基于声发射技术的道岔尖轨伤损监测系统研究

道岔尖轨是轨道的风险控制关键点，针对现有伤损检测技术在道岔尖轨处存在盲区的问题，提出一种基于声发射信号的铁路道岔尖轨伤损监测方法，研发出道岔尖轨损伤监测系统。系统基于伤损模式分类算法对列车经过钢轨时所产生的声发射信号进行分析，实现对尖轨伤损状态的识别。现场测试数据表明该方法能够有效识别道岔尖轨的伤损。     

中低速磁浮线路道岔接口控制方案研究

与常规轮轨线路的道岔转换方式有所不同，中低速磁浮线路的道岔转换采用整体移梁方式。中低速磁浮线路具有与道岔自成一体的道岔转换系统，信号联锁与道岔转换系统之间为接口关系。在分析磁浮道岔控制模式的基础上，提出了磁浮线路道岔启动电路的9个技术条件。对我国已开通的中低速磁浮线路道岔接口方案的优缺点进行对比分析后，提出了由联锁参与控制逻辑的道岔接口控制方案。针对该方案，提出了磁浮道岔控制电路中信号与道岔接口所需设置的继电器类型，并对道岔与信号的接口控制电路(包括道岔启动电路、道岔表示电路、道岔模式控制接口电路及综合后备盘接口电路等)提出了系统化的解决方案，以满足磁浮线路道岔启动电路9个技术条件的要求。     

道岔终端位置检测装置

道岔终端位置检测装置是道岔安全系统的重要组成部分。道岔安全系统由牵引装置(用于控制)、锁闭装置(用于机械固定)、检测系统(用于位置检测)和信号系统(用于位置报告)组成。此外,还有其他简单装置(如带有旋转信号机的转辙机座),以及用于高速铁路、可配备各种附加设备(如诊断系统)、可进行加密数据传输的高性能系统作为辅助。其中,检测系统包括转辙器尖轨或活动辙叉位置检测装置,以及道岔活动部件后部区域(至固定点)检测装置。道岔活动部件后部区域的检测装置称为道岔终端位置检测装置,其主要任务是在转辙期间识别异物;而尖轨的关键区域通常由转辙机的尖轨锁闭检查触头来检查,这些触头与转辙机锁闭装置协同工作,并通过安全电路与道岔终端位置检测装置配合使用。如果道岔上未装配带有集成式尖轨锁闭检查触头的转辙机,则由道岔终端位置检测装置执行此任务。在这种特殊情况下,道岔终端位置检测装置必须满足道岔活动部件尖端处更精确的检测要求。     

无信号控制区段道岔尖轨监测系统的研发

道岔尖轨监测系统(SPMS)的主要目的是对铁路正线上道岔的工作状态进行监视和检测,并生成记录,以确保无信号控制区段的列车运行安全。一旦发现道岔尖轨未处于正常位置,监测系统会通过无线网络通知调度系统,使列车调度员对发现的道岔非正常情况进行安全处置。道岔尖轨监测系统为改进客货列车运行安全提供了创新性、低成本的闭环技术,防止了列车碰撞和脱轨,为社会和行业提供了更加安全的运输环境。     

基于CNN-GRU模型的道岔故障诊断算法研究

道岔作为铁路重要的信号基础设备,在保障铁路安全运行中起到重要作用。基于信号集中监测系统中道岔的故障电流和功率曲线,经过哈尔小波变换后,通过卷积神经网络(CNN)中的卷积层,对故障曲线提取一定维度的道岔故障特征;然后把提取到的故障特征作为门控循环单元(GRU)的输入,从而实现道岔故障诊断;最后将数据集分成训练集和测试集,对模型做训练和验证。实验仿真表明,特征矩阵采用40维输入,迭代75次时,道岔故障诊断准确率达95%,训练时间也优于其他方法。     

基于双谱的重载铁路道岔钢轨折断及伤损监测系统

针对重载铁路道岔钢轨折断及伤损监测系统采集的声发射信号有较强背景噪声的现状,给出了一种基于双谱的声发射信号表征及特征提取方法,利用双谱能有效抑制高斯噪声的特性成功实现背景噪声抑制。试验数据、现场数据都验证了双谱能实现道岔区背景噪声的抑制。重载铁路道岔钢轨折断及伤损监测系统在大秦重载铁路迁安北站18~#道岔试用期间成功捕捉到轨顶掉块伴生的声发射信号。     

