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。     

高速铁路灾害监测数据分析应用研究

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)的运行与维护(简称:运维)工作是保障系统可靠运行的基础,灾害监测报警及设备状态数据的分析应用,可为系统运维提供决策支撑.文章概述了灾害监测系统的运维管理工作,对风监测异常数据进行了研究,提出了风速风向计异常数据判识方法;通过分析灾害报警数据开展高速铁路沿线大风、强...     

物联网在高速铁路灾害监测领域应用现状及前景分析

在对高速铁路灾害监测系统中物联网技术应用情况调研的基础上，分析RFID、无线传感网、智能传感等物联网技术在设备管理、大风报警信息自动处置、铁路崩塌落石及异物侵限监测中的应用前景，提出物联网技术在灾害监测系统设备状态监测、异物侵限监测、车地无线传输等方面的应用场景。     

MSS维护监测系统在城市轨道交通中的智能应用

为解决城市轨道交通维护监测系统缺少设备运行状态趋势判断，结合部故障原因难以分析定位，维护人员无法对CBTC系统进行预防性维修等问题，结合系统数据特点，提出在维护监测系统中增加智能分析模块，实现日常运维数据的智能分析。通过多维度分析CBTC各子系统的运行状态，生成设备关联性、故障时段、设备劣化趋势等分析报告；依据设备生命周期、未恢复报警、总报警数量、模拟量偏差、运用次数、检修情况等6个维度数据，进行健康度评估，以指导维护人员对设备进行预防性维修。经验证，该系统可进一步降低设备维护工作量，为城市轨道交通智能运维提供参考。     

高速铁路灾害监测系统现场监测设备脱离监控分析及改进措施研究

高速铁路灾害监测系统现场监测设备脱离监控是目前灾害监测系统发生频率高、影响大的一类故障。通过对全路灾害监测系统现场监测设备脱离监控情况的调研,将现场监测设备脱离监控故障按影响范围进行分类统计,分析故障原因。结果显示,2013年1月至2017年5月期间,在全路共发生的54次大范围现场监测设备脱离监控和184次局部监测点现场监测设备脱离监控故障中,传感器故障和网络故障是造成灾害监测系统现场监测设备脱离监控的主要原因,两者占总故障原因的38%,其次是电源故障、防雷模块故障等。最后,从系统管理、软硬件维护、应急处置等方面提出相应的改进措施与建议,为优化灾害监测系统建设和运营维护提供参考。     

高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统可靠性分析与优化研究

介绍我国高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统的构成和主要功能,在此基础上,确定运用故障率、设备故障报警率为衡量系统运用可靠性的2项关键指标参数,通过分析这2项指标,研究提出系统可靠性的主要影响因素。总结不同线路防灾系统在现场运用过程中存在的8项共性典型问题,并深入剖析发生原因,针对系统前期顶层设计较为薄弱、工程建设质量不能全面达标可控、部分设备报警准确性不稳定、现场运用维护管理存在实际困难等现状,从防灾系统的设计和建设、运用和维护2方面提出改进完善的优化方向和措施建议,为提升系统防灾减灾效果、实现高速铁路运营安全提供技术指导和支持。     

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。     

轮轨力在线监测类系统设备状态智能预警平台设计

为实现轮轨力在线监测类系统设备状态的预判,提高维护效率,设计了轮轨力在线监测类系统设备状态智能预警平台,对平台的总体架构和功能架构进行了详细描述,研究了设备异常状态的预报警策略和平台安全管理方法,提供设备状态监控、趋势展示、预警、查询、统计等功能。该平台的应用可大幅降低设备维护人员的劳动强度,提高工作效率,实现设备故障的预判,有效缩短故障时间,为设备维护单位提供有力的技术支撑。     

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。     

利用既有微机监测功能监测STP系统及施工方案探讨

随着STP设备的运用、维护、现场故障报修、处理等工作逐步标准化和规范化,电务维护人员如何快速准确地获取STP故障报警信息成为当前迫切需要解决的问题。本文选择通过微机监测系统对STP实时状态进行监测,介绍了STP系统和微机监测系统的软件变更以及仿真和现场实施方案,比较适合现阶段STP系统的运用维护管理。     

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。     

铁路大风灾害预警系统设计与实现

为应对大风天气对铁路运输的影响,设计并实现了铁路大风灾害预警系统。系统基于B/S架构,针对铁路沿线风速监测点的数据状况,利用数据预测模块的移动平均法、单指数平滑法和三次指数平滑法对未来时段的风速进行预测,并进行综合评价预警,辅助调度人员进行调控决策,使列车能够根据限速建议及时做出运行调整。     

高铁沿线大风预测技术研究

风速预测是风致灾害预警的关键技术。针对高铁大风预测中延迟性和误报的问题,提出一种基于完整集合经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型对高铁沿线风速进行预测。为了减少预测模型的复杂度和提高模型预测精度,原始风速数据用CEEMDAN分解并利用样本熵(SE)理论将分解出的分量按照样本熵近似值重组成趋势、细节、随机三分量后用长短期记忆神经网络建立预测模型。以高铁沿线某段风速气象数据为例,实验结果表明,与其他预测方法相比,本方法可有效降低预测延迟性和提高预测精度,准确追踪风速的波动性和非线性非平稳的变化,性能更加优越。在高速铁路沿线大风预测中能够发挥良好的适用性,减少大风预警的误报或不报等情况的发生。     

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。     

高速磁浮交通环境与灾害监测预警系统方案研究

高速磁浮列车运行速度更快,对运行环境及沿线灾害更加敏感,针对600 km/h级高速磁浮车辆对其主要运用环境提出的系列要求,本文对高速磁浮运行环境与灾害监测预警系统开展了相关研究,提出的监测与预警系统能够实现对强风、强降雨、强降雪、结冰、地质灾害、地震以及异物侵限、周界入侵等运行环境因素进行全方位监测和预警,也可对沉降、...     

基于灾害风险评估模型的铁路灾害监测预警系统研究

通过分析铁路事故统计数据,采用回归分析和灰色关联分析方法建立降雨量、风速和能见度等气象因素与事故发生概率的关系式;选取岩土类型、松散物质储量、流域面积、平均坡度和植被覆盖程度5个地质因素作为评价指标,建立基于层次分析法和多维标度法的铁路地质状况风险评估体系;借鉴风险矩阵表达方式,整合地质因素和气象因素,给出事故概率—危险度矩阵,建立铁路灾害风险评估模型。以铁路灾害风险评估模型为核心,构建由网络层、系统硬件层、数据资源层、信息处理层、应用层、业务层和访问层组成的铁路灾害监测预警系统,并接入铁路安全监控信息系统和中国气象科学数据共享服务网以及铁路局的相关信息系统,以很高、高、中和低4级风险强度表示方式将灾害风险评估的结果显示于铁路GIS地图上,能够提供直观、形象的铁路灾害预警信息。     

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。