关于提升TEDS故障预警准确率的研究

TEDS作为动车组运行途中状态监控的一种手段,在各铁路局均有成熟应用,通过图像对比的方式,发现故障时系统能够自动预警。目前,TEDS报警的准确率只有十万分之二左右,不能满足日常要求。文中通过对深度学习技术的研究,选择适合TEDS图像识别的模型,提升TEDS故障预警的准确率。     

动车组车辆故障动态图像检测系统(TEDS)运用研究

动车组车辆故障动态图像检测系统(TEDS)是我国第一种在高铁线路上安装的车辆检测设备,介绍了TEDS的设备研制、试验及运用情况,针对设备特点及存在的问题提出相应对策。     

基于深度学习的TFDS货车故障图像智能识别算法研究

货车关键部件故障的准确识别对车辆的运用工作非常重要。目前主要依靠动态检车员基于TFDS系统所获取的图像进行人工分析,耗费大量人力、物力,分析效率较低,并且易出现故障漏报,对车辆的运行安全造成隐患。文章提出了基于深度学习的目标检测加部件故障识别的两阶段车辆故障识别算法,通过对标注的图像进行模型训练,实现车辆故障的智能识别。该算法已经在中国铁路郑州局集团郑州北车辆段完成有效性的验证,结果表明,该算法可实现对车辆部件的准确定位、故障自动识别及结果的综合分析,有效提升了TFDS系统的故障识别准确率,大幅降低了漏报率,对于提高货车车辆运用工作的智能化水平,保障运行安全具有重大意义。     

基于BP神经网络的动车组客室空调故障识别与预警研究

动车组客室空调良好的制冷效果是旅客舒适度和动车组稳定有序运行的重要保证,但客室空调故障的发生具有突发性和隐蔽性特点,给空调系统的日常检修维护带来极大困难。采用BP神经网络算法建立客室室温预测模型,并运用Matlab编程计算实现客室室温理论预测。根据预测模型在CRH380B(L)型动车组客室空调系统中的实际验证情况,制定客室空调故障识别与预警的阈值、规则和等级,为后期客室空调系统故障自动识别与预警系统的开发奠定基础,完善动车组客室空调故障识别和预警机制,对动车组客室空调故障的在线实时识别与潜在故障的预警具有重要意义。     

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....     

自适应小波分析和多层卷积极限学习码器的轴承故障识别研究

针对滚动轴承振动信号由于强时变和强噪声等特性导致其故障难以辨识的问题,提出一种基于自适应小波分析(AWA)和多层卷积极限学习自编码器(MLCELAE)的滚动轴承故障识别模型.首先,提出一种新的轴承振动信号频谱边界检测方法,对信号频谱进行自适应分割,进而将信号分解为若干本征模态分量;然后选择较能反映轴承故障特征的模态分量...     

基于WE-ICA的牵引电机速度传感器微小故障检测与识别

文章提出了一种基于小波变换和集成独立成分分析(WE-ICA)的牵引电机速度传感器微小故障检测与识别方法。首先,通过小波变换对高速列车牵引电机数据进行滤波处理,减少噪声对微小故障信息的干扰;接着通过独立成分分析(ICA)方法提取故障信息并建立检测统计量;最后利用贝叶斯推理计算统计量的故障概率,并设计集成统计量用于微小故障检测;另外通过加权贡献度对故障进行识别。利用CRH2牵引电机实验平台对该方法进行验证,实验结果证明了该方法的有效性和实用性。     

柴油机主轴承故障振动信号波形识别的研究

通过对柴油机动力系统的分析计算，得出主轴承载荷变化状态，为振动信号的波形辨识提供了理论依据；利用小波变换模极大值分析技术，有效地去除实际信号中Lipstchz指数小于0的噪声，从而为振动信号的有效撮及定位提供了技术条件；同时，对正常信号与故障信号特征进行了比较分析。实践表明，在对柴油机主轴承故障振动信号分析中，这种方法可以得到准确可靠的分析波形，从而为进一步建立故障诊断模型奠定基础。     

基于振动分析的高速动车鼓形齿联轴器典型故障识别

针对高速动车鼓形齿联轴器故障识别研究比较匮乏现状,利用多体动力学软件实现动力学建模和仿真,采用数值分析软件开发故障识别程序.通过比较同一动车前后转向架振动加速度信号是否异常,识别高速动车鼓形齿联轴器故障.定义故障检测指数E,用来衡量振动信号异常程度.结果表明:当鼓形齿联轴器发生故障时,通过时域和频谱分析结果无法直接判断...     

基于小波分析的自适应噪声识别

图像噪声类型直接影响去噪方法的去噪效果.因此,研究图像噪声类型的识别,对于数字图像去噪方法效果的提高具有重要意义.利用小波分解的高频系数,分析直方图和曲线拟合图的跳变出现概率特征以及黄金分割点处的窗口宽度特征,提出一种数字图象噪声类型自适应识别方法.针对图像噪声识别类型,采用相适用去噪方法提高图像去噪效果.通过大量实验表明,该方法是切实有效的.     

