驼峰自动控制系统中车辆走行阻力预测与自动校正问题的研究

来源 :中国铁道科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:weiwei05516
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
车辆走行阻力是随机、离散的参数、难以精确地测定,用经验公式和以重代阻的方法制约了自动控制系统控制质量的提高。实现阻力预测模型的自动校正,可以有效地提高阻力的使用精度,从而提高驼峰控制系统的解体效率和作业安全。本文介绍了车辆走行阻力的在线自动校正方面的研究结果。
其他文献
在分析目前自寻优控制算法的基础上 ,融合软测量、神经网络建模和进化计算等技术 ,提出了两种工业窑炉气氛智能测量和优化控制方法 :第一 ,利用神经网络建立窑炉废气氧含量软测量模型 ,然后利用模糊控制进行实时控制 ;第二 ,利用神经网络建立窑炉温度工作模型 ,利用模糊进化算法基于该模型在当前燃料量情况下实时优化获得满足最高炉温条件下的助燃风量。仿真及初步应用结果表明所提的控制方法成本低、精度高、稳定、
从铁路集装箱运输市场的实际情况出发,设置相关的变量,建立基于顾客偏好的模糊运输规划模型和带时间窗的运输规划模型.针对这些特殊的运输问题,应用遗传算法去求其最优解,并
针对焊接接头区轨面不平顺的非平稳特征,利用SAILENT钢轨纵断面测量仪实测了京山线和广深线的大量焊接接头轨面不平顺样本,并首次对钢轨焊接接头轨面不平顺谱估计进行了尝试。研究表明
以全面表述离散事件动态系统中不确定问题以及用不确定性方法简化系统为目的,首次给出了模糊离散事件动态系统(FDEDS)的定义.以铁路系统的行车指挥问题中的不确定性问题的处
混凝土材料是一类多相,多组份的复合材料,由于材料自身构成上的复杂性和随机必得它所表现出来的宏观力学行为,不仅取决于加载方式,同时还明显地取决于其自身结构中的诸多因素。