高铁沿线大风预测技术研究

风速预测是风致灾害预警的关键技术.针对高铁大风预测中延迟性和误报的问题,提出一种基于完整集合经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型对高铁沿线风速进行预测.为了减少预测模型的复杂度和提高模型预测精度,原始风速数据用CEEMDAN分解并利用样本熵(SE)理论将分解出的分量按照样本熵近似...     

基于LMD-TCN的高铁沿线风速观测资料质量控制算法研究

大风是影响高铁安全运行的主要气象灾害之一,为保证高铁的运行安全,需监测高铁沿线风速观测资料。高铁沿线风速数据在采集和传输的过程中易受到各种干扰,导致风速观测资料中存在一些可疑值,故对其进行质量控制是解决此类问题的必要环节。提出一种融合局部均值分解法(Local Mean Decomposition, LMD)和时间卷积网络法(Temporal Convolutional Network,TCN)的风速观测资料质量控制算法,以此来提高高铁沿线风速观测资料的质量。为证明该方法的可行性,选取我国京沪高铁沿线江苏段4个观测站2018年秒级风速观测资料进行质量控制分析,并与时间卷积网络法(TCN)、长短期记忆神经网络法(Long Short-Term Memory,LSTM)和支持向量回归法(Support Vector Regression,SVR)这3种方法对比。通过插入人工误差,并以检错率为评价指标来衡量上述4种方法进行质量控制的效果。试验结果表明,该方法相比于其他3种方法能准确地检测出人为插入的误差,可以满足高铁沿线风速质量控制的需求,同时具有季节适应性强的特点。     

长株潭城际铁路沉降预测模型比较与基于Revit的可视化

为建立较高精度的沉降预测模型,同时探究沉降预测模型在建筑信息模型(BIM)中的结合应用,基于灰色系统模型GM(1,1)、支持向量回归机(SVR)和粒子群算法(PSO),建立PSO-GM-SVR变形预测模型.通过API接口以及二次开发功能,基于Revit软件平台开发一套应用于高铁沉降变形监测的插件,建立高铁沉降的三维基础...     

大风区对牵引变电所设计影响的研究

针对大风区的气候特点,研究牵引变电所设计方案。通过建立牵引变电所的风场计算模型,并结合实际气象资料,分析结构设计风速,对牵引变电所室外导线相间及相对地距离、最小架构宽度、架构以及设备接线端子受力情况进行仿真计算,为大风区段牵引变电所设计提供理论依据。     

基于LSTM-GMM模型的大风多级预警方法

为保障大风场景下的高铁运行安全，针对风的强随机特性提出一种基于长短期记忆网络和高斯混合模型的多级预警（LSTM-GMM-MELW）方法。首先，通过长短期记忆网络和高斯混合模型（LSTM-GMM）建立风速误差值与风速预测值的联合概率密度，以此确定风速预测值的概率密度；然后，通过多级预警方法计算风速预测值落在高铁限速风速区间的概率值并结合实际情况设置不同阈值，当得到超出阈值的概率时输出阈值对应的预警等级；最后，采用预测区间的覆盖概率、平均宽度和覆盖宽度评价LSTM-GMM方法的概率性预测结果，而采用预警准确率评价多级预警方法的预警效果。依托平潭海峡公铁两用大桥29个风速样本进行实例分析，结果表明：95%置信度下的预测区间的覆盖概率为96%，平均宽度为1.51；第1、第2级别的预警准确率分别高于85%和93%，预警准确率达到100%的风速样本达14个，总体预警准确率高。该方法能有效避免风速在限速分界线附近波动时的误报。     

计及绞线表面粗糙度的大风区接触网正馈线舞动响应研究

为研究兰新高铁大风区接触网正馈线的表面粗糙度对其舞动响应的影响,首先,以结构动力学理论为基础,将正馈线等效为一种弯曲的梁,建立正馈线力学模型并推导出舞动微分方程.其次,在有挡风墙环境下,计及正馈线表面粗糙度,利用Fluent软件对正馈线模型进行仿真,得到不同风速下的正馈线相关气动系数.最后,对正馈线进行受力分析,将相关流体参数代入舞动微分方程得出正馈线的舞动响应.研究结果表明:在大风状态下,相对于简化的光滑导线表面,考虑表面粗糙度时,正馈线水平、垂直舞动幅值会明显降低,气动系数进一步减小,并在正馈线导线尾部产生较大漩涡且漩涡脱落模式发生了显著变化,故针对绞线气动特性的研究不可忽略其表面粗糙度产生的影响.     

