故障树分析（FTA）技术在机车安全性评估中的应用

阐述FTA分析程序以及定性和定量的分析方法及目的;以某蓄电池电力机车为例,选择触电危险作为顶事件,说明触电故障树的构建过程。通过定性与定量分析,得出导致触电安全事故发生的最小割集和概率,由此评估机车的运用安全性;指出了FTA技术在机车安全性评估中的重要作用及其分析过程中需注意的问题。     

七阶段法在地铁信号系统风险评估中的应用

以目标距离模式ATP系统项目为基础,阐述七阶段法的风险评估应用。结合故障树分析（FTA）和事件树分析（ETA）,对目标距离模式ATP系统中的车载ATP控制单元的某个危害进行了详细的分析。     

一种地铁路网应急事件分类分级方法

对现有动态模糊分类分级算法进行了分析,在轨道交通线网突发事件分类分级模型的基础上,利用层次分析和模糊决策相结合的方法,提出了一种适于地铁路网应急事件的动态模糊分类分级方法.该方法使用自学习的思想,主要包括确定关键因素综合模糊权重、动态获取关键因素值并分类分级,以及利用状态转移概率矩阵进行动态分类分级预测三部分,实现了应急事件的动态分类分级.最后给出了案例应用.     

基于EGM2008模型的GPS高程拟合方法在铁路勘测中的应用研究

铁路勘测工程中,为克服水准测量在山区或丘陵地区实施的困难,采用GPS大地高转化为正常高以代替水准测量是一个有效途径。EGM2008是由美国国家地理空间情报局(NGA)在2008年4月发布的最新一代全球重力场模型。基于EGM2008模型的GPS高程拟合方法在铁路勘测工程实际应用上可满足四等水准的精度要求。     

上海地铁3号线车轮踏面异常磨耗分析

介绍了上海地铁3号线车轮踏面的异常磨耗情况,对车轮踏面异常磨耗的原因进行了分析,并提出解决上海地铁3号线车轮踏面异常磨耗的若干建议。     

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。     

便携式电源监测仪

在现场信号电源屏运用中,往往会因为电网电压的瞬间异常波动或波形中有尖峰脉冲干扰,而导致电源屏中器件的损坏。特别是随着越来越多的电子元器件在电源屏中运用,该问题显得更加突出。绝大多数情况下,电源异常现象是偶然发生的,目前微机监测系统对输入电源的监测只能做到最快大约每0．1～1S测一个电压幅值,并不是波形。     

C_(64K)型敞车车轮异常磨耗原因分析

分析了C64K型敞车车轮异常磨耗的原因,并提出了改进措施和建议。     

职业卫生监测中应用个体噪声剂量计异常值处置方法的研究

针对职业卫生噪声个体监测过程中异常导致的数据无法使用的问题,本文以某大型装置巡检工个体噪声监测中出现的异常情况为例,探讨数据调整方法。研究发现删除异常值或使用平均值替代两种方法,数据调整后与实际情况吻合度较好,两种方法均能满足个体声级计监测实践要求。