基于形状上下文的列车挡键丢失图像识别算法

针对列车运行故障图像动态检测系统（Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS）中挡键丢失故障,提出一种基于形状上下文的列车挡键丢失图像识别算法。取正常挡键区域图像作为模板,到待测TFDS图像中遍历,采用形状上下文描述图像的形状特征,加权形状上下文距离与弯曲能量以定义形状距离作为图像匹配的相似度指标,最后根据模板图像是否遍历出与其相似的区域图像作为挡键丢失的判断依据。采用Matlab编程,通过截取大量测试图像实验发现,所定义的形状距离阈值取0．16,对测试图像中有无挡键能很好地区分。采用形状上下文描述,自定义形状距离作为图像匹配的相似度指标具有很高的可靠性,该算法为TFDS图像故障识别提供了一种新的思路。     

基于DCNN-SVM的道岔智能故障诊断方法研究

针对道岔故障难检测、难分类、时效差等难题，以S700型转辙机道岔为研究对象，提出一种基于DCNN-SVM的道岔故障诊断方法。首先从道岔正常转换曲线和发生故障时的动作曲线入手，总结故障类型、故障原因和故障信号形态特征，并对道岔转换动作曲线进行预处理，即数据统一维度和归一化。然后计算标准电流曲线和功率曲线，根据道岔转换曲线与标准曲线的相似度来识别道岔转换正常和异常。再采用分区时域特征提取和ReliefF特征筛选，选取对故障分类具有明显效果的时域特征，以及根据深度学习算法获取的图像特征，形成有效特征向量空间。最后使用训练集对DCNN-SVM道岔故障诊断算法进行模型训练，并基于诊断模型实现道岔故障的实时诊断。实验表明：在样本数据量足够大的情况下，DCNN-SVM道岔故障诊断方法正确率达99.01%,相比SVM算法提高0.64%,对保障行车安全具有十分重要的作用。     

三相V/V牵引变压器励磁涌流的识别

牵引变压器差动保护的关键问题是如何有效识别励磁涌流与故障电流.等效瞬时电感算法能从本质上反映变压器的运行状态,能够准确识别励磁涌流与故障电流.对于三相V/V牵引变压器,其接线形式特殊,运行环境恶劣,二次谐波制动判据往往不能有效闭锁.目前,等效瞬时电感算法已经很普遍地应用于电力变压器,但该算法还没有应用于三相V/V牵引变压器识别励磁涌流和故障电流.本文对现有的等效瞬时电感算法的计算条件和运算单元进行修正,通过计算非饱和区等效瞬时电感的平均值识别三相V/V牵引变压器的励磁涌流与故障电流.通过动模实验验证算法的有效性,实现对励磁涌流与匝间短路的可靠识别,并具有抗电流互感器饱和的特性.     

基于可变形部件模板的扣件状态识别

针对在铁路钢轨扣件状态自动识别中断裂扣件与正常扣件难以区分的问题,基于DPM算法思路提出DPTM算法用于扣件状态自动检测。为屏蔽扣件图像中背景区域的干扰,根据扣件几何形状设计相应的掩膜模板,并对扣件进行分块得到扣件部件模型。采用弹簧模型度量部件之间相对位置关系、余弦相似性度量HOG特征点之间的相似度,加权融合特征点相似度得到部件相似度,根据各个部件重要性的权重系数组合建立扣件状态分类准则。理论分析和实验结果表明,DPTM算法能够较好地区分正常、断裂和丢失三种状态的扣件,并在优先保证较低漏检率的同时取得较低的误检率。     

基于改进云模型的地铁站行人拥挤辨识方法

为降低城市地铁站内行人拥挤识别时多指标和多等级带来的不确定性和模糊性,采用改进云模型构建行人拥挤状态辨识模型。基于AHP-熵权法标定指标权重和行人拥挤状态等级,以标定的指标权重和各指标等级阈值作为输入,计算云数字特征值,采用正向正态云发生器,建立模板云和待识别云模型,计算两者之间的隶属度,根据最大隶属度原则辨识车站内各服务设施的行人拥挤状态,最后输出各服务设施的拥挤等级辨识结果。以宁波市鼓楼站为实证对象,对辨识结果进行实证分析。结果表明:采用四级行人拥挤状态划分方法合理可行。     

用于动车组故障检测的图像识别算法

动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）通过比对现场图像与其历史图像,实现列车运行状态的实时监测和自动报警。由于不同时间采集的图像存在一定程度的差异性,使得单纯基于SIFT特征匹配的故障识别算法误报率较高。为此,本文提出一种自适应融合局部和全局匹配的图像故障识别算法:将图像以车厢为基准对齐配准;基于SIFT特征匹配,通过局部比对粗略定位故障区域;以上述区域为模板,搜寻历史图像以精准定位故障位置。实验结果表明,本算法能有效地分析和预警运行动车组的异常情况,使得系统用户可及时发现重大故障,提升动车运营质量。     

