集约化维护新模式下超大城市轨道交通运维增强平台建设

城市轨道交通已成为北京、上海、广州等超大城市的主导交通方式,不断攀升的线路里程和运营年限带来了设备设施型号制式多、保有量大、服役负荷强、安全保障要求高、运营成本高等问题。基于超大城市轨道交通运维过程中所面临的实际问题,提出网络化智能集约维护新模式,通过管理模式变革创新与流程再造,突破原有运维模式局限,并且通过轨道交通网络化运维增强平台的建设,最终实现超大城市轨道交通的安全运营、降本、增效和乘客满意度提升等目标。

《自动控制理论》课程的教学改革探讨

本文讨论了《自动控制原理》教学改革中的几点意见。提出了在教学内容改革中要丢弃那些过时的或者与实际应用联系不太紧密的内容,加强学生对所学内容工程意义和物理意义的理解。在教学方法方面,要注意让学生主动学习,努力该进课堂的气氛,提高学生的学习兴趣。要注意学生课前预习,认真答疑和应用Matlab等辅助教学软件来改进课堂教学和实验。

城轨交通基础设施全息化移动检测及主动维保系统

根据城市轨道交通网络化运营安全保障以及维护的集成化、自主化发展需求,提出面向运营车辆日常运行过程中密切相关的轨道、桥梁、隧道、接触网等关键基础设施的安全状态检测系统,并专门研制了适用于轨道、桥梁、隧道、接触网等的安全移动监测系统和装置;车载综合信息数据中心可将采集的实时监测数据和后台分析数据统一接入,并对数据进行预处理;开发了基于基础设施状态全息化检测及预警技术的主动维护保障平台,为城市轨道交通网的维护和检修提供技术支持。

结构不确定性采样控制系统的鲁棒稳定性

基于双线性变换将结构不确定性连续系统转换为等价的结构不确定性离散系统，提出了一种结构不确定性采样控制系统的鲁棒稳定界的估计方法．本文给出的结果具有更小的保守性。

基于比例风险模型的列车滚动轴承剩余寿命预测

针对列车滚动轴承剩余寿命的精确预测问题,融合状态监测与可靠性数据,提出一种基于比例风险模型(PHM)的列车滚动轴承剩余寿命预测方法;给出基于PHM的寿命预测算法,详细阐述样本数据获取、参数估计和寿命预测3个具体步骤,并通过全寿命周期滚动轴承实验数据,对所提出方法进行验证。结果表明:PHM输出的预测结果均方根误差为45.73,与目标结果的一致性超过0.9。

高速列车在途安全监测与预警技术

高速列车是高铁完成运输使命的核心装备和直接载体,绝大多数高铁重大事故和安全隐患均发生在列车运行中,高速列车在途安全和运用效率是高铁安全保障和运维技术体系构建的核心目标,也是全球高铁领域科技竞争高地。本文介绍了项目组在列车在途服役状态全息化感知和精确辨识、故障在途诊断和预警、预测性精益维修和高性能车地数据传输等瓶颈技术取得的一些重要进展。

列车轴箱轴承在途鲁棒可视化故障诊断方法

为使列车轴箱轴承在非平稳工况下的故障识别更加有效,本文提出基于融合相关熵特征的鲁棒可视化滚动轴承故障诊断方法。通过快速集成经验模态分解FEEMD对轴承振动信号进行时频分解,提取本征模函数IMF矩阵;计算IMF与原始信号的线性相关系LCC作为相关熵的调幅系数,进而通过相关统计计算获得样本集的多维相关熵矩阵CM;利用主元分析PCA对CM进行数据空间变换,通过提取变换后的融合相关熵矩阵ICM,实现相关熵矩阵的可视化。通过实验分别提取匀加速、匀速及匀减速3种运行工况下的滚动轴承ICM特征,通过对比EMD、EEMD和FEEMD 3种信号分解方法,发现FEEMD的信号分解效率更高,且ICM比传统特征对非平稳工况下轴承故障辨识的鲁棒性更好。FEEMD-ICM为轴箱轴承快速、客观且稳定的故障诊断实现提供了可靠的理论依据和技术支持。

