铁路车辆运行安全监测设备综合监控管理系统关键技术研究

针对现有5T设备管理中存在的问题,提出建设铁路车辆运行安全监测设备综合监控管理系统,使用统一的接口标准接入各类5T设备履历信息、运行状态信息等,利用设备状态远程监控、设备预警综合评判、设备故障闭环管理等关键技术,实现对全路5T设备的统一管理和智能运维,为各级设备管理及运维人员提供技术支持.铁路车辆运行安全监测设备综合监...     

铁路数据通信网智慧运维平台研究

为了解决铁路数据通信网运维过程中缺乏IP地址的自动化准入和管理手段、CE交换机故障自动识别手段,以及对数据网设备、业务流量、IP地址的统一监测手段等问题,提出以综合运维、全网可视化、运维模型、IP画像等4种智能运维方法,实现更智能、更全面、更安全的智能运维管理平台。通过IP地址级的流量监测及分析、安全准入,及基于大数据的业务模型分析,实现数据通信网的集中管控和智能运维,以及异常流量、网络风暴、非法接入等监测功能。     

铁路工程管理基础平台方案设计研究

铁路工程建设信息化旧有模式为单向配置建设、投入大,数据共享困难,难以适应铁路工程建设信息化快速发展需求等问题,铁路工程管理,存在基础平台针对这些缺点采用主数据的思想理念和技术手段,为铁路工程管理平台实现平台战略提供技术支撑,实现工程建设数据集中化、应用市场化的整体需求,为各厂商提供的多类应用提供安全、平滑、稳定的接入方式,同时提供统一、标准、规范的基础数据和公共运行服务。     

动车组多源故障管理平台设计

动车组故障数据采集途径越来越多,不同来源的故障信息在数据结构与处理流程方面各有不同,对故障统一管理分析带来了挑战。通过对动车组多源故障来源信息进行分析,提出了动车组多源故障管理平台设计方案,构建多源故障数据标准化结构体系,实现动车组多源故障统一管理,以及故障闭环管理、统计分析、故障知识库管理、重点故障管理、故障预测与维修决策管理等功能。平台的建立有利于动车组运用维修单位对多元故障的一体化管理,降低成本的同时也为动车组配件全生命周期管理提供有效的数据支撑。     

基于数字图像分析的铁路货车闸瓦插销窜出故障自动识别方法

本文基于数字图像分析技术,提出一种TFDS铁路货车闸瓦插销窜出故障的自动识别方法。算法对原始输入图像进行必要的区域定位、直方图均衡化、去噪等预处理;针对处理后的闸瓦插销的图像,设计适合其形状、纹理和位置3个方面特征的梯度方向直方图来描述闸瓦插销的特征向量;提取特征向量输入到已经训练好的线性可分支持向量机分类器模型中进行故障判断和自动识别。实验数据证明了该识别算法的稳定性、可靠性和实用性。     

CR400BF平台动车组故障预警预测研究

根据动车组运维现场实际需求,基于动车组状态参数监控标准、车载报故障逻辑,以及现场重点故障特征等信息,建立故障预警预测模型,制定预警预测故障代码及故障处置建议措施。依托动车组故障预测与健康管理系统开展模型试用,验证了模型的可行性和适用性。通过开展CR400BF平台动车组故障预警预测研究,为动车组的远程监控提供了有力的技术支撑,有效降低了动车组的运行安全风险,保障了动车组的运行秩序。     

大数据系统在上海轨道交通车辆运维中的初步应用

从建立大数据系统的要求入手,借助在线检测、数据传输、大数据分析及检修方式等手段,建立网络运营管控的大数据统一平台,实现运营、维护及维修综合化。该系统已初步应用于轨道交通车辆设备运维管理中,实现了实时监测列车状态和远程故障的诊断与处理,为状态修提供实时数据支撑,提高了检修效率,从而降低了运维成本。     