基于RFID技术的道岔作业管理系统应用研究

恶劣天气或联锁失效情况下,工务与电务人员维修道岔或扳道员准备进路时,需人工扳动并主观判断确认道岔及其开通位置,易发生误操作导致行车事故。结合道岔扳动及确认相关规定,提出利用射频识别（RFID）手持终端无接触扫描道岔及开通位置的数据标签,再通过无线网络传输将道岔数据反馈给道岔确认人员及行车指挥人员系统终端,可确保需扳动的目标道岔及其开通位置的正确性。     

基于WEB的地铁道岔裂纹在线监测系统研究

为保障地铁安全运营,解决道岔在现有条件下监测所遇到的技术难题,提高维护效率和降低维护成本,设计基于Web的道岔裂纹远程在线监测系统,实现对地铁道岔裂纹的实时数据采集分析和远程监测等功能。采用UDP无连接通信技术进行以太网数据传输,分析使用WCF数据交换通信接口技术实现远程监测功能的可行性和优越性。通过功率谱密度图分析声发射信号,可以准确地识别出多路采集的信号中是否存在裂纹信号,从而判断所监测的道岔部件是否产生裂纹。系统已在地铁正线上运行良好,所检测结果与后期人工探伤所得结论一致,监测结果可为维修策略制定提供依据,保障地铁行车安全。     

铁路计算机联锁站场数据自动提取方法研究

针对计算机联锁自动测试软件所需的铁路站场数据依赖人工手动输入、自动化程度不高的问题，提出了铁路计算机联锁站场数据自动提取方法。以经过验证无误的联锁上位机界面图像作为图像识别系统的输入，分析信号设备显示特征并定义数据模型，基于OpenCVSharp计算机视觉库，利用图像识别相关算法，设计识别流程，自动提取站场数据。采用上述方法开发软件，展示信号设备识别与数据提取效果。该方法能准确识别出联锁上位机界面中的信号机、道岔与轨道区段，从而实现相关站场数据的自动提取。     

基于BMBC模型的高速铁路道岔故障信息实体识别

随着铁路信号设备故障文本的不断积累,亟待构建集故障信息、专业知识、技术规则及其内在关联于一体的铁路信号设备故障知识图谱,为铁路运营及设备维修提供全面高效的辅助策略。故障信息实体识别是构建铁路信号设备故障知识图谱的核心。以高速道岔故障文本为基础,并针对此文本挖掘过程中使用传统方法导致知识获取不够全面以及文本语义稀疏等问题,提出一种用于高速道岔故障信息实体识别任务的BMBC多层级模型。首先,通过分析高速道岔故障文本的结构特征,从中提取出故障现象、故障定位和故障致因等7类实体;其次,利用BERT预训练模型的迁移特性构建双向词表征并嵌入位置信息,引入多头注意力机制(MHA)使关键特征信息得到重点关注,随后依靠双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行特征信息融合,从而充分获取全局语义信息以及更好表达序列间的长距离依赖关系;最后,依托条件随机场(CRF)赋予标签约束条件,从而获得最佳识别结果。以各铁路局近5年的高速铁路道岔故障文本为基础进行实验,实验结果表明,BMBC模型能够精确识别各类故障信息实体,有效缓解实体边界不清晰问题,模型识别精确率、召回率和F1值分别可达91.43%,93.15%和92....     

基于信号波形特征的道岔工况识别研究

针对单一的Butterworth滤波方法无法有效抑制白噪声的问题,探索使用Kalman滤波、LMS自适应滤波及滑动平均滤波对低通滤波后的信号进一步滤波,得到了较好的效果,引入了Pearson相关系数对3种滤波方法的效果进行了量化对比,其中Kalman滤波的效果最优;分析了道岔结构特征并推断出列车正线过道岔和侧线过道岔时各传感器的理论波形特征;结合谷歌地球软件及实际传感器测试数据,印证了理论波形预测的正确性,得到了列车正线过道岔和侧线过道岔的信号特征波形,为工况识别软件的编写提供了重要的算法依据。     

多方向车站提高通过列车弯进（出）速度的改造

笕桥站是一个多方向车站,通过列车凭进站黄闪黄信号弯进(出)限速80km/h.为提高速度,需对站场、信号进行改造,在弯进(出)处铺设大号码道岔.     

