说说“车联网”的那些事儿

忆往昔,当一辆辆载着乘客的大巴缓缓驶山站台,客运管理者就“没了脾气”：车辆在外,“军令有所不受”否？不知道。司机师傅有没有有疲劳驾驶,有没有多次急加减速、不安全超车？不知道。跑超长途的车辆本身“健康”状况如何,     

6 km长公路隧道全射流纵向排烟现场实体火灾试验研究

为研究6 km长公路隧道全射流纵向排烟的可行性与有效性,依托羊鹿山隧道开展全射流纵向排烟现场实体火灾试验。试验在不利于排烟的下坡隧道（左洞）内进行,考虑5、10 、20 MW3个不同等级的火灾规模,并对不同工况下隧道内沿程风速、排烟时间等进行研究。通过对不同火灾工况下油盘火现场试验,得出如下结论： 1）现场火灾试验期间,羊鹿山隧道左洞内自然风速为1.0~1.6 m/s,与排烟方向相反,为排烟阻力; 2）隧道内开启6组以上风机时,下坡隧道内沿程风速大于3.0 m/s; 3）根据5、10、20 MW油盘火排烟试验结果,采用全射流纵向排烟方式能将隧道内烟气全部排出洞外,且从点火开始到烟气全部排出洞外的时间约为30 min。     

基于RGB-D视频的地铁异物风险检测方法研究

地铁异物影响乘客出行安全和列车行车安全,随着自动驾驶时代的到来,采用先进技术检测地铁异物风险是保障地铁安全的重要途径.深度传感器广泛应用在目标检测等领域,弥补彩色信息不足.因此本文采集地铁列车门及屏蔽门间风险区域的RGB-D视频,设计融合深度和颜色信息的异物风险检测算法.首先,提出RGB-D+背景建模(ViBe)算法的...     

基于Faster-RCNN的站台端部人员入侵检测研究

铁路客运站的站台端部为非封闭式环境,存在人员非法入侵的风险。在阐述Faster-RCNN算法原理的基础上,详细描述了VGG16模型、RPN网络以及分类回归的过程。采集现场数据制作样本集,训练了可区分普通人员、施工人员以及防护人员的站端入侵检测模型。测试分析了5组不同参数下的实验数据,确定候选区队列长度等于300,推荐候选区数量等于15时为最优参数。模型对普通人员、施工人员以及防护人员3种样本的识别精确率分别为95%、99%、100%,识别召回率分别为97%、99%、100%,平均精确率均值为0.983 6,单帧检测时间为0.069 s。结果表明:算法可有效地检测普通人员、施工人员以及防护人员,满足实时检测需求,为站台端部人员入侵检测提供了新思路。     

活塞风对地铁车站站台滑动门风压的影响

基于有限体积法建立了地铁车站三维静态数值计算模型,对列车阻塞隧道时站台滑动门所受的活塞风压进行了计算研究;分别对单、双两种活塞通风条件下,不同活塞风速、阻塞比、滑动门位置对滑动门所受风压的变化规律进行了分析。结果表明,双活塞通风能够有效减弱活塞风对滑动门的风压;单活塞通风条件下,滑动门在最不利位置时,需克服的最大风压约为230 Pa。     

瓦锡兰副机排烟温度异常故障实例

作为船用发电机的原动机,瓦锡兰中速机广泛应用于各类船舶,并以自动化程度高、机型结构紧凑、运行稳定等优点而受到轮机管理人员的认可。本文分享一例瓦锡兰柴油机排烟温度异常升高的故障分析及处理过程,供同人参考。1故障现象某船副机型号为瓦锡兰Auxpac 1200 W8L20,额定转速为900 r/min。航行时,单台发电机在网运行且常用负荷约为650 kW。     

站台门间隙探测装置和列车运行互锁的分析

基于城市轨道交通车站站台门与列车之间的间隙中存在滞留乘客、造成乘客人身伤亡的危险性,由于在城市轨道交通线路无人驾驶过程中,没有值乘人员对列车运行装置进行直接监控,必须由系统替代司机自动判断该间隙中是否有乘客滞留。简要叙述站台门间隙探测装置的现状,对站台门间隙探测和列车运行互锁方案进行分析,并对无人驾驶地铁线路的应用解决方案提出建议。     

细水雾与排烟系统共同作用下地铁车站火灾烟气蔓延规律

为研究岛式地铁车站内列车发生火灾时,站台细水雾与排烟系统对烟气蔓延的控制效果,依托西安地铁4号线岛式地铁车站,采用FDS软件建立1：1的数值仿真模型,选择大涡模拟,研究站内列车火灾规模为5 MW时,站台细水雾与排烟系统共同作用下,火灾烟气蔓延速度、能见度与温度场的分布特征,分析了细水雾与排烟系统对烟气蔓延特性的影响规律;并通过缩尺模型试验,验证了数值模拟方法研究细水雾控制地铁火灾烟气蔓延的可靠性。研究结果表明：车门间隔开启时,烟气先向列车两侧蔓延,150 s时扩散至整个车厢并向站台层蔓延,当开启站台细水雾时,烟气温度明显下降,且随着细水雾粒径的减小与流量的增大,烟层降温效果增强;当水雾粒径为100 μm,流量为8 L·min^-1时,距离站台中线3 m处断面平均温度为36.19℃,较未开启细水雾时温升降幅可达62.91%;同时细水雾使得烟层蔓延速度减小,在开启细水雾系统后200 s内2^#楼梯口平均空气质量流速下降39.72%;当开启排烟系统时,可使列车内温度场纵向分布最大值向火源下游移动,加快站台层及列车内对流换热效率,使细水雾的气相冷却作用得到加强,二者同时作用时降温阻烟效果最佳。     

基于深度残差神经网络的地铁站台门与列车门间异物自动检测方法研究

针对地铁站台门与列车门间现有异物检测方法的精度差、误报率高的问题,提出基于深度残差神经网络图像识别原理,利用地铁站台发车指示器图像数据实现站台门与列车门间异物实时检测.首先,搭建基于深度残差神经网络ResNet50模型的自动异物检测系统;然后,采集站台发车指示器视频帧信息建立数据集并完成系统训练;最后,分析自动异物检测系统对验证信息集的处理效果,并将该系统应用于实际地铁车站中.处理效果表明:实际应用验证中最低准确率为98.7％,单张视频帧处理总耗时不超过65 ms,满足地铁实际运营的要求.     

多种车型智能同步联动的站台门控制系统

针对站台门控制系统在高风压、多种车型、高密度行车及自动驾驶情况下高频开关控制的可靠性和安全性问题,基于热备冗余控制原理及多种车型自适应控制原理,构建多种车型智能同步联动的站台门控制系统,在此基础上,对该控制系统进行了试验验证。试验结果表明,站台门在160 km/h的列车风压作用下,一整侧滑动门开门同步误差≤0.2 s,且具有很强的自适应能力。该试验结果可为站台门控制系统在高速铁路的工程应用提供参考。