基于5G-R的铁路物联网固定终端连接管理平台方案

5G-R系统是铁路下一代数字宽带移动通信系统,在民用5G系统的基础上针对中国铁路应用场景定制化开发。在高带宽、大连接、低时延的标准特性上,增加了集群通信、智能呼叫、位置管理等铁路特定功能。为适应智能铁路物联网需求发展,面向铁路沿线5G-R网络覆盖,针对铁路物联网数据回传与行车业务数据共网回传的需要,在5G-R体系中提出连接管理平台功能实体。连接管理平台用于管理铁路物联网中进行基础设备设施监测检测的地面固定终端,通过协调数据发送计划,平衡无线网络话务量,实现对无线资源的统一调度,在保障行车数据传送的基础上实现铁路基础设备设施监测检测系统数据有序回传。针对铁路基础设备设施监测检测系统固定终端的业务需求,对连接管理平台的系统架构、功能组成、运维管理提出细化方案。     

5G+边缘计算技术在车载接触网检测系统的应用研究

随着我国不断加快5G等新型基础设施建设,5G、边缘计算等技术正在加速与智能铁路、智慧城轨的深度融合,赋能铁路和城轨的智能化、智慧化和数字化转型。本文在对铁路和城轨牵引供电系统车载接触网检测系统配置及数据存储、传输方案现状分析的基础上,将5G+边缘计算技术应用于车载接触网检测,提出一种新型车载接触网检测系统,分析其车地数据传输的功能需求和系统方案,为牵引供电系统接触网检测及智能运维提供技术支撑,具有很好的工程实用价值。     

京张高铁工程数字化的探索与实践

以智能京张工程建设为依托,提出数字京张的基本概念、特征和总体架构,论述数字京张的主要研究内容,指出数字京张是智能京张的先导工程,其本质是以BIM、GIS以及现代信息技术为基础实现京张高铁建设过程的全面数字化。分别从工程实体的数字化、过程管理的数字化、参与要素的数字化3个方面开展京张高铁工程数字化的建设实践,形成与实体京张相映的数字京张,为智能京张后续建设提供数字化基础。     

基于海量运维数据的铁路数据中心风险预测与防控系统研究与开发

基于海量运维数据的风险预测和风险防控是铁路数据中心实现智能运维的基础性工作。围绕铁路数据中心智能运维需求，研究智能分析方法，依托铁路数据服务平台的大数据存储和数据共享服务能力，使用平台提供的数据预处理及模型训练、模型部署等工具，建立容量趋势预测、基于日志分析的风险预测、运行异常预测、施工风险预测等不同运维场景风险预测模型，完成模型训练、调优和测试，最后将通过实验验证的模型进行发布和上线更新。建立基于海量运维数据的铁路数据中心风险预测与防控系统，可以通过运维经验积累来改进评估指标和预测模型，提高风险预测的准确性及风险处置的有效性，帮助运维人员快速聚焦主要问题，有利于保障铁路数据中心长期安全稳定运行，夯实铁路运输生产安全的基础。     

铁路信息系统智能运维数据采集方案研究

目前铁路各项业务高度依赖于信息系统，随着铁路信息技术环境日趋复杂，为保证铁路关键业务系统的不间断运行和铁路正常运营，亟需加快铁路IT智能运维管理系统的研究和开发，以全面支撑中国铁路信息科技集团有限公司（简称：国铁集团信息中心）高效地实施基于人工智能的信息系统自动化运维技术。海量运维数据的采集、存储和处理是实现智能运维的基础，文章立足于当前铁路信息技术环境演化和运维现状，通过对铁路信息系统资源进行系统分类，全面分析各类监控对象运维数据采集需求，为铁路智能运维管理系统的开发奠定基础。     

新福厦铁路四电集成工程BIM应用

新福厦铁路作为《铁路“十三五”发展规划》高速铁路重点项目、福建省融入国家“一带一路”战略的重要通道,为提高新福厦铁路四电集成工程整体质量,构建我国东南沿海地区高铁“新标杆”,围绕新福厦铁路四电集成工程开展BIM应用分析。以实现数字化交付为目标,从设计模型,到施工阶段进行模型深化应用,再结合铁路四电管理平台进行施工管理及智能建造。依托BIM等先进技术实现新福厦铁路四电集成工程科学化、规范化建设,为我国开展铁路四电相关工程施工提供参考。     

