全并联AT牵引网行波故障测距研究

全并联AT牵引网是我国高速电气化铁路供电系统中重要的供电架构,其快速精确的故障定位对保障电气化铁路安全畅通运行具有重要意义。在全并联AT牵引网发生故障短路的情况下,通过测取短路故障行波的波头到达时间以及行波测距原理,找出线路的故障位置。根据全并联AT牵引网的架构特点,采用D型双端行波测距法,通过误差较小的北斗卫星导航系统同步时钟实现数据的同步采样,并根据小波变换的信号奇异性检测原理和模极大值理论对两端测得的行波信号进行数据处理,有效解决了行波波头的识别和提取问题。通过仿真实验验证,得出的结果与实际故障位置相差不大,能够实现线路的快速精准定位。     

基于形态学滤波和HHT的基音检测方法

提出一种基于形态学滤波和Hilbert-Huang变换HHT(Hilbert-Huang Transform)的基音检测方法,该方法先对带噪语音信号进行形态学滤波,滤除噪声,突出基音,滤波后的信号进行Hilbert-Huang变换得到信号的Hilbert谱,由Hilbert谱计算瞬时能量及其导数,通过瞬时能量的突变定位声门开闭的时刻来精确地跟踪基音的变化。与传统的基音检测方法向比较,该方法真实地描述了语音信号非平稳、非线性的特性,对语音信号的分析是一种自适应的过程,实验结果表明,该方法有较强的抗噪性,在低信噪比环境下仍能够精确地提取出语音信号的基音。     

藏东南某隧道水文地质特征及突涌水危险性评价

某铁路隧道位于印度板块与欧亚板块大规模碰撞而隆升的青藏高原东南方,区域地质构造作用强烈,水文地质条件复杂,隧道突涌水成为制约隧道勘察设计和施工的重大难题。通过现场水文地质调查、理论分析计算等方法相结合,对工程区水文地质条件及主要水文地质问题进行了详细的研究、分析和评价。研究结果表明：(1)藏东南某隧道波里拉组(T₃b)灰岩段多为强富水性,察朗噶组(J₁ch)和甲丕拉组(T₃j)为弱-中等富水性,阿堵拉组(T₃a)、夺盖拉组(T₃d)和土脱组(J₂t)为弱富水性;(2)隧道波里拉组(T₃b)岩溶垂向分带特征较明显,其中3 700～3 900 m高程段岩溶较发育;(3)隧道全长20 247 m,极高危险段654 m,位于波里拉组灰岩中段水平径流带内和阿托卡巴断层处,占比3.23%;高危险段670 m,分布于波里拉组灰岩条带两侧与碎屑岩的接触带附近,占比3.31%。本文研究成果对类似地质条件下的岩溶地区高压富水隧道选线、设计和施工具有一定的...     

铁路通信光缆安全实时监测方法研究

利用铁路既有光缆搭建基于φ-OTDR原理的光纤干涉系统,通过小波信号分析、阈值化处理等信号处理方法,实现对铁路通信光缆安全的在线监测。在重点监测线路施工的同时,根据列车振动信号分析列车运行位置以及铁轨健康状态。在实验过程中,系统以小于3s的报警响应和零漏报率,且定位误差小于10m的实验结果,为铁路通信光缆的安全运用提供借鉴。     

基于改进LMD和MED的滚动轴承故障诊断研究

针对轨边声学轴承信号有用特征微弱、易被强噪声掩盖的问题,设计实现了一种将最小熵解卷积与改进局域均值分解相结合的方法,达到信号降噪与故障诊断目的。利用三次Hermite插值改善LMD并提高LMD分解精度。将采集到的强噪信号进行MED降噪,再利用改进LMD算法进行分解,使多分量信号分解成单分量信号,并计算各分量的峭度值,挑选出峭度值最大的分量,最后利用包络谱分析,提取滚动轴承的故障特征。计算信号的峰值信噪比(PSNR,Peak Signal to Noise Ratio),将其作为降噪指标,体现方法的降噪性能。实验结果表明,设计的方法应用于轴承故障诊断,能将信号信噪比提高5.13 dB,能精准定位并提取轴承缺陷位置和信号特征,具有较好降噪和信息分辨能力。     

5G宽带移动通信及北斗卫星导航技术在LKJ中的融合应用研究

5G通信和卫星定位已成为推动列车运行控制系统向前发展的核心技术。基于实时动态差分的卫星定位技术可将列车定位精确至厘米级,5G通信则为车地之间的卫星差分数据传输提供高速通道。结合列车运行监控装置(LKJ)在智能控制方面的需求,采用5G+北斗导航技术,针对LKJ参数设定辅助提示、始发站开车自动对标、轮径自动校正、测距误差消除、调车作业防护等5个应用场景提出解决方案,对于提升LKJ精准高效的控制能力具有一定借鉴意义。     

