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基于图矩阵的仿生寻迹算法研究与应用
  • ISSN号:1001-8360
  • 期刊名称:铁道学报
  • 时间:2011
  • 页码:25-31
  • 分类:U224.9[交通运输工程—道路与铁道工程] TM922.3[电气工程—电力电子与电力传动]
  • 作者机构:[1]北京交通大学电气工程学院,北京100044, [2]华东交通大学电气工程学院,江西南昌330013, [3]华东交通大学土木建筑学院,江西南昌330013
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51007023); 江西省教育厅青年科学基金项目(GJJ09223 GJJ10138)
  • 相关项目:基于链式CA理论和潜在电路拓扑的谐振过电压抑制研究
中文摘要:

为解决牵引供电实时监控中的"带电/停电/接地"状态识别和快速计算问题,模拟智能生物的行为特点,提出仿生寻迹算法。该算法基于网络拓扑的图矩阵,推导出拓扑连通的数学模型。在算法实现上,采用标记和追踪技巧,得到快速计算的有关公式。以实际牵引供电系统为例进行数值实验。通过定义计算量因子,比较和分析仿生寻迹算法和幂法的计算量因子和效率。结果表明:仿生寻迹算法比幂法收敛快,计算速度提高约50%。该算法已作为牵引供电运行状态在线监测系统的核心模块投入工程应用。

英文摘要:

In order to identify the power-on/power-off/grounding state and achieve rapid calculation in the traction power supply real-time monitoring system,the bionic tracing algorithm is proposed by simulating intelligent biological properties.The topology connectivity model is established on the basis of the network topology graph matrix.Marking and tracing techniques are applied in algorithm implementation,and related calculation formulas are derived.Numerical experiments are carried out with an actual traction power supply system.By defining the calculation factor,the efficiency of the bionic tracing algorithm and power algorithm is compared and analyzed,and the results have shown that the bionic tracing algorithm converges faster than the power algorithm,and its calculating speed increases by about 50%.The bionic tracing algorithm has been running as a core module of the traction power supply monitoring system to apply to engineer projects.

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期刊信息
  • 《铁道学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国铁道学会
  • 主编:王德
  • 地址:北京复兴路10号中国铁道学会
  • 邮编:100844
  • 邮箱:tdxb@vip.163.com
  • 电话:010-51848021 51873116
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-8360
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2104/U
  • 邮发代号:2-308
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊,百种中国杰出学术期刊,中国科协第一、二届优秀学术期刊,入选学位与研究生教育中文重要期刊目录,中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17030