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新型电缆贯通供电系统短路特性分析 被引量：3
1
作者 张丽艳 罗博 郑兴 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第1期147-155,共9页
新型电缆贯通供电系统能够实现长距离输电、减少电分相数目,但两级供电模式将导致该系统结构复杂.为研究电缆贯通供电系统短路特性,首先,建立单位长度的牵引电缆和接触网-钢轨的二端口网络参数,将各个子网络级联等效成1个二端口网络,进... 新型电缆贯通供电系统能够实现长距离输电、减少电分相数目,但两级供电模式将导致该系统结构复杂.为研究电缆贯通供电系统短路特性,首先,建立单位长度的牵引电缆和接触网-钢轨的二端口网络参数,将各个子网络级联等效成1个二端口网络,进而转化为Ⅱ型电路,实现牵引电缆和接触网-钢轨任意长度的分布参数建模;由于接触网短路后导致机车电压下降,基于车网耦合关系采用迭代计算求解短路电流电压,仿真验证计算方法的准确性.最后,解析不同短路类型的电气特性,重点分析分布电容对短路电流、电压的影响.研究结果表明:分布电容会引起短路电流增大,且在不同短路情况下均造成牵引变压器输出电压增加;接触网短路电流由两侧牵引变压器共同提供,距短路点越远提供的电流越少;电缆相间短路对非故障回路机车运行影响最大. 展开更多
关键词 新型电缆贯通供电系统 分布电容 二端口网络 接触网 短路分析
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基于多维声纹特征与XGBoost模型的城轨钢轨波磨故障识别方法 被引量：3
2
作者 刘力 袁英强 +2 位作者 王鑫 吕彦朋 戴泽宇 《现代城市轨道交通》 2025年第3期111-116,共6页
为提高城市轨道交通钢轨波磨故障的检测精度和效率,文章提出一种基于多维声纹特征与XGBoost模型的识别方法。研究过程中,在北京地铁某线路部署声学采集设备,收集波磨和正常轨道的声学数据,构建钢轨波磨故障识别数据集。通过对时域与频... 为提高城市轨道交通钢轨波磨故障的检测精度和效率,文章提出一种基于多维声纹特征与XGBoost模型的识别方法。研究过程中,在北京地铁某线路部署声学采集设备,收集波磨和正常轨道的声学数据,构建钢轨波磨故障识别数据集。通过对时域与频域特征的提取与分析,建立多维声纹特征集,并采用特征选择与模型参数优化策略对模型进行训练和测试。实验结果表明,相较于传统单一声压级特征,多维声纹特征在不同机器学习算法上的性能均得到显著提升,验证了多维特征在故障识别中的有效性。同时,采用XGBoost算法的钢轨波磨故障识别模型平均准确率达到95.6%,显著优于其他经典机器学习算法。此外,该模型的漏检率和误检率均维持在较低水平,进一步证实其在实际应用中的可靠性与有效性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 钢轨波磨 声学检测 XGBoost
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地铁装配式减振轨道振动特性及减振效果测试与分析 被引量：2
3
作者 李刚 《现代城市轨道交通》 2023年第S01期159-165,共7页
文章以深圳市某新开通运营地铁线路装配式减振轨道为研究对象,对列车通过时轨道结构的振动进行测试,并对测试数据进行对比分析,得到不同减振措施条件下的振动特性及减振效果。另外,通过有限元仿真模拟得到不同减振措施的减振效果,并与... 文章以深圳市某新开通运营地铁线路装配式减振轨道为研究对象,对列车通过时轨道结构的振动进行测试,并对测试数据进行对比分析,得到不同减振措施条件下的振动特性及减振效果。另外,通过有限元仿真模拟得到不同减振措施的减振效果,并与实测数据进行对比验证。相关研究可为今后新建地铁减振措施的采用以及既有线路的维修以及改造提供参考。 展开更多
关键词 地铁 振动特性 减振效果 测试 有限元仿真 频率 计权
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巡航模式下地铁纵断面节能坡优化研究 被引量：2
4
作者 聂涔 杨冬营 +2 位作者 易思蓉 王仲林 刘德卫 《都市快轨交通》 北大核心 2023年第3期82-90,共9页
地铁列车运行常采用巡航模式来保证运营的安全、舒适和准点,而人工纵断面线形设计较难契合列车的巡航状态、不适应设计条件的多变,无法做到有效节能。以变坡点里程和高程为变量,以列车双向运行牵引能耗为目标建立纵断面线形节能优化模型... 地铁列车运行常采用巡航模式来保证运营的安全、舒适和准点,而人工纵断面线形设计较难契合列车的巡航状态、不适应设计条件的多变,无法做到有效节能。以变坡点里程和高程为变量,以列车双向运行牵引能耗为目标建立纵断面线形节能优化模型,采用差分进化算法进行模型求解。优化策略包括初始方案搜索和整正两个阶段,初始方案搜索阶段依据区间长度假定适当多的变坡点进行优化,方案整正阶段将删除初始方案上坡度代数差极小的变坡点得到优化方案。优化结果表明:巡航模式下,节能坡坡度值越大,中间坡度越缓,列车双向能耗越小。灵敏性分析表明:惰行距离较长时,宜设置较长的节能坡;车站高差增大时,宜缩小低位车站节能坡的长度和坡度值,增长高位车站节能坡的长度。 展开更多
关键词 地铁 巡航模式 纵断面线形 节能 线路优化
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基于图像处理的城轨钢轨表面伤损智能识别检测技术研究
5
作者 刘峥 贾艳敏 《现代城市轨道交通》 2026年第3期45-52,共8页
为高效精准检测城市轨道交通60型钢轨表面伤损,解决人工检测效率低、传统算法检测精度与速度难以兼顾的问题,基于图像处理技术设计采集系统,构建完整的轨面伤损检测流程。首先通过二值化提取轨面区域,采用改进Retinex算法增强图像,结合... 为高效精准检测城市轨道交通60型钢轨表面伤损,解决人工检测效率低、传统算法检测精度与速度难以兼顾的问题,基于图像处理技术设计采集系统,构建完整的轨面伤损检测流程。首先通过二值化提取轨面区域,采用改进Retinex算法增强图像,结合列均值法背景建模与自适应阈值分割算法实现伤损区域精准分割;其次分别设计基于特征融合-PCA、降维-SVM的机器学习伤损识别方法,以及经多尺度特征融合、锚窗优化等改进的Faster R-CNN深度学习识别方法。基于6025幅钢轨图像的实验结果表明,改进Faster R-CNN算法对裂纹、掉块等伤损的平均识别准确率达93.9%,各类伤损查全率均超90%,检测耗时仅130.2 ms,虽准确率略低于SE-DenseNet与Ada Boost算法,但检测效率为6种对比算法中最优,可满足城市轨道交通钢轨伤损快速实时检测的工程需求,为轨面伤损智能检测提供有效技术方案。 展开更多
关键词 城市轨道交通 钢轨伤损检测 图像处理技术 机器学习 深度学习
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