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nginx/1.4.1基于线路模拟的轻轨车牵引考核系统--《北京交通大学》2010年硕士论文
基于线路模拟的轻轨车牵引考核系统
【摘要】：
随着城市轨道交通事业的快速发展,车辆日益向着更高速,更安全,更经济的发展方向进步。而车辆技术的进步需要通过试验才能加以验证。
本论文依托“十一五”国家科技支撑计划重点项目,以研制用于长春轻轨线路运行的100%低地板轻轨车牵引系统为背景。采用基于虚拟仪器技术的系统设计方案,以牵引系统互拖考核平台为基础,实现在实验室条件下对牵引系统进行线路模拟考核。
论文首先简述了国内外牵引系统考核领域的发展现状,重点分析了国内现存的几种考核系统的优缺点。进一步对比了几种测试系统结构并论述了选择基于双电机对拖考核系统作为硬件平台的理由,以及使用虚拟仪器编程语言LabVIEW的优势。其次,研究了线路模拟算法的原理,对轻轨车运行进行数学建模,并实现其算法。然后分析了自动考核系统的自动控制算法,重点阐述了基于限速控制的自动运行算法和实现方案。再次,研究了应用于对考核过程加以监控的监控界面和手动控制程序。最后将搭建的系统用于测试低地板轻轨车牵引系统,给出试验结果。
该线路模拟考核系统能够较好地模拟线路条件,输出与路况条件相符的负载转矩,并自动控制牵引系统按实际运行规范完成考核。可以在实验室阶段考核整机性能,缩短了发现问题到解决问题的周期,同时具有好的通用性。
【关键词】：
【学位授予单位】：北京交通大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：U270【目录】：
中文摘要6-7
ABSTRACT7-8
1 引言12-18
1.1 选题背景和目标12-14
1.2 国内外牵引测试系统研究现状14-15
1.3 考核对象介绍15-17
1.3.1 轻轨车运行特点15-16
1.3.2 轻轨车牵引参数16-17
1.4 论文主要工作和意义17-18
2 测试系统概述18-34
2.1 牵引系统对拖考核平台18-24
2.1.1 硬件考核平台选型18-19
2.1.2 牵引系统对拖考核平台结构19-21
2.1.3 矢量控制方案21-24
2.2 上层控制软件的特点和选择24-26
2.2.1 上层控制系统的特点24
2.2.2 编程工具的选择24-25
2.2.3 LabVIEW的特点25-26
2.3 硬件通信方案26-30
2.3.1 通信方案的比较与选择26-28
2.3.2 以太网通信结构28-30
2.4 上层控制软件总体结构30-31
2.5 本章小结31-34
3 线路仿真系统设计34-52
3.1 线路仿真原理34-37
3.1.1 线路条件对机车的影响34-35
3.1.2 线路模拟系统建模35-37
3.2 线路模拟计算公式37-38
3.2.1 基本运行阻力计算37
3.2.2 坡道阻力计算37-38
3.2.3 曲线阻力计算38
3.3 线路模拟系统的实现38-42
3.3.1 路况模拟流程图38-39
3.3.2 路况数据存储实现39-40
3.3.3 数据换算功能的实现40-41
3.3.4 阻力计算功能实现41-42
3.3.5 惯性模拟实现42
3.4 线路模拟的MATLAB仿真验证42-49
3.4.1 牵引系统仿真模型43-48
3.4.2 线路模拟仿真48-49
3.4.3 仿真结果研究49
3.5 本章小结49-52
4 自动考核程序52-70
4.1 线路考核流程52-53
4.2 考核程序控制53-55
4.2.1 并行结构53-54
4.2.2 顺序控制54-55
4.2.3 控制程序的程序流程设计55
4.3 路程计算和线路条件获取55-56
4.4 牵引策略的选择56
4.5 速度控制算法原理56-59
4.5.1 轻轨车运行特点56
4.5.2 基本控制算法原理56-57
4.5.3 弯道运行控制57-58
4.5.4 进站控制58-59
4.6 牵引自动控制系统的LabVIEW平台实现59-69
4.6.1 数据处理和线路条件获取模块59-60
4.6.2 牵引系统限速控制60-61
4.6.3 牵引系统策略切换61-66
4.6.4 牵引系统运行控制66-68
4.6.5 指令传输算法68-69
4.7 本章小结69-70
5 用户控制模块设计70-76
