公跨铁异物侵限监控系统双电网传感器网片接续工艺

1 概述 异物侵限监控系统是铁路防灾安全监控系统的重要子系统之一.异物侵限监控系统对公跨铁落物等突发事故异物侵限进行监控报警,及时封闭事故区段,通过信号联锁及列控系统实现自动或人工控制行车速度,避免列车通过造成次生灾害.     

浅谈风冷发动机缸套下沉引发的异响故障排除

一辆本田CB125T摩托车行驶约6万km后,出现了动力下降,加速性能差的故障,拆开检查发现机油泵滤网被细粒异物堵塞,除凸轮轴、气门摇臂等部件因缺乏润滑磨损外,气缸筒、活塞及活塞环等摩擦副零件也受损严重.     

融合注意力机制的轨道入侵异物检测轻量级模型研究

基于智能视频分析的轨道线路环境入侵物自主识别是保障轨道交通运营安全的关键技术之一。然而基于神经网络的高精度目标检测模型严重依赖算力，部署成本高，很难普及运用。为此，提出一种改进yolov4-tiny的轻量级网络模型。在网络主干，通过融合跨阶段结构和通道混洗策略，提出CSPShuffleNet结构，加快网络推理；在网络颈部，引入多头注意力机制，增强网络目标定位能力；在网络头部，使用深度可分离卷积替换传统卷积，进一步压缩网络参数量。基于铁路异物数据集的实验结果表明：相比于原始yolov4-tiny,本模型的均值平均精度最大提高1.4%,参数量减少49.9%,模型容量减少55.4%。验证了本模型对于固定平台和移动平台检测系统的普适性，从而为铁路安全保障提供决策支持。     

山区铁路边坡结构体姿态无线无源监测技术北大核心

山区铁路边坡受到地震、冻融等动力作用易发生边坡结构体失稳,威胁铁路建设与安全运营,而已有监测技术受可靠性、稳定性等限制无法直接使用。鉴于此,融合加速度传感与物理辅助传感技术,通过系统逻辑优化、物理结构设计、无线组网设计等,研发了无线无源、免维护、易安装、稳定性好的铁路边坡结构体姿态监测系统,数据发送次数不少于7 000次,报警时延为毫秒级。通过现场验证,该系统稳定可靠,可用于山区复杂环境下结构体姿态长期可靠监测。     

基于5G的高速铁路自然灾害与侵限监测系统研究与设计

针对既有高速铁路自然灾害及侵限监测受限于通信网络条件限制的不足，本文研究提出基于5G高速铁路自然灾害与侵限监测系统技术方案，利用5G通信技术解决大容量监测数据传输及报警信息实时上车，有效提升高速铁路对自然灾害、异物侵限及周界入侵等安全事件处置能力，增强高速铁路列车运行安全保障能力。