短列车追踪间隔时间,基于线路坡度参数,对列车制动距离进行多阶段划分,通过建立列车混合优化模型和基于动态规划的多阶段决策模型,采用COADP算法(自适应动态规划协同优化算法)优化列车制动距离,得到各阶段的最优决策序列,以及列车制动距离的最优目标函数,对高速铁路列车追踪间隔时间进行优化,并对ADP算法(自适应动态规划算法)和COPADP算法的优化结果进行了仿真对比,结果表明COADP算法不仅有效避免了ADP算法的"维数灾"问题,而且对追踪间隔时间的优化作用更为明显,提升了高速铁路的通过能力。

基于仿真的地铁站乘客应急疏散

基于MassMotion软件对青岛站地铁站进行客流疏散仿真建模,以社会力模型作为行人动力学模型,以最小成本模型作为行人路径选择的决策机制,研究地铁站内设施设备、拥挤度和出口选择方式对乘客疏散效率的影响,力图为乘客安全疏散管理策略的制定提供参照。研究结果表明,在未达地铁站内最大通行能力时,初始总乘客数对疏散时间影响较小;在达到地铁站最大通行能力时,初始总乘客数对疏散时间影响较大;在疏散前期关闭站厅层或站台层主要设备对疏散时间影响较小,而在疏散后期则会造成总疏散时间延误;乘客以等比例选择疏散出口会延长总疏散时间,但可降低站内最大密度以避免踩踏事故的发生。

多尺度熵和自编码器的轴承性能退化评估

滚动轴承是高速列车的重要组成部分,对滚动轴承进行性能退化评估可提高列车的运行可靠性。针对性能退化评估模型中的重构模型进行研究,提出一种将多尺度熵和自编码器相结合的评估方法。提取轴承信号的多尺度熵作为特征,训练阶段使用无故障阶段信号特征构建基准自编码器,并使用粒子群优化算法对超参数进行优化;测试阶段将待测信号提取特征后输入基准自编码器中进行重构并计算重构误差作为评估故障程度指标。