5.1 用户监控界面70-72
5.1.1 测量数据的选择70-71
5.1.2 虚拟示波器界面71-72
5.2 手动控制程序72-74
5.3 本章小结74-76
6 考核试验76-80
6.1 试验参数介绍76-77
6.2 实验数据77-78
6.3 本章小结78-80
7 结论80-82
参考文献82-86
作者简历86-89
学位论文数据集89
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nginx/1.4.1基于智能控制的短期电力负荷预测方法研究与应用--《华北电力大学（北京）》2006年硕士论文
基于智能控制的短期电力负荷预测方法研究与应用
【摘要】：随着电力工业市场化进程的加快,电力系统短期负荷预测精度的好坏直接影响到产业部门的经济效益,是现代电力系统运行研究中的重要课题之一。人工神经网络法作为近几年研究最热的智能预测方法,其中网络模型的合理与否是提高短期负荷预测精度的关键所在,目前关于这方面的研究还缺乏成熟的理论依据。
本文首先以实例为背景,深入研究了神经网络的模型建立问题,并提出了较为适用的建模方法和应遵循的原则;然后针对历史数据中异常数据的处理,本文提出了一种新型而有效的异常数据预测修正法,即利用预测时刻以前的最新负荷相关信息来修正异常数据。实验表明,其预测精度明显高于常规的异常数据处理方法;最后,本文编制了一套《电力系统短期负荷预测软件》,并将该软件应用到巴盟地区的实际电网中,得到了令人满意的预测结果。
【关键词】：
【学位授予单位】：华北电力大学（北京）【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2006【分类号】：TM715【目录】：
英文摘要3-6
第一章 绪论6-11
1.1 短期负荷预测的意义6
1.2 负荷预测的概念和分类6-7
1.2.1 电力系统负荷预测的概念6-7
1.2.2 电力系统负荷预测的分类7
1.3 国内外短期负荷预测的研究现状7-9
1.3.1 传统的电力系统负荷预测方法7-8
1.3.2 新兴的电力系统负荷预测方法8-9
1.4 本文的主要工作9-11
第二章 电力负荷特性分析11-19
2.1 我国电力负荷特性概述11-12
2.1.1 我国电力负荷特性的特点11
2.1.2 影响我国电力负荷特性的主要因素11-12
2.2 我国各行业的电力负荷特性12-15
2.3 巴盟地区电力负荷特性分析15-19
2.3.1 负荷变化的周期性分析15-17
2.3.2 负荷变化的随机性分析17-19
第三章 人工神经网络19-35
3.1 人工神经网络的概述19-21
3.1.1 人工神经网络的概念19
3.1.2 人工神经网络在国内外的发展状况19-20
3.1.3 人工神经网络在电力系统负荷预测中的应用20-21
3.2 多层前向人工神经网络的算法21-26
3.2.1 多层前向人工神经网络的基本算法21-23
3.2.2 基本算法存在的缺陷及改进思路23-26
3.3 神经网络模型的建立26-35
第四章 异常数据预测修正法35-45
4.1 异常数据的影响和分类35-37
4.1.1 异常数据的影响35-36
4.1.2 异常数据的分类36-37
4.2 异常数据预测修正法的概念及其修正原理37-39
4.2.1 异常数据预测修正法的概念37
4.2.2 异常数据预测修正法与传统修正方法的区别37-38
4.2.3 异常数据预测修正法的修正原理38-39
4.3 异常数据预测修正法的应用实例39-45
4.3.1 异常数据的修正39-42
4.3.2 对预测日预测时刻后至当日24 时未知负荷的补足42-45
第五章 负荷预测软件的编制及算例分析45-53
5.1 开发工具的选择45
5.2 负荷预测软件的设计思路45-51
5.2.1 系统需求分析45-46
5.2.2 系统总体设计46-49
5.2.3 系统详细设计49
5.2.4 用户界面图49-51
5.3 算例分析51-53
5.3.1 算例中神经网络模型的基本组成要素51
5.3.2 误差评价指标51
5.3.3 预测结果分析51-53
第六章 结论及展望53-55
参考文献55-58
在学期间发表的学术论文和参加科研情况59
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