一种基于TCN的运煤列车通信网络控制设计

一种基于TCN的运煤列车通信网络控制设计摘要随着我国经济的不断发展，煤炭作为主要能源资源，运煤列车逐渐成为国家能源战略的重要组成部分。但是，运煤列车运输过程中的通信网络不稳定、信息传输不及时等问题仍然存在。为了解决这些问题，本文提出了一种基于时序卷积网络（TCN）的运煤列车通信网络控制设计。首先，针对现有通信网络的问题，分析了TCN网络的优点和工作原理。然后，设计了运煤列车通信网络的TCN控制系统，包括数据采集、数据传输、数据处理等模块。最后，利用MATLAB仿真实验验证了本设计的可行性和有效性。关键词：TCN；运煤列车；通信网络；控制设计AbstractWiththecontinuousdevelopmentofChina'seconomy,coal,asthemainenergyresource,graduallybecomesanimportantpartofthenationalenergystrategy.However,theproblemsofunstablecommunicationnetworkandinsufficientinformationtransmissionintheprocessofcoaltransportationbytrainstillexist.Inordertosolvetheseproblems,thispaperproposesacommunicationnetworkcontroldesignforcoaltransportationbytrainbasedontheTime-ConvolutionalNetwork(TCN).Firstly,theadvantagesandworkingprincipleofTCNnetworkwereanalyzedfortheproblemsoftheexistingcommunicationnetwork.Then,TCNcontrolsystemforcommunicationnetworkofcoaltransportationbytrainwasdesigned,includingdataacquisition,datatransmission,dataprocessingandothermodules.Finally,thefeasibilityandeffectivenessofthedesignwereverifiedbyusingMATLABsimulationexperiments.Keywords:TCN;Coaltransportationbytrain;Communicationnetwork;Controldesign1.引言我国煤炭资源丰富，是我国能源工业的支柱产业。运煤列车作为煤炭运输的重要工具，对国家能源战略的实施起到了至关重要的作用。目前，我国运煤列车通信网络存在着通信不稳定、信息传输不及时等问题。这些问题不仅影响了煤炭生产和运输的效率，还影响了交通安全和行业管理。因此，研究如何优化通信网络，提高网络传输效率和数据传输稳定性，具有重要的现实意义和应用价值。时序卷积网络（TCN）是一种新兴的神经网络，是近年来研究的热点之一。TCN网络在时序数据处理和信号分析方面具有很好的效果，可以将时间序列信号转换为高维的时空信号，从而提高数据处理效率和稳定性。因此，利用TCN网络优化运煤列车通信网络是非常可行的。本文针对运煤列车通信网络存在的问题，提出了一种基于TCN的运煤列车通信网络控制设计。首先，分析了TCN网络的优点和工作原理。其次，设计了TCN控制系统的应用框架，包括数据采集、数据传输、数据处理等模块。最后，使用MATLAB对设计进行了仿真实验验证，并对实验结果进行了分析和总结，证明了本设计的可行性和有效性。2.TCN网络及其原理时序卷积网络（TCN）是一种用于处理时域序列数据的高效卷积神经网络。与其他卷积神经网络（CNN）相比，TCN网络可以通过并行处理给定的任务，比如分类、预测等，从而显著提高处理速度。TCN网络的核心原理是时间扩张，即将实体时间序列与处理单元的虚拟时间序列扩张到多项式时间序列中，然后用卷积运算法对其进行处理。TCN网络和传统的神经网络不同，传统神经网络主要是处理输入之间存在的关连性，但是它无法处理时间序列之间的关系。TCN网络则能够在不需要循环结构的情况下处理时间序列数据。3.运煤列车通信网络控制设计3.1数据采集模块运煤列车通信网络需要采集的数据主要包括车辆传感器、通信模块、GPS等设备采集的数据。数据采集需要考虑长距离传输的稳定性，确保数据的准确性和可靠性。在不稳定的通信网络下，需要采用数据缓存技术，以确保数据的完整性。数据缓存可以通过使用高速缓存器（SSD）或直接读取数据并在本地存储数据的方法实现。3.2数据传输模块传统的运煤列车通信网络采用4G网络和网络分发器解决数据传输的问题。但是，由于4G网络在传输远距离数据时会存在较大的传输延迟和不稳定性，因此需要使用协议优化技术进行优化。本设计使用TCN网络将数据转换为多项式时间序列，然后通过协议优化技术将数据传输到目的地。协议优化技术有很多，其中流控制协议（TCP）是最常用的技术之一。3.3数据处理模块在接收到传输的数据之后，本设计使用TCN网络对数据进行处理和分析。TCN网络的优点是可以在不同时间内处理不同的数据序列。在数据处理模块中，可以使用TCN网络对数据进行分类、预测和异常检测等处理。4.仿真实验和结果分析本设计通过MATLAB仿真实验验证了TCN网络在运煤列车通信网络中的有效性。在仿真实验中，选择了不同的通信网络和数据处理算法进行对比实验。4.1实验设计本文采用了两种不同的数据传输算法进行仿真实验，分别是使用传统的4G通信网络传输数据和使用TCN网络传输数据。然后对比分析两种算法的传输效率和数据传输稳定性。实验中，采用TCN网络进行数据处理和分析。4.2实验结果分析通过对实验结果的比较分析，可以发现TCN网络的数据传输效率和稳定性明显优于传统的4G数据传输算法。在传输距离较长时，4G算法传输的数据存在严重的传输延迟和数据丢失问题，而TCN算法则更加稳定。此外，在进行数据处理和分析时，TCN网络的处理效率高、准确性更高，可以为运煤列车提供更准确和实时的数据分析服务。5.结论本文针对运煤列车通信网络存在的问题，提出了一种基于TCN的运煤列车通信网络控制设计。通过实验验证，证明了TCN算法具有优秀的数据处理和分析能力，它可以显著提高数据传输效率和稳定性。因此，本设计可以为运煤列车通信网络优化提供重要的参考和借鉴。参考文献：[1]QianM,YuL,QinY,etal.IntegratingCNNsandLSTMnetworksforspeechemotionrecognition[J].NeuralComputingandApplications,2020(32):15853-15863.[2]HeZ,ChengX,ZhangY,etal.InvestigatingtheApplicationofDeepLearningTechniqueinMusicGeneration[J].