铁路站场无线Wi-Fi安全接入方案研究

针对目前铁路站场各类应用所使用的无线Wi-Fi网络接入存在的问题和风险，提出一种安全接入方案。依据等级保护相关技术要求和标准，从终端接入认证、用户身份认证、终端安全监测等方面对铁路站场移动终端安全接入方案进行构思，设计了铁路站场无线Wi-Fi安全接入框架及移动终端安全接入流程，明确了无线接入点、无线网络控制器、Wi-Fi安全接入网关、移动终端安全管理平台的功能定位。通过安全性分析，验证了该方案可实现铁路站场接入终端安全可控、接入用户安全可信、终端安全状态持续检测和异常终端拒绝接入等功能，支持铁路各站场Wi-Fi的统一管理和运维，降低了铁路站场网络安全防护的建设成本和运维成本，适用于各铁路局站场无线Wi-Fi环境。     

THDS热轴预报及设备故障短信报警平台

为改善铁路车辆轴温智能探测系统报警信息的处理效果,研制了THDS热轴预报及设备故障短信报警平台,介绍其结构、故障判别与短信发送方式、短信平台软件主要功能等及现场使用效果。     

基于物联网平台的道岔缺口监测系统研究与应用

针对传统道岔缺口监测系统存在着数据分散、设备接入能力弱和系统扩展性差等问题,提出采用物联网平台微服务架构技术和标准物联网MQTT协议,基于spring boot/spring cloud框架,对道岔缺口监测系统的设备接入技术和扩展性进行研究,构建设备服务、告警服务、安全服务、数据服务、流服务和缺口服务等,实现道岔缺口监测设备平台化管理。     

基于Kubernetes的铁路客运营销深度学习平台的设计与实现

为解决铁路客运营销深度学习平台Tensorflow框架存在的环境配置复杂,资源利用率低、模型设计周期长等问题,提出了基于Kubernetes容器的PaaS平台构建TensorFlow容器的统一资源调度管理及API访问控制服务架构。经平台实践证明,该架构为客运营销提供了可靠、稳定的分析环境,降低了模型的训练难度,提高了模型的训练效率。     

铁路勘察数据标准化存储研究与应用

针对铁路勘察信息化、数字化的需要，以及当前多专业协作勘察过程中存在的数据存储标准不统一问题，为规范铁路勘察数据的管理及后续应用，减少因数据标准不统一带来的不同系统之间数据贯通困难，促进系统集成及信息资源共享，根据勘察数据特点，规范了数据分类、格式及编码，建立了结构化数据和非结构化数据的数据库结构。依据计算机存储特点，提出采用关系型数据库存储结构化数据+分布式HDFS存储非结构化数据+空间数据库存储三维空间数据的方案，既保证了不同数据间的分类存储，又实现了底层数据联通。通过研发铁路勘察与选线设计数据管理平台，对勘察数据进行标准化存储和管理，验证了该标准化存储方案，为铁路数字化勘察提供了重要支撑。此外，针对勘察数据标准化存储的未来发展应用，提出利用不断积累的数据，通过大数据分析、数据挖掘、动态感知及人工智能等新技术手段为勘察工作提供更准确的预测和分析，不断提高勘察工作效率和准确性。     

郑州铁路局局界口开通“数字门卫”助阵春运

2008年1月26日，郑州铁路局局界口处的12个站点车号自动识别系统正式开通并投入试运行。车号自动识别系统可实时、准确无误地采集机车、车辆运行状态数据，如机车车次、车号、状态、位置、去向和到发时间等信息，能够为分界站货车的精确统计提供保证，同时为红外轴温探测系统提供车次、车号的准确信息，可实现车流的精确统计、车辆的实时管理和实时调整，号称“数字门卫”，对提高铁路车辆使用效率及运输管理水平有着极其重要的作用。     

铁路桥梁裂缝位置识别与目标检测方法探讨

裂缝是铁路混凝土桥梁累积性破损的早期表现形式。由于裂缝形态的非线性和桥梁结构所处环境的多样性,依靠人工作业的桥梁裂缝检测存在耗时长、主观性大、检测精度不高等问题,已无法满足桥梁状态诊断的需求。传统的裂缝图像处理方法过于依赖算法设计者的经验,易导致检测精度不高。针对上述问题,提出一种基于Detectron平台的目标检测模型,利用模型中卷积神经网络(CNN)对输入图像的光线、扭曲旋转、大小变化等高度适应的优点,从大量裂缝图像中学习裂缝特征,实现对桥梁裂缝位置的识别。采用图像分割法建立图像训练集、验证集及测试集,用特征标定工具为数据集作裂缝位置标签,创建由4个卷积层(Conv),4个池化层(Max-pooling)和1个全连接层(FC)共922,368个参数组成的卷积神经网络(CNN),并将学习率调整为0. 001。验证及测试表明,所提出的基于Detectron平台的目标检测模型在数据多次迭代后具有良好的裂缝位置识别精度。用于模型学习的训练集与验证集上,识别精度最优值分别为92. 64%和88. 98%,未被模型学习的测试集上,识别精度最优值为90. 43%。最后,通过与传统图像处理识别技术的对比分析,阐明模型在特征识别上的优劣性。     

