天然气高瓦斯山岭隧道地质灾害的特点与预报

研究目的:开挖油气田区的高瓦斯隧道,有着极高的危害性。由于隧道底部围岩为油气层,成为隧道施工瓦斯的补给源。而且,不同于煤层瓦斯的是,油气田区瓦斯无处不在。只要有断层、节理带存在,通常会有瓦斯溢出。所以,在油气田区,必须密切关注节理、断层的位置。查明其位置、性质、产状、规模,判断其是否成为导气构造,以便及时采取措施,保证施工安全。研究结论:(1)对于油气田区隧道,只有在区域地质分析的基础上,充分认识瓦斯赋存的特点,才能认清瓦斯溢出(突出)的本质,掌握灾害发生的机理,从而制定出具有针对性的预报方案;(2)精确的地质分析可为TSP隧道物理探测奠定坚实的基础,有效地消除解译结果的多解性;(3)严格现场操作,规范探测与钻探施工是实现准确预报的必要条件;(4)地质与物探相结合、宏观与微观相佐证,步步为营,是成功探测的基础。     

重庆单轨交通3号线信号系统运营模式

主要描述了重庆单轨交通3号线信号系统的运营控制模式的结构,并介绍了故障情况下信号系统降级模式的应用。     

钢轨焊前断面廓形参数检测方法研究

钢轨断面的廓形参数对钢轨焊接后的平直度、焊后打磨、钢轨品质等影响重大。针对钢轨焊接前的轨端廓形检测,在激光传感器采集的廓形数据基础上,详细论述数据的处理方法和过程,主要包括数据的预处理、数据的融合、分段拟合、廓形的计算等,分析不同方法针对该研究目的的可行性、适应性以及准确性,最终选择移动平均法进行数据的预处理,采用矩形标准块和圆柱标准块标定进行数据融合,基于协方差矩阵的特征值选取分段点,最小二乘法进行分段拟合。试验数据表明,该方法对数据处理的效果良好,可以高效精确地检测出钢轨焊前断面的廓形尺寸。     

城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术研究

为实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测,对城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术进行研究。提出一种基于图像处理的受电弓滑板磨耗检测方法,其步骤为:首先,对采集系统采集到的原始图像进行图像滤波,滤除原始图像中的混合噪声;然后,采用基于直方图凹度分析的自适应Canny边缘检测方法对滤波后的图像进行边缘检测,检测出图像内受电弓滑板边缘;最后,通过相机标定和曲线融合获得实际的受电弓滑板磨耗曲线,以判断受电弓滑板磨耗是否超限。试验结果表明:该方法能有效地检测出原始图像中的受电弓滑板磨耗曲线,能有效地实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测。     

地铁隧道表面裂缝智能视觉采集系统

基于我国隧道裂缝检测主要依靠人工检测来实现,检测方式工作效率低、占用线路时间长,无法满足现代城市轨道交通检测的需求。提出一种基于车载式多目高速线阵相机的地铁隧道表面图像采集系统,阐述其系统工作原理,并对系统内部各项硬件设备进行选型,在实验室内完成组装和调试,基本实现线阵相机图像采集的功能,并为后续的隧道表面图像处理提供支持。     

基于自动Petri网的联锁逻辑设计

联锁软件的逻辑严密性和安全性对于行车有很大的影响。利用自动化Petri网,根据轨道电路、信号机和道岔之间相互制约的关系以及状态的转换,分别建立了信号机、道岔和进路模型,并根据列车的运行状态细化模型从列车压入进路到出清进路的过程,建立进路解锁的模型。基于上述分析,设计了一种基于可编程逻辑控制器的联锁软件设计方案,实现对联锁的逻辑控制。     

基于轮轴和雷达传感器的列车测速测距系统设计与仿真

设计了一种轮轴速度传感器和雷达速度传感器相结合的列车测速测距系统。该系统针对测速轮对空转/滑行造成的轮轴速度传感器测速测距误差问题,建立了空转/滑行检测判断模型和空转/滑行过程中的列车速度和走行距离误差校正模型。在实验室环境下搭建了该测速测距仿真系统,通过仿真试验验证了模型的有效性。该系统提高了列车测速测距的精度和可靠性。     

西安地铁1号线列车降级运行应对策略

地铁车载信号故障或轨旁信号设备故障,均会导致列车降级运行。为此,结合西安地铁1号线信号设备特点,分析了常见故障下列车降级运行处置的现状,阐述了列车降级运行时的驾驶模式选择及其他应对策略。     

基于机器视觉的钢轨表面检测光学模型的研究

在机器视觉的检测中,图像是整个系统中最重要的原始数据,其质量决定了后期图像处理的效果和速度。为探讨高质量图像的采集,提出一种基于线阵CCD相机和线阵光源的钢轨表面缺陷检测的光学理论模型,分析线阵CCD采集系统中振动模糊的原因,推导出图像灰度值与系统振动幅度和缺陷深度的关系,研究光源照射角度和相机拍摄角度对图像灰度和缺陷区域对比度的影响,并通过实验验证模型的合理性。结果表明:缺陷区域图像灰度值随着钢轨表面缺陷深度增大而降低,采用较低的光源照射角度可增大缺陷与背景的对比度,突出缺陷特征便于后期图像处理的缺陷识别。     

基于智能视频分析的铁路入侵检测技术研究

针对视频监控系统人工监视容易产生疏漏的问题,研究在铁路场景下基于智能视频监控图像序列处理和分析的识别物体入侵行为检测技术,给出铁路入侵物体检测、定位与跟踪的适用算法,实现基于轨迹点行为模型的入侵行为分析与理解。设计和开发了基于OpenCV的铁路入侵检测实验平台,在此平台上实现背景建模、运动检测与跟踪等项功能,初步实现了对入侵行为的识别、分析以及对危险行为的报警。