京沪高铁沿线江苏段风况研究

利用风资源评估软件Meteodyn WT分别模拟京沪高铁沿线江苏段大胜关43个站点和阳澄湖23个站点2016～2018年瞬时风速数据,分析2地区风况特征,为京沪高铁安全行车、防风设计及优化站点布局提供依据.研究结果表明:2地区大风发生频率峰值均在下半夜,并且午后大风波动显著,秋季尤为明显;受气候和地理环境等影响,春季、秋季分别是大胜关和阳澄湖强横风高发季节,其中大胜关沿线在日出至正午时段易受强横风的影响,阳澄湖则需重点关注区域Ⅰ沿线运行;大胜关沿线在站点1～5和12处增设监测站点,并在站点1～5南北侧设置挡风墙,除站点13～17和32～36之外北侧亦需挡风墙.阳澄湖沿线合理布设站点,并在北侧设置挡风墙;高铁沿线在沿江、湖泊等地区切变指数小,风速大,易受强横风影响,而在平原、山地等粗糙地区则相反.     

天地一体化网络高铁专网业务分析与流量建模

网络流量特性与流量模型是网络规划设计、性能评价等的基础。文章致力于天地一体化网络业务分析与流量建模研究，在完成天地一体化网络高速铁路（简称：高铁）专网业务分析的基础上，抽象高铁专网流量类型、业务传输内容、报文到达间隔、报文长度等特征，构造高铁专网仿真流量数据集，分析其流量特性。针对高铁专网流量的自相似性、突发性及周期性，采用alpha-stable自相似模型进行高铁流量建模，通过Q-Q(Quantile-Quantile)图验证模型的可信度。研究结果表明，该模型能有效刻画高铁专网的流量特性。文章的研究成果可为流量预测模型设计与仿真、网络资源合理分配等提供依据。     

京沪高铁沿线江苏段风况研究

利用风资源评估软件Meteodyn WT分别模拟京沪高铁沿线江苏段大胜关43个站点和阳澄湖23个站点2016～2018年瞬时风速数据,分析2地区风况特征,为京沪高铁安全行车、防风设计及优化站点布局提供依据.研究结果表明:2地区大风发生频率峰值均在下半夜,并且午后大风波动显著,秋季尤为明显;受气候和地理环境等影响,春季、秋季分别是大胜关和阳澄湖强横风高发季节,其中大胜关沿线在日出至正午时段易受强横风的影响,阳澄湖则需重点关注区域Ⅰ沿线运行;大胜关沿线在站点1～5和12处增设监测站点,并在站点1～5南北侧设置挡风墙,除站点13～17和32～36之外北侧亦需挡风墙.阳澄湖沿线合理布设站点,并在北侧设置挡风墙;高铁沿线在沿江、湖泊等地区切变指数小,风速大,易受强横风影响,而在平原、山地等粗糙地区则相反.     

高速铁路灾害监测数据分析应用研究

高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统(简称:灾害监测系统)的运行与维护(简称:运维)工作是保障系统可靠运行的基础,灾害监测报警及设备状态数据的分析应用,可为系统运维提供决策支撑.文章概述了灾害监测系统的运维管理工作,对风监测异常数据进行了研究,提出了风速风向计异常数据判识方法;通过分析灾害报警数据开展高速铁路沿线大风、强...     

铁路大风灾害预警系统设计与实现

为应对大风天气对铁路运输的影响,设计并实现了铁路大风灾害预警系统。系统基于B/S架构,针对铁路沿线风速监测点的数据状况,利用数据预测模块的移动平均法、单指数平滑法和三次指数平滑法对未来时段的风速进行预测,并进行综合评价预警,辅助调度人员进行调控决策,使列车能够根据限速建议及时做出运行调整。     

高速铁路灾害监测系统大数据分析

基于高速铁路灾害监测系统的大数据分析研究，通过分布式文件系统存储、MapReduce/Spark计算框架、数据挖掘等技术，对高速铁路灾害监测系统的灾害规律分析、灾害预测、运用规则优化、监测点布设优化、设备选型、设备状态分析等进行研究。以大风规律和设备运行状态为例进行分析，结果表明，50%左右的大风集中在15～16 m/s之间，通过优化大风报警阈值，可有效降低大风报警次数；电源故障是灾害系统设备的主要故障，需对其进行重点监测和维护。该研究可解决目前灾害监测系统运用和维护中遇到的问题，为灾害监测数据综合分析与应用研究提供技术支持。     

高速铁路全域范围全要素时空信息组织模型设计研究

针对高速铁路工程结构的复杂性、专业协同的系统性、运营安全的高可靠性特征,从高速铁路时空信息安全保障方面出发,以唯一时空基准为主线,将不同时空信息进行关联,形成高速铁路全域范围、全要素时空信息的高效组织模型,实现高速铁路各专业、各领域海量时空信息的有效组织;利用地理信息系统(GIS,Geographic Informat...     

