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Variable Parameter Nonlinear Control for Maximum Power Point Tracking Considering Mitigation of Drive-train Load 被引量：2
1
作者 Zaiyu Chen Minghui Yin +3 位作者 Lianjun Zhou Yaping Xia Jiankun Liu Yun Zou 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2017年第2期252-259,共8页
Since mechanical loads exert a significant influence on the life span of wind turbines, the reduction of transient load on drive-train shaft has received more attention when implementing a maximum power point tracking... Since mechanical loads exert a significant influence on the life span of wind turbines, the reduction of transient load on drive-train shaft has received more attention when implementing a maximum power point tracking U+0028 MPPT U+0029 controller. Moreover, a trade-off between the efficiency of wind energy extraction and the load level of drive-train shaft becomes a key issue. However, for the existing control strategies based on nonlinear model of wind turbines, the MPPT efficiencies are improved at the cost of the intensive fluctuation of generator torque and significant increase of transient load on drive train shaft. Hence, in this paper, a nonlinear controller with variable parameter is proposed for improving MPPT efficiency and mitigating transient load on drive-train simultaneously. Then, simulations on FAST U+0028 Fatigue, Aerodynamics, Structures, and Turbulence U+0029 code and experiments on the wind turbine simulator U+0028 WTS U+0029 based test bench are presented to verify the efficiency improvement of the proposed control strategy with less cost of drive-train load. © 2017 Chinese Association of Automation. 展开更多
关键词 AERODYNAMICS Controllers Economic and social effects Maximum power point trackers Wind power Wind turbines
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基于端边云协同的高速列车无延时预测控制
2
作者 李中奇 郭胜彬 +1 位作者 周靓 杨辉 《铁道学报》 北大核心 2026年第2期79-95,共17页
