基于LKJ异常数据的复杂关联网络模型研究

目前,基于运行记录数据的列车运行控制装置(简称"LKJ")故障诊断仍以人工分析为主,存在诊断效率低、分析易出错等缺点。如何利用LKJ运行记录数据、通过大数据挖掘技术来实现设备故障关联,及时发现LKJ潜在故障隐患,是亟待解决的问题。文章基于LKJ车载设备运行记录数据文件,根据复杂网络模型,建立了一种基于LKJ异常数据的复杂关联网络模型,用于分析不同LKJ异常特性数据之间的关联关系及集聚程度。通过研究两组随机变量之间的相关性,结果显示,模型误差约为5.2%,实现了LKJ设备故障诊断的关联分析,为LKJ故障诊断和关联分析提供了有效方法和依据。

重载机车牵引计算仿真系统开发及其应用

研究开发了重载机车牵引计算仿真系统,能对重载机车进行牵引计算仿真,系统具有良好的人机界面,操作便捷,根据实际线路某车次列车运行控制监控装置LKJ记录的数据验模分析表明,仿真输出的运行能耗、时间、电流等结果误差控制在3%以内,仿真精度高,可为机车电传动方案可行性评估和运行速度目标曲线等提供重要的数据依据,具有很好的工程应用价值。

适用于既有线的大容量应答器传输系统

为了使列车运行控制记录装置(LKJ)的数据来源从车载下移到地面,提出采用大容量应答器从地面向LKJ提供控车数据,解决LKJ数据更新工作量大、维护成本高和管理难度大的问题。大容量应答器采用双信道,提高了数据容量,减少应答器使用数量,满足LKJ控车的数据需求。大容量应答器传输系统满足互联互通兼容性、应答器数据安全性、系统抗扰性、可维护性及可靠性要求。