基于Riccatti方程的鲁棒容错控制

研究了线性不确定系统的鲁棒容错控制问题。考虑传感器失效的情况,基于Riccati方程和Lyapunov渐近稳定性理论讨论了线性不确定系统在故障情况下的鲁棒镇定问题,给出了闭环系统具有鲁棒容错特性的一个充分条件。最后用算例说明了该算法的有效性。

基于PSO-SVDD正常域的无故障数据条件下轴承隐患监测

面向现场工况中常发的故障数据缺乏的条件下滚动轴承状态辨识和监测问题,提出了一套体系化的基于正常域估计理论的隐患监测方法。首先,对正常域理论中的基本概念进行了阐述,并给出了正常域的形式化表达;其次,梳理了基于正常域估计进行隐患监测的学术思想和实施步骤;而后,为解决边界估计这一核心问题提出了基于粒子群-支持向量数据描述(Particle Swarm Optimization-Support Vector Data Description,PSO-SVDD)的边界估计算法;最后,基于滚动轴承的振动数据进行了试验。结果表明基于PSO-SVDD的正常域边界估计方法能够获得较平滑的曲面边界且鲁棒性和适应性较好,且所估计出的正常域边界能够精确区分正常和异常状态,验证了方法的可行性。

城市轨道交通钢轨波浪形磨耗检测仿真研究

城市轨道交通钢轨波浪形磨耗会增加养护维修费用,降低乘车舒适度,引起噪声,甚至危及列车安全.为了检测钢轨波浪形磨耗,提出了一种基于运营车辆转向架加速度的钢轨波磨检测技术.利用SIMPACK多体动力学软件建立含有波磨病害的车辆-轨道模型,采集该状态下的车辆转向架加速度数据,应用经典的时频域分析、小波分析及希尔伯特黄变换分别对基于波磨病害的转向架加速度信号进行分析并提取出时频特征进行病害识别.仿真结果表明:利用连续小波分析提取的频域特性及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)得到的特征振动模态可用于波磨病害的检测和识别,从而验证了利用SIMPACK仿真模型进行钢轨波磨检测的可行性.

地铁信号系统车载设备维保策略优化

主要研究基于故障树的贝叶斯网络分析、基于状态的维修模型以及维保策略优化。在获取地铁信号系统车载设备故障数据的前提下,采用贝叶斯网络分析方法研究信号系统车载设备重要度的辨识方法;在周期预防性维修的基础上,采用基于状态的维修模型进行针对性优化,实现风险与成本双目标优化的目标,改善信号系统车载设备关键部件薄弱环节。

受电弓碳滑板病害边缘检测技术研究

人工检测受电弓碳滑板磨耗情况难以实现高效率、高精度,且工作量繁重。为解决北京地铁6号线受电弓病害检测的实际需求,应用一种非接触式检测系统。对基于该检测系统得到的图像进行算法设计,采用canny算子、形态学算法及简化版canny算子等方法,最终得到4根弓条的磨耗深度曲线。该检测方法可实现对受电弓磨耗程度的预测与实时跟踪,并提高了检修效率、节约了运营成本。

基于正常域的无故障数据条件下轴承隐患监测

针对滚动轴承状态辨识和监测中缺乏故障数据的实际情况,系统化地提出基于正常域估计理论的隐患监测方法;对正常域理论中的基本概念进行阐述,并给出正常域的形式化表达;梳理基于正常域估计进行隐患监测的学术思想和实施步骤,提出基于凸包理论解决正常域边界估计问题,并选用快包法进行边界估计,基于滚动轴承的振动数据进行实验。结果表明,基于快包法的正常域边界估计方法快速并且有效,估计出的正常域边界能够区分正常和异常状态,验证了所提出的方法的可行性。