基于形状曲线的机载LiDAR点云汽车类型识别

为解决机载Lidar点云汽车类型的识别难题,利用点云的形状曲线与标准汽车形状曲线相似度的比较,来实现汽车目标与非车目标的区分,以及汽车类型的判断。标准汽车形状曲线的相似度可利用Hausdorff距离、离散Fréchet距离和动态时间扭曲(dynamic time warping,DTW)规整距离3个不同方法来进行计算,并对影响汽车类型识别性能的因素进行对比研究。实验结果表明,以DTW规整距离作为相似度评价指标时,汽车类型识别性能最优。基于DTW规整距离汽车形状曲线的机载Lidar点云汽车类型识别方法判定非车目标的总体精度为90.6%,具体汽车类型识别中总体精度达到72.9%。     

基于模糊聚类算法的S700 K型电动转辙机运行状态评估

为解决S700K型电动转辙机正常、亚健康、故障和严重故障等全周期运行状态难以评估的问题,考虑其动作功率曲线和状态信息的一致性,结合局部均值分解(LMD)和排列熵(PE)理论,提出基于模糊聚类分析的S700K型电动转辙机运行状态评估算法.首先利用LMD分解将曲线分解成不同频率特性的乘积函数分量;其次结合PE算法量化不同分...     

基于MSE与PSO-SVM的机车轮对轴承智能诊断方法

针对DF4型内燃机车轮对轴承单一和复合故障在内的7种不同健康状态的识别问题,提出了一种基于多尺度熵(Multiscale Entropy,MSE)和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的机车轮对轴承故障识别方法.计算轴承不同健康状态下振动信号在多个尺度上的样本熵构成MSE特征向量,利用PSO-SVM识别轴承所属故障类型及故障程度.收集了DF4型内燃机车包含单一和复合故障在内的7种不同健康状态的轮对轴承试件,在南昌机务段的JL-501机车轴承检测台上采集了各轴承试件的振动信号样本.实验数据分析结果表明,MSE的特征提取效果优于多尺度近似熵(Multiscale Approximate Entropy,MAE)和小波包分解,PSO-SVM的故障识别效果优于参数不经优化的SVM和参数网格寻优法的Grid-SVM.本文方法能够有效诊断机车轮对轴承的不同故障,为提高机务段检测机车轮对轴承故障的精度提供了一种有效的方法.     

一种用于大型交通枢纽的跨摄像机行人再识别算法研究

跨摄像机行人再识别是大型交通枢纽安防监控的基本功能,它为后续行人跨摄像机跟踪和行为识别提供支持。由于交通枢纽内行人的外观特征受遮挡、运动形变和光照变化影响显著,且目前常用的行人再识别算法对上述影响因素的鲁棒性不太理想。因此,文章提出了一种适用于大型交通枢纽的跨摄像机行人再识别算法。该算法用1个图像序列代替单幅行人图像作为查询图像,同时,采用系统抽样方法将图像序列进行分组。然后以组为单元进行相似度计算,并将计算结果作为特征训练Adaboost分类器。最后综合各分类器输出结果来判断识别结果。在iLIDS和ETHZ两个具有挑战性的数据集上进行实验,结果表明文章提出的算法优于目前其他行人再识别算法。     

桥上无砟轨道结构形式对无缝道岔的影响分析

介绍桥上无缝道岔轨下基础“门”形筋混凝土道床、带限凸台道床板、底座纵连式道岔板5种无砟轨道结构。建立桥上3种无砟轨道结构的无缝道岔模型,提出计算参数,分析3种无砟轨道结构对桥上无缝道岔受力和变形影响,并进行计算。计算结果表明,桥上底座纵连式无砟轨道结构无缝道岔与桥梁的纵向相互作用力较小,是一种受力较为合理的结构形式。     

基于贝叶斯网络的驼峰超速连挂事故分析

针对驼峰超速连挂事故进行分析。分析对事故有重要影响的线路、调速设备和车辆等因素,考虑到贝叶斯网络能较好解决不确定性问题以及可以双向推理的特点,建立驼峰超速连挂事故树,并将其转化成贝叶斯网络,计算顶上事件的发生概率以及基本事件的后验概率。结果表明,超速连挂事故的主要影响因素为线路纵断面、调速设备制动能力以及新型重载车辆三方面。进一步考虑新型重载车辆的共因失效问题,建立贝叶斯共因失效混合网络,计算并分析新型重载车辆对超速连挂事故的影响程度以及对既有驼峰的适应性。     

