机车节能优化操纵技术研究

【摘要】：摘要：本文根据机车运行过程中各种阻力做功特点建立了机车能耗模型,提出了一种用机车运行数据和牵引计算方法的油耗间接检测思路。建立模型后,结合线路纵断面特点,用遗传算法编码求解机车能耗模型最优解。还分析了济南铁路局机车实验数据并量化节能优化操纵两个论断,归纳出货运、客运列车的优化操纵方法,设计机车节能优化操纵评价指导系统,编制软件供铁路管理部门使用。 首先,针对目前油耗直接检测的缺陷,根据牵引计算中各种阻力做功特点间接推算出机车能耗,提出了间接检测油耗的思路。建立机车能耗模型,得到以速度、减压量为代表的机车运行参数、以坡道为代表的纵断面参数与能耗的对应关系,用济南西—德州站往返实际运行数据验证了模型的准确性和精度。 其次,分析了遗传算法研究优化操纵问题的一种新方法,以信号机所在位置为关键控制点,将该点的速度和操纵方式编码后,对机车能耗模型进行求解,并以京沪线十二里阁—桥南段为例分析了优化结果的节能效果。 最后,使用机车能耗模型和遗传求解方法,结合实际线路纵断面特点给出了DF8B货车、DF4D客车分别在济南西—德州站、蓝村—莱阳站的优化操纵方法；结合机车控速和平稳操纵方法给出货、客运列车优化操纵的一般结论,普遍适用于起动、停车阶段以及长大上、下坡道操纵过程中。 本文建立的机车能耗模型根据列车运行数据计算能耗,可以间接检测出油耗；以信号机所在位置为关键控制点求解优化速度和操纵方式算法、设计的机车节能优化操纵评价指导系统可为后续研究工作打下基础。 【关键词】：优化操纵 能耗 遗传算法 油耗间接检测
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：U268
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 机车节能优化操纵问题的研究现状11-15
• 1.2.1 国内外研究现状11-14
• 1.2.2 当前存在问题总结14-15
• 1.3 优化操纵基本理论与问题概述15-16
• 1.4 本文主要研究内容与成果形式16-18
• 2 基于牵引计算的机车能耗模型建立18-34
• 2.1 建立机车能耗模型的理论基础18-22
• 2.1.1 列车运行过程的力学分析18-21
• 2.1.2 列车牵引计算规程的应用21-22
• 2.2 机车运行过程能耗模型的建立22-27
• 2.2.1 问题描述与分析22-23
• 2.2.2 模型假设和符号说明23-24
• 2.2.3 机车能耗模型的建立24-27
• 2.3 能耗模型实例验证27-32
• 2.4 机车能耗模型计算的结论提取32-34
• 3 基于遗传算法的优化操纵模型求解34-52
• 3.1 遗传算法基本思想与选择依据34-36
• 3.1.1 遗传算法基本原理34-35
• 3.1.2 算法适用性分析35-36
• 3.2 模型求解过程的具体实现36-39
• 3.2.1 输入/输出参数的确定36
• 3.2.2 确定目标函数36-37
• 3.2.3 分析约束条件37-38
• 3.2.4 最优解搜索方法38-39
• 3.3 求解机车节能优化操纵模型计算实例39-48
• 3.3.1 线路纵断面化简39-41
• 3.3.2 遗传编码41-42
• 3.3.3 生成初始种群42
• 3.3.4 计算适应度函数42-46
• 3.3.5 遗传算子设计和解码46-48
• 3.4 优化算法结果分析48-52
• 4 机车优化操纵技术研究52-70
• 4.1 机车优化操纵技术概述52-58
• 4.1.1 机车控速操纵方法研究52-56
• 4.1.2 机车平稳操纵方法研究56-58
• 4.2 基于DF8B货运列车的优化操纵技术研究58-63
• 4.2.1 DF8B货车特性和实际运行线路概述58-59
• 4.2.2 货运列车机车优化操纵方法59-62
• 4.2.3 货运列车机车优化操纵结论推广62-63
• 4.3 基于DF4D客运列车的优化操纵技术研究63-70
• 4.3.1 DF4D客车参数和实际运行线路概述63-64
• 4.3.2 客运列车机车优化操纵方法64-68
• 4.3.3 客运列车机车优化操纵结论推广68-70
• 5 机车节能优化操纵评价指导系统研究70-82
• 5.1 评价指导系统功能简介与总体设计70-71
• 5.2 评价指导系统各模块设计与功能71-78
• 5.2.1 运行记录分析查询软件设计71-73
• 5.2.2 机车能耗计算分析软件设计73-76
• 5.2.3 线路基础数据绘制软件76-78
• 5.3 数据处理与读取文件格式78-80
• 5.4 优化操纵评价指导实例80-82
• 6 结论与展望82-84
• 6.1 结论82-83
• 6.2 展望83-84
• 参考文献84-86
• 作者简历86-90
• 学位论文数据集90

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