基于波噪比的高速铁路钢轨波磨快速检测方法

为实现高速铁路钢轨波磨里程覆盖式、高频次、快速测量,提出基于波噪比的钢轨波磨快速检测方法。采用便携式添乘仪检测高速列车车体振动和车内噪声数据,提出基于车体纵向加速度进行数值积分来计算列车速度和里程,采用曲线地段车体摇头角速度里程与台账里程的偏差值修正速度积分误差。利用提取的里程修正后车厢噪声数据与钢轨波磨对应的400～700 Hz频带成分,计算频带能量占噪声总能量的比值,并获取波噪比超限时的钢轨波磨波长和里程。结合高速列车实测数据分析,研究结果表明：速度修正后列车定位里程最大误差为87 m,对波磨比大于0.3的线路区段进行钢轨波磨波形测量和轴箱加速度振动能量比分析,钢轨波磨波长范围为53～57 mm,实测波长为53 mm,验证了该方法的正确性,为高速铁路钢轨波磨的快速测量提供技术支撑。     

基于小波包分析的城轨车辆受电弓实测动应力研究

为研究受电弓应力变化并预估受电弓实际寿命,在上海地铁1号线和11号线实际运营线路上,开展受电弓动应力实测研究。通过受电弓动应力实测数据归纳和剪裁,获得动应力环境试验谱,采用雨流计数法分析评估了受电弓疲劳寿命。为避免传统去噪算法易将部分真实动应力信号视为噪声,从而导致动应力信号能量损失,采用小波包分析(Wavelet Packet Analysis)法对获取的受电弓动应力信号进行多层次高频和低频分解,并对分解所得系数进行阈值处理,有效地去除动应力信号中的真实噪声,结果表明:小波包法能明显改善受电弓动应力去噪性能-信噪比SNR和根均方误差RMSE,且在不同噪声水平下的去噪性能均优于传统去噪算法;既能有效去除受电弓动应力谱中的噪声成分,亦能保留动应力信号细节特征。     

深埋复杂车站智能导航系统研究与实现

深埋复杂车站中的定位导航面临定位信号缺失、人流密度高、车站空间复杂等问题.为实现快速、精准地实时定位与导航,文章以北京—张家口高速铁路某深埋复杂车站的多层空间为对象,搭建智能导航系统,根据导航需求对车站建筑信息模型(BIM,Building Information Modeling)进行格式转换和信息读取,导入至Uni...     

基于铁路货车动力学响应的轨面三角坑识别方法

针对铁路三角坑危害性大、检测效率低等问题,提出一种基于运营铁路货车二系动态位移的轨面三角坑识别方法。首先借助车辆动力学模型分析了二系动态位移与三角坑的映射关系;再借助集合经验模态分解(EEMD)将车辆左右两侧二系动态位移求差后的信号分解为一系列本征模态函数(IMF);然后基于峭度加权法将多个IMF分量进行信号融合,提取出有效信号成分,增强了由三角坑引发的信号波动特征;最后利用改进的能量比(MER)法实现轨面三角坑的精准定位。结果表明,本文所提出的检测方法实现了轨面三角坑的识别,可满足0.1 m范围内的高精度定位,为基于运营车辆的三角坑智能检测与预警方法研究提供了基础。     

基于铁路公里标的半实物卫星定位仿真系统设计

针对列车卫星定位技术的研究需求,为实现列控系统中动态铁路公里标与卫星坐标完全对应,开展了半实物卫星定位仿真系统的系统架构和实现原理研究,完成了软件设计,实现了在室内环境下仿真系统的搭建,并通过应用测试验证了系统的功能.测试表明,在室内环境下模拟的卫星动态信号与实际线路一致,具有延时短和误差小的特点,可为利用BDS/GPS进行列车定位的技术研究提供试验环境.     

基于偏置伽马分布的高速铁路地震预警及紧急处置时延特性分析

通过对高速铁路地震预警及紧急处置时延特性进行分析,提出1种地震预警及紧急处置时延精确概率分布函数——偏置伽马分布模型。采用国内和日本天然地震记录数据作为输入对某高速铁路地震预警系统进行现场试验,利用试验数据验证了偏置伽马分布概率密度函数描述时延的偏置量及分布特征的有效性,表明地震预警时延和紧急处置时延服从偏置伽马分布。通过建立不同紧急处置路径和不同预警级别情况下时延的概率事件模型,采用偏置伽马分布模型分析高速铁路各级别地震预警与紧急处置总时延分布特征与规律,并进行综合比较与评价。结果表明:在Ⅱ级和Ⅲ级地震预警情况下,从首台站地震P波初至,到铁路局中心系统以GPRS方式向车载装置发送地震紧急处置信息,再到车载装置自动触发列车紧急制动,总时延在50%,70%和95%概率下分别为2.34,2.68和3.63s,证明我国高速铁路地震预警及紧急处置技术方案有效、可行。     

