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人工智能方法在线控制电力机车车辆的能源效率
摘要。分析了国际上组织电力机车能耗控制的实践。结果得出结论，目前组织电力机车能耗控制问题主要采用分析方法解决。这些方法基于设计仿真模型，这些模型通常基于庞特里亚金最大原理。然而，考虑到电力机车运动参数记录系统以及俄罗斯铁路其他自动化系统的发展，开发和研究用于解决电力机车能耗实时监控问题的人工智能方法和算法似乎是有希望的。还确定了从数据分析的角度来看，大多数现代运动参数记录仪存在许多显著的缺点。这些缺点包括数据不足和可靠性低、记录数据与行程和机车组缺乏关联、无法选择恒定间隔来记录测量结果。此外，在磁带上记录数据时也存在较高的错误概率，缺乏 GPS/GLONASS 卫星导航系统，缺乏无线数据传输，软件不完善，从磁带文件中导出数据不方便且不完整。为了在任意能源跟踪区域内测试电力机车的能源效率评估，根据运动参数记录器的数据开发了相应的软件。然而，要全面实施所提出的消耗跟踪方法，需要开发新的复杂自动化系统。这种系统应该结合电力机车和牵引供电系统的整套测量参数。
机车车辆工程专刊
虽然日本经济在政府主导的经济措施下正在经历温和复苏，但该国老龄化社会和出生率下降导致乘客人数下降，这意味着市场无法大幅增长。近年来，需求主要由更换老化的铁路卡推动，由于车辆订单总数一直在减少，铁路车辆制造商继续面临激烈的订单竞争。但与此同时，铁路卡作为一种更环保的大众运输方式，已在世界各国和地区获得认可，因为它们产生的二氧化碳排放量比汽车和飞机等其他运输方式要少。在美国和印度、巴西和东南亚等新兴国家，许多高速铁路建设和城市交通扩张项目都是为刺激经济和创造就业而制定的。根据欧洲铁路工业协会（UNIFE）的预测，到2019年，世界铁路市场将以年均2.7%的速度增长（北美自由贸易区：3.6%；亚太地区：4.1%），预计市场还将持续增长。