列车智能障碍物检测系统在北京新机场线全自动运行中应用的研究

全自动运行系统对提高列车运行安全以及提升列车运输效率具有重要意义,现阶段全自动运行系统列车主要依赖于信号系统,缺乏主动环境感知功能。本文提出了一种基于视觉与雷达融合的列车智能障碍物检测系统,该系统主要包含有轨道区域识别模块、列车检测模块以及视觉与雷达融合模块。其中轨道区域识别模块应用语义分割算法实现前向轨道区域的精准识别,列车检测模块通过卷积神经网络算法实现当前轨道内前向列车识别。视觉与激光雷达融合模块通过融合激光雷达数据与视觉数据,实现全天候的环境感知。实验结果表现本文的系统具有较强的鲁棒性,将对提升新机场线的列车运行安全以及运输效率具有重要意义。     

基于深度学习的铁路限界快速检测算法

列车行驶环境快速、可靠、精准感知是列车安全、高效运行的前提和关键支撑技术。列车若无法提前感知非法侵入铁路限界范围内的异物,并在短时间内有效制动,将会导致严重的安全事故。为解决列车运行环境内影响运行安全的异物侵限问题,基于深度学习算法,提出一种铁路轨道限界快速检测算法。该方法首先采用预设行锚框的方式对图像进行划分,将传统分割算法的逐像素预测,转变为对每个行锚框进行逐网格预测,以达到显著降低算法计算量,并提高检测速度的目的。同时,通过快速识别图像中属于轨道部分的像素,结合轨道线的连续特征进行追踪,达到铁路轨道坐标的智能快速识别。最后根据标准轨距下限界的定义,对识别出的轨道线坐标和侵限区域进行扩充,以确定铁路异物入侵限界的范围。通过在真实轨道数据集上的对比实验,验证所提算法能以172FPS的速度快速检测铁路限界,且轨道线和限界区域的识别精度分别达到98.96%和98.12%,F1值分别达到99.68%和98.95%,限界区域检测的平均交并比MIoU达到96.88%,各类指标均取得当前最好的准确率和性能,满足高速列车对环境感知精度和速度要求,可以为异物侵限检测、目标跟踪和列车控制等环境感知及运...     

基于轻量级卷积神经网络的地铁轨道线路状态检测系统

轨道作为承载车辆运行的重要部件，其工作状态对地铁运营的安全性有重要影响。传统人工巡检或者采用轨检车的检测模式只能在正线停运后进行作业，工作效率低。针对该问题，提出一种基于地铁运营列车的轨道线路状态检测系统，该系统采用高速线扫相机对轨道线路进行实时图像采集，并将采集数据送入轻量级RegNet骨干神经网络提取图像深层特征。在此基础上，加入双向特征金字塔网络进行多层次特征融合。最后将融合特征输入目标检测头实现轨道线路状态的实时检测。结合基于云边协同的困难样本挖掘以及模型部署加速技术，算法可实现高准确率、高实时性的检测性能。试验表明，该系统针对11类钢轨伤损及扣件状态的检测平均准确率（mAP）达到0.951，推理速度大于20 f/s,满足地铁在载客运营同时对轨道线路状态进行实时检测的需求。     

基于深度学习的地铁列车走行部关键部件温度检测系统

地铁列车走行部的良好运行状态是列车安全运行的保障。针对其关键部件发热故障的检测问题，研发了基于深度学习的地铁列车走行部关键部件温度检测系统。该系统采用红外热像仪获取走行部热成像图，引入注意力机制模块和CIoU损失函数，改进YOLOv5目标检测模型，识别、定位出关键部件；对关键部件图像进行灰度化处理和自适应阈值分割等操作，提取温度。基于实验室的Pytorch深度学习平台，在南京地铁运营公司马群车辆段对所研发的系统进行实验。实验结果表明，该系统可以获取走行部热成像图，准确定位关键部件并提取其温度信息。     

基于矩阵离散法的地铁列车节能优化操纵方法及实现

综合考虑由坡道、弯道组成的复杂线路,通过研究列车特定运行规律,对线路隔断分离分析,进而采用拉格朗日乘数法建立限定时间、速度、加速度等约束条件下的最小能耗模型,提出将地铁列车各阶段参数进行离散化分解并编码,继而对不同控制序列建立离散化矩阵模型,以寻找最佳节能操纵策略的矩阵离散方法。引入基于粒子群寻优算法的组合计算以提高算法精确度和增强全局寻优能力,以此为基础设计基于矩阵离散法的地铁列车优化操作智能系统,为列车安全、节能行驶提供理论和实践参考。案例证明该方法有效且计算精确。     

