中国高原铁路机车司机在不同条件下的驾驶疲劳研究

我国铁路因机车乘务员打盹睡觉而造成铁路行车大事故屡见不鲜。有的年份，因此造成的行车大事故高达４２％，在乘务中，打盹睡觉可能是机车乘务员“不负责任”、“违章违纪”，但，另一重要是司机的驾驶疲劳。本文通过对我国高原铁路机车司机驾驶疲劳的测试，研究高原铁路机车司机在不同海瓜、不同年龄及不同班次条件下驾驶疲劳发展规律。之些规律不仅对高原铁路管理局在机车乘务员的乘务交路安排、机务段机车乘务员定啧编制以及机车     

基于主动表观模型及PERCLOS的疲劳检测研究

针对城市轨道交通电客车司机长时间驾驶产生的疲劳问题，目前主要是通过规章制度及警惕按钮来解决，这样既增加司机的劳动强度，也对司机疲劳驾驶检测效果有限。文章针对电客车司机现场工作环境，提出了一种主动在线实时检测方法，该方法通过视频序列分析人脸信息，采用主动表观模型完成对人眼的识别及定位，采用PERCLOS算法完成对司机疲劳检测。实验证明，该模型和算法能够很好地完成对司机的疲劳检测。     

基于自适应更新背景的机车司机工作状态检测

提出用追踪机车司机头部运动轨迹判别其工作状态.以改进的自适应混合高斯模型实现更新.一种光照下各个像素的模型均值构成一个均值矩阵.构建与每个均值矩阵相对应的固定背景宏块的高斯分布模型.对机车司机工作中的二值差分图像进行形态学处理,计算得到司机头部图像重心.在检测窗内跟踪机车司机头部图像重心的运动轨迹.用司机工作时的头部图像重心间的欧式距离辨识其工作状态.试验证明,此方法对机车司机工作中出现的疲劳发呆、反应迟钝或睡觉等非正常状态检测很有效.     

DF11型机车在役车轴超声波检测研究

机车车轴在使用过程中,轮座镶入部受交变应力作用最容易出现疲劳裂纹。通过分析DF_（11）型机车在役车轴疲劳裂纹产生原因,结合车轴检修状态,设计并加工制作车轴实物对比试块,采用小角度纵波探头产生的变形横波以及横波斜探头二次波实现镶入部疲劳带的超声波检测,试验证明该方法可行可靠。     

高铁司机行车前疲劳检测系统设计与开发

对高速铁路司机行车前疲劳状态进行检测,可预防疲劳驾驶,保障行车安全。为此,设计开发了高铁司机行车前疲劳检测系统。检测了高铁司机的心率变异性、闪光融合频率、血氧、血压、呼吸、体温等心理、生理指标,并调查主观疲劳程度和出乘前一晚睡眠时间,获得了180人的有效数据。用统计产品与服务解决方案(SPSS)进行因子分析,计算出综合疲劳指数,并验证综合疲劳检测模型的拟合度。采用K-均值聚类分析和CART决策树算法,将综合疲劳指数分为4个等级。系统可在5 min内完成全部检测,即刻出报告,可防止高铁司机疲劳驾驶,并促使他们出乘前注意休息。系统附加提供按摩放松操作和保健知识推送,同时建立个人档案,以便长期监测司机疲劳状况。     

在役HXD1C型机车齿轴油孔处疲劳裂纹超声波探伤

简要分析了HXD1C型机车发生齿轴断裂的原因,并提出了在机车齿轴不解体的情况下对齿轴油孔处疲劳裂纹进行超声波检测.实际检测表明,采用纵波小角度超声波探伤方法能够对在役机车齿轴运行过程中产生的疲劳裂纹进行有效检测.     

基于被动视觉的机车驾驶疲劳实时检测系统的研究

实时检测机车乘务员的疲劳程度,是提高机车运行安全的有效途径.本文提出一个基于被动视觉的车载机车驾驶疲劳时实检测系统.系统通过CCD摄像头获取驾驶状态下机车乘务员的图像,然后运用图象处理技术进行人脸检测、眼睛定位等处理,并提取眼睛的闭合度作为PERCLOS疲劳检测的依据.针对实时图像处理数据量大、运算复杂的特点,采用TMS230DM 6437作为核心处理器进行了硬件实现.实验表明,系统能准确实时地检测驾驶疲劳程度,具有较好的实用性.     

基于智能手环的动车司机疲劳驾驶检测系统

基于智能手环的动车司机疲劳驾驶检测系统可对疲劳驾驶行为进行报警,对高速铁路行车安全至关重要。本文阐述系统的整体设计和各模块功能,分析智能手环的工作原理和手部加速度信息的采集过程。在分析动车司精神状态与手部运动关系的基础上,给出手部运动系数的概念,并运用K-means聚类算法进行分析处理,提出一种动车司机疲劳驾驶检测模型。在动车组驾驶室搭建原型系统,阐述系统的实现过程,并在高速铁路试验段进行试验,试验结果表明,该系统对司机疲劳驾驶检测的准确率达到93.6%。     

机车铸钢轮心疲劳裂纹超声波检测

简要分析了机车铸钢车轮轮心疲劳裂纹产生原因及位置，提出了超声波探伤检查的可行性，并介绍了疲劳裂纹检测方法和工艺要点。试验证明铸钢轮心完全可以用超声波探伤检测辐板和轮毂根部裂纹。     

