基于时变区间断面需求的高铁网络列车开行方案优化

列车开行方案与客流需求匹配与否在很大程度上决定高铁运输服务质量和市场竞争力。为使高铁列车的开行方案与旅客的时变需求相吻合,在基于连续运输能力的高铁客流均衡分配获得区段时变断面需求的基础上,引入列车发车时间,提出基于区段列车生成和列车拼接组合的开行方案设计思路,解决大规模高铁网络列车开行方案的优化问题。首先,根据列车始发终到站需要配备动车段或存车线的特征,以配备相关设施的车站为界,将高铁网络分解为若干个互不重合的区段,并以区段为单位,提出吻合时变区间断面需求的区段开行方案生成方法和列车拼接组合策略。其次,针对网络化列车开行方案中需要满足的始发站发车能力约束、终到站终到能力约束、区间通过能力约束和列车总数约束,以高铁运营收入、高铁运营成本与旅客需求偏差的惩罚费用加权和为优化目标,构建基于时变区间断面需求的高速铁路列车开行方案优化模型,并通过4种列车调整策略和5种综合方案调整策略构造邻域解,设计模拟退火求解算法。最后,以京广高速铁路、沪汉蓉高速铁路以及郑西高速铁路为例验证模型和算法的有效性。结果表明,优化产生的列车开行方案与时变客流吻合程度高,同时也具有较高的运算效率和收敛性,适用于大规模高...     

德国基于惯性测量的轨道缺陷检测模拟研究

为准确快捷地检测轨道缺陷、保障铁路安全运营,德国斯图加特大学铁路和运输研究所创建车辆-轨道模型,模拟多种不同程度的轨道缺陷状态,并在模型车辆上搭载集成惯性测量系统以同时测量三轴加速度和陀螺仪角速度,然后利用连续小波变换和袋装决策树算法对测量结果进行分析,从而显著提高轨道缺陷检测的精度。文章将对该模型及相关研究进行介绍。     

基于OC-SVM算法的FSK通信设备异常检测研究

针对地铁FSK(频移键控)通信信道的监测数据正负样本量不平衡即故障样本量较少的问题,提出一种基于OC-SVM算法的异常检测方法。通过对FSK通信信道监测数据的处理分析,该算法能够识别出FSK通信设备的相对异常状态,有效助力FSK通信设备的运维从传统的故障修、计划修转变为智能化的状态修、按需修,提升FSK通信设备的可靠性,降低地铁运营成本。     

牵引电流对桥梁区段信号电缆的电磁串扰研究

随着高速铁路的快速发展,铁路现场信号电缆受干扰的问题愈发突出,特别是在贯通地线和信号电缆同槽铺设的桥梁区段,对铁路运输的安全造成不良影响。在考虑桥梁区段特点的基础上,针对信号电缆双端接地的情况建立加入信号电缆外皮的牵引供电系统链式网络模型,利用潮流算法进行仿真计算,通过实测数据验证模型的有效性。分析信号电缆串扰的主要来源,在所建立模型的基础上计算信号电缆受串扰产生的感应电动势,考虑贯通地线和信号电缆间距对其影响,并给出故障条件下信号电缆的适宜长度,为减少铁路信号电缆的串扰影响和其铺设方法的研究提供参考依据。     

基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究

针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的输入个数;利用约简后的数据对神经网络训练。利用狼群算法优化BP神经网络参数,提出WPA-BPNN故障诊断模型,以侯马电务段扼流适配变压器故障数据为例进行验证。研究结果表明:WPA-BPNN故障诊断模型相比传统方法,简化了网络结构,缩短了训练所需时间,提高了故障诊断精度,保证了列车行车安全及线路的高效运行。     

基于图像分析的计算机联锁软件上位机界面信息提取

计算机联锁自动化测试能够节省软件测试阶段的人力成本,而实现自动化测试的前提是需要提供可靠的站场信息。文章以上位机界面显示规范为主要技术文件,提出一种基于计算机视觉图像分析与文字识别技术提取计算机联锁软件上位机界面信息的方法,该方法通过挖掘可量化的信号设备和功能按钮图元特征,以及二者在界面内名称的字符特征,实现基于上位机界面截图的站场信息提取功能。以中国铁路广州局集团有限公司连江口车站计算机联锁软件为例,验证了该方法的可行性,为自动提取站场信息提供了新思路。     

盾构下穿施工对高速铁路无砟轨道变形影响的解析算法及验证

为更准确地反映盾构施工扰动下高速铁路无砟轨道的变形,采用给出假定、公式推导、数值验证相结合的方法：(1)将路基-轨道的变形传递假定为3个阶段,即无变形阶段、沉降槽形成阶段、轨道下沉阶段,认为轨道结构最终是否发生脱空取决于路基沉降槽的大小;(2)基于假定,结合梁的挠曲线方程、弹性地基梁理论以及Peck公式推导相应的解析计算方法,并应用在典型地层条件中计算上部CRTSⅡ型纵连板式无砟轨道的最大沉降值;(3)建立相应的地层-路基-轨道三维数值模型,计算轨道最大沉降值,并与同工况下的解析计算结果进行比较。结果表明,相较于数值仿真结果,主体砂卵石、主体泥岩2种地层条件下轨道最大沉降值的解析计算结果误差分别为12%和5%,说明了假定的合理性和解析方法的可行性。     

细粒尾矿固结度、压实度及其力学指标间的规律研究

细粒尾矿在堆坝过程中由于尾矿坝高度不断增大,其固结度也在不断改变,相应的抗剪强度指标也随之改变,抗剪强度指标对堆积坝的稳定性分析至关重要。对尾矿砂进行相应的固结试验及直剪试验,以及不同压实度下的直剪试验,推导了固结度与压实度之间表达式。结果表明：随固结度增大,土体粘聚力减小而内摩擦角增大;随压实度增大,粘聚力及内摩擦角均有增大趋势;尾矿砂固结度与压实度之间满足一定的关系。不同固结度下尾矿抗剪强度指标可以方便地通过不同压实度下的直剪试验获得。     

SA-BP神经网络在轨道电路故障诊断中的应用研究

针对25 Hz相敏轨道电路故障的复杂性,提出一种模拟退火(SA,Simulated Annealing)算法与BP神经网络相结合的故障诊断方法。发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练时间长和陷入局部极小值;通过Matlab进行仿真分析,结果表明,将该方法应用于轨道电路故障诊断,可有效提高故障诊断效率和准确度。     

高速铁路道岔异构数据在Hbase上的云存储方案

实现健康预测管理（PHM）可以提高信号设备的运行安全性、系统可靠性和可维修性，道岔设备的数据对其PHM的研究有重要意义。目前，高速铁路道岔监测数据存储架构难以满足PHM海量异构历史数据存储问题，结合道岔监控数据以及道岔缺口监测图像等异构数据，引入大数据技术中的Hbase非结构化数据存储理念，提出高速铁路道岔设备海量异构数据的云存储及查询管理方案。针对图像数据尺寸不一致的问题，提出基于MapReduce的优化图像分块存储算法，实现高速铁路道岔异构数据的Hbase云存储，在实验室环境搭建平台对方案进行验证。结果表明:从MySQL到Hbase迁移10 GB历史数据约为15 min，在数量到达20万条以上时Hbase查询性能优于MySQL。通过MapReduce优化图像数据分块算法，存储速度得到提升。该方案对高速铁路道岔设备PHM中海量异构数据的存储提供了理论和技术支撑。