基于IOS的灾害监测系统移动终端的研究与设计

高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统（简称:灾害监测系统）是高速铁路行车安全的重要基础保障系统之一,已建设的高速铁路均按线建设了灾害监测系统。为了能使用户随时随地掌握和处理灾害监测系统的报警信息,提高用户的工作效率,解决灾害监测系统时效性等问题,研究和设计了灾害监测系统移动终端。结合X-Code、React Native和Ajax等IOS开发技术,设计灾害监测系统移动终端（IOS版）的架构、功能、数据处理流程等,实现了灾害监测系统的移动终端。实验结果表明,灾害监测系统的移动终端能够提高信息时效性和快速处置问题的能力,为移动终端的开发提供了技术储备。     

高速铁路灾害监测系统误报警分析及改进措施探讨

对高速铁路灾害监测系统误报警情况进行统计分析,从误报警类型、误报警原因、误报警率方面展开分析。基于对高速铁路灾害监测系统误报警分析,从联调联试角度进行改进措施探讨,主要包括强化监测手段和开展专项检测,其中强化监测手段包括升级检测方法、增加检测项目,开展专项检测包括系统功能验证、现场采集设备标定、增加误报警检测项目。通过对改进措施的探讨,对防止或减少系统误报警将起到一定作用,可为列车安全平稳运行提供保障。     

高速铁路灾害监测系统故障诊断方法研究

作为高速铁路安全保障系统之一,高速铁路灾害监测系统（简称：灾害监测系统）的稳定运行是列车在灾害天气和突发异物侵限事件下安全运行的根本保障。针对灾害监测系统故障数据特点,构建了基于失效模式与影响分析（FMEA,Failure Mode and Effects Analysis）的灾害监测系统故障分析表,对该系统的故障表现、故障原因和影响进行分析。在此基础上,提出了基于随机森林算法的灾害监测系统故障诊断方法。通过对比分析可知,该方法优于传统的基于C4.5决策树的故障诊断方法,有助于灾害监测系统故障的快速诊断、定位和处置,减少人工排查设备故障的工作量,为灾害监测系统的运营维护提供技术支持。     

高速铁路灾害监测系统风报警解除时限优化方法

基于高速铁路沿线风监测系统历史数据,在保证列车运行安全的前提下以增加列车运行效率和减少大风报警处置工作量为研究目标。考虑线路的繁忙程度和大风影响程度,建立高速铁路灾害监测系统风报警解除时限优化模型。选取3条典型线路进行实例分析,从线路、线路所属铁路局、季节方面对大风报警解除时限进行优化分析,得到最优报警解除时限值。研究结果可为高速铁路灾害监测系统风报警解除时限的运用优化提供参考。     

高速铁路灾害监测系统大数据分析

基于高速铁路灾害监测系统的大数据分析研究，通过分布式文件系统存储、MapReduce/Spark计算框架、数据挖掘等技术，对高速铁路灾害监测系统的灾害规律分析、灾害预测、运用规则优化、监测点布设优化、设备选型、设备状态分析等进行研究。以大风规律和设备运行状态为例进行分析，结果表明，50%左右的大风集中在15～16 m/s之间，通过优化大风报警阈值，可有效降低大风报警次数；电源故障是灾害系统设备的主要故障，需对其进行重点监测和维护。该研究可解决目前灾害监测系统运用和维护中遇到的问题，为灾害监测数据综合分析与应用研究提供技术支持。     

高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统信息安全架构设计和研究

为提高高速铁路自然灾害与异物侵限监测系统（简称:灾害监测系统）安全,保障系统稳定运行,通过分析灾害系统监测面临的安全风险和安全需求,设计了灾害监测系统安全体系架构,结合具体模型和数据处理流程,重点从物理安全、网络安全、主机安全、应用安全和数据安全等不同方面对灾害监测系统软件的安全系统进行设计。应用结果表明,在不降低软件性能条件下,安全架构及设计方案对提高软件安全性有明显效果,可有效地提高灾害监测系统自身安全性。     

铁路灾害监测系统的深化研究

自然灾害严重威胁行车安全,随着高速铁路的发展,铁路自然灾害及异物侵限系统(简称灾害监测系统)越来越受到人们关注。提出灾害监测系统的系统架构;结合灾害监测系统的应用情况及系统存在的不足,提出系统深化研究的内容。     

基于大数据技术的灾害监测系统联调联试数据挖掘研究

高速铁路灾害监测系统经过10余年联调联试工作的开展,积累了大量现场检测数据。依据灾害监测系统联调联试数据的特点,基于大数据技术对文档结构化、技术架构、分析方法、采用算法等进行选择,提出数据挖掘流程,从辅助决策、运维管理、测点优化、科学研究、厂家评价等方面提出期望目标并对成果应用进行分析。     

高速铁路的灾害防护设计

研究目的:高速铁路的灾害防护是我国铁路建设中遇到的新问题,根据工程建设的需要,对可能造成铁路灾害的种类进行分析,并阐述可采取的防护措施.在参照国外高速铁路灾害防护技术的基础上,探讨适合我国高速铁路应用的灾害防护技术.研究结论:通过对可能造成铁路灾害种类的分析,有些突发性灾害信息实时性要求很高,及时预报和报警,对降低列车损失至关重要.我国高速铁路防灾安全监控系统的建立,应结合运营特点,合理确定某些灾害监测信息能直接控制列车限速或停运;另一些灾害监测信息可由调度人员人工确认处理.并可将防灾安全监控系统作为车站综合监控系统的主体部分进行集成,也可将自然灾害、轨温及火灾、突发事故、异物侵限监测和其他各类辅助监测统一集成.     

