简介:国内已开通运营的采用直流供电地铁线路,普遍存在轨电位异常问题,过高的轨电位将引发直流框架保护动作甚至导致接触网停电而影响运营.钢轨电位限制装置(OVPD)动作或长期合闸时,大量电流入地并形成杂散电流,对设备及金属构件造成电化学腐蚀,影响设备可靠性、耐久性及安全性.轨电位、杂散电流与土建、供电、轨道等专业密切相关,需系统性统筹考虑杂散电流腐蚀防护问题.而对于过渡电阻测试及杂散电流防护,国内相关标准及技术规程还不完善.成都地铁基于实测轨道系统各个电阻参数、专题研讨及专家论证等方式进行了一系列探索,重点研究轨道系统电阻对杂散电流的影响,并立足轨道专业对杂散电流腐蚀防护提出一些建议.
简介:针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。