针对高速列车自动驾驶场景中外部环境、线路状况、传感器偏差及车身动态机械耦合等复合影响,提出一种结合神经网络数据驱动建模与端边云协同(EECC)架构的无延时模型预测控制(DMPC)算法。首先,一种循环注意力神经网络(RAN)被用于列车动... 针对高速列车自动驾驶场景中外部环境、线路状况、传感器偏差及车身动态机械耦合等复合影响,提出一种结合神经网络数据驱动建模与端边云协同(EECC)架构的无延时模型预测控制(DMPC)算法。首先,一种循环注意力神经网络(RAN)被用于列车动力学建模,该网络通过隐藏状态反馈连接机制动态计算外部输入序列的权重,在提升模型辨识精度的同时降低参数规模。其次,提出一种适用于列车运行场景的EECC架构,通过多端协同自校正应对时变场景模型精度下降问题。此外,利用RAN模型出色的循环预测能力将MPC优化过程前移,在保证跟踪性能的同时实现列车无延时控制。最后,通过离散李亚普努夫定理分析了RAN模型收敛与DMPC控制器稳定的条件,并在CRH380A半实物仿真平台上验证了算法的有效性。实验结果表明,与扩展自回归积分滑动平均模型的DMPC相比,跟踪性能提高了61.17%,舒适性提升了6.37%;与全格式动态线性化的无模型自适应控制相比,跟踪性能提高了60.89%,舒适性提升了37.6%,充分证明了端边云自校正RAN模型与DMPC控制器在复杂场景下的优势。 展开更多
关键词 端边云协同 列车自动驾驶 预测控制 无延时控制 神经网络辨识
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基于改进EPO-BP神经网络的变压器故障诊断方法
3
作者 王帆 王茜雯 +2 位作者 柯渊 宁鑫淼 安睿 《东北电力技术》 2026年第1期43-48,共6页
变压器安全稳定运行是保证电能质量的基本要求。针对现有变压器故障诊断方法存在自适应性差和准确率低的问题,提出一种基于改进帝企鹅优化器(emperor penguin optimizer,EPO)-反向传播(back propagation,BP)神经网络的变压器故障诊断方... 变压器安全稳定运行是保证电能质量的基本要求。针对现有变压器故障诊断方法存在自适应性差和准确率低的问题,提出一种基于改进帝企鹅优化器(emperor penguin optimizer,EPO)-反向传播(back propagation,BP)神经网络的变压器故障诊断方法。首先,针对EPO在迭代过程中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,引入驾驶训练机制,提高帝企鹅往集群移动轨迹的准确性和行动效率;其次,基于改进EPO算法优化BP神经网络的权值和阈值以提高模型的性能和分类精度,采集变压器正常运行和故障运行数据,并将其分为训练集和测试集;最后,基于改进EPO-BP神经网络模型对变压器进行故障诊断。结果表明,该故障诊断模型具有更强的适应性和更高的分类准确率。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 帝企鹅优化器 驾驶训练机制 BP神经网络
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无人驾驶项目不同编组列车中央控制单元软件融合设计
4
作者 刘峻杭 王曙 +1 位作者 薛松 张佳艺 《智慧轨道交通》 2026年第1期37-42,86,共7页
针对短编组与长编组地铁列车混跑的运营场景,为解决同一项目中因列车编组不同,列车中央控制单元软件需根据不同编组需求分别设计开发,为了减少前期软件开发和后期维护的工作量,方便软件管理,提出一种基于全自动无人驾驶项目列车不同编... 针对短编组与长编组地铁列车混跑的运营场景,为解决同一项目中因列车编组不同,列车中央控制单元软件需根据不同编组需求分别设计开发,为了减少前期软件开发和后期维护的工作量,方便软件管理,提出一种基于全自动无人驾驶项目列车不同编组的中央控制单元软件融合的软件设计方案。以某城市轨道交通15号线为例,首先介绍了全自动无人驾驶列车不同编组网络拓扑结构的区别,然后进一步分析不同编组网络协议、硬线I/O采集协议的不同并提出融合方案,接着提出了一种不同编组软件融合处理策略并根据场景需求开发了列车网络系统的控制、诊断功能,包括编组识别、诊断预警、不同编组间的控制、监视等功能处理,最后通过实车功能验证了不同编组的列车控制系统软件能够融合为一套软件并可靠、稳定运行。 展开更多
关键词 全自动无人驾驶 不同编组 列车中央控制单元 融合 软件设计
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进阶式理实双重驱动在护理技能实训课程的实践应用
5
作者 史路平 王敏焱 +1 位作者 饶艳 乔文博 《卫生职业教育》 2026年第5期81-86,共6页
