GPS定位列车完整性检测方法研究

在GPS定位列车完整性检测过程中,安装在列车尾部的GPS天线易受到列车前进方向车厢遮挡,造成GPS定位条件不完备,使常规4星定位方法受到限制,无法输出定位结果。对此,提出利用虚拟卫星辅助GPS定位的方法实现完整性检测。通过虚拟卫星可增加1个约束方程,同时与3颗可观测卫星构成的3个方程联立,实现列尾定位解算方法 ,达到检测列车完整性的目的。试验结果表明,该方法能够满足列车完整性检测的要求。     

应用于列车完整性检测系统的改进型滤波器

列车完整性检测系统是新型车载设备,对防止列车抛车有重要意义。其硬件构架上以MSP430微处理器为主控制器,由ADXL202传感器实现加速度信息采集。作为判据的加速度信息在复杂的行车条件下被干扰。本文以加速度信息为研究对象,进行理论分析、数学建模和结果仿真。文中设计了一个二维的改进型滤波器。主要采用最小二乘滤波思想,选取适当的加权矩阵和遗忘因子,它不需要被估计量和观测量的统计规律,不易发散,完全符合观测数据被随机干扰,难以建立精确模型的特点。为了进一步提高滤波精度在滤波器中设计了一个野值剔除环节,在前期去掉粗大误差。对系统采集的数据进行上述的滤波,显著提高了数据的可靠性。     

基于YOLOv3算法的中低速列车在途障碍物检测方法

针对中低速列车在途障碍物检测,提出一种基于YOLOv3算法的障碍物检测手段,首先通过深度学习算法,有效识别场景中的障碍物;再利用基于freeman链码的边缘检测算法,提取列车轨道边缘,从而判定障碍物是否影响行车,并对司机做出警示.同时,通过迁移学习的方式,扩充YOLOv3网络数据集,以达到提升特定场景下本方法对目标障碍...     

基于卷积神经网络的列车实时客流检测算法

城市轨道交通作为城市公共交通系统的主体,在缓解交通出行压力、促进城市发展中具有十分重要的作用。科学精准的测算列车实时客流,对改善城市轨道交通客运服务水平,发展低碳、环保的绿色出行模式具有重大意义。为此,提出基于卷积神经网络的城市轨道交通列车实时客流检测算法,实现列车监控视频视野内乘客数量的实时检测。基于成都地铁1号线车载监控视频建立列车客流图像数据集,以剔除全连接层的VGG-16网络作为算法基础框架,提取输入图像的边缘、角点等浅层细节特征;将多尺度卷积层和膨胀卷积结构融合构建乘客多尺度特征感知模块,在保持图像分辨率的同时,通过不同的感受野增强尺度上下文信息的提取性能,提升网络对乘客尺度变化的鲁棒性;构建特征融合网络将网络浅层提取的细节特征与上采样后的深层语义特征嵌入融合,提升小尺度乘客目标的计数精度和特征图的信息丰富度。实验结果表明：所提算法在城市轨道交通列车场景下的检测精度得到显著提升,平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差指标分别达到了1.1%,1.8%和5.4%,同时单张图像检测速率低于60 ms,能够满足列车客流检测的实时性需求;且算法在2个标准人群数据集Shanghai...     

基于一维波动方程的桩基完整性检测方法

通过以一维应力波理论为基础的低应变反射波法分析出病害处的波形传播规律及特征,并运用有限元数值方法对混凝土桩基某处出现不连续、离析、空洞等缺陷进行分析,得到频域和时域导纳曲线。将低应变反射波法得到的结果与有限元数值模拟结果进行对比分析,结合现场钻芯法验证,可确定桩身缺陷程度及类型,为提高桩基质量检测的精确性和可靠性提供参考依据。     

基于最大偏差准则的列车卫星定位完好性监测方法

卫星定位实现列车运行状态的自主感知是下一代列车运行控制系统的重要发展方向。基于卫星的车载定位方式能够有效减少轨旁设备,降低建设和维护成本,提升列车定位的自主性和可信性。卫星定位应用需要符合铁路的安全性要求,为实现卫星定位列控应用的安全评估进行卫星定位完好性监测,研究了卫星导航领域与铁路电子电气设备领域已有的规范和标准,考虑测量噪声对水平保护级别的影响,提出基于最大偏差准则的完好性监测算法。实测结果表明,基于最大偏差准则的完好性监测算法能够有效保障定位结果的完好性,降低出现非安全漏报的风险,为卫星定位铁路安全应用完好性监测和安全完整性分析提供一定的参考。     

