针对铁路信息系统的APT恶意流量预警系统研究

为了更准确和高效地检测针对铁路信息系统的高级持续性威胁（APT,Advanced Persistent Threat）攻击,研究并设计了基于堆叠式长短期记忆（LSTM,Long Short-Term Memory）模型的APT恶意流量预警系统。将UNSW-NB15数据集改造为适用于APT恶意流量预警系统中模型训练的数据集;提出利用APT攻击阶段性的特性进行预警结果再计算的方法,引入置信度的概念,从而更准确地判定流量类型。在Kaggle云平台上对APT恶意流量预警系统进行了实验,其准确率、精确率和召回率等指标均优于其他方法。实验结果表明,所设计的系统具有更好的性能表现,能够有效提高APT恶意流量预警的准确率,降低误报率和漏报率。     

铁路通信光缆安全实时监测方法研究

利用铁路既有光缆搭建基于φ-OTDR原理的光纤干涉系统,通过小波信号分析、阈值化处理等信号处理方法,实现对铁路通信光缆安全的在线监测。在重点监测线路施工的同时,根据列车振动信号分析列车运行位置以及铁轨健康状态。在实验过程中,系统以小于3s的报警响应和零漏报率,且定位误差小于10m的实验结果,为铁路通信光缆的安全运用提供借鉴。     

基于结构光3D测距技术的铁路旅客进出站尾随检测系统设计

铁路客运站进/出站场景人流量大、环境复杂，使得现有尾随检测方法误报率较高。为此，设计了铁路旅客进出站尾随检测系统，利用结构光3D测距技术、身份识别技术和行人检测技术，准确获取旅客间的相对距离。与现有尾随检测系统相比，所设计的系统可有效地检测旅客进出站场景下的尾随行为，显著提高了尾随情况的检出率。降低了旅客携带大件行李时的尾随误报率。     

一种全部属性聚类和特征属性聚类相结合的无监督异常检测模型

为提高无监督异常检测系统的检测率、误报率和检测效率,将数据集划分为不同的服务集,然后对每个服务集数据包进行全部属性聚类和部分相关属性聚类(即特征属性聚类)并比较训练结果,取其中训练性能较优的方法建立对该服务的检测模型。检测实验表明,本文模型的检测率达到99.21%,误报率降低到2.2%。与不加服务划分的模型相比,本文模型的训练时间和检测时间分别降低为相应模型的21.17%和21.98%。与其他检测算法的比较结果也表明,本文模型在检测率和误报率方面具有更优的性能。     

基于复合信号特征监测的崩塌落石报警系统研究

崩塌落石监测是保证山区铁路行车安全的重要技术措施。目前的方法通常基于对单信号特征的监测,但由于现场环境复杂,其固有的高误报率超出了保证铁路运输安全所能容忍的限度。在逐项分析误报因素的基础上,提出相应的误报抑制方法。由于崩塌落石会产生侵限目标和冲击波等多种信号特征,提出了一种基于复合信号特征的监测方法:提取信号源的多种信号特征,当这些信号特征具备高度的时空域相关性时触发报警。理论分析和工程实践证明,此方法可使监测系统的误报率降低到低于十年一次,显著提高了该系统报警的准确性。     

小波非线形阈值方法在工程地震勘探中的应用

针对浅层地震勘察中的随机噪声压制,提出了非线形阈值的小波域衰减算法。首先分析了小波软、硬阈值去噪方法的优缺点,对小波阈值去噪算法中的阈值函数进行改进,采用了非线形阈值去噪算法对地震信号进行处理。通过模型分析与实际数据处理表明,相对软、硬阈值去噪算法,该方法不仅可以很好地压制地震信号中高频随机噪声,而且可以很好地保持原信号的地质信息。     

公路边坡变形监测数据的小波阈值消噪方法

基于小波分析理论,介绍小波阈值消噪中阈值函数的选取和阈值的具体估计方法,并对阈值函数的选取进行比较分析.以工程实例为背景,就公路边坡变形监测数据消噪前后的信噪比和均方根误差2个指标对各种阈值方法进行对比分析.理论分析和应用实例的结果表明,几乎硬阈值方法比Garrote阈值方法能更好地恢复被噪声湮没的公路边坡局部变形信息...     