大风区段高速铁路正馈线防风技术探讨

根据已运营高速铁路的运营经验和常规采取的措施，结合兰新铁路和兰新铁路第二双线大风灾害频繁的特点和施工经验，对正馈线防风技术措施进行探讨，解决大风灾害造成正馈线故障，引起接触网停电，严重影响高速铁路安全运营的技术问题。     

高速铁路灾害监测系统风报警解除时限优化方法

基于高速铁路沿线风监测系统历史数据,在保证列车运行安全的前提下以增加列车运行效率和减少大风报警处置工作量为研究目标。考虑线路的繁忙程度和大风影响程度,建立高速铁路灾害监测系统风报警解除时限优化模型。选取3条典型线路进行实例分析,从线路、线路所属铁路局、季节方面对大风报警解除时限进行优化分析,得到最优报警解除时限值。研究结果可为高速铁路灾害监测系统风报警解除时限的运用优化提供参考。     

一种基于BP神经网络的铁路大宗货物运价风险预警判定方法

为获取较大的市场占有率和较好的利润增长水平,铁路货运公司需要实时掌握铁路货物运价在货运市场中的竞争力,综合考虑社会、企业自身和货主等因素,基于BP神经网络算法,进行铁路货运价格风险预警判定方法研究,并建立运价风险预警模型。以某铁路局集团有限公司大宗货物运输中的煤炭运输为例,选取2015-2017年相关数据,训练BP神经网络模型,得到铁路煤炭运价的风险预警结果。与实际数据对比,拟合程度较高,因此可使用该方法对当期的运价风险程度进行合理预测,同时也对相关铁路部门的运价政策制定与调整起到辅助决策作用。     

基于多智能体的运营高速铁路救援仿真研究

为实现规范、科学、准确、迅速的应急救援过程,基于多智能体救援技术对运营高速铁路重大事故灾后救援开展灾难重现式的救援研究。将多智能体救援理论和技术引入运营高速铁路重大事故灾后救援领域,基于多智能体救援仿真平台,构建用于高铁运营过程重大事故救援的灾难空间仿真模型;剖析高铁应急救援过程中同类智能体间和异类智能体间协作救援模式;以假设的高铁车站突发灾难和高铁线路发生的重大事故为例进行灾后救援案例分析,提出具体建议和措施,进一步论证高铁救援仿真的高效性和科学性。研究表明:运营高速铁路多智能体救援仿真可以重现救援进度及预测灾难发展方向,为现实灾难发生后救援任务策略的优化提供参考。运营高速铁路多智能体救援仿真可以实时展现灾难蔓延情况、救援过程等细节,为今后智能高铁救援领域的发展提供了一个方向。     

山体裂缝计的研究及其在铁路地质灾害监测预警系统中的应用

为了避免地质灾害引起铁路行车事故,建立有效的铁路地质灾害监测预警系统,设计了一种山体裂缝计。通过监测山体裂缝变化,进行数据自动采集,实现当山体裂缝变化率超过警戒值时发出报警信号。该山体裂缝计在西南地区铁路地质灾害监测预警项目中得到了实际应用,取得了一定的效果,实现了自动跟踪灾害发展趋势,提前预防和减少重大事故的发生,保障行车安全,并且为铁路外的地质灾害监测提供重要的关键参数和理论支持。     

基于运营性能的高速铁路大跨度桥梁健康管理探讨

面向我国高速铁路大跨度桥梁结构特点和管养现状,研究提出基于运营性能的高速铁路大跨桥梁健康管理总体思路。通过高速轨检车轨道几何周期巡检结果和有砟道床捣固指数,建立基于灰度理论的捣固指数预测模型,为桥区有砟轨道线路养修提供依据。基于健康监测数据,分别引入ARMA模型、神经网络法及三分之一倍频程谱方法对桥梁结构整体状态实时预警。提出梁端伸缩装置和大吨位支座桥梁关键部位专项监测技术,构建了基于钢轨横向偏移量和伸缩装置疲劳应力变幅的梁端伸缩装置评定方法,以及基于累积位移的支座耐久性预测与评估方法。研发了基于BIM的大跨度桥梁故障预测与健康管理系统,提出了桥梁状态分层分级评估方法,融合多源数据进行历史趋势分析、故障诊断与预测,为实现高速铁路大跨度桥梁健康管理奠定了基础。