基于Event-B的双机热备平台测试序列自动生成方法

为了确保双机热备平台满足相应的功能需求，需要对其进行功能测试。采用基于模型的测试方法，可以有效地避免人工手动生成测试中存在的不足，提高测试效率。利用Event-B方法对双机热备平台进行形式化建模，通过证明验证模型的正确性，并进一步利用Ll算法生成基于模型、满足平台测试需求的测试序列集，对于确保测试过程的完备性、提高测试效率有一定意义。     

基于AADL和Simulink的列控系统双机热备结构设计

针对列车运行控制系统的实时性要求，提出一种改进的双机热备安全平台结构实现方案。使用AADL建立框架模型并对框架分析与验证，得到框架代码，再以有限状态机为接口通过Simulink工具建立模型，利用RTW工具箱的进行码自动生成，与框架代码合并得到完整的可执行代码。对生成代码的功能与性能进行验证，不仅功能上与规范一致，实时性较传统热备方案提高约20％。     

铁路列车便携式轴温报警装置的研制

列车轴温过高会给列车运行带来危险，因此列车轴温检测系统的意义重大。本研究不同于其他轴温检测设计，采用Android平台手机与ARM11开发板相互通信以实现对温度的实时监测。设计中采用Wi-Fi技术进行实时接收开发板采集的轴温数据，并将手机作为Socket通信过程中的服务器端接收数据，ARM开发板作为客户端发送轴温数据，使机械师能够在列车的任意位置对每一车轴的温度值进行实时观测。经测试，研制的铁路列车便携式轴温报警装置基本实现了轴温检测和无线发送轴温数据到智能手持终端的功能。     

静定结构受力分析的单跨梁法及其应用

针对工程结构中各种不同结构型式的承载情况,要准确迅速地对其进行受力分析必须具有一定技巧和方法。根据单跨梁弯矩图的特征和规律,以多跨静定梁和刚架为例对某种单跨梁法加以介绍,有助于快捷地绘出静定结构的弯矩图。     

基于随机Petri网的安全型继电器的可靠性分析

利用随机Petri网对安全型继电器常见的三种失效机理进行建模,分析了导致功能失效的详细原因,针对继电器部件的可修复性进行研究,从而实现了动态行为的描述;同时,根据马尔科夫链的同构性构建模型可达树和状态转移图,利用马尔科夫方法对安全型继电器的故障率和可靠度进行了求解计算,描绘出安全型继电器三种失效机理的不可靠度变化曲线,并与该型号继电器安全使用标准进行了对比.结果表明,该分析方法对安全型继电器可靠性分析有较高的准确度.     

铁道信号系统安全计算机状态监测方法

基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)提出了状态监测和故障诊断的原理与基本流程。通过观测数据的提取与降维,正常态模型训练与改进,故障态模型训练等一系列措施,实现了两模冗余安全计算机的状态监测,对正常态与时钟偏离1%～10%等7种不同条件进行监测。监测结果表明:对数似然概率均值从-228.98降至-1 385.60,健康状态不断恶化。对1号处理单元(PU1)故障状态进行仿真监测时,将PU1故障与PU1故障态、正常态、安全容错管理单元(FTSM)故障态、通信控制器(CC)故障态以及系统受扰故障态进行比较,得到对数似然概率均值分别为-161.95、-13.72、-14.13、-40.17及-35.69,证明了系统所发生的故障是因PU1所致。监测方法能够有效实现安全计算机健康状态的检测,为铁道信号安全计算机监测技术提供理论支撑。     

国内外高速试验列车综述

高速试验列车水平体现一个国家高速铁路的发展水平.高速试验列车是开展高速列车科学研究和新理论、新技术的验证平台.介绍日本、法国、德国主要高速试验列车车型参数,讨论其各自对量产车的影响.结合我国CIT400高速检测(试验)列车的基本情况和详细参数,与日本、法国、德国高速试验列车对比,总结国外高速试验列车发展对我国的借鉴意义.     

基于小波包分解多尺度排列熵及2阶特征选择的转辙机故障诊断方法

针对转辙机高精度故障诊断的需求，结合声音信号非接触、易采集等优势，提出一种基于声音信号的非接触式故障诊断方法。首先，基于小波包分解与多尺度排列熵，实现对声音样本的特征提取；其次，提出基于ReliefF和二进制粒子群优化算法的2阶特征选择方法，得到最佳特征集合，实现对声音样本的特征选择；最后，基于支持向量机算法对最佳特征集进行训练和测试，完成对转辙机的故障诊断。依托10种常见工况下共计800组声音样本开展实验，结果表明：该方法在反位—定位和定位—反位转换过程中得到的特征点数分别为13和39个，故障诊断准确率分别为99.67%和100%；相比于单一特征选择方法，采用的2阶特征选择方法能够大大降低特征维度，提高故障诊断准确率；相比于k近邻和线性判别分析这2种分类器，支持向量机分类器在转辙机故障诊断中更具优势。     

基于深度特征匹配的转辙机自动开闭器静接点尺寸测量方法研究

自动开闭器是转辙机上负责动作控制与状态表示的频繁动作关键部件，使用过程中的接点磨损会影响控制与反馈电路的导通。然而，由于其安全关键、磨损样本稀少、工作环境恶劣，使得自动开闭器的在线监测成为转辙机维护维修的难题。针对上述问题，基于机器视觉提出一种深度特征匹配的目标检测方法。首先利用VGGNet自适应地提取接点模板和待搜索样本的深度特征，采取归一化互相关算法和反向映射算法完成目标定位，利用权重优化和非极大值抑制优化边界框，实现小样本数据集情况下兼顾精度与鲁棒性的目标定位；然后使用大津法二值化、中值滤波、水平差分算子等完成静接点图像处理；最后使用标定板换算获得静接点的几何尺寸数据。实验结果表明：本方法在实际应用中的定位检测精度达到85.93%,召回率达到90.63%,F1达到88.22%;在尺寸测量误差方面，RMSE、MAE、MAPE分别为2.56 mm、1.55 mm、12.94%。