目的基于进阶式理实双重驱动思路对五年一贯制护理专业护理技能实训课程进行改革,并探讨其改革成效。方法便利选取我校2023级中高职五年一贯制培养的4个班作为研究对象,两个班为教改组(81名),两个班为对照组(78名)。对教改组序化教学内... 目的基于进阶式理实双重驱动思路对五年一贯制护理专业护理技能实训课程进行改革,并探讨其改革成效。方法便利选取我校2023级中高职五年一贯制培养的4个班作为研究对象,两个班为教改组(81名),两个班为对照组(78名)。对教改组序化教学内容,采用进阶式理实双重驱动理念开展教学。对照组教学内容未进行重构,采用传统授课和评价模式。课后比较两组考核成绩、教学效果满意度及教育获得感。结果教改组技能操作、理论总评成绩均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。教改组学生除提高操作技能水平外其他维度教学效果满意度均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。教改组学生课后教育获得感维度得分均高于课前,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于进阶式理实双重驱动理念的教学改革取得了较好效果,实现了能力进阶、素养递进的育人目标。 展开更多
关键词 进阶式理实双重驱动理念 护理技能实训 课程改革 岗课赛证 五年一贯制
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基于改进PID搜索算法的列车节能运行优化研究 被引量：1
6
作者 侯涛 兰小斌 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期112-120,共9页
高速列车节能运行优化即在满足约束条件的基础上,通过调整驾驶策略,实现节能控制。针对高速列车进一步节能优化问题,提出了一种基于改进PID搜索算法的列车节能运行优化方法。首先,为提升算法的寻优性能,采用sine-logistic融合混沌映射... 高速列车节能运行优化即在满足约束条件的基础上,通过调整驾驶策略,实现节能控制。针对高速列车进一步节能优化问题,提出了一种基于改进PID搜索算法的列车节能运行优化方法。首先,为提升算法的寻优性能,采用sine-logistic融合混沌映射来初始化种群,利用模糊PID控制实现参数的自适应调节,使用动态选择T分布扰动策略增加随机信息,通过透镜成像反向学习方式丰富种群多样性,引入SA选择机制来扩大搜索范围,并通过基准测试函数验证了该方法在收敛精确度和收敛速度方面的优越性。然后,采用列车均质棒建模,以最小能耗、准时和舒适度为优化目标,建立列车节能运行优化模型。最后,基于CRH3C型列车参数,运用渭南北站至华山北站的实际线路数据进行仿真。结果表明:通过改进PID搜索算法优化,相比于列车节时和四阶段运行模式,在一般限速下,列车分别节能17.9%和9.9%;在临时限速下,列车分别节能10.8%和9.0%,并对列车临时进站时间调整情况进行了分析,验证了该方法的有效性和鲁棒性。研究结果为优化列车运行能耗提供参考。 展开更多
关键词 车辆工程 高速列车 驾驶策略 改进PID搜索算法 临时限速 节能控制
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汽车驾驶培训模拟器训练场景教学适宜性评价体系构建
7
作者 孟兴凯 曾诚 刘畅 《交通节能与环保》 2025年第2期94-99,共6页
针对汽车驾驶培训模拟器训练场景是否适宜于培训教学的问题,本研究从教学目标、训练场景内容、训练场景质量和视觉效果评价维度,提炼了16项评价指标,构建了汽车驾驶培训模拟器训练场景教学适宜性评价体系,并运用层次分析法,确定了各评... 针对汽车驾驶培训模拟器训练场景是否适宜于培训教学的问题,本研究从教学目标、训练场景内容、训练场景质量和视觉效果评价维度,提炼了16项评价指标,构建了汽车驾驶培训模拟器训练场景教学适宜性评价体系,并运用层次分析法,确定了各评价指标权系数,建立了汽车驾驶培训模拟器训练场景教学适宜性评价模型。采用定性和定量相结合的方法,以某一型号的汽车驾驶培训模拟器作为评价对象进行实证研究。研究结果表明,构建的汽车驾驶培训模拟器训练场景教学适宜性评价体系和评价模型具有实用性和可操作性,评价体系中情景内容评价指标权值最大,其次为山区道路、高速公路驾驶以及模拟逼真度,说明生产商在进行模拟教学的训练场景开发时,应注重训练场景情景内容制作与建设以及模拟逼真度效果。 展开更多
关键词 汽车驾驶培训模拟器 训练场景 教学适宜性 层次分析法 评价体系
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基于元强化学习的列车智能驾驶快速适应优化研究
8
