城市轨道交通精细化客流预测系统设计与实现

针对大部分客流预测系统存在预测客流指标不全,时空粒度较粗,多场景的适用性不足等问题,以大规模网络化运营的城市轨道交通精细化客流预测需求为研究对象,分析适应多场景铁路网客流预测实现方法,利用Hadoop、Spark&Hive、Redis、微服务、H5等先进技术搭建客流预测大数据平台,实现铁路网交通出行量(OD,Origin Destination)的精细化客流功能,为调度指挥和客运管理提供进站、出站、换乘、断面客流量等全指标、精细化时空粒度的客流预测数据支持,提升轨道交通调度指挥针对性、客流组织合理性和客运服务水平。     

铁路供电故障预测与健康管理大数据平台方案研究

铁路供电故障预测与健康管理(PHM)系统是以大数据技术为核心,以供电管理信息系统、6C数据中心、SCADA系统为支撑,按照国铁集团-铁路局-供电段三级管理架构进行设计和建设的供电设备大数据分析管理平台.基于大数据框架的PHM系统涵盖针对高速铁路接触网和牵引变电所的PHM技术方案,在多时空尺度上实现铁路供电故障预测与健康指标评估,全生命周期可靠性、可用性和可维修性的可视化分析和风险评估,以及优化维修决策.本文阐述了铁路供电故障预测与健康管理大数据平台方案的基本设计原则和系统架构,并对该平台涉及的关键技术和系统重要功能进行了探讨.     

用振动状态监视法检测内燃动车辅机驱动轴的异常

介绍了基于振动测量的辅机驱动轴异常检查方法。发动机台架试验结果表明,使用振动分析仪的检测方法以及基于状态监视系统的检测方法,都能够诊断出异常的种类。     

地铁站台门系统设备健康管理研究与应用

综合研究地铁机电设备运行特性,实现从被动故障修和计划修向主动智能状态修的跨越。提出一种地铁机电设备健康管理评价方法,通过失效实验验证机电设备状态量的门槛阈值,利用数学模型对设备状态进行量化,并基于状态量健康指标评判设备状态的优劣。在此基础上,运用MATLAB拟合时间与设备健康指数之间的非线性关系模型,求解并预测设备健康状态及维护时间节点,对科学规划设备检修周期、提前预判设备状态具有重要的理论及实践指导意义。研制设备状态量智能采集装置,通过上位机实时计算验证、预判,并在郑州地铁1号线进行充分验证,达到预期效果。     

基于GA-GM(1,N,α)幂模型的铁路客运量预测

针对在铁路客运量预测领域传统的灰色预测模型不能反映真实系统的非线性结构特点及其背景值的赋值不合理的问题,提出使用对系统相关因素引入幂指数且经过背景值优化的GM(1,N,)幂模型进行客运量预测。背景值优化时设置待定参数,利用线性组合结构重新计算背景值。对此模型产生的较多的待定参数,采用能够并行运算、全局寻优的遗传算法进行一次性求解。最后使用此模型对甘肃省铁路客运量进行建模预测,并与传统GM(1,N)模型、GM(1,N)幂模型进行对比分析。结果证明,GM(1,N,)幂模型具有更高的预测精度,对铁路客运量预测有一定的应用和研究价值。     

基于多功能车辆总线的机车轴承故障诊断系统

研制开发的基于多功能车辆总线的机车轴承故障诊断系统是通过监测温度和振动信号来对机车走行部轴承进行早期诊断和预警,把组合预测模型引入机车轴承故障预警,使用灰色模型和时间序列模型预测故障增长性趋势和波动性趋势,再将预警值加以综合。给出了诊断系统的硬件结构、软件功能与特点。试验表明所开发的系统有很强的鲁棒性,能有效监测机车轴承故障。     

内燃机车状态监测系统设计

内燃机运行状态监测系统基于柴油机瞬时转速信号的气缸状态监测,辅以柴油机进气温度和增压压力信号、发电机电压电流信号、油门拉杆位移信号及机车速度信号,进行多参数融合诊断;再将诊断结果及状态数据通过GPRS无线通信模块发送至地面数据库,实现内燃机车动力系统在线状态监测与故障诊断、节能降耗与维修管理。系统结合数据库专家系统,分析机车运输组织、质量状态和能耗状态,提出维修维护及运输组织优化建议,实现内燃机车动力系统高效营运和安全管理。     

Holt-Winters模型在铁路货运量预测中的应用

铁路货运量的预测结果直接影响到铁路运输计划及有关运输政策的制定。通过提出基于Holt-Winters的铁路货运量预测模型,介绍了平滑系数α、β、γ的选取及初始平滑因子、递推计算过程等关键预测环节,并对该预测模型设计了相应的算法,最后利用实例验证了Holt-Winters预测方法的有效性和实用性。