基于机器视觉的轨距检测系统设计

一种基于机器视觉的轨距检测系统是通过硬件触发和软件多线程并行处理流程实现4台摄像机的同步图像采集处理、视觉计算、结果记录和通信。设计和推导了检测系统定标方法和轨距点获取的定标方法。试验测量结果表明:该检测系统适用于轨距参数的精确测量,精度可到达0.2 mm,重复性好,可有效地实现轨距参数的高精度动态测量。     

面向旅客和人因的铁路客运线路示意图的绘制

我国现行的铁路客运线路示意图在铁路大发展和旅客要求越来越高的今天已经不能满足旅客出行的需要。从以旅客为本的营销角度出发,综合运用人因工程、视觉传达设计和图论的理论与方法进行分析设计,绘制出到2020年规划的全新版本中国铁路客运线路示意图,并可以此为基础设计系列图形,对铁路客运线路示意图做系统的改进设计,使之成为中国铁路标识体系的有机部分。     

铁路单线区段利用计轴技术实现列车追踪运行的研究与应用

为提高铁路单线区段的通过能力,在限制区间实现对分割点信号机的自动控制,完成对区间占用或空闲的连续检查,采用计轴技术的多点自动站间闭塞系统是较为合理的解决方案。哈尔滨铁路局在富嫩线的限制区间研究利用计轴设备实现单线区间的列车追踪运行,明显提高区段的通过能力,并在滨洲线的单线区间推广应用,收到显著效果。     

动车组人机控制界面背景色对识别效率的影响

分别以红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、灰、白和黑10种颜色作为人机控制界面的背景色,测试动车组司机的视觉识别效率.首先采用对称截尾法估计测试者对颜色组合的识别效率,然后采用Wilcoxon样本秩和检验法比较不同背景色时颜色组合识别效率的显著差异性,最后采用U统计量法为存在识别效率显著差异的背景色进行排序.计算结果表明:用黑色作背景色,颜色组合识别效率有显著差异,且优于其他9种颜色.因此动车组控制系统人机控制界面的背景色设置成黑色能提升司机的视觉识别效率.     

CBTC列控方式下列车最小追踪间隔分析及模拟算法的实现

分析基于通信的列车控制系统(CBTC)条件下列车控制方式,建立了列车最小追踪间隔计算模型,并描述了算法的具体实现流程。在对实际线路数据试算的基础上,总结了线路最小追踪间隔最大值出现的规律,分析了缩短最小追踪间隔的方法,并总结了试算结果。     

基于列车运行线的铁路货车运行里程计算方法

为进一步提高铁路货车检修质量,降低检修成本,有效监测货车的运输安全,需要准确掌握货车的运行里程。针对现有货车运行里程计算存在的问题,文章提出了一种基于列车运行线的铁路货车运行里程计算方法,通过整合铁路运输信息集成平台采集的货车运输数据,将列车运行线绑定列车编组,生成货车运行轨迹,基于列车运行线路网车站位置关系构建里程计算模型,实现货车运行里程的计算。本方法充分利用了铁路运输信息集成平台现有数据资源,通过列车运行线实现了货车运行位置的追踪,加大追踪节点的密集度,提高里程计算的精度和智能化程度。     

基于HTCPN的列车追踪车地通信过程建模研究

为了对高速铁路移动闭塞系统(Moving Automatic System,简称MAS)进行更加精确的仿真,利用CPN Tools建立高速铁路列车追踪运行车地通信过程的CPN模型,应用CPN ML语言模拟无线通信模型中数据包的丢包现象;引入时间标志对模型中数据传输的时间特性进行分析。仿真过程中为模型各个控制环节定义数据采集监控器,连续仿真3次分析追踪运行车地通信信息传输的时间特性。结果表明:该分析方法可以得到准确的性能分析报告,仿真结果对高速铁路中MAS系统开发阶段的形式化验证具有一定的借鉴意义。     

基于着色Petri网的高速列车追踪运行过程建模与仿真

为了验证高速铁路移动闭塞系统(Moving Automatic System,简称MAS)结构完整性、控制逻辑正确性以及列车追踪运行的动态控制过程,利用着色Petri网建立移动闭塞条件下高速列车两车追踪运行控制过程的模型,采用相对制动方式下基于追踪效率最高的区间追踪间隔原理,设计了控制策略决策模块,模拟列车牵引加速、惰行以及减速运行等控制过程,研究MA更新周期变化对列车追踪控制的影响。仿真结果表明所建立的模型可以有效描述MAS下高速列车追踪运行控制过程,且MA更新的周期越小,列车的行为控制越灵敏,达到预期控制目标所需要的时间更短,满足行车安全性、高效性要求。仿真结果将为MAS在高速铁路中的实际应用提供理论指导。     

相对速度模式下的列车自动防护(ATP)紧急制动安全模型分析

介绍了目前常用的CBTC(基于通信的列车控制)典型安全制动模型。该模型为相对位置模式,以前车静止为条件,后车对前车尾端进行追踪。在城市轨道交通中采用这种模式会产生一些不必要的紧急制动,效率不高。提出了相对速度模式的紧急制动安全模型,考虑前车以理想状态紧急制动,后车对前车尾端进行追踪,并对两种模型进行计算比较。相对速度模式的紧急制动安全模型能够缩短行车间距和追踪间隔,大大提升CBTC运行模式的效率。     

基于人工神经网络的车次追踪算法研究

在高速铁路运营调度系统中,对列车进行跟踪,实时获取准确的列车车次号是必不可少的。车次追踪主要包括原始车次号的获取、车次号的逻辑追踪处理和列车车次校核3个方面。逻辑追踪是在某一时刻和某一地点,根据列车的实际运行情况,自动推算当时运行或者停车的列车的车次号。车次校核是根据计划或无线等车次号对追踪结果进行校核。基于人工神经网络算法的车次追踪技术,快速、有效,可以避免由于轨道电路故障而引起的车次追踪错误。