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基于QNX的客车热轴预报软件设计

作　者: 曹寅冬
导　师: 陈志刚
学　校: 中南大学
专　业: 软件工程
关键词: 客车轴温预报 QNX嵌入式系统时间序列分析 GM(1,1)模型
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

在我国,轴温报警器作为铁路旅客列车重要的车载监测仪器,已经做到了每一辆客车都必须安装,且保证全部开机并正常运行。由于轴温报警器算法简单,长期以来就伴随较多误报警,给运用工作带来了一定困扰。铁路第六次大提速以后,快速客车开始安装客车运行安全监控系统(以下简称TCDS),增强了车载仪器和地面中心的联系,但热轴误报时有发生仍旧对生产造成一定影响。本文研究内容主要包括：通过研究TCDS轴温监测子系统的体系结构和技术特点,深入分析TCDS轴温监测原理,发现TCDS仅负责存储转发轴温报警器的原始数据,TCDS轴温监测的核心仍旧是轴温报警器。归纳和分析轴温报警器产生误报警的各种缘由,可知热轴判别模型过于简单是根本原因。保证热轴判别基本准确的必要条件取决于对热轴规律的认识和了解。本文对研究热轴规律的常用方法进行了简单总结,分析了这些方法存在的不足,提出了基于灰色预测理论进行热轴预测判别的新观点。为了保证灰色模型的预测精度,本文使用了递推中位值滤波法和新陈代谢策略。通过对Z11次列车YW25T675498车辆2008年全年历史数据进行模拟试验,验证了灰色模型GM(1,1)对热轴预报的适用性和有效性。通过对轴温数列的理论分析和实验验证,结果表明：通过GM(1,1)建模对轴温进行预测,可以提前预知轴温的变化趋势,有效地保证了报警的实时性,最大可能地避免了事故扩大。使用递推中位值滤波法可以有效地滤除杂波,提高热轴预报的准确率。对环境温度数列去最大值和最小值求平均值,可以有效地减少冬季误报警。

基于QNX的客车热轴预报软件设计

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