作者 徐凯 孟倩倩 +1 位作者 张皓桐 张洋 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第5期152-162,共11页
在强化学习优化列车驾驶速度曲线中,当面临复杂运行环境和多变运营需求时,存在难以快速生成优化的驾驶策略的问题。鉴于此,在强化学习基础上,与元学习相结合,综合考虑影响列车能耗的诸多因素,提出一种基于元强化学习的列车智能驾驶快速... 在强化学习优化列车驾驶速度曲线中,当面临复杂运行环境和多变运营需求时,存在难以快速生成优化的驾驶策略的问题。鉴于此,在强化学习基础上,与元学习相结合,综合考虑影响列车能耗的诸多因素,提出一种基于元强化学习的列车智能驾驶快速适应优化算法。该算法由内层学习器和元学习器2个部分组成,内层学习器采用强化学习PPO算法更新任务参数后把参数和损失函数输送到元学习器;元学习器利用这些信息更新任务参数,找到最优解,得到可以快速适应新任务且准确度高的元学习模型。仿真实验结果表明所提算法在新任务下学习效率优势显著,在满足舒适度、准时和停车精度的同时与传统的TRPO,PPO和MAML算法相比分别有效降低能耗6.14%,3.22%和1.40%,达到基准目标所需的迭代回合数仅分别为上述算法的28.57%,30.78%和52.29%,为元学习在列车智能驾驶领域研究的应用提供有效参考。 展开更多
关键词 元学习 强化学习 列车自动驾驶 调度时间调整 临时限速调整
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基于柔索驱动的手部康复机器人系统设计 被引量：3
9
作者 秦转萍 赵壮壮 +3 位作者 郭庭航 路光达 贾亦真 葛云涛 《天津职业技术师范大学学报》 2025年第1期1-6,共6页
日常生活中,脑卒中为主的多种疾病均会引发严重的手部功能障碍,导致患者几乎无法用手独立完成一些看似简单的工作,自理能力和生活质量受到了极大影响。为解决该问题,设计了一种基于柔索驱动的手部康复机器人系统,可辅助手指完成弯曲伸... 日常生活中,脑卒中为主的多种疾病均会引发严重的手部功能障碍,导致患者几乎无法用手独立完成一些看似简单的工作,自理能力和生活质量受到了极大影响。为解决该问题,设计了一种基于柔索驱动的手部康复机器人系统,可辅助手指完成弯曲伸展以及对不同物体的抓握训练,并通过上位机实现抓握速度调节、弯曲度可视化及数据存储等功能。该系统采用位置-速度双闭环串级PID控制,有效提高了系统的稳定性。对该系统性能进行实验测试,结果表明:该系统运行稳定,能够实时显示手部运动状态,且在室内环境下能够安全且平稳地辅助手部完成对不同尺寸物体的有效抓握。 展开更多
关键词 柔索驱动 智能机器人 手部康复机器人 康复训练 双闭环串级PID
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考虑驾驶特征识别的西部地区高速列车追踪运行轨迹预测方法研究 被引量：2
10
作者 田婉琪 步兵 +2 位作者 吕继东 唐涛 李开成 《铁道学报》 北大核心 2025年第1期71-81,共11页
针对西部地区高速铁路列车在不同应用场景下的驾驶特征和轨迹的差异性较大的问题,建立基于驾驶特征分类的高速铁路列车追踪运行轨迹预测模型。给出高速列车驾驶特征定义,结合追踪列车的速度、加速度、急动度、时间和空间间隔等特征数据... 针对西部地区高速铁路列车在不同应用场景下的驾驶特征和轨迹的差异性较大的问题,建立基于驾驶特征分类的高速铁路列车追踪运行轨迹预测模型。给出高速列车驾驶特征定义,结合追踪列车的速度、加速度、急动度、时间和空间间隔等特征数据,基于高斯混合模型(GMM)识别出3类常见且差异较大的高速列车驾驶场景和驾驶风格,并对驾驶风格的最大互信息系数(MIC)特征进行重要性分析;针对3类驾驶风格和特征变量,采用不同长短期记忆神经(LSTM)网络训练,进一步强化LSTM参数特征,得到基于不同驾驶特征的轨迹预测模型和算法;通过实验室仿真列车运行数据对所提出的方法进行验证。验证结果表明:与传统单一算法相比,所提出的高速列车追踪运行轨迹预测方法具有显著优势,预测时长15 s内的平均相对误差MRE不超过3.5%,比标准LSTM和卡尔曼滤波器(KF)算法的MRE分别降低了32.9%和43.3%,且最短追踪时间间隔缩小0.3 min以上,该方法在一定程度上为满足西部铁路的特殊运能需求提供理论依据。 展开更多
关键词 高速列车 轨迹预测 驾驶特征 长短期记忆神经网络 高斯混合模型
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网络安全基地驱动下人才培养协同机制研究
11
作者 徐伟 《教育教学论坛》 2025年第46期169-172,共4页