横风下基于滚动GAPSO算法的列车速度曲线优化

针对普通环境下高速列车目标速度曲线优化算法不适用于横风环境的问题,提出一种横风环境下基于滚动GAPSO(遗传粒子群)算法的列车速度曲线优化方法。首先,考虑横风风速阻力作用改进列车动力学模型,并建立列车运行多目标优化模型;其次,基于GAPSO算法寻优巡航构建列车在起始阶段的最优目标速度曲线,引入滚动优化框架实时调整目标速度曲线,并在横风限速区按照改进快行策略运行;最后,在列车进站前采用GAPSO算法寻优惰行点生成目标速度曲线。仿真实验结果表明：GAPSO算法较GA算法和PSO算法具有搜索能力强、收敛速度快的优点;滚动GAPSO算法能在不同横风环境下实时生成优化后的目标速度曲线,并与改进快行策略和RH-PSO算法相比,具有较优的节能性和准时性。横风下基于滚动GAPSO算法的列车目标速度曲线优化可为横风环境下列车节能、准时运行提供一种可行的解决方案。     

面向地铁场景的激光雷达目标检测研究

针对列车运行前方限界难以实时构建、非结构化轨道道路环境目标聚类检测复杂等问题,提出一种基于激光雷达的目标检测及前方界限实时构建系统。首先,采用了空间换时间的策略提升轨道提取效率,利用轨道局部高程信息、全局几何平行信息并融合多帧信息实现轨道稳定提取,从而基于提取的轨道位置实时构建列车通行的前方限界;其次,基于点云深度图、梯度与距离特征解决了非平铺路场景下的障碍物聚类问题,采用航迹信息进行多目标跟踪提高目标跟踪的稳定性。通过在地铁场景实车测试验证,结果表明该方法能够准确可靠地提取轨道位置和进行目标检测与跟踪。     

列车安全距离优化算法安全性与追踪运行调整策略研究

针对前期工作中的列车安全距离优化算法,本文在其基础上进行了深入的安全性研究,并给出了基于此优化算法下的列车追踪运行自动调整策略。从列车安全距离优化算法得出列车追踪运行模型的安全原则,通过安全原则对其进行安全性分析,推导出计算安全距离的各参数具体算法。在列车安全距离优化模型确定了追踪目标点,设计了基于最小安全距离的列车追踪运行自动调整策略。研究结果表明,优化算法能够满足列车安全行驶要求,列车追踪运行自动调整策略能使列车在追踪情况下高效地运行,达到追踪运行稳态。     

基于XGBoost模型的地铁列车运行状态仿真方法

基于物理模型及列车性能参数的地铁列车运行状态仿真方法存在着列车适配性差、参数调整成本高等问题.为了给ATC(列车自动控制)系统的研究提供更为准确、高效的模拟试验平台,提出一种基于XGBoost(极端梯度提升)算法的列车运行状态仿真模型构建方法.该方法可从实际运行数据中学习列车的控制与运行特性,可针对不同的线路环境、不同...     

地铁列车牵引计算算法及程序实现

根据地铁列车在隧道中运行的特点,基于最快速运行策略,应用MatLab程序建立了地铁列车牵引计算模型,研究了运行过程中隧道附加阻力对列车运行时间的影响。实例计算表明,该模型能计算出地铁列车最快速通过地下区段的时间,对地铁系统实施运营管理、成本核算以及节能降耗研究具有一定参考价值。     

一种基于卫星导航的列车初始定位方法研究

在西北环境恶劣地区,线路区间往往较少设置实体应答器,列车在区间重启时需要长距离低速运行.经过实体应答器后才能确定列车位置。针对该问题.本文提出一种基于卫星导航系统和车载电子地图的列车初始定位方法。该方法利用轨道约束算法和概率学方法,设计满足铁路安全标准要求的列车初始定位方法。     

电磁型磁悬浮列车在坡道段运行时的系统分析

结合为八达岭旅游示范线研制的CMS-3型磁悬浮列车及其中试试验线，在建立磁悬浮列车悬浮控制系统数学模型基础上，计算了线路纵断面变坡度点处的竖曲线半径限制值，对磁悬浮列车在坡道运行时悬浮气隙的变化进行了仿真分析，并对3种悬浮控制方案进行了比较分析。     

基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法

针对高速列车轴承转子系统微弱故障特征提取难的问题,提出了 一种基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法.该方法结合EEMD、能量熵和LPP,首先对振动信号进行EEMD自适应分解,计算高频IMF分量的能量熵获得高维特征向量集完成初步特征提取;然后通过LPP算法将高维特征向量集投影到低维空间对特征进一步...     

