基于最大熵原理的地基变形分析

通过分析常规方法在沉降修正系数的选取中具有的定值性和随意性,引入建立在过去信息和现在样本信息之上的Bayes理论,结合某客运专线红粘土路基工程,提出用后验分布得到修正系数的取值范围。实例研究表明:用以往经验综合样本信息估计修正系数的先验概率在某一区间上服从均匀分布,由现场载荷试验实测沉降量与理论计算沉降量分析所得的修正系数,将现场量测的沉降变形信息与先验信息结合起来,利用Bayes统计理论,由小样本试验数据推算得到修正系数的后验概率服从正态分布,并对其参数进行区间估计,将修正系数的取值从较大区间进行优化,进而分析了在不同荷载作用条件下,沉降修正系数的概率分布模型。     

母体百分位值与百分率置信限的Fiducial推断

针对铁道机车车辆现场可靠性数据多为不完全数据的情况,在Fiducial统计理论的基础上,采用Monte Carlo模拟方法建立工程中推断正态分布与威布尔分布母体百分位值与百分率置信限的统计方法.利用约束统计抽样技术,研究基于工程经验限定寿命与可靠性分布参数取值范围的小样本统计推断方法.将传统的确定最大安全寿命的相关系数优化法推广应用到不完全数据信息的情形中,综合利用产品历史共性信息和不完全数据信息进行高精度可靠性评估与寿命预测.与传统频率统计方法或非参数方法相比,用该方法统计推断的结果在大样本与小样本情况下均具有频率意义下的置信限,克服了传统方法在小样本情况下推断精度不高的缺点.     

基于贝叶斯网络的牵引逆变器开路故障多特征融合诊断方法

为了增强牵引逆变器开路故障诊断方法对于不确定因素的免疫能力,提出一种基于贝叶斯网络的信息融合诊断方法。以牵引逆变器输出侧的电流和电压为信号源,提取小波包熵特征,采用主成分分析法对原始特征进行降维,使用贝叶斯参数估计法融合降维后的特征量,得到信息互补的新的特征向量。利用贝叶斯网络对融合后的新的特征向量进行识别,对不同观测值情况下的最大后验概率估计结果进行信息融合并做出决策,进而完成故障诊断。建立仿真模型,与使用K均值算法的故障分类情况做对比,验证不同转速和白噪声情况下所提故障诊断方法的有效性。研究结果表明:所提方法能够对牵引逆变器IGBT的单管和双管开路故障进行准确检测与定位,能够去除冗余信息和互补有效信息,具有一定的抗干扰能力,准确率高,适应性强。     

统计抽样在物资审计中的应用

统计抽样审计是抽样审计的一种。它是根据数理统计的理论，按随机原则，从总体中抽出一定数量的样本进行检查，用以推断总体结果的一种方法。在审计工作中，抽查样本数量的多少，应根据预计差错率、精确限度、可靠程度等影响因素，建立相应的计算公式进行定量计算，以保证样本具有代表性，从而保证审计质量。     

基于流量矩阵估计的路由推断算法

路由信息对网络而言非常重要。现有的路由推断技术很难适用于任意网络。本文提出了一种路由推断算法,在已知网络的拓扑结构和链路流量的情况下,先通过期望最大化算法对一个包含了多种路由可能性的流量矩阵进行估计,然后根据对应的可能需求的估计值的差异来推断实际路由。仿真结果证明了方法的有效性。     

关于京沪铁路接触网专业验电死区问题的探讨

京沪铁路接触网作业验电接地过程中发现“验电死区”问题,对作业人员的人身安全及行车安全带来严重安全隐患。在确定京沪铁路验电试验地点和验电位置后,分别对接触网设备进行带电验电和停电验电,根据试验数据得出结论,明确了接触网设备的验电位置,规范了验电器的管理,为确保作业人员人身安全及行车安全提供了保障。     

正态信息扩散法推断岩土参数概率分布的窗宽优化和区间截尾问题研究

正态信息扩散法被认为是相对最优的推断岩土参数概率分布方法,但其存在窗宽选择和截尾误差问题.提出以均方差指标最小为目标,逐级改变窗宽h,获得与直方图匹配的正态信息扩散分布窗宽确定方法;在确定匹配窗宽的基础上,借助样本队列曲线,提出增大样本下界、减小样本上界的"收窄"正态信息扩散分布取值区间方法.工程实际测试样本的统计结果表明:提出的匹配窗宽下的信息扩散分布所得到的概率密度函数优于h窗宽下的概率密度函数,拟合误差更小;"收窄"样本边界后获得的正态信息扩散分布区间与样本的实际分布区间更接近,减小截尾误差,累积概率更接近1.     