研究以国家网络安全人才与创新基地为实证对象,通过构建协同效应评价模型,深入分析基地驱动力构成要素及其作用路径,系统阐述培养目标、培养过程、培养主体三个层面的协同机制运作规律。实证测评结果显示,基地驱动下的协同机制在人才培... 研究以国家网络安全人才与创新基地为实证对象,通过构建协同效应评价模型,深入分析基地驱动力构成要素及其作用路径,系统阐述培养目标、培养过程、培养主体三个层面的协同机制运作规律。实证测评结果显示,基地驱动下的协同机制在人才培养规模扩大、质量提升、效率改善等方面效果显著,学生规模年增长率达25%,产学研合作项目达341项,形成了政府引导、高校供给、企业参与的良性协同生态。研究揭示了网络安全基地通过政策集成和资源聚集双重驱动力,有效激活和整合各类培养要素,为构建适应数字经济发展需求的网络安全人才培养体系提供重要参考。 展开更多
关键词 网络安全基地 人才培养 协同机制 驱动效应 效果评估
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基于图像和深度学习的驾驶人状态监测算法综述 被引量：4
12
作者 王畅 李朝 +4 位作者 赵霞 孙秦豫 付锐 郭应时 袁伟 《中国公路学报》 北大核心 2025年第1期324-347,共24页
驾驶人状态监测技术作为提升车辆智能化水平与安全性的关键手段,旨在精确辨识与深入理解驾驶人的动作、情绪及注意力状态。尽管该领域研究已取得显著进展,但针对深度学习算法原理的系统性总结尚显不足。鉴于此,系统性地综述了基于图像... 驾驶人状态监测技术作为提升车辆智能化水平与安全性的关键手段,旨在精确辨识与深入理解驾驶人的动作、情绪及注意力状态。尽管该领域研究已取得显著进展,但针对深度学习算法原理的系统性总结尚显不足。鉴于此,系统性地综述了基于图像与深度学习的驾驶人状态监测算法,以满足智能车辆技术持续发展的需求。首先阐述了文献综述方法;接着对现有公开数据集进行了整理与描述;然后从数据选择与处理、模型架构、模型训练与评估以及优化目标几个方面分别展开了深入阐述;最后总结了目前研究中存在的不足,并对未来研究的主要发展方向进行了展望。结果表明:基于图像和深度学习的驾驶人状态监测研究已进展到一定深度,数据选择与处理技术呈现多样性,模型架构朝着多模态、多任务、轻量化和高鲁棒性的方向不断发展,并逐渐开始采用非完全监督和多目标优化的训练策略。然而,大多数研究方法缺乏针对实际驾驶场景的系统性测试,也未充分考虑自然驾驶条件下驾驶人行为特性以及智能车辆人机交互形态的变化,因此难以实现对各种驾驶场景和驾驶人个性的全方位监测功能。驾驶人状态监测算法的进一步发展主要受限于两方面因素。其一,目前深度学习方法在其领域适应性、可解释性、运行效率等方面仍存在不足;其二,缺乏自然驾驶环境下大规模高质量数据集。该综述可为高认知驾驶人状态监测系统的进一步发展提供有效指导和重要参考。 展开更多
关键词 汽车工程 智能驾驶 综述 驾驶人状态监测 深度学习 计算机视觉 模型架构 训练策略
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基于数据驱动的列车牵引系统多温度测量回路故障诊断方法 被引量：1
13
作者 侯鑫尧 孟洋 +1 位作者 丁峰 倪强 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期368-377,共10页
实时监测电力牵引传动系统运行温度对保证列车稳定运行至关重要。为消除包括传感器和信号处理电路在内的温度测量回路故障的影响,提出一种基于数据驱动的多回路温度估计、故障检测与容错测量策略。首先,基于系统温度测量的硬件结构,充... 实时监测电力牵引传动系统运行温度对保证列车稳定运行至关重要。为消除包括传感器和信号处理电路在内的温度测量回路故障的影响,提出一种基于数据驱动的多回路温度估计、故障检测与容错测量策略。首先,基于系统温度测量的硬件结构,充分利用牵引变流器的4个水温测量回路与牵引变压器2个油温测量回路之间的数据冗余关系,提出基于最小二乘支持向量机的温度估算方法。其次,通过各回路估计温度与实际测量温度的残差分布关系,提出一种针对温度测量回路的故障检测策略。考虑到存在极少测量噪声干扰的情况,提出基于滑动概率窗口的故障隔离与容错控制方法。最后进行现场测试,结果表明,与传统方法相比,所提方法具有更好的测量和诊断性能以及良好的应用前景。 展开更多
关键词 电力牵引传动系统 故障诊断 故障隔离 温度测量回路
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高校期刊服务人才培养的实践与思考——以西北工业大学“主编讲堂”活动为例 被引量：2
14