城轨车辆制动缸压力传感器信号诊断方式的分析与比较

针对长沙市轨道交通2号线试运行以来,因受环境温度及电磁干扰引起的制动缸压力传感器测量值发生偏移的问题,从不同制动系统对制动缸压力传感器信号的诊断方法进行了分析,并提出了优化措施来缓解该问题,大幅降低了故障误报率,为城轨车辆正常运营提供了保障。     

基于孤立森林算法的铁路通信网潜在攻击检测方法研究

针对当前铁路通信网潜在攻击检测方法在识别异常攻击时忽略了对数据的降维处理,导致检测效率偏低、误报率和漏检率较高等问题,提出基于孤立森林算法的铁路通信网潜在攻击检测方法。将铁路通信网样本集通过数据类型划分为多个子集,通过对主成分进行分析,最大限度地减少不同子集间的降维影响,使各子集降维达到最佳;基于降维处理的数据,构建孤立森林潜在攻击检测器,判断数据异常行为;基于孤立森林算法更新铁路通信网潜在攻击检测器,实现铁路通信网潜在攻击检测。仿真试验结果:测试样本数量增加时,该算法的检测速率保持在90%以上,误报率和漏检率均小于等于0.02%,表明该方法在铁路通信网潜在攻击检测上具有一定的应用价值。     

城市轨道交通AFC实时进站客流有效数据筛选

针对目前城市轨道交通AFC实时进站客流数据不准确,分析数据传输流程及其不准确的原因,探索解决办法。在挖掘轨道交通历史同期进站客流量规律的基础上,通过设定阈值来对AFC实时进站客流有效数据进行筛选,初步建立阈值设定的方法,通过大量数据对阈值设定方法进行检验,找到方法的不足之处;之后对阈值设定方法存在的问题进行分析与解决,得到一套能够满足地铁各类车站AFC实时进站客流数据阈值设定的流程,并进行实例验证。     

基于模型预测方法的高速动车组空簧压力低故障预测研究

高速动车组发生空气弹簧压力低故障后,车辆自动限速运行,需要停车检查或车辆入库后根据故障信息来推断故障原因。为了能在故障发生前进行预判,文章提出了基于模型的预测方法。模型以车载无线传输装置记录的历史故障数据和健康管理系统报表数据为故障预测的数据来源,通过分析静态和动态数据确认模型关联参数,从阈值、差值、空簧压力下降速率3个维度搭建预测模型,并通过实车跟踪,成功验证了模型的有效性。     

动车组受电弓可靠性数据分析

为研究动车组受电弓在不同运营阶段的故障分布规律,文章以CRH3型动车组受电弓在不同运行阶段的两组故障数据为基础,运用最小二乘法分析故障数据的分布规律。计算结果表明,动车组受电弓故障数据服从威布尔分布;动车组受电弓在早期运营阶段故障率高,后期运营阶段故障率逐渐降低。本文的分析结果可以为不同运营阶段的动车组检修与故障预测提供理论依据。     

基于RBF神经网络的传感器故障诊断研究

提出一种基于RBF神经网络的多传感器故障在线诊断方法。同时对该方法在摆式列车加速度传感器故障诊断中的应用进行了仿真研究。仿真结果表明此方法是有效的，不仅消除了零偏对故障诊断的影响，而且提高了故障检测率及可靠性。     

地铁列车客室门远程诊断系统的应用

客室门是地铁列车上使用非常频繁的设备,也是故障率较高的部件。客室门远程诊断系统的开发和应用,可以实现实时监测门系统电机、门控器以及锁闭结构的工作情况和工作参数;并通过智能故障分析手段,预测车门系统故障;在车门系统未进入故障时提前检修和排除亚健康问题,降低门系统的故障率,提升门系统的可靠性。     

