参数优化的支持向量机机车车轮状态检测

针对车轮状态检测中存在的类间样本误分代价不等的问题,利用自适应变异粒子群算法对代价敏感支持向量机(CS-SVM)的参数进行优化。该方法从数据样本中提取不均衡数据创建训练样本,采用代价敏感的支持向量机建模。为了提高分类的精确度,选用径向基核函数优化模型结构。提出了自适应变异粒子群算法优化CS-SVM的两个不同惩罚参数和核函数,并用参数优化的代价敏感支持向量机实现重载机车车轮状态分类。最后,通过仿真验证,车轮状态检测的平均准确率可以达到95%,平均处理速度24 s,具有实时性和较强的鲁棒性,能够满足重载机车运行要求。

高速列车制动力分配优化控制算法研究

针对当列车制动力大于粘着限制时,将产生严重滑行问题,提出了一种高性能的制动力动态分配的优化控制算法。通过建立单节列车受力模型,计算各节列车当前轨面状态下的粘着力。在电制动优先的控制策略下,考虑列车施加的制动力受到粘着力的约束条件,可得动车和拖车分别应施加的总的制动力大小。然后,各节列车按照粘着力的正比例关系,对动车和拖车总的制动力进行再分配。各节列车应施加的制动力均小于其粘着力约束,粘着力大的列车承担更大的制动力。通过仿真软件对该算法进行仿真和分析,说明提出的制动力分配优化控制算法的优越性。

基于轴重转移下的机车防空转仿真研究

对电力机车防空转控制方法进行深入研究,提出了在轴重转移下的机车防空转控制方法。通过使用机械多体动力学仿真软件ADAMS对机车、轨面进行建模,并完成仿真平台的搭建;针对机车恶劣的运行环境,提出在试验中将轨面设置成变化的以更好地接近实际;在虚拟样机仿真平台下,进行机车仿真试验。采用2种方案比较机车轴重转移的影响,仿真得出在机车发生空转时,考虑机车轴重对转移的影响,机车防空转控制方法更加高效。