基于轨检车历史数据的轨道不平顺预测研究

由轨检车检查得到的大量轨道几何尺寸的历史数据,可以挖掘出轨道不平顺发展背后的潜在规律。从已有的历史数据的角度出发,以数据驱动的方式为出发点,得出轨道不平顺的发展趋势,可以做到对轨道质量指数的合理预测;若单纯从某一理论方法出发进行研究,实际观测数据不一定都能符合其结果。基于已有的历史数据出发,寻找最为匹配的规律,为轨道恶化趋势的预测提供新思路。研究结论如下:(1)提供了对轨道质量预测的新思路,预测结果的置信度可达到约92%;(2)基于已有的原始数据,匹配得出的分布函数中的系数根据实际情况的变化而变化,可包容被测轨道的不同个性;(3)轨道质量指数的增长与时间的关系是一种理论上循环的非线性关系。     

一种改进差分进化算法的分数阶系统辨识研究

分数阶模型需要辨识更多的参数,为了建立高精度的分数阶模型,提出一种应用于分数阶系统辨识的改进差分进化算法.在变异策略中基向量从最优个体群群中随机选取,在搜索过程中根据成功变异个体的信息自适应调整缩放因子和交叉概率因子,提高算法的勘探和开采能力.通过求解5个测试函数,证明了改进算法具有较强的求解能力.以永磁同步电机的分数...