多源数据融合的列车-轨道状态检测技术

轨道状态的快速检测技术是保障轨道交通运维安全的重要基础。传统的检测方法主要依赖高精密、高成本的测量设备,这些测量设备测量数据质量高但体量小。随着大数据技术的快速发展,通过易获取、质量低但体量大的多源数据融合技术以及 5G 通信与云服务技术,以多车厢加速度、轮轨噪声数据为基础,实现多源数据融合的列车-轨道状态检测技术。实践表明,多源数据融合的列车-轨道状态检测技术是实现轨道设备质量状态智能辨识和预测的有效途径。     

基于铁路数据服务平台的多源数据融合架构研究

铁路数据服务平台实现了铁路数据集中汇聚和铁路数据资产管理,为充分挖掘铁路数据的价值,发挥铁路数据资产的综合应用效益,亟需对来自不同业务应用系统的多源数据进行有效融合.为解决数据复杂多样所带来的数据融合难题,提高数据融合成效,需要构建统一的多源数据融合架构.研究提出基于铁路数据服务平台的多源数据融合架构,描述不同层次数据...     

基于小波分析的牵引变流器故障诊断技术研究

针对200 km/h电动车组的牵引变流器,利用MATLAB/Simulink软件平台建立仿真模型,并运用小波变换的手段进行故障诊断,取得了良好的效果。文中以牵引变流器三相输出电流的不平衡故障为例,验证了该故障诊断方法的有效性。     

动车组多源故障管理平台设计

动车组故障数据采集途径越来越多,不同来源的故障信息在数据结构与处理流程方面各有不同,对故障统一管理分析带来了挑战.通过对动车组多源故障来源信息进行分析,提出了动车组多源故障管理平台设计方案,构建多源故障数据标准化结构体系,实现动车组多源故障统一管理,以及故障闭环管理、统计分析、故障知识库管理、重点故障管理、故障预测与维...     

基于空天地多源数据的铁路三维大场景构建与应用系统

针对常规平面地形图二维场景存在的缺乏立体感、不直观的问题,提出基于多源空间数据的铁路三维大场景构建方案、铁路三维大场景构建技术流程及数据格式标准化、数据预处理、数据轻量化处理和数据组织管理方法。同时,设计研发了铁路三维大场景应用系统,阐述了系统研发目标、总体架构和系统功能。实践证明,所设计的系统可以为铁路设计人员提供一个更加直观、全面、真实的三维空间设计环境,能够满足铁路工程线路三维虚拟踏勘、专业设计验证和方案三维展示分析等勘察设计工作需要,提升铁路勘察设计数字化、智能化水平。     

基于大数据技术的铁路客户服务中心服务质量分析平台研究与设计

研究大数据技术在客户服务质量管理方面的应用实践，分析在客户服务质量管理领域大数据应用案例和技术解决方案，为铁路客户服务中心服务质量的数字化分析评估提出可行的技术路线和建设框架。应用主流大数据处理技术和数据分析处理算法，对铁路客户服务中心的客户服务过程数据进行基于数据仓库技术的整合，实现结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的统一管理和调用分析。应用自然语音识别技术，验证转换算法，提出提升效率的机制，同时，结合典型的客户服务质量分析指标，通过业务分析模型、基础数据模型和分析算法进行设计开发，实现服务质量分析的数据化方案。平台框架、技术路线和原型平台的开发，能够为铁路客户服务中心的大数据应用提出可行的建设思路和解决方案，在实际应用中，提升客户服务质量管理能力，改善服务质量管理机制，降低铁路客户服务中心服务质量管理成本。     

基于数据集成的数据分析系统实现

随着信息技术的发展和信息资源的膨胀,企业对信息需求的程度越来越高。信息化已经从资源开发型转向信息管理型,“信息孤岛”的弊端越来越明显。数据集成技术是消除“信息孤岛”的有效方法。它采用物化视图的方式,通过包装器和集成器将异构数据源集成起来,解决数据集成过程中的部分数据冲突问题,实现了在数据集成上的数据分析。并且从整体构架上,考虑了系统的人机交互友好性。     

一种基于三维坐标识别的逆变器开路故障诊断方法

逆变器的安全性和可靠性对电力电子系统的稳定运行起着至关重要作用。为了实现对逆变器开关管开路故障进行快速精准的故障判定,提出一种基于三维坐标的逆变器开关管开路故障诊断方法。该方法通过建立逆变器开关管开路故障下的三相输出电流的数学模型,将输出三相电流转化为三维坐标。逆变器开关管开路故障时,逆变器的输出相电流发生畸变,三维坐标距离缩短,三维轨迹的形心坐标发生变化。通过求取三维坐标距离构建故障判断函数,正常时判断函数值为0,故障发生时,实时函数值变为1,由此可对逆变器开关管开路故障进行判断。计算三维轨迹的形心坐标,通过归一化处理,将形心坐标与参考故障定位表进行对比,对逆变器开路故障进行定位。通过半实物仿真平台进行实验验证,实验结果表明,在逆变器功率管单开关管开路故障、同相双开关管开路故障和异相双开关管开路故障实验中,均能通过构建的坐标距离函数判断故障发生,通过三维轨迹的形心坐标变化完成故障类型定位。该方法能适用于不同类型的逆变器功率开关管的断路故障诊断,能对故障快速反应并完成故障类型的诊断,具有一定的可靠性和有效性,可应用于逆变器的开路故障诊断。     

基于故障数据的计算机联锁系统寿命预测方法

文章从计算机联锁系统原理和硬件结构出发,提出了基于现场运维故障数据的系统寿命预测方法。利用故障树分析方法对计算机联锁系统的体系结构进行分析,求解最小割集,找到影响系统使用寿命的关键因素;将板级故障数据按照指数分布、威布尔分布的统计分布规律进行归类,使寿命预测模型更加贴近实际。最后,以我国铁路具有代表性的A/B型计算机联锁系统为例,验证了该方法的可行性。提出的计算机联锁系统寿命预测方法可为类似信号设备的运维管理提供借鉴。