基于AHP的FCE在地铁走行系统中的应用

首先具体介绍了安全性评估方法:层次分析法和模糊综合评价法,根据走行系统的特点建立该系统的安全评价模型,基于层次分析法对该系统进行层次结构划分得出权重系数,并结合模糊综合评价法对走行系统评定安全等级。实验结果表明,该方法能较好地反映轨道交通走行系统的实际安全状况,可为轨道交通的安全运营提供决策依据,起着关键的作用。

FBG传感器在铁路监测中的应用

FBG传感器属于光纤传感器的一种,因其良好的性能受到国内外的广泛关注,是铁路监测应用的热点之一。介绍FBG传感器的原理、优点、分类及系统结构,对其在铁路监测领域的应用进行重点阐述,并提出FBG传感器在铁路应用中的问题与建议。

采样控制系统鲁棒稳定界

基于矩阵约当标准形分解，给出了不确定性采样控制系统的鲁棒稳定界，并给出了采样控制系统鲁棒稳定的一个充分条件。给出的结果较文献［６］具有更小的保守性。

因子动态加权自调整FUZZY控制器及其应用

在分析了经典ＦＵＺＺＹ控制器存在的问题的基础之上，提出了一种新型结构的ＦＵＺＺＹ控制器——因子动态加权自调整ＦＵＺＺＹ控制器。这种控制器继承了经典ＦＵＺＺＹ控制器的优点，同时增加了因子动态加权自调整的功能．数字仿真结果表明，这种新型控制器在动静态性能方面均优于ＰＩＤ控制器。

最小方差预报自调整比例因子FUZZY控制器

将最小方差预报控制方法与模糊控制方案相结合提出了一种基于最小方差预报的自调整比例因子ＦＵＺＺＹ控制算法，将新算法对合成氨控制过程进行了仿真研究，表明本文提出的新算法具有鲁棒性强、系统控制量幅值小及变化平稳等优点，能较好地解决工业控制过程中存在的时滞现象及时滞不稳定现象．

离散区间系统鲁棒容错控制器的设计

讨论了离散线性系统的鲁棒容错控制问题.针对离散线性系统,当系统矩阵和控制矩阵存在参数区间摄动时,通过Lyapunov稳定性理论分析了系统同时存在传感器失效情况下的鲁棒稳定问题,给出了系统鲁棒稳定的一个充分条件,并在此基础上给出离散区间系统鲁棒容错控制器的设计方法.最后用数值算例解释了该算法的有效性.

机器视觉在轨道交通系统状态检测中的应用综述

城市轨道交通系统主要由弓/网系统、轨道线路、车辆、车站等组成,传统的人工巡检等方法检测效率低、劳动强度大、自动化和智能化程度不高,给城市轨道交通的运营保障和进一步健康发展带来了巨大的挑战.机器视觉作为一种重要的检测手段,在城市轨道交通系统状态检测领域得到了广泛的应用.鉴于此,针对机器视觉在城市轨道交通系统安全状态检测中的研究和应用进行综述.首先,简要介绍城市轨道交通的基本概念和快速发展所面临的挑战与机遇.然后,详细介绍机器视觉技术在城市轨道交通各子系统安全状态检测中的研究与应用情况;针对弓/网系统状态检测问题,分别重点介绍机器视觉在受电弓磨耗检测、受电弓包络线等其他病害检测、接触网几何参数检测、接触网磨耗检测以及接触网悬挂病害检测中的国内外研究现状;在轨道线路安全状态检测方面,分别介绍机器视觉在扣件安全状态检测和钢轨表面病害检测中的应用与研究现状;从不同检测项点角度详细介绍机器视觉在车辆状态检测中的应用与研究进展;梳理和总结机器视觉在车站电扶梯安全监控和站台安全监控的异常行为检测中的具体应用和研究;并重点介绍机器视觉在轨道交通司机行为监测中的具体应用和背景技术.最后,对机器视觉技术应用于城市轨道交通系统状态检测领域的未来进行展望.