基于GPS/GPRS的辅助列车完整性监测系统

结合GPS定位技术和GPRS通信技术,提出了一种基于GPS/GPRS的辅助列车完整性监测系统,阐述了系统功能设计、系统车载设备与地面设备的功能及结构,详细描述了系统工作流程,最后进行了系统验证和实时性分析。     

列车完整性检测的不同实现方式对运营安全的影响

列车完整性检测是列车安全防护的重要环节。详细描述地铁列车完整性检测采用的触点式车钩连接器式和跨接线式两种不同方案。结合列车车辆信号系统的工作原理,分析了跨接线式列车完整性检测方案对地铁运营安全的影响。由于跨接线方案中,如5处车钩连接器均断开,其对运营安全的影响巨大,且列车在坡道因素影响复杂,故触点式连接器方案更有优势。     

基于ADMM方法的新增列车条件下灵活的列车时刻表优化算法研究

以高速铁路走廊为背景,旨在研究新增列车条件下的列车时刻表优化问题.为了获得更加实际和更加灵活的列车时刻表,提出基于小时时段的灵活列车出发时间窗、不固定列车停站方案、停站时间、列车发车顺序、越行时空位置的灵活架构.通过构建时空网络,将列车时刻表问题中的列车安全间隔约束和越行约束表示为列车占用弧段的不相容关系,将灵活构架下...     

列车组合测速系统安全完整性分析

采用编码里程计及多普勒雷达进行组合测速,描述了列车组合测速平台的主要结构,提出了利用卡尔曼滤波残差字2来检测列车空转/打滑故障的方法。采用故障树分析法对列车组合测速系统进行了故障分析,并对其故障树进行重构,根据实际参数对组合测速系统危险侧失效率进行了计算。计算结果证明,利用多普勒雷达补偿列车空转/打滑,列车组合测速系统的安全完整性符合SIL 4等级。     

基于轮轴蠕滑率检测的列车测速方法

[目的]城市轨道交通系统中,列车测速定位技术可为列车自动驾驶、避撞、调度指挥等众多应用提供信息支撑。目前列车控制系统结构功能日趋复杂,随着城市轨道交通运营效率、服务等级的持续提升,对列车测速定位的性能要求越来越高,需进一步提升ATP(列车自动防护)系统在不同场景下的测速定位能力。[方法]提出了基于轮轴蠕滑率检测的列车测速方法,首先介绍了列车测速定位系统的结构,阐述了基于轮轴蠕滑率的列车测速技术流程。然后对轮轴蠕滑理论进行了阐述,对多普勒雷达的测速误差进行建模,得到雷达最大参考速度,以此为基准计算轮轴的蠕滑率,针对不同的蠕滑率对里程计速度施加不同程度的补偿。最后利用现场试验数据,对所提的测速方法进行验证。[结果及结论]试验结果表明,列车制动阶段的大部分时间内轮轴均处于小蠕滑状态,对里程计速度施加较小补偿后的列车最大速度低于既有ATP计算的最大速度。在列车最小速度不变的情况下,该方法在保证安全的前提下,显著提高了列车运行速度的测量精度。     

基于CS-BP的列车卫星定位欺骗干扰检测方法

随着列车运行控制模式车载自主化、系统智能化发展需求的不断深化,新型列车运行控制系统的设计与运用对列车测速定位自主性、可信性的需求愈发显著。全球导航卫星系统因其具备覆盖范围广、定位精度高、全天候等优势,成为新型列车控制系统实施列车自主定位的重要发展应用方向。卫星导航系统存在显著脆弱性,来自铁路沿线运行环境的干扰会对列车定位感知性能形成严重威胁,因此,准确、及时检测并识别干扰的发生是实施有效防护并确保列车运行安全的关键。欺骗式干扰通过信号转发或者定制生成虚假卫星信号信息,可诱骗接收机终端使其解算出错误的定位结果,具有复杂性、隐蔽性和危害性,对特定设备的影响极大。基于此,研究并提出一种列车卫星定位欺骗干扰检测方法。首先,分析列车卫星定位面临的欺骗干扰特征;其次,提取对欺骗干扰敏感的观测量构建典型特征量;然后,设计包括样本集构建、离线模型训练、在线检测识别等环节的欺骗干扰检测总体方案,提出基于布谷鸟搜索算法改进BP神经网络的卫星定位欺骗干扰检测模型构建方法;最后,搭建列车卫星定位欺骗干扰测试环境,采用多种观测信息及特征实施干扰样本的CS-BP模型训练并将其用于识别特定形式欺骗干扰的存在与特征,...     

