构架式轨距——轨向检测系统信号合成算法及系统验证

通过对图像传感器输出的轨距左右偏移信号和左右高低偏移信号、加速度计输出信号和车体惯性平台输出的轨道倾角信号进行合成处理,得到准确的轨距和轨向测量结果。从理论上推导轨向的合成算法,对安装于轨距测量梁中心的轨向加速度计的响应进行重力和旋转运动修正后,与三角窗函数卷积运算,得到轨距测量梁中心横向位移的二阶差分,然后再通过二次积分和滤波得到左右轨向值。通过设计模拟低通滤波和相应的数字滤波器,实现了加速度滤波器的幅频响应与检测车速度无关,保证了系统的检测精度。对轨向加速度计测得的位移和摄像式轨距系统测得的位移进行比较,验证了系统测量原理和合成算法的正确性。经静态验证和现场试验,结果证明构架式轨距—轨向检测系统具有检测精度高、性能稳定和故障率低的优点。     

旅客列车过站径路优化模型与算法

在给定铁路客运站站形布局和列车运行图的前提下,研究旅客列车过站径路优化问题。过站径路由列车的接车作业进路、占用的到发线和发车作业进路拼接而成。以旅客列车的接发车作业进路为决策,以道岔和到发线占用相容性为约束,以最大化接发车作业进路效用和到发线运用效用为优化目标,建立旅客列车过站径路优化的0-1规划模型。设计基于极大列车过站径路方案k剔除邻域系的模拟退火算法。以某客运站为例验证该模型和算法的合理性。结果表明:模型对实际问题的描述准确,算法效率较高,适用于求解大规模铁路客运站旅客列车过站径路优化问题。     

一种轮轨两点接触数值计算方法

根据轮轨几何约束方程的典型解得到轮轨两点接触的判断条件,运用该条件并结合迹线法给出了一种轮轨两点接触数值计算方法。     

城市轨道交通自动化系统中的一种可靠性算法

介绍了轨道交通可靠性计算假设事项、依据和计算方法,并通过轨道交通自动化系统的具体实例,给出了可靠性计算的详细分析流程。     

视频分析功能设计方案及实施

<正>视频分析技术已应用于青藏、京津、合武等线路视频监控,为了使视频分析性能达到最佳,在工程设计阶段,应当考虑视频分析的因素,以便为视频分析算法提供良好的工作条件,发挥其最大的优势。工程实施中,除针对不同应用场所选择不同应用算法之外,还必须根据具体需求     

基于H.264的数字视频编码器开发

<正>随着大规模高速铁路建设的有序开展,铁路部门对运输安全的重视达到了前所未有的高度。视频监控、报警控制、网络实时传输、数据存储等均面临着用户更高的要求。数字视频编码器作为视频监控系统的核心产品,近几年发展速度令人瞩目,新技术不断涌现,芯片处理能力不     

基于弹性需求的城市轨道交通列车开行方案研究

城市轨道交通的列车开行方案直接影响乘客的出行费用,需要根据客流的需求弹性制定。针对目前城市轨道交通规划和运营实际,将列车开行方案归结为列车编组、开行时段,以及各时段每一列车交路的列车数量。在分析乘客广义出行费用的基础上,构造乘客出行的弹性需求函数,将乘客乘车选择归结为具有能力约束的弹性需求用户均衡问题。进而利用城市轨道交通营运企业与乘客之间的博弈关系,对列车开行方案相关的费用、效益等优化目标和约束条件进行分析,建立基于弹性需求的城市轨道交通列车开行方案的多目标双层规划模型,并设计基于模拟退火算法的优化算法。针对长沙地铁2号线的应用表明,优化方法具有较高求解效率和较好求解质量。     

RFID技术的定位改进算法在铁路隧道人员定位中的应用

本文介绍无线射频识别技术(RFID)的基本原理,重点阐述基于RFID的LANDMARC定位算法的原理与过程。在此基础上,综合考虑铁路隧道内折射、反射、多径效应等因素对场强的影响,分析LANDMARC定位算法的不足,将此算法进行改进,提出自适应LANDMARC k-邻居算法,结合RF Code公司的硬件系统,将其应用到铁路隧道人员定位系统中。实验证明改进的算法具有更高的定位精度:定位精度在1m以内的标签占70%,比原来算法的60%提高10%;93%的标签定位误差小于1.5m,且最大误差控制在2.5m以内。对提高隧道内人员的安全管理水平具有重要意义。     

考虑支路路段双向车流相互影响的单向交通组织优化

考虑支路路段双向车流相互影响的因素,从道路负荷与公平性的角度出发,优化单向交通组织方案。建立一主多从的双层规划模型,上层规划是多目标规划,以单行交通组织方案为决策,以路段饱和度超限量最小化降低道路负荷、以车辆绕行系数最小化提高公平性。下层规划是考虑支路路段双向车流相互影响的均衡交通分配(每个点对之间的最短路各自由1个下层规划确定,但所有下层规划确定的最短路可一次性求解)。双层规划可用模拟退火算法求解,求解效果明显优于支路路段通行能力等量划分为双向分道行驶的传统优化方法。     

基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取

从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明：所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地...