铁路隧道数字化运维系统功能架构

随着铁路隧道维护需求与日俱增,主要依靠纸质材料和现有信息系统的管理方式难以满足隧道运维数据标准化、系统化、可视化、易追溯等方面的要求。针对上述问题,调研铁路隧道运维特点和需求,提出包含隧道设备管理、检测监测信息管理、服役状态自动评估和运维辅助决策等模块的铁路隧道数字化运维系统功能架构,实现数据采集、展示、分析和应用的隧道设备运维全流程数据数字化管理,以指导隧道运维决策。     

基于新一代信息技术的重载铁路工务设备智能运维系统总体架构研究

以重载铁路固定资产投入、运营成本优化和可持续发展为目标,应用BIM、大数据分析、物联网等新一代信息技术,研发工务设备智能运维系统,对设备从上线、运行、维护到更换的全过程进行科学的闭环管理,以提升工务设备全寿命周期价值为出发点,实现工务设备管理从被动维护到主动检养修和掌握全局转变。工务设备智能运维系统提供了设备资产全寿命周期管理、检测监测一体化管理、状态评估与预测决策和安全生产管理功能,实现了工务设备相关数据的归集、管理、治理和分析应用全流程数字化管理,以及设备状态评价、设备状态趋势预测、辅助维修决策分析等多方面的服务。该系统的研发顺应并促进了重载铁路数据管理专业化、数据处理自动化、数据分析智能化的智能运维发展趋势。     

广州城际铁路智慧运管系统架构研究与设计

根据广州都市圈“城际+地铁”公交化运营、一体化管理特征,借助人工智能、边缘计算、大数据等技术,以“公交化、一体化、一站式”为理念,以城际铁路车站运行管理为中心,设计乘客数字服务、运营管理、智能运维、资源经营的主要功能,形成具有运营灵活、协同共享、数字驱动、高效便捷特点的新型城际铁路智慧运管架构,满足城际铁路公交化、高密度、高速度、大区间、大客流需求,为推动大湾区城际铁路实现 “一张网、一张票、一串城” 奠定数字化运管平台基础。     

铁路视频智能运维系统建设

分析铁路行业视频监控系统维护现状,从目前铁路视频运维需求研究铁路视频智能运维系统设计;介绍系统功能及架构,阐述系统建设效益。铁路视频智能运维系统可以实现视频监控系统的图像检测、故障诊断、修复反馈等问题,有利于用户快速掌握前端设备运行情况,为监控系统长期稳定运行提供有效的解决方案。     

智慧重载铁路研究与探索

通过新一代信息技术大幅提升铁路运输组织效率效益、提升运输服务品质、提高铁路运输安全水平,是各国铁路发展的必由之路。铁路智能化是世界铁路发展的重要方向。德、澳、美、日等国铁路相继提出数字化与智能化发展战略规划,并制定实施路线图和重点任务。在我国,党的十九大报告提出建设数字中国和智慧社会,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出重点突破轨道交通自动驾驶等智能技术。“十三五”规划要求重点建设智能交通工程,加快构建智能调度系统,推动驾驶自动化、设施数字化和运行智慧化。     

高铁数字化运维中的北斗创新应用

随着交通强国建设工程的不断推进，基于铁路安全可靠、高效运营的宗旨，对铁路高品质安全运营提出了更高的要求，迫切需要解决传统运营维护模式中存在的自动化程度低、运维成本高、作业效率低、缺乏对突发性灾害的主动预警等问题。以京沪高铁为背景，围绕基础设施环境、轨旁高耸构筑物、运维作业人员3个要素，提出一套北斗高精度卫星导航技术在高铁数字化运维中的应用方法，研究基础设施形变监测、通信铁塔倾斜监测、上道作业人员安全监测的业务数据在BIM+GIS数字孪生平台上的融合承载，并提出国内首例全功能高铁北斗安全生产示范应用设计方案，实现了沉降10 mm以上、建筑间位移25 mm以上的自动监控预警。该方法能够为高铁数字化运维提供可视化的现场监测信息以及智能化的决策信息，保障运营安全，提升运维效能。     

基于多源数据融合的轨道交通供电智能运维架构研究

轨道交通供电系统是保障列车运行的重要系统,供电智能运维系统建设可助力轨道交通优化维修模式,实现提质增效和数字化转型。通过对轨道交通供电智能运维需求分析,提出了多系统、多源数据融合的轨道交通供电智能运维系统总体蓝图和系统架构、主要功能,有利于推动轨道交通供电智能运维技术应用。     