作者 刘碧颖 杨静 +1 位作者 郝媛媛 武晓耕 《编辑学报》 北大核心 2025年第3期350-353,共4页
近年来,在深入实施人才强国战略的号召下,各大高校高度重视人才培养工作,深度落实全员、全过程、全方位育人。高校期刊作为传播思想文化的重要阵地和开展学术交流的重要平台,有必要主动承担起育人职责,为学校的人才培养贡献力量。本文... 近年来,在深入实施人才强国战略的号召下,各大高校高度重视人才培养工作,深度落实全员、全过程、全方位育人。高校期刊作为传播思想文化的重要阵地和开展学术交流的重要平台,有必要主动承担起育人职责,为学校的人才培养贡献力量。本文结合西北工业大学“主编讲堂”实践活动,从积累经验、扩大交际、提升存在感、促进学者与期刊共同发展、建立写作规范5个方面,探讨了高校期刊服务人才培养的价值与意义,深入挖掘了期刊服务人才的内生动力,以期为编辑同人提供有益参考。 展开更多
关键词 高校期刊 人才培养 三全育人 内生动力
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广东省机动车驾驶员培训学员投诉分析及对策建议
15
作者 陈柯漫 孟兴凯 +2 位作者 曾诚 冯旭光 刘畅 《交通工程》 2025年第4期73-77,共5页
针对当前广东省驾驶培训学员投诉较多、满意度不高等问题,研究分析广东省2022年学员投诉在依法经营、费用纠纷、培训合同、服务质量和教学质量等方面存在的问题及原因,研究提出要加强部门联合、开展招生宣传和合同治理专项行动,强化线... 针对当前广东省驾驶培训学员投诉较多、满意度不高等问题,研究分析广东省2022年学员投诉在依法经营、费用纠纷、培训合同、服务质量和教学质量等方面存在的问题及原因,研究提出要加强部门联合、开展招生宣传和合同治理专项行动,强化线上线下核查、梳理并公示合规驾培机构清单,鼓励探索学费资金监管、加强行业收费管理,严格培训质量监管、督促企业落实培训主体责任等对策建议。 展开更多
关键词 交通安全 驾培行业 学员投诉 对策建议
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前端调速型风力发电机传动系统建模与参数匹配分析
16
作者 王欢 葛帅帅 +4 位作者 姜艳军 吴行 张志刚 郭栋 李明 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第6期938-946,共9页
针对前端调速型风力发电机传动系统,分别分析6种差动轮系连接形式的临界工况点、主输入和调速输入构件调速区间等传动特性,研究其构件功率比与转速比关系,并结合实际风力发电机运行工况和制造要求,优化差动轮系连接形式。综合考虑风轮... 针对前端调速型风力发电机传动系统,分别分析6种差动轮系连接形式的临界工况点、主输入和调速输入构件调速区间等传动特性,研究其构件功率比与转速比关系,并结合实际风力发电机运行工况和制造要求,优化差动轮系连接形式。综合考虑风轮、增速齿轮箱、差动轮系、调速电机等部件,建立风力发电机传动系统模型。在此基础上,分别对风能利用系数、叶尖速比、差动轮系结构参数、增速齿轮箱传动比等参数进行优化匹配分析,最终完成调速电机选型。 展开更多
关键词 风力发电机 传动系统 差动轮系 参数匹配
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基于多模态生理数据的高速列车驾驶情境意识辨识
17
作者 董文莉 方卫宁 +1 位作者 王坤 牛可 《包装工程》 北大核心 2025年第16期33-44,共12页
目的情境意识(Situation Awareness,SA)作为反映驾驶员对列车运行环境认知能力的高阶心理变量,较传统的单一心理状态指标更能全面表征驾驶安全状态。为突破现有铁路司机心理状态监测手段的局限性,提升智能铁路行车安全体系的水平。本文... 目的情境意识(Situation Awareness,SA)作为反映驾驶员对列车运行环境认知能力的高阶心理变量,较传统的单一心理状态指标更能全面表征驾驶安全状态。为突破现有铁路司机心理状态监测手段的局限性,提升智能铁路行车安全体系的水平。本文基于眼动、心电和脑电3类生理数据,开展SA状态的多模态辨识研究。方法针对SA状态难以动态获取、精确标注及可解释性不足的问题,提出覆盖SA诱发、标注、建模与解释的系统性研究方法,揭示多模态生理特征在SA辨识中的作用机制。针对生理信号非平稳性导致模型泛化能力受限的问题,构建混合特征选择策略的领域泛化方法,提升了模型在跨个体与跨会话条件下的适应性。此外,针对脑电(Electroencephalogram,EEG)信号采集受限问题,构建基于潜在空间建模与条件生成机制的多模态学习方法,实现了在EEG模态缺失条件下的鲁棒SA辨识。结论为构建高可靠性、高适应性的列车驾驶安全状态监测系统提供了理论与方法支持,提升列车驾驶人机协同系统的智能化与安全性。 展开更多
