基于卷积神经网络的列车位置指纹定位算法研究

针对高速铁路隧道环境下采用位置指纹定位时定位精度低的问题，提出将深度卷积神经网络应用于列车位置指纹的定位中。首先采用2σ准则、模糊C均值聚类FCM及类数据加权，对采集到的下一代铁路通信系统LTE-R中的信号强度值进行预处理，降低异常值的影响，提高指纹数据的有效性；然后引入定时提前量，增强指纹特征值；接着将处理后的指纹数据量转换为灰度图片指纹条，基于图像样本建立FCM-CNN指纹定位模型；最后以现场实测数据为基础对定位模型进行测试验证。结果表明，相较于采用未经处理的数据作为样本的CNN模型及传统的位置指纹定位方法，基于FCM-CNN的列车位置指纹定位方法，提高了数据质量，在离线阶段具有较大的指纹采集间距，大幅减少了指纹采集工作量，模型训练时间较短，定位精度小于10 m的概率可达100%,满足列车在中密度线路对定位精度的要求。     

列车空气制动系统仿真的有效性

根据气体流动理论建立货运列车空气制动系统模型,概述管路内气体流动方程、制动系统中用到的各种边界方程和容器内气体压力的计算方法。利用基于气体流动理论开发的列车制动仿真系统,计算长、短编组列车的常用制动、缓解和紧急制动特性,并与试验结果进行对比。结果表明,计算得到的列车管、制动缸、副风缸、加缓风缸等的空气压力随时间的变化与试验结果非常接近,说明基于气体流动理论的空气制动仿真系统能够很好地模拟制动系统中气体流动和阀内动作过程。该仿真系统可以模拟最多4台机车组成的组合列车,不仅能仿真制动系统动态压力变化过程,而且其计算结果可以用于制动距离的计算,并通过数据传送实现列车纵向动力学分析程序的无缝连接。     

地铁列车精确停车算法研究

地铁列车停车精度是列车自动驾驶系统性能的重要指标.结合车辆参数、列车冲击、电空转换等性能建立了列车制动模型,并提出了利用在线识别的方式对每一列车的空气制动参数进行自学习,解决了不同列车因空气制动变化导致的制动异常问题,可较好地提高列车自动驾驶舒适性和精确停车模型的鲁棒性.通过仿真和实际工程项目结果分析,所提出的制动模型...     

基于气动系统流体方程的货车制动性能分析

为建立反映货车制动系统制动性能特征的空气制动机数学模型,分析货车制动机在各工况下的工作过程,将制动机模型划分为对应的各个功能模块。在解构各模块制动管路流体作用平衡的基础上,推导气体状态方程,建立常用制动模块下的列车管减压和制动缸升压的数学模型,并与货车制动系统结合组成仿真模型;分析制动机结构参数对制动性能的影响,得到反映结构要素和流体传递过程影响因素的模块化的基本模型,并通过试验数据验证建模的正确性和可行性。最后,结合模型和试验,得到长大编组列车不同车辆位置对制动性能的影响,为之后建立更为完整的整套货车制动系统数学模型提供了可参考的建模方法和研究思路。     

基于电磁感应动态模型的欧标应答器系统定位研究

采用欧标应答器系统获得的列车绝对位置存在不确定性，不确定性的增加会降低列车的停车精度。通过分析欧标应答器位置修正系统的构成及内部信息流，发现欧标应答器系统有效电磁作用时间误差和速度测量误差对其获得的绝对位置不确定性有较大影响。针对有效电磁作用时间问题，采用四边形模拟应答器发送天线、八边形模拟应答器传输模块接收天线建立应答器系统的磁通量分布模型，并引入磁通量随列车运动的变化，得到磁场感应电动势的动态速度模型（电磁感应动态模型）。基于该模型分析动生电动势、感生电动势与电磁作用距离的关系及干扰、旁瓣对电磁作用距离的影响；通过分析现场实测列车定位数据的电磁感应有效区域数值分布，验证电磁感应动态模型计算数据与实测数据的相符性。结果表明：支持向量机SVM从基于电磁感应动态模型标记的现场实测训练数据中学习得到的应答器位置修正异常分类模型可以实时对列车应答器位置修正做出评估，对于偶然性干扰或旁瓣等导致的异常修正可以给出报警；基于电磁感应动态模型对实测电磁作用时间数据进行修正后，可降低时间数据带来的相对平均误差达47.7%，从而获得更为精确的列车绝对位置，提高列车停车精度。     

铁路施工防护系统中多重冗余预警技术的研究

铁路施工作业过程中列车定位的手段单一,缺少信息的互联互通多方联控,人身安全防护的保障效果差。针对以上问题,铁路施工防护系统基于北斗高精度定位,利用4G通信、二次雷达通信等技术,进行列车位置跟踪、列车接近预警。对于列车接近预警的方式,系统采用基于二次雷达推算预警和基于北斗定位推算预警的多重冗余预警技术,该技术可保证由于隧道等原因造成只有一种预警机制起作用时,仍可检测出列车接近施工区从而产生预警信息,保证系统功能的可靠性。     

基于车辆滚动制动试验台的轨道交通列车动态制动性能试验研究

长期以来,列车制动系统在实验室内只能进行制动阀和制动系统静置试验,难以直接测试列车实际动态制动性能,因而对于长大货物列车制动性能及引起的纵向动力学效果难以判断.为此提出了基于滚动制动试验台进行车辆动态制动试验,即将虚拟列车制动系统模型与实际车辆制动系统组合,应用虚拟列车制动系统模型,通过计算机控制模拟不同编组列车的不同...     

HXD1机车空气管路泄漏检测方法研究

针对HXD1机车的多空气管路泄漏和列车管泄漏问题,提出基准流量检测的空气管路泄漏诊断算法.首先分析机车空气管路工作原理,提出空气管路泄漏的检测过程.针对危害性最为严重的列车管泄漏故障,采用基准流量泄漏检测算法来模拟货运列车制动力的传播过程,满足货运列车列车管压力动态变化过程中的故障检测精度,增加算法应用的可靠性.     

基于模型选择和优化技术的自动驾驶制动模型辨识研究

本文结合城市轨道交通列车自动驾驶系统实测数据,对电动客车制动模型的类型和参数的辨识进行较为深入的研究。首先,在分析最大制动率条件下实测制动数据后,对列车制动模型类型进行研究。然后,应用非线性优化技术在不同模型种类、有无参数范围约束等情况下,对制动模型进行辨识,并根据模型选择技术获得最佳制动模型及其参数。最后,研究不同制动率下列车制动模型的一致性,并基于模型选择技术给出制动率和制动减速度之间的模型。     

基于最大期望算法的列车完整性检测方法

面向中国中西部低密度线路条件,基于GNSS的列车完整性检测系统是一种经济有效的列车完整性解决手段,也可作为制动管风压检测的辅助冗余检测方式,以进一步保障列车运行安全。针对列车运行过程中基于GNSS列车完整性检测系统问题建立完整性检测模型,模型包含列车完整状态及断裂状态下的系统时间动态转换过程。基于系统参数先验统计特性未知情况下的模型参数估计,提出基于最大期望算法的离线训练学习方法,得到列车完整性检测系统模型后验参数的极大似然估计。在列车完整性检测过程中,针对当前时刻的观测值,进行列车完整性所有状态的概率推理估计,采用高斯和滤波的方法实现状态的概率推理计算,选取最大概率下的列车完整性状态,实现列车完整性检测。结合现场测试及仿真数据,针对本文提出的列车完整性检测方法进行测试验证,结果证明了该方法的有效性。