QGA-SVM在弓网滑动电接触下的最优载荷研究

被引：7

作者：

任志玲 ^{[1
]}

郭超 ^{[1
]}

徐丽霞 ^{[2
]}

机构：

[1] 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院

[2] 大连宝原核设备有限公司质保部

来源：

高压电器 | 2015年 / 51卷 / 04期

关键词：

量子遗传; 支持向量机; 滑动电接触; 最优载荷;

D O I：

10.13296/j.1001-1609.hva.2015.04.025

中图分类号：

U225 [接触网]; U264.34 [];

学科分类号：

摘要：

弓网滑动电接触过程中,电、力、速多个物理域的复杂耦合影响列车的高速、重载、稳定运行。为了提高载荷最优控制,使摩擦副摩擦磨损与受流稳定性达到相对最佳,利用量子遗传算法优化支持向量机的相关参数,建立了受电弓滑板磨损率的预测模型。经过MATLAB仿真结果表明,量子遗传算法比遗传算法有更好的优化性能,建立的模型能够稳定预测滑板磨损率,对选取最优载荷、研究载流摩擦副材料具有重要意义。

引用

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页码：133 / 138

页数：6

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