南京地铁宁溧线信号控制4/6节编组列车混合运行技术方案

根据南京地铁宁溧线和机场线贯通运营的要求,空港新城江宁站至无想山站小交路需要支持4/6节编组列车混合运行.为此,信号系统需对车载信号和轨旁信号进行特殊设计,除在轨旁增加混合运行控制设备,并配置不同的车载数据库,实现自动识别列车编组外,还需对不同编组列车的定位、超速防护、对标停车、试车线测试以及站台门联动进行设计,增加混合运行功能,实现4/6节编组列车的安全运行控制.     

基于VMD-HHT冲击回波法的隧道衬砌检测技术研究

研究目的:针对常规冲击回波法在进行隧道衬砌脱空检测时容易出现多重峰值、虚假频率等问题,提出以模糊熵和相关系数为综合目标函数的遗传算法对原始信号进行最优化变分模态分解(VMD),然后基于希尔伯特-黄变换(HHT)计算信号的边际谱,并据此进行脱空检测分析,解决了傅里叶变换对非平稳冲击回波信号分析存在的固有缺陷,并基于仿真信号和隧道衬砌物理模型检测信号对数据处理方法进行了验证。研究结论:(1)以模糊熵和相关系数为综合目标函数的遗传算法有效实现了VMD分解参数的最优化,避免了人为设定参数所具有的偶然性;(2)VMD能够自适应地实现对冲击回波信号不同主频分量的有效分离,不存在模态混叠,因此能够有效滤除噪音信号,提高数据信噪比;(3)本文所提出的基于改进VMD-HHT的冲击回波法能够对衬砌厚度进行可靠检测,且检测结果中主频清晰明显,干扰远小于常用的傅里叶变换,不容易产生误判,有效提高了检测精度;(4)由于傅里叶变换及VMD-HHT处理方法的检测结果均存在一定的误差,因此要精确判断衬砌是否存在脱空,需结合隧道衬砌为密实情况的结果进行综合对比分析。     

基于TCNN-MADLSTM的全并联AT牵引网多元信号融合故障定位

全并联AT牵引供电系统上下行线路并入自耦变压器，致使故障信号多路径传播，且牵引网导线阻抗不连续，传统方法很难实现牵引网故障准确定位。基于AT牵引网结构，推导牵引网上下行导线故障电流幅值与故障距离的非线性关系；基于改进的卷积神经网络(Transformer-based CNN,TCNN)和记忆注意力解耦长短期记忆神经网络(Memory Attended Decoupled LSTM,MADLSTM)，通过增加注意力机制和残差连接，增强多导线电流幅值与故障距离的非线性函数关系，从而提高牵引网故障定位的精度；将前述方法与传统的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)进行不同噪声条件下的对比验证。结果表明：基于TCNN+MADLSTM算法进行故障定位时，可自适应构建故障距离与多导线电流幅值的非线性函数关系，以及自适应计算故障距离，无须考虑波速影响；相较于传统的CNN+LSTM算法，TCNN+MADLSTM算法故障定位精度更高，故障区段识别精度可达100%，故障定位精度达72.100 m，均方误差为0.016 km²。     

基于MOEA/D-DAE的轨道车辆扇形压电元件结构优化方法

在轨道交通向低碳化、智能化方向发展的需求驱动下,用于实现轨道车辆在线状态智能监测的小型车载传感设备的无源无线化日趋广泛。压电响应元件可以将轨道车辆振动能量用于供电,从而避免采用传统的电池和外部接线方式,减少车辆改造及维护成本、增强系统的抗干扰能力。但是由于压电元件在工程应用中普遍存在着工作频率与振源频率匹配偏差问题,其俘获振动能量的能力难以得到有效的开发。针对这一问题,提出一种对扇形压电悬臂梁元件进行频率匹配最优化设计的方法：为了大幅减少有限元仿真精确计算的次数、节约设计时间,使用拉丁超立方采样法从参数化的ANSYS有限元模型中获取用于训练模型的样本点集,建立精确度较高的Kriging代理模型;通过实际测试采集、分析轴箱处固有的频域振动特性;以压电梁的工作频率点与轴箱振动频率集中点的距离、结构自重最小构建多目标优化模型,采用基于分解和检测-逃逸策略的多目标进化优化算法(MOEA/D-DAE)求解,获得相对较优的解的集合——Pareto前沿;最后采用聚合树方法筛选出最优解。研究结果表明：所采用的方法相比于NSGA-II降低了计算复杂度、设计准确性高,输出电压最高提升至初始设计的219%,...