关键词 列车驾驶 情境意识 多模态生理信号 领域泛化 多模态学习
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城市轨道交通车辆开放型智慧实训中心的设计与实现
18
作者 郭凝 杨丹豪 阎国强 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第3期108-112,共5页
[目的]既有的实训中心一般只在课堂时间对学生开放。为保证学生有充足的实践时间锻炼技能,辅助学生养成良好的职业素养,提高实训中心的设备利用率、实践灵活性及管理智能化,需设计满足城市轨道交通实训要求的开放型智慧实训中心。[方法... [目的]既有的实训中心一般只在课堂时间对学生开放。为保证学生有充足的实践时间锻炼技能,辅助学生养成良好的职业素养,提高实训中心的设备利用率、实践灵活性及管理智能化,需设计满足城市轨道交通实训要求的开放型智慧实训中心。[方法]以某校城市轨道车辆应用技术专业的列车驾驶及应急处置实训中心为例,提出了城市轨道交通车辆开放型智慧实训中心(以下简称“实训中心”)的建设方案,对实训中心的实训内容、结构组成及实训管理流程等进行了设计。基于数字化设备和智能技术的发展与应用,详细阐述了报名预约、签到考核、监控管理、课程内容设计、多维度综合考核等实训全过程的实现方法。[结果及结论]依靠语音识别和动作识别的AI(人工智能)方案,实训中心可以实现学生列车驾驶、应急处置实训中手指口呼规范性的智能评价。实训中心向开放型、智慧型转变后,可以提升实训室的智能化管理水平,提高实训设备的使用率,提高学生自主实训时间的灵活性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 车辆 列车驾驶及应急处置 智慧实训中心
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培训干预对路口侧面冲突中驾驶人避让行为的影响
19
作者 李鹏辉 董倩茹 +3 位作者 胡孟夏 朱淑芬 庄焱 董春娇 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期1415-1422,共8页
通过运动学演示和视频教学方式,就交通冲突下的理性决策措施对驾驶人进行培训。采集30名被试在路口侧面冲突下的紧急避让驾驶模拟器实验数据,采用广义线性混合模型分析干预前、干预后以及干预后1个月被试避让操作行为、学习效应与决策... 通过运动学演示和视频教学方式,就交通冲突下的理性决策措施对驾驶人进行培训。采集30名被试在路口侧面冲突下的紧急避让驾驶模拟器实验数据,采用广义线性混合模型分析干预前、干预后以及干预后1个月被试避让操作行为、学习效应与决策特征差异。结果表明,培训干预短期内可以显著提高驾驶人在横向、纵向避让操作时的理性决策正确率;在培训干预结束1个月后,培训对避让操作的积极影响出现显著下降。 展开更多
关键词 交通工程 驾驶人培训 驾驶模拟 避让行为 侧面冲突 反应时间 应急决策
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地震作用下列车-轨道动力响应和行车安全性考虑 被引量：1
20
作者 罗磊 刘大园 +2 位作者 庞玲 姚力 吴承锦 《高速铁路技术》 2025年第4期27-34,共8页
为研究地震作用下轨道结构指标与行车平稳性是否符合规范要求,本研究构建了车体-轨道-路基耦合有限元模型,系统分析有无地震波及不同地震烈度下轨道系统结构的动力响应特性。研究结果表明:(1)随着地震烈度的增加,轨道结构的位移及加速... 为研究地震作用下轨道结构指标与行车平稳性是否符合规范要求,本研究构建了车体-轨道-路基耦合有限元模型,系统分析有无地震波及不同地震烈度下轨道系统结构的动力响应特性。研究结果表明:(1)随着地震烈度的增加,轨道结构的位移及加速度呈现出不同程度的增长,各动力指标由低于规范允许值到逐渐接近规范要求,最终超过阈值;(2)当地震波烈度为5度时,行车平稳性指标计算结果为2.98,满足正常行车条件。然而,一旦地震波烈度超过5度时,轨道结构状态和平稳性指标均超出规范要求,为保证安全需立即停止运营;(3)施加5度、7度、9度地震波的工况下,钢轨横向位移增量分别达到原状态的2.24倍、43.40倍、623.30倍。该数据表明,地震波对轨道结构的位移影响显著。 展开更多
关键词 地震激励 车体-轨道-路基系统 动力响应 行车安全
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