基于多源数据分析的TEDS故障识别技术研究

单点运行的动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）故障自动识别功能存在识别准确率不足，误判率高的问题。为此，提出了一种基于多源数据的动车组故障图像识别方法，以联网运行的TEDS数据为基础，结合传统的差异检测法，对不同空间与时间TEDS采集的同一列车图像进行多源数据融合与权重差异计算，实现了动车组车体异常部位的检测。试验表明，该方法建立了更为准确的对比参考源，减少了环境对成像内容的影响，能够提高动车组运行故障自动识别率，降低误报率。     

基于方法组合的轨道电路故障诊断模型

为了解决单一方法对25 Hz相敏轨道电路的故障诊断精度偏低等问题,提出基于最优权值的多方法组合故障诊断模型。首先通过模糊综合评判、灰色关联分析和BP(Back propagation)神经网络3种不同的诊断方法,对轨道电路进行初步故障诊断,然后根据各诊断方法的误判率计算出对应的最优权值,最后对各方法的诊断输出进行最优权值加权平均得到综合诊断的输出结果,确定故障类型。诊断结果表明:组合诊断模型有效地提高了轨道电路故障诊断的准确度,并证明了组合诊断模型的诊断准确度随着诊断方法的数量增加而提高。     

摆式列车检测系统中的传感器容错研究

准确可靠地获得剩余离心加速度对于摆式列车正确倾摆和安全运行至关重要。设置多个并联的加速度传感器可以提高检测该参数的可靠性,文章计算了在给定可靠性下的最优并联单元数,针对传感器的失效过程和形式,确定传感器故障的决策逻辑和故障判断的门限参数。实例仿真表明,多模硬件冗余和相应的故障决策逻辑可以有效地容忍传感器故障,对于提高摆式列车剩余离心加速度检测的可靠性是切实可行的。     

基于动态故障树的异构安全计算机系统共模故障分析研究

共模故障是一种存在于冗余结构系统中的特殊故障,给系统带来巨大的安全隐患。为保证列车运行控制系统的高安全性和高稳定性,安全计算机系统采取异构冗余结构。为了讨论共模故障对冗余系统的影响,文章对异构、同构两组安全计算机系统分别建立了动态故障树,并且采用马尔可夫链分析方法进行故障率和可靠度计算,对计算结果进行分析对比。结果表明,改进后的异构安全计算机可以减小共模故障给冗余结构系统带来的负面影响。     

CRH2型动车组三级检修关键故障辅助分析系统的设计与实现

本文采用分层取样法对CRH2型动车组三级检修中积累的故障进行统计分析，综合考虑随机样本的发生率和重要性，以加权平均法计算加权得分，评定形成关键故障处理数据库。通过开发基于 B/S网络架构的辅助分析系统，实现分级用户管理、故障数据添加、模糊查询等功能，方便现场作业人员实时获取正确的关键故障处理技术指南，从而提高动车组检修效率和检修质量。     

铁路信号非线性系统故障诊断方法研究

基于二值逻辑的故障诊断方法将系统状态分为正常状态和故障状态。本文针对介于正常状态和故障状态之间的中间状态,提出一种基于模糊逻辑和粒子滤波的非线性系统故障诊断方法。模糊逻辑可以描述非线性系统的故障渐变过程,而粒子滤波可以评估系统状态。通过比较不同故障等级的实际系统状态与系统评估状态,所得到的残差可作为故障诊断标准。以某型铁路信号控制系统的非线性系统为研究对象,利用不同开关状态模拟各种系统故障,仿真结果表明:该方法比传统二值逻辑故障诊断方法的精度更高,且诊断结果能够体现系统故障等级,较准确地反映系统实际故障情况,可以提高信号系统故障诊断的准确性。