正态信息扩散法推断岩土参数概率分布的窗宽优化和区间截尾问题研究

正态信息扩散法被认为是相对最优的推断岩土参数概率分布方法,但其存在窗宽选择和截尾误差问题.提出以均方差指标最小为目标,逐级改变窗宽h,获得与直方图匹配的正态信息扩散分布窗宽确定方法;在确定匹配窗宽的基础上,借助样本队列曲线,提出增大样本下界、减小样本上界的"收窄"正态信息扩散分布取值区间方法.工程实际测试样本的统计结果表明:提出的匹配窗宽下的信息扩散分布所得到的概率密度函数优于h窗宽下的概率密度函数,拟合误差更小;"收窄"样本边界后获得的正态信息扩散分布区间与样本的实际分布区间更接近,减小截尾误差,累积概率更接近1.     

基于多Agent信息融合的轨道交通信号设备故障诊断技术要点

针对我国城市轨道交通信号设备故障的特点,设计了一个基于多Agent信息融合技术的轨道交通信号设备故障诊断系统。介绍信息融合技术的相关要点,重点阐述多Agent信息融合技术的定义和理论。对多Agent轨道交通信号设备故障诊断的总体结构进行分析和设计。详细分析了信息采集Agent、管理Agent、诊断Agent等主要Agent的基本职能,以及各Agent间的通信协作方式。     

轨道交通车辆转向架牵引电机滚动轴承可靠性研究

为保障轨道交通车辆转向架牵引电机滚动轴承安全、平稳、可靠地运行,提出一种基于IMF-PCA(本征模态分量-主成份分析)和WPHM(威布尔比例故障模型)相结合的轨道车辆转向架牵引电机滚动轴承(以下简称"电机轴承")可靠性评估方法。将实测采集的振动信号利用自相关系数对IMF中起主导的信息成分进行辨别,对于不同信息成分占主导的IMF分量,利用PCA将其分解为有用信息和虚假分量或噪声组成的一系列主分量。采取不同的筛选剔除方法对IMF进行筛选,将筛选保留的IMF进行重构,得到纯净、敏感的振动信号,并从中提取出能反映电机轴承状态的特征指标,将优选出的特征指标进行特征信息的加权融合。将这个融合后的特征指标作为WPHM的协变量,建立可靠性评估模型,从而实现电机轴承运行可靠性的有效评估。     

基于MEMS加速度计和陀螺仪的姿态检测系统

本文根据微机电系统(MEMS)加速度传感器的工作原理和特点,对姿态检测系统的原理、组成以及数据采集进行了研究.提出了一种基于MEMS三轴加速度传感器和陀螺仪的倾角检测系统的实现方法.采用加速度计和陀螺仪的数据融合,有效地提高姿态检测系统的检测精度.     

钢轨焊前断面廓形参数检测方法研究

钢轨断面的廓形参数对钢轨焊接后的平直度、焊后打磨、钢轨品质等影响重大。针对钢轨焊接前的轨端廓形检测,在激光传感器采集的廓形数据基础上,详细论述数据的处理方法和过程,主要包括数据的预处理、数据的融合、分段拟合、廓形的计算等,分析不同方法针对该研究目的的可行性、适应性以及准确性,最终选择移动平均法进行数据的预处理,采用矩形标准块和圆柱标准块标定进行数据融合,基于协方差矩阵的特征值选取分段点,最小二乘法进行分段拟合。试验数据表明,该方法对数据处理的效果良好,可以高效精确地检测出钢轨焊前断面的廓形尺寸。     