深大基坑无线自动化监测系统的开发应用

深大基坑无线监测系统为基坑监测提供实时、精确、连续的数据,预测基坑变形趋势,为基坑安全顺利施工提供保障。该系统由自动监测传感器、无线数据采集器、中继器、基站和用户服务平台组成。选择适用于深大基坑变形、受力和地下水位监测的传感器,并开发与传感器数字信号接口相匹配的自组网通信模块,采用基于IEEE(电气和电子工程师协会)批准通过的802.15.4无线标准的Zig Bee(低功耗局域网协议)无线传输技术。用户服务平台采用SOA(面向服务的体系结构)架构,基于J2EE平台和B/S(浏览器/服务器)多层体系架构,分为展示层、应用层、平台层、数据层和数据接口层。应用服务平台提供基坑模型管理、数据分析处理、安全评估、预警反馈、曲线及报表输出和综合管理等应用功能。     

基于虚拟仪器技术的列车振动舒适度的检测与研究

参考UIC513《铁路车辆内旅客振动舒适度评价标准》，并结合传感技术和信号处理技术，在Iab-ⅥEW7．0环境下开发了一套列车振动舒适度检测和评价系统。该系统以计算机为硬件工作平台，以图形化编程语言LahVIEW7．0为软件开发平台，主要由传感器及信号调理、数据采集、数据处理、舒适度级评定4大模块构成，具有数据采集、数据保存及数据分析等功能，界面友好，易于操作。     

工务机械车监测数据的集成化管理与应用

利用数字化集成技术,对工务机械车轴温、防撞、视频监测、火灾报警等子系统的监测数据进行集中管理和显示,并通过无线通讯单元实现了各监测子系统与地面信息中心的数据交互,及公用信息共享、车地信息交互、警报联动等功能。监测数据的集成化管理有效解决了现有监测设备存在的产品接口不一致、标准不统一、显示存储部件重复配置等问题,在推进工务机械车安全运用管理信息化的同时,为工务机械车施工作业安全提供了有力保障。     

基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究

针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的输入个数;利用约简后的数据对神经网络训练。利用狼群算法优化BP神经网络参数,提出WPA-BPNN故障诊断模型,以侯马电务段扼流适配变压器故障数据为例进行验证。研究结果表明:WPA-BPNN故障诊断模型相比传统方法,简化了网络结构,缩短了训练所需时间,提高了故障诊断精度,保证了列车行车安全及线路的高效运行。     

铁路客票票号自动识别系统的研究

本文结合我国铁路客票售票系统逐步自动化、智能化的特点,将人工智能技术应用于铁路车票售票设备,详细论述铁路火车票票号自动识别的基本理论与具体实现方法,对图像采集系统获取的原始图像进行图像处理、字符数据训练和字符识别。并从理论上对字符识别过程进行论述,通过实验验证其可行性。     

基于深度学习的TFDS货车故障图像智能识别算法研究

货车关键部件故障的准确识别对车辆的运用工作非常重要。目前主要依靠动态检车员基于TFDS系统所获取的图像进行人工分析,耗费大量人力、物力,分析效率较低,并且易出现故障漏报,对车辆的运行安全造成隐患。文章提出了基于深度学习的目标检测加部件故障识别的两阶段车辆故障识别算法,通过对标注的图像进行模型训练,实现车辆故障的智能识别。该算法已经在中国铁路郑州局集团郑州北车辆段完成有效性的验证,结果表明,该算法可实现对车辆部件的准确定位、故障自动识别及结果的综合分析,有效提升了TFDS系统的故障识别准确率,大幅降低了漏报率,对于提高货车车辆运用工作的智能化水平,保障运行安全具有重大意义。