一种基于检测技术的地铁列车动态包络线修正算法

针对地铁列车动态包络线计算校核缺乏实测数据支撑和修正算法的情况,提出了一种基于精确位移、倾角检测技术的动态包络线修正算法。首先通过线路试验获取地铁列车关键截面的位移、倾角数据,然后运用提出的修正算法计算得到列车运行时的动态包络线偏移,最后将修正算法结果与CJJ/T 96—2018中的理论计算结果进行对比分析。研究表明：提出的修正动态包络线算法有效,结果与理论方法吻合;修正算法能更加贴近车辆的真实运行状态;为160 km/h及以上高速地铁列车的限界制定提供了理论及测试方法参考。     

基于改进LS-SVM算法的列车通信网络时延预测方法

由于通信网络诱导时延的存在会对列车牵引制动系统造成影响,因此对时延精准预测并实现补偿十分重要.提出了一种基于改进粒子群(PSO)算法优化的最小二乘法支持向量机(LS-SVM)算法对列车通信网络时延进行预测,搭建了列车网络控制系统半实物平台,使数据通过多功能车辆总线(MVB)进行传输,分别改变车辆控制单元(VCU)特征周...     

基于粒子群算法的车站列车进路搜索方法研究

现有进路搜索算法普遍采用遍历搜索,从提高搜索效率出发,引入智能优化型的粒子群算法在解空间内追随最优粒子进行搜索。针对粒子群算法在进路搜索中的应用,对粒子含义与粒子位置迭代部分重新定义。从搜索的安全性与高效性等方面考虑,采用迭代次数控制与精度控制相结合的方式结束搜索。进行实验仿真,测试算法可行性与核心参数最优取值,实验结果表明：惯性参数为0.3,历史最优参数为0.3,全局最优参数为0.4,具有最高搜索效率,搜索算法按照搜索精度要求用时0.5 s左右,安全、高效地完成了列车进路搜索,为智能优化算法在铁路车站列车进路搜索的应用提供一定的参考价值。     

基于改进PID算法的列车自动驾驶控制方法研究

由于列车自身结构以及运行线路比较复杂,为了保证自动控制的效果,确定了列车自动控制的数学模型;研究基于神经网络算法优化的改进PID控制算法,利用神经网络算法以及模糊算法得到微分系数、积分系数以及比例系数的最佳组合,从而实现PID参数的自适应调节,提高列车自动控制的精度。     

基于FBG的悬挂式单轨列车位置检测方法研究

提出了一种采用光纤光栅传感技术实现悬挂式单轨列车位置检测的方法和系统。在室外轨道区段分界处设置一套光纤光栅传感器,并将其安装在列车车轮走行的轨道梁底板上;室内调制解调仪内置信号发送器,通过光缆将光信号发送给光纤光栅传感器。列车车轮作用在轨道梁底板所产生的应变导致光纤布拉格光栅出现波长漂移,调制解调仪通过光纤布拉格光栅波长的变化,计算出轨道梁产生应变的大小,并将解调数据(应变信号)发送给信号处理主机。信号处理主机根据解调数据的突变点,识别悬挂式单轨列车的运行位置。该系统除了可以识别列车所在轨道区段的占用状态以外,还可通过对列车轮对数的统计,实现列车完整性检测。     

基于排风数据的列车折角塞门误关检测方法

针对折角塞门误关问题,文章分析了列车排风制动过程中机车列车管和排风口的大量数据,根据数据分析结果建立了相关数学模型,并介绍了基于此模型而开发的列车折关检测报警记录装置的基本原理。     

基于优化YOLOv3网络的在途列车障碍物检测方法

卷积神经网络检测算法自提出以来,日益受到人们的关注,广泛应用于各行各业。然而,在城市轨道交通障碍物检测方面,由于列车制动距离长、响应度不够、突发状况多等问题,卷积神经网络尚未有过多的应用。针对城市轨道交通行车的特点,提出一种基于 YOLOv3 网络的在途列车障碍物检测方法,通过对该网络结构及训练方式的优化,提高网络对于微小目标的识别准确率,留给列车更多的响应时间,以提升该方法的实用性。经实验验证,该方法对于远距离目标识别有较高的准确率,检测速率约为 31 帧/s,是一种有效的列车在途障碍物检测方法。