铁路数据中心智能运维管理系统初步研究

当前,云计算逐渐成为铁路信息系统的主流技术架构,铁路数据中心云化进程不断加快,同时正朝着多地多中心方向发展,其运行与维护（简称：运维）环境异构特征愈发突出,运维业务需求日趋复杂化。为有效应对铁路数据中心运维面临的压力和挑战,提升运维业务的自动化、智能化水平,提出铁路数据中心智能运维管理系统方案,重点对运维数据采集、运维监控指标体系及运维数据存储展开研究,为铁路数据中心智能运维管理系统的开发奠定了基础。     

铁路四电工程智能仓储系统探讨

信息化和智能化掀起了建筑业发展的新浪潮,提供了确保工程建设安全、提高工程建设效率的新思路、新工具和新方法。仓储管理作为铁路四电工程建设物资供给的关键环节和基础保障,其管理效率和安全维护是重中之重。本文以铁路工程建设为背景,结合铁路四电工程仓储管理的现状和特点,梳理铁路四电工程仓储管理的智能化需求,集成RFID、人脸识别、智能视频监控、信息化管理系统等先进成熟的智能化信息技术,设计了智能仓储系统的各项功能及实现路径。最后,本文还对系统的总体构建框架和主体思路进行了阐述,在此基础上总结了系统的智能化效果和应用价值。     

高速铁路四电工程BIM技术施工应用

2018-2035年是我国高铁走向创新示范、加速突破、全面提升的智能高铁阶段.BIM技术应用是智能高铁的重要支撑手段,研究讨论四电工程BIM施工应用的范围、内容、流程和典型部位方法步骤,建立建造过程信息物理融合系统,实现工程建造可视化管理、数字化施工、全生命数字管理,为智能高铁建造打下坚实基础.     

基于LSTM的云环境异常智能检测方法研究

为提升运维人员响应速度,降低云环境异常对云上应用的影响,研究了一种基于长短期记忆(LSTM,Long Short-Term Memory)的云环境异常智能检测方法。通过将传统时间序列分析算法同LSTM神经网络相结合,实现在线预测云环境监控数据,并通过正态分布和贝叶斯推理定义预测波动范围,快速准确地判别云环境异常。在铁路云数据中心环境中进行测试验证,同其他时序预测方法的比较证明,本方法具有判别准确性高、对各种场景适用性强的优点,可为铁路大规模云数据中心智能运维实施提供一种有效的异常检测手段。     

数字环铁试验基地的思考与设计

环铁试验基地作为铁路行业重要的试验场所,有必要为铁路基于数字底座的数字化赋能转型探索道路,深化数字技术、数据资源与铁路行业的交汇融合,推动智能铁路不断发展突破,驱动铁路高质量发展.对环铁试验基地及数字化建设现状进行分析,总结其存在的不足,结合信息化发展潮流,引入数字环铁概念,从基础层面、能力层面和目标层面进行定位,分析...     

铁路基础设施全生命周期数据传递关键技术研究

重点分析铁路基础设施全生命周期数据传递面临的主要挑战,提出设计交付数字化和竣工交付数字化是解决全生命周期信息无损传递的必由之路。针对数字化交付涉及的数据标准、流程再造、责任认定、数据安全、档案数字化、运维移交等关键问题进行逐一分析和研究,结合我国铁路特点给出详细的设计思路和实现方法,为铁路基础设施全生命周期数据传递奠定技术基础。     

基于BIM标准体系的铁路协同设计体系研究

随着物联网、云计算、大数据等前沿技术的不断进步,铁路行业正在迎来新的发展机遇。数字孪生铁路是以智能建造、智能装备、智能运营为核心的智能高铁技术应用数字环境,也是铁路工程全生命周期应用的数据基础。传统的设计方式中各专业内和专业间数据相对离散、逻辑关联性不高、成果不易维护且信息存在大量冗余,无法满足铁路智能化应用的要求。以京张客运专线BIM项目为载体,研究能够集中管理各专业设计资源、定制各专业设计参数交互流程、构建专业间数据层面逻辑关联、具有统一数据框架的协同设计体系。该体系强化了各专业间的联系,提升了设计质量,为工程数字化建设提供了数据结构组织有序、易于维护、动态可感知的数字孪生工程,同时也为勘察设计企业拓展工程全生命周期业务提供了可靠的技术保障。