APM线路道岔控制逻辑及控制电路分析

目前,国内APM(旅客自动运输)线路道岔的信号控制设备以进口设备为主,针对APM线路道岔的控制逻辑及控制电路研究较少。结合上海轨道交通浦江线的设备管理经验及APM线路信号系统及道岔特点,分析了APM线路道岔控制逻辑及执行原理,分析了道岔室内外控制电路的控制时序及接口逻辑关系。可为APM线路信号系统与道岔的国产化及控制接口设计提供参考。     

减少合福高铁CNNT道岔缺口监测误报警

<正>1前言2015年,合肥电务段承接了合肥——无为间的信号设备维护。根据历年来高铁维修经验,针对合福高铁使用的新铁德奥道岔(CNTT)进行了技术攻关,该道岔对密贴强度要求很高,密贴、缺口的轻微变化都会导致道岔表示故障,只有通过其表示缺口变化量才能够完全映射道岔密贴的强度。为了时时关注缺口变化,缺口视频监测系统应运而生。它可以实时地对道岔表示缺口变化状态进行自动监测。当缺口变化量达到预警、报警的条件时会发出相应的     

全自动站场信息无线语音提示系统

全自动站场信息无线语音提示系统，利用既有可靠的信号微机监测系统、手持台对讲系统，通过增加地面无线信息处理机等少量设备，即可完成自动发送模拟或数字调制的无线信号，及时通知现场施工人员和信号值班人员有关“列车接近，信号开放”等人身安全防护信息。特别是能利用微机监测提供的信息，及时发送信号设备故障(如轨道电路红光带、道岔断表示、信号非正常关闭、熔丝断丝等)语音报警，使值班人员能立即采取措施，     

客运专线道岔轨距加宽式转辙器动力仿真

介绍德国基于动态轨距优化(K inem atic Gauge Optim i-zation)方案设计的FAKOP道岔,针对18号客运专线轨距加宽式转辙器,利用美国动力学软件ADAMS/Rail建立了车辆/道岔转辙器动力仿真模型,对车辆以200 km/h直逆向和80 km/h侧逆向通过道岔轨距加宽式转辙器进行动力仿真分析,并将车辆侧逆向通过18号轨距加宽式道岔和客运专线道岔的动力性能进行比较。     

基于改进支持向量域描述的道岔转辙机运行状态异常检测

针对铁路道岔转辙机缺乏大量异常样本来实施其运行状态异常检测的问题,提出了基于改进的支持向量数据域描述方法的异常检测模型。以ZYJ7型液压道岔转辙机为研究对象,利用既有微机监测系统采集道岔功率数据。用聚类的方法对数据进行清洗,接着对功率数据在时间序列上进行解锁、转换和锁闭分解,分别提取其统计特征值,采用主成分分析(PCA)法对特征值进行降维处理,将经过处理后的数据输入到异常检测分类器进行模型训练和模型测试。实验结果表明,改进的支持向量域描述(SVDD)分类器对道岔运行状态的异常检测有较强的识别能力。     

道岔距离有效站台端部的距离研究

根据《地铁设计规范》(GB50157-2003)的定义,在基于深圳地铁5号线道岔、车辆、信号等相关技术参数的条件下,对城市轨道交通工程中道岔距离有效站台端部的长度进行了分析计算。     

基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究

针对道岔设备故障频繁、维修成本高,且现有基于故障数据的诊断方法无法描述道岔退化过程,难以实现故障超前预判的问题,进行基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究。依据采集的道岔非故障功率数据按区段提取峰值、方差、峭度等特征参数,基于平均影响值进行特征参数选择,并确定输入维数;使用自组织特征映射(SOM)神经网络对输入特征参数进行多次聚类学习,分析学习结果得到6种退化状态样本数据;构建15-13-6型BP神经网络结构模型,实现对道岔设备退化状态的识别。结果表明,采用SOM-BP混合神经网络进行道岔设备退化状态识别的准确率达到95.56%。     

高速铁路信号设备应对冰雪天气措施研究

通过对京广高速铁路华中地区的道岔转换装置、应答器、轨道电路等室外轨旁信号设备历年来的损伤数量进行统计和分析,并结合站内、区间以及隧道内等不同地段在冰雪条件下的信号室外设备实际受损情况进行实地调查,查找分析出了造成高速铁路室外设备受损的各种主要原因。针对受损的原因和损伤的后果,指出了高速铁路信号设备受损后对行车安全产生的主要危害,提出了针对冰雪天气下保证高速铁路信号设备正常使用的具体措施建议:(1)全面掌握实时天气状态,提前做好设备状态分析;(2)根据降雪情况,及时提出限速申请;(3)利用夜间天窗对设备状态进行检查和整修,对道岔积雪积冰进行清理;(4)降雪停止后组织对高速铁路全线排查整治,消除冰雪破坏设备安全隐患。有效地改善和减少了冰雪天气对高速铁路行车安全的影响。