高速铁路沉降自动化监测系统SMAIS的研发及应用

研究目的:为解决高速铁路自动化沉降监测问题,研发出一套"高速铁路工程结构沉降及变形自动监测分析预警系统SMAIS",该系统融合传感器、数据采集传输、客户端实时跟踪和远程查询、监测成果后处理、自动预警、人工监测数据管理及监测数据分析、管理与评估等七个子系统,成功在京津城际等高铁部分段落工程上进行长期应用和检验。研究结论:工程应用结果表明:(1)在高铁工程结构的沉降监测过程中,所研发的SMAIS自动监测系统具有较高的监测精度,具有较强的适用性和稳定性;(2)SMAIS数据实时跟踪和远程网络的动态查询访问平台,可实现实时化、可视化、远程化的监测目标,节约大量的人力;(3)SMAIS监测预警子系统,可实现自动报警和报警后的预警信息分析功能,为信息化施工和科学决策提供指导;(4)本系统可适用于高速铁路路基和桥梁等工程结构的沉降监测。     

高速铁路ATP车载设备健康状态监测及智能诊断系统研究

为解决高速铁路列车自动防护（ATP,Automatic Train Protection）系统车载设备故障定位困难、人工检查任务繁重等问题,研制高速铁路ATP车载设备健康状态监测及智能诊断系统。该系统由轨旁检测设备、车载诊断记录单元和地面维护中心设备构成。车载诊断记录单元自动采集ATP车载设备各单元应用软件的日志数据及关键部件电气特征数据,并通过车–地无线传输通道将数据传输至地面维护中心;轨旁检测设备根据不同车型,准确地采集动车组车外ATP车载设备的图像及安装测量数据。该系统能够自动识别ATP车载设备的外观缺陷和安装异常,提供ATP车载设备健康状态监测和故障分析诊断功能,有助于提高ATP车载设备维护效率。     

基于人工智能的高铁动车组智能运维数据分析系统的构建

针对高速铁路（简称：高铁）动车组部件故障诊断和预测的业务需求,依托动车组故障预测与健康管理（PHM,Prognostic and Health Management）系统,在基于人工智能的高铁动车组智能运营维护（简称：运维）算法研究平台中构建高铁动车组智能运维数据分析系统。介绍了高铁动车组智能运维算法研究平台的架构,以及高铁动车组智能运维数据分析系统的数据处理流程和关键算法。并以高铁动车组客室空调为例,选取客室空调相关传感器数据进行数据分析,得到影响客室空调健康状况的特征,并对聚类结果进行健康度数据标注,作为客室空调健康评估模型开发的基础。     

高铁周界异物入侵感知与识别系统

针对高铁周界异物入侵监测和预警需求,提出了一种融合分布式光纤传感技术、视频联动技术和智能识别技术的分布式、多维度高铁周界异物入侵感知与识别系统。通过使用布里渊光时域分析(BOTDA)技术进行应变监测以及相位光时域反射(Φ-OTDR)技术进行振动监测,可有效捕捉异物入侵事件。同时使用人工神经网络(ANN)对报警信号进行大数据分析,可降低系统误报率。该系统的应用能够大幅提高高铁运营安全预警完备率和应急响应效率,具有重大社会价值。     

基于LSTM的高铁大风预测模型及算法研究

通过对风速数据进行时间序列分析,建立风速预测模型,实现大风灾害的预警,对提升高铁运营安全保障能力具有重要意义。通过分析某高铁客运专线防灾系统的历史风速数据,建立了一种基于LSTM神经网络的大风预测模型,使用TensorFlow平台进行模型参数训练,并结合实际监测数据进行了模型验证。结果表明,该方法预测未来20 min的大风效果较好,预测20～30 m/s大风时的平均误差为13.4%。该研究可为高铁大风预警技术的应用提供参考。     

大风区段高速铁路正馈线防风技术探讨

根据已运营高速铁路的运营经验和常规采取的措施，结合兰新铁路和兰新铁路第二双线大风灾害频繁的特点和施工经验，对正馈线防风技术措施进行探讨，解决大风灾害造成正馈线故障，引起接触网停电，严重影响高速铁路安全运营的技术问题。     

基于室内外综合监测平台的轨道电路隐患分析系统

针对现有铁路集中监测系统无法满足室内外轨道设备故障诊断的问题,提出了基于室内外综合监测平台的高铁轨道电路隐患分析系统实现方案。该系统通过对高铁室外轨道电路电气特性及特征值的采集,汇总到信号集中监测系统信息平台中,并通过智能分析功能对轨道电路设备进行诊断和预警。