基于着色Petri网的高速列车追踪运行过程建模与仿真

为了验证高速铁路移动闭塞系统(Moving Automatic System,简称MAS)结构完整性、控制逻辑正确性以及列车追踪运行的动态控制过程,利用着色Petri网建立移动闭塞条件下高速列车两车追踪运行控制过程的模型,采用相对制动方式下基于追踪效率最高的区间追踪间隔原理,设计了控制策略决策模块,模拟列车牵引加速、惰行以及减速运行等控制过程,研究MA更新周期变化对列车追踪控制的影响。仿真结果表明所建立的模型可以有效描述MAS下高速列车追踪运行控制过程,且MA更新的周期越小,列车的行为控制越灵敏,达到预期控制目标所需要的时间更短,满足行车安全性、高效性要求。仿真结果将为MAS在高速铁路中的实际应用提供理论指导。     

相对速度模式下的列车自动防护(ATP)紧急制动安全模型分析

介绍了目前常用的CBTC(基于通信的列车控制)典型安全制动模型。该模型为相对位置模式,以前车静止为条件,后车对前车尾端进行追踪。在城市轨道交通中采用这种模式会产生一些不必要的紧急制动,效率不高。提出了相对速度模式的紧急制动安全模型,考虑前车以理想状态紧急制动,后车对前车尾端进行追踪,并对两种模型进行计算比较。相对速度模式的紧急制动安全模型能够缩短行车间距和追踪间隔,大大提升CBTC运行模式的效率。     

阜阳北站出发场11-14道不能预检原因调查及改造方案探讨

在充分调查的基础上,将阜阳北站出发场11-14道不能进行预检的原因归结为列检设备设置使股道实际有效长减小、使用移动脱轨器程序繁杂两个原因,提出了将风管和固定脱轨器南移的设备改造方案。     

铁路技术标准编制学习研讨会讲座

<正>企业应当积极参与铁路技术标准制修订,通过追求更高标准提升产品质量,利用技术创新拥有知识自主权。为了提高中关村轨道交通视频与安全产业技术联盟成员单位对技术标准的编制能力,9月18日,中关村轨道交通视频与安全产业技术联盟举办了"铁路技术标准编制学习研讨会讲座"。联盟邀请了北京全路通信信号研究设计院有限公司的陈梅高级工程师对铁路技术标准     

SDN在铁路信息网络中的应用前景

软件定义网络(SDN),是一种新型网络创新架构,其设计理念是将网络的控制平面与数据转发平面进行分离,并实现可编程化控制,为核心网络及应用的创新提供了良好的平台。结合铁路信息网络现状,分析研究SDN在铁路信息网络发展中的应用前景。     

TLV移动加载对轨道结构动态特性的影响分析

为探究轨道加载试验车(简称TLV)在高速、重载线路上移动加载测试时其合理的加载参数,建立"TLV—高速板式无砟轨道/重载有砟轨道—路基"空间耦合动力学模型,系统分析加载速度、加载力、轨道结构参数的变化对轨道结构动态特性的影响规律。结果表明:满足测试要求前提下,同等加载力下合理的移动加载速度建议参考值为40~50km/h;同等加载速度下移动加载力越大,可认为加载力参数越为合理;轨下结构刚度的增大使得TLV移动加载下测得的轨道部件动位移降低,振动响应增强;TLV移动加载下不同轨道结构部件的动态特性对于轨道结构参数变化的敏感程度不同。     

铁路实名制验证检票方案研究

自2012年我国铁路实行实名制售检票以来,实名制自动售票在全国范围内得以推广,但是实名制下的铁路检票还处于人工查检证件和非实名制自动检票的阶段,本文着重讨论实名制下验证检票的关键技术,并提出解决方案和验证检票的发展方向。     

深圳地铁移动通信服务系统的构建和实践

结合深圳地铁移动通信服务系统的建设实践和经验,阐述了建设地铁移动通信服务系统的必要性和意义,介绍了深圳地铁移动通信服务系统的系统构成、信道选择和系统安装情况,分析了系统的静态测试和动态测试结果.从规划设计、技术选用、干扰测试等方面提出了地铁移动通信服务系统建设的建议.指出了目前方案存在的问题,并相应地给出了解决问题的办法.     

CBTC系统在深圳地铁3号线的设计理念及安全解决方案简

根据深圳地铁3号线的运营需求,依据基于无线通信的列控信息传递及列车位置通信原理,阐述相应的移动闭塞设计理念.结合工程,采用推导的描述方法,提出系统应用于工程的安全解决方案.     

基于梯度提升决策树模型的铁路货运装卸时间预测技术

铁路货运装卸时间的精准预测可提升铁路货运系统的调度合理性和服务质量,但装卸时间受多种因素影响。文章针对铁路货运装卸时间预测问题,从铁路货运运单全流程信息中挖掘运单属性与货运装卸时间的关系,以分类与回归树为基础模型,在LightGBM框架下构建梯度提升决策树模型;对铁路货运运单全流程信息中的相关数据进行整合、对数变换、增加特征等预处理,形成运单数据集;采用该数据对构建的模型进行训练,结果表明,构建的模型对货运装卸时间的预测性能优于与其对比的其他机器学习模型。将该模型应用在实际货运装卸业务场景时,实际准确率依旧高于其他对比模型。