高速铁路信号设备智能分析研究

介绍智能分析技术的组成,并将智能分析技术运用到信号集中监测系统中,微机监测系统从单纯的"仪表"测试迈向"诊断"分析,为高速铁路信号设备的"状态修"提供有力的维护手段。     

中国铁路信号系统智能监测技术

介绍了中国铁路信号监测技术现状,结合国外监测技术发展趋势和铁路信号系统维护需求,在分析我国铁路信号监测系统在互联互通、数据共享、智能分析与预测等方面不足的基础上,提出了建立综合智能化电务监测维护系统的构想,并给出了系统总体架构.阐述了系统的分层功能和所涉及的共享数据甄选、数据集成模式、智能分析、接口规范等关键技术,为实现电务设备由“故障修”到“状态修”的综合智能维护提供了可行途径.最后,讨论了系统构建过程中分层分步和兼顾现状的实施原则,指出了监测系统与信号系统间信息安全等级划分等需要注意的问题.      

ZYJ7型提速道岔在安装运用及维修中应注意的问题

京广线郴州电务段管内,共安装了39组由ZYJ7型电液转辙机牵引的P60/12分动外锁闭提速道岔.     

基于虚拟仪器的铁路信号设备自动测试系统

目前，以微处理器和电子器件为核心的信号设备，越来越广泛地应用于铁路运输，对设备的维修管理提出了更高的要求。而现场对自动闭塞等信号设备检测采用的测试系统，还主要是针对具体产品而设计开发的，利用独立的仪器搭建，通过手动测试来完成的。以UM71测试平台为例，发送器的检测仪表需用2台数字万用表、1台频谱分析仪和1台信号发生器；接收器需用1台合成信号发生器、3台数字电压表、     

调度集中系统监控一体化平台的设计与应用

根据调度集中系统运行维护需求,构建了一个管理对象多元化的监控一体化平台,设计并实现了运行监控、资产管理、告警管理、决策服务等功能,提高了铁路调度集中系统运维的管理水平.     

铁路信号电源使用现状及改进建议的调研报告(广州铁路(集团)公司)

对客专信号设备电源系统技术方案研究课题组在广铁集团的技术调研情况进行汇总、整理,并归纳总结现场用户及相关专家提出的信号电源重点关注需求和改进建议.作为部重点课题——客专信号设备电源系统技术方案研究的重要内容,希望能为课题的顺利完成提供用户需求方面的第一手参考资料,同时也为设计单位、生产厂家和维护单位在电源系统用户需求设计、设备生产制造和使用维护等方面提供参考.     

武广高铁运营十四年电务设备运维经验总结及建议

武广高铁为广州局管内一次建成的第一条时速350 km高速铁路线,自2009年底开通至今运营已达14年。通过回顾武广高铁电务设备14年来的运维情况,分类归纳运维中存在的典型问题,在不断总结运维经验的基础上,开展轨旁设备、重点器材、施工遗留问题、、缺陷隐患排查、软件数据功能升级等针对性的专项整治;积极摸索和研发技术装备升级改造,如增设动车组调车防护系统,取消高铁车站接车延续进路,增加列控系统站台信息提示功能等;逐步探寻“预防修+周期修”的适用维护模式,提出了建设高速铁路应抓牢源头设计、提高施工工艺质量标准、加大差异化专项整治、评估调整大中修修程等建议措施,为高速铁路线的建设与维护提供一定的参考和借鉴。     

基于图像分析的计算机联锁软件上位机界面信息提取

计算机联锁自动化测试能够节省软件测试阶段的人力成本，而实现自动化测试的前提是需要提供可靠的站场信息。文章以上位机界面显示规范为主要技术文件，提出一种基于计算机视觉图像分析与文字识别技术提取计算机联锁软件上位机界面信息的方法，该方法通过挖掘可量化的信号设备和功能按钮图元特征，以及二者在界面内名称的字符特征，实现基于上位机界面截图的站场信息提取功能。以中国铁路广州局集团有限公司连江口车站计算机联锁软件为例，验证了该方法的可行性，为自动提取站场信息提供了新思路。     

基于知识图谱的CTC系统故障诊断方法研究

针对调度集中系统故障诊断效率低的问题，结合系统故障日志文本，提出一种基于知识图谱的故障诊断方法。通过预处理提取文本中的结构化元素，基于语义角色标注方法提取故障实体；构建实体关系模板，并依据模式匹配挖掘实体间联系；采用依存句法特征相似度进行实体融合，并通过Neo4j图数据库构建知识图谱，实现调度集中系统故障诊断。以某铁路局2014—2020年的CTC系统故障日志为例，累计抽取故障实体1 117个、实体关系1 605条，构建知识图谱进行可视化展示，实现调度集中系统故障成因溯源和致因推荐，为现场维修人员提供辅助决策。     

基于WiSARD无权重神经网络的铁路信号系统入侵检测方法研究

铁路信号系统是保障列车高效安全运行的关键信息基础设施，其安全性直接影响到行车安全。为保证信号系统的网络安全，需准确检测网络入侵。提出基于WiSARD无权重神经网络的铁路信号系统入侵检测方法：采用一种新型数据集构建信号系统流量特征，依据RSSP-I/II协议特点，利用核主成分分析法进行降维处理；选取信号系统中常见的4种攻击方式并结合真实流量组成训练数据集；从准确率和F₁两方面，对比WiSARD和其余3类典型神经网络算法分别在单一、混合攻击流量下的性能。实验结果表明：WiSARD在平均准确率和时间开销之间提供了最佳权衡，能有效提高信号系统入侵检测效率，为提升网络安全感知能力提供有力支撑。