CTCS-3列车控制系统数据融合方法研究

数据融合是提高列车控制数据完备性和保证列车安全的重要方法,CTCS-3列控系统已在传感器层面进行了局部数据融合。本文在分析列控系统技术规范、CTCS-3列控系统结构及工作原理的基础上,提出一种CTCS-3列控系统决策层数据融合方法,分析融合的可行性并建立实现该方法的模型。该方法通过CTCS-3列控系统C3控制单元与C2控制单元之间进行列控信息交换,实现行车许可、线路描述信息、临时限速等核心列控数据的数据融合。融合后的列控数据更可信、准确、可靠。使用融合后的列控数据计算列车允许速度和生成监控曲线,使列车控制的安全性更高。     

基于铁路安全管理信息报告的文本挖掘技术研究

为了查找各安全管理信息报告之间的相关性，分析和利用此类报告文档丰富安全管理专业词库，文章分别采用卡方检验和朴素贝叶斯作为文本降维和分类的方法，对安全管理信息报告进行训练，形成算法模型，并利用训练模型对测试文档进行分类，测试结果准确率较高。     

无线传感器网络信息融合框架在铁路环境监测的应用

针对高速铁路周边环境监测应用中遇到的网络数据流量过大的问题，提出了一种新的无线传感器网络信息融合框架来有效地抑制这个问题，同时根据用户的不同需求，给出了一种信息反向查询机制。实验结果证明:该信息融合框架可以有效减少网络中的数据流量。     

基于BIM技术的轨道交通桥梁工程量计算

为了解决轨道交通桥梁工程数量计算中存在的工程量信息传递次数多、效率不高等问题,提出一种基于结构化数据的工程量计算方式,省去了基于二维图纸进行工程量计算方式中的信息传递过程,避免了三维模型成熟度不高或信息缺失造成的数量丢失。具体做法为:采用数量项类型划分、分类计算、混合方式编码等方法,建立构件与工程数量、工程数量与清单的映射关系,可跳过图纸或模型进行工程量计算和工程量清单的输出。在智能京张BIM设计过程中,通过编写桥梁工程数量计算软件进行工程数量的计算和输出,验证了该方法的可行性。     

主观贝叶斯方法在列车占用丢失报警原因分析中的应用

根据铁总公司要求,TDCS/CTC系统增加列车占用丢失报警功能,为保证列车运行安全、提高列车运行效率,在发生列车占用丢失报警时,需要及时且准确地判定报警原因.主观贝叶斯方法是一种概率推理方法,能从不完全、不精确或不确定的知识和信息中做出推理.列车占用丢失报警原因分析具有现象与原因的不确定性.本文将主观贝叶斯方法引入列车占用丢失报警原因分析中.最后利用大量算例进行验证,验证结果表明了该方法的合理性和实用性.     

基于多传感器信息融合的列车定位方法研究

针对城市轨道交通中列车定位问题,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波器的多传感器信息融合列车定位方法,建立了GPS/IPS/DR信息融合模型,对GPS/IPS/DR组合的信息融合定位进行了MATLAB仿真,结果表明,GPS/IPS/DR融合定位能提高列车的定位精度和可靠度,能很好的抑制传统列车定位中的积累误差.     

CRH2型动车组三级检修关键故障辅助分析系统的设计与实现

本文采用分层取样法对CRH2型动车组三级检修中积累的故障进行统计分析，综合考虑随机样本的发生率和重要性，以加权平均法计算加权得分，评定形成关键故障处理数据库。通过开发基于 B/S网络架构的辅助分析系统，实现分级用户管理、故障数据添加、模糊查询等功能，方便现场作业人员实时获取正确的关键故障处理技术指南，从而提高动车组检修效率和检修质量。     

一种多通道信息融合的横向减振器性能退化阶段辨别方法

对于转向架这样复杂的系统,分布在系统不同位置的传感器可以实时检测大量数据。这些数据能够反映高速列车运行过程中转向架关键部件的性能退化状态,但单一通道的振动信号存在着信息缺失、信噪比低等缺陷,无法据此实现转向架关键部件性能退化阶段的精确辨识。因此,本文以横向减振器为研究对象,通过对转向架振动数据相关性分析,提出了车体和转向架上多个通道的振动信号共同用于横向减振器性能退化阶段辨识的方法。并通过构建基于CNN的多通道信息融合模型,将多个通道信息进行融合,实现了横向减振器性能退化特征的自适应提取与阶段辨识。将该方法与基于单个通道的方法进行比较,结果表明,该方法能够精确实现横向减振器间隔10%的性能退化阶段辨识。