我国铁路客车空调研究领域急需引入人工神经网络

分析了我国铁路客车空调存在的问题和人工神经网络（ANN）在系统仿真、负荷预测、能量管理、故障诊断、系统辨识控制等方面的优势，综述了ANN在暖通空调（HVAC）中的应用及发展状况，阐述了我国铁路客车空调研究领域引入ANN的必要性和紧迫性。     

基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法研究

遮挡是智能交通系统中车辆检测、跟踪和识别时较难解决的问题之一.本文主要针对智能交通系统中车辆之间的遮挡,以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在车辆遮挡的连通区域提取边缘轮廓,然后获取轮廓上的4类特征拐点,最后采用本文提出的基于轮廓特征拐点的车辆分离算法,将相互遮挡的车辆分离开来,便于后续对车辆的跟踪、匹配等处理.实验结果表明,本文提出的算法具有有效性、可行性和良好的应用前景.     

电力机车防寒设计探讨

分析我国高寒地区机车的运用状况,指出电力机车在低温环境下所面临的问题,并从机车的低温试验、关键部件、相关材料以及防寒加热等方面,提出电力机车防寒设计的技术措施。     

日本上越新干线列车脱轨事故探究

日本新县中越地区于2004年10月23日发生里氏6.8级浅层直下型地震,地震引起线路剧烈横向晃动和上下起伏震动,导致列车脱轨。在新干线沿线加大地震早期检测预报系统布设密度,研究新的地震波检测方法以及地震预报技术和装置。研究和试验L型防脱轨护轮轨,并对鱼尾板进行加厚改造。在转向架上安装振动加速度检测仪,提高制动反应速度。在转向架轴箱下面安装反L型车辆导向装置,车辆脱轨后,导向装置会钩住钢轨,防止车辆过远偏离轨道溜逸。用厚钢板包覆桥墩、向桥裂缝灌注树脂和用碳纤维布等方法对桥梁进行加固。通过对列车脱轨事故分析和采取的对策,为我国铁路建设提供参考和借鉴。     

隧道地质超前预报方法的探讨和研究

研究目的:通过隧道地质超前预报,掌握掌子面前方地质信息,为施工单位优化施工方案、安全科学施工、提高施工效率、缩短施工周期等提供依据,为预防隧道塌方、突水、突泥、突气等可能形成的灾害性等事故及时提供信息,具有重大的社会效益和经济效益。研究方法:本文以作者在八盘岭隧道和长梁山隧道地质超前预报的亲身经历为背景,着重介绍了隧道地质超前预报在我国铁路、公路、城市轨道交通等工程的长大隧道施工中的重要作用和研究的重大意义。研究结果:本文系统地分析和归纳总结了隧道地质超前预报的前期准备工作、地质超前预报目的及内容、预报的各种方法、预报成果的输出形式和方式、预报时间安排和过程、探讨和研究的结论等,侧重介绍了地质超前预报的各种方法。研究结论:地质超前预报是隧道施工的一个重要环节,应纳入施工工序,可以指导施工,为隧道施工提供科学依据。     

基于GIS的铁路信息化建设的探讨

介绍了地理信息系统的概念及特点，分析了数字化铁路和理念，阐述了地理信息系统与铁路信息化的关系，最后介绍了地理信息系统在铁路设施及资产的管理，物流与客流的监控，客货运营销以及运输安全与救援决策等方面的应用。     

基于多家乡技术的列车移动网络研究

针对在移动列车等公共交通工具上为乘客提供高速无缝的互联网接入服务的问题,本文对列车移动网络的自身特征以及所处无线网络环境进行分析,并建立一种基于多家乡技术的列车移动网络系统.构建具有多种无线外部接口和有线/无线内部接口的移动路由器,通过策略配置和网络状态实时监测,实现在多个不同类型的外部无线接口上进行流量分配和负载均衡的机制.提出一种基于自主选举方式的最佳移动路由器推举方法,通过分布式的协议消息交互推举出最佳移动路由器,保证了多个移动路由器的有效协同工作.仿真试验表明,本文提出的方案能够有效提高列车移动网络的总体可用带宽,降低列车运行所引起的数据传输速率抖动,增强网络连接的稳定性和可靠性.     

列车曲线上制动时的安全性分析

为分析列车在曲线轨道上制动时车钩偏角对车辆运行安全性的影响,建立了前后两节车辆之间的连挂关系,导出车钩偏角随轨道曲线半径、车辆长度和车钩长度的关系,通过求解3节车辆的中间车辆车体的通用载荷方程,导出车辆前后心盘所受的横向载荷.运用多体动力学方法,建立3节车辆的动力学模型,分析前中后不同车辆长度下中间车辆的运行安全性.分析结果显示:列车在曲线轨道上制动时,轨道曲线半径与不同长度的车辆连挂方式对心盘处的横向力影响较大;重车条件下,车辆的连挂方式主要影响车辆对轨道的作用力;空车条件下,车辆的连挂方式会影响车辆的运行安全性.