ND5型机车不解体连杆疲劳裂纹超声表面波探伤

介绍了超声表面波探伤原理,以及在机车连杆不解体的情况下对其疲劳裂纹进行探伤的方法。文中对探伤仪器校准、灵敏度标定、波形分析等进行了阐述。实际检测表明,采用超声表面渡探伤方法能够对机车连杆运行过程中产生的疲劳裂纹进行有效检测。     

铁路运输岗位疲劳研究综述

预防由人员疲劳引发的铁路运输生产事故，对保障铁路运输安全具有重要意义。针对铁路运输岗位疲劳，分析疲劳诱发、疲劳检测和疲劳风险因素的研究现状，将疲劳检测方法分类，比较各方法的优缺点。指出未来研究的发展趋势：应更多地关注机车乘务员以外的其他岗位；疲劳恢复是具有很大实用价值的研究方向；基于生理测量和机器学习的检测方法在铁路运输岗位疲劳检测中有较好的应用前景；适合铁路运输岗位的疲劳干预方法和控制岗位疲劳发生、发展的管理办法是未来研究趋势。     

机车司机值乘状态预警提醒装置的研究和开发

针对机车司机值乘过程中疲劳驾驶和瞭望精力不集中等危及行车安全的行为,论述了机车司机值乘状态预警提醒装置的意义、结构、工作原理和功能特点。实现了通过视频识别技术,检查司机值乘状态不良现象,并及时报警提醒的目的。试验表明,该装置的应用对确保机车安全运行能够起到积极的作用。     

机车乘务工作特点及机车乘务员疲劳成因分析

分析了机车乘务工作的劳动特点，认为机车乘务工作是一个复杂的、对作业者要求很高的工种，机车乘务员易于疲劳是职业特点决定的。文章从乘务工作特性、乘务员出乘时刻、作业时间、作业环境等方面分析了产生疲劳的成因。最后提出了作者的一些建议和看法。     

提速列车机车司机室噪声振动污染现状

为了了解列车提速后机车司机室噪声、振动的污染状况，对机车司机室噪声、振动进行调查。经调查表明， Ｄ Ｆ１１、 Ｄ Ｆ４ Ｄ型机车司机室噪声均超标，当车速＞ １２０ ｋｍ ／ｈ 时， Ｄ Ｆ１１ 型机车座椅 Ｙ 向振动超标。提示司机室隔声效果差， Ｄ Ｆ１１型机车座椅减振效果差，易导致司机疲劳而影响行车安全。     

一种基于人脸序列模式的机车驾驶员疲劳检测方法

驾驶疲劳是导致事故的重要原因,本文在综述基于面部特征的机车驾驶员疲劳检测方法的基础上,提出了基于Gabor变换的人脸特征融合抽取模型,并在此基础上,结合隐马尔可夫模型(HMM)提出基于人脸图像序列的机车驾驶员疲劳检测方法。根据在疲劳和非疲劳状况下人脸模式特征的不同,首先利用Baum-Welch学习方法从疲劳图像序列训练学习得出疲劳模式下的HMM参数;然后,在疲劳模式识别时,把待识别的人脸图像序列表示成Gabor融合特征序列,再利用Viterbi算法计算该特征序列属于疲劳模式的概率值,从而实现对人脸图像序列的疲劳识别;最后,对各种姿态下的不同人脸图像序列数据进行了仿真测试。实验结果表明,与已有基于单幅人脸图像的疲劳识别方法相比,具有更好的疲劳识别性能。%     

35CrMo车轴疲劳裂纹超声波检测工艺方法

通过对SS8,SS9型机车用35CrMo车轴疲劳裂纹特点及小角度探头纵波探伤和斜探头横波探伤工艺方法的分析、试验,确定了35CrMo车轴中、大修时疲劳裂纹的超声波检测方法,保证机车轮对在不解体条件下,应力集中区疲劳裂纹能够完全检测出来,并能对裂纹深度范围做出初步判断。     

我国机车司机室的规范化

通过对机车司机驾驶行为,操纵台信息整合以及司机室的简统化设计的分析,论证了我国机车司机室实施规范化的必要性及合理的模式,实现了我国各型机车司机室设置与布置的基本统一。     

大功率重载货运电力机车车轴在役超声波探伤试验

针对大秦铁路使用的HXD1、HXD2型大功率重载货运电力机车车轴逐渐进入疲劳期而部分产生疲劳裂纹的情况,制作了车轴实物对比试块,计算了小角度探头探伤使用的探头角度,对从车轴端面采用直探头和小角度探头扫描疲劳裂纹分布区域进行了试验,并指出了实际操作中应注意的问题。实际情况表明,该方法能够有效地检测出机车车轴产生的疲劳裂纹。     

便携式司机控制器测试仪的研制

司机控制器是司机用来操纵机车运行的主令电器,其动作的好坏直接影响到机车的平稳操纵和各种运行工况的实现,其微小故障都会给机车带来很大的安全隐患,如“帘车”、电气设备接受错误指令产生误动作等。保证司机控制器的检修质量,验证其动作的可靠性显得尤其重要。司机控制器测试装置是检验司机控制器性能的关键性设备,能直接影响司机控制器的检修质量。     

SS3B及SS4型机车整体轮对车轴轮座显微裂纹分析及对策

对SS3B、SS4型机车车轴进行受力分析,结合微动疲劳理论分析车轴轮座内侧产生显微疲劳裂纹的原因,提出了增大轮座直径、增加卸荷槽、设计车轮突悬,采用使车轴表层形成压应力和提高车轴强度的方法,以提高机车车轴寿命的对策。