对地铁信号系统列车运行速度制约因素的探讨

信号系统是保障地铁运行安全及提高运行效率的重要设备,列车超速防护功能是信号系统一个非常关键的功能。信号系统防护下的列车运行速度由车辆、线路、轨道、限界及信号系统等条件共同决定。由于相关专业对信号系统安全制动模型不了解,在实际工程中易造成"速度浪费"现象。从信号系统安全制动模型的原理出发,对车辆、线路、轨道、限界等专业对列车运行速度的制约因素进行分析,提出建议。     

变分曲线模型及其在轨道数据库生成中的应用研究

本文研究有限约束条件下的变分曲线模型及其在铁路列控轨道数据库中的应用,提出从GPS轨道数据中自动生成适合列车控制的数字轨道地图的方法、模型和算法。通过大量实测数据对算法和方法进行验证、比较和改进,针对大量轨道数据建立其数据约简的组合数学模型,分析实际列车运行时有限约束条件,研究曲线演化理论,采用基于变分曲线模型曲线形变的思想对数据进行约简和误差剔除,在满足一定的误差前提下快速自动获取少量关键数据来描述铁道轨迹,完善列控轨道数据库的自动生成与优化方法,实现基于GPS的列车运行控制系统的实时、精确定位。     

新型列控系统列车综合自主定位技术研究

安全、准确、高可靠的列车定位技术是列车运行控制系统的基础和核心.现有列控系统的列车定位技术依赖轨道电路,建设及运维成本高,难以适应高海拔铁路的恶劣应用环境.为此提出一种基于卡尔曼滤波的多源融合测速定位技术方案,综合利用卫星导航信息、轮速传感器信息、加速度计信息、应答器信息等,进行列车走行距离和速度计算,可以摆脱对轨道电...     

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。     

基于遗传算法的高速铁路行车调整模型

高速铁路采用“高中速列车共线运行”的运输模式,其行车调度具有高实时性和整体性两大特点。以列车计划运行图为优化目标,给出运行图之间的距离定义,建立列车运行调整数学模型,给出列车的发车时刻、股道数量、列车在区间的运行时分、追踪运行间隔时间、维修天窗时间5个约束条件表达式。按照遗传算法的原理,采用罚函数的方法对数学模型中的约束条件进行处理并建立适应度函数,采用整数编码方法对个体进行编码,并定义交叉算子和变异算子。基于遗传算法的调整算法流程开发列车运行调度仿真子系统。仿真结果表明:使用该模型可大大减轻调度人员的工作量,彻底摒弃了在计算机上手工拖动运行线确定列车运行时刻的调整方式,提高了列车运行调整的科学性。该模型已应用在高速铁路综合调度仿真系统中。     

影响西南铁路提速关键技术研究

针对西南山区铁路线路曲折、沿线桥梁和隧道多的特点,对影响西南山区铁路提速的机车车辆动力学、隧道空气动力学及结构动力学和线路系统进行了研究,并对其关键技术进行了大量的实验。通过对遂渝线200km/h提速综合试验和速度200km/h动车组动力学性能鉴定试验表明,试验线路能够满足运行稳定性和平稳性等动力学性能要求,并提出了机车车辆外形是影响隧道内空气压力变化的主要因素,要根据隧道的具体结构形式,设定合理的列车运行速度,为制定山区铁路提速规范标准提供了研究依据。     

基于最小列车秩序熵的列车运行调整算法研究

单线区段上的列车运行调整需要考虑列车运行秩序的优化,使用列车秩序熵来描述列车在调整计划与基本图中运行秩序的差别程度,在此基础上建立基于最小列车秩序熵的列车运行调整模型,并给出具体求解计算过程。基于此算法编制程序对具体实例进行计算,并将其计算结果与用提高旅速调整算法的结果比较,检验了算法的有效性。