延误条件下地铁车站客流的引导需求分析及信息服务对策

在高客流负荷和网络化运营条件下,列车延误会导致短时段内车站滞留客流激增,为防范拥塞导致的安全风险,地铁车站会启动预案及时引导客流。从乘客感知角度出发,调查并分析列车延误条件下乘客的出行计划改变意愿、信息需求偏好,研究表明,在不同程度的列车延误情景下,乘客出行计划改变及决策所需的信息需求存在显著差异。对站内客流引导服务现状进行调查,结果表明,乘客对于人工引导的依赖性最高,现有信息化引导措施与乘客的期望尚存差距。在此基础上,提出延误客流信息服务综合提升对策,以提升延误条件下乘客信息服务满意水平。     

基于大数据的城市轨道交通运营故障影响分析系统对客流影响的分析

运营故障影响分析系统基于大数据思想和技术,通过机器学习技术,可对城市轨道交通运营故障数据和客流数据实现采集、存储与处理、建模及呈现,可实现对城市轨道交通运营事件类型的分类及影响时间的推算。介绍了该系统的工作原理,描述了运营故障情况下的客流影响关联模型、故障影响分析方法及故障影响的可视化呈现手段。实例验证了该系统的有效性。     

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。     

一种基于人工神经元网络算法的 谐波多路同步快速检测装置

通过对高铁牵引供电系统中谐波传输特性进行分析,设计以人工神经元网络算法为核心的快速谐波检测算法,实现牵引供电系统多路谐波数据同步检测。试制装置现场测试表明,该装置可实现牵引供电系统多路馈线50次以内谐波的同步快速检测,并具有较高的精度及良好的实时性。     

上海轨道交通2号线车站无线接入点信号强度分布问题研究

针对上海轨道交通2号线车站内易出现无线接入点(AP)信号故障的情况,选取该线路张江高科站和金科路站作为研究对象,对AP信号强度分布进行了分析,并找出产生通信故障的原因,并提出解决措施。采用专业软件建立车站模型,通过分析得到仿真数据和实测数据相吻合,验证了模型的正确性。利用模型仿真场强分布,分析了车站内AP信号随距离变化的分布特点。分析了AP在有车和无车时的信号强度变化情况以及两车站内AP信号强度分布的相似性。同时根据理论分析得到AP信号受干扰的原因,并从降低干扰源、切断干扰路径等方面提出一系列解决措施,以保障良好的通信质量。可为其他车站的AP信号强度分析和通信故障分析提供参考。     

高速动车转向架动力学性能SIMPACK仿真建模与分析

针对高速动车转向架动力学性能的影响因素缺乏综合分析,提出一种基于SIMPACK的高速动车转向架动力学性能仿真建模与分析方法。以高速动车安全舒适运行需求为目标,根据高速试验列车客车强度及动力学性能规范,构建高速动车转向架动力学性能评定的指标,并研究基于SIMPACK的转向架动力学性能仿真评价及其实现流程。以CRH2型动车组为例,建立其转向架及车体的动力学仿真模型,具体分析四类车轮踏面类型和五类一系及二系悬挂系统等主要影响因素,提取CRH2型高速动车稳定及平稳运行的重要特征参数,为高速动车组转向架的动力学设计及优化提供支持。     

用于城市轨道交通车辆走行部故障的车载在线实时诊断与监测系统

介绍了用于城市轨道交通车辆走行部故障的车载在线实时诊断与监测系统的组成和原理。该系统基于广义共振和共振解调的故障诊断技术,实现了微弱机械故障冲击信息提取、广义共振变换,以及轴承、齿轮、踏面故障的精密诊断。针对城市轨道交通车辆走行部轴承保持架和构架裂纹故障的多发特点,分别提出了外孤谱与保持架经典谱联合立即决策及广义共振开闭冲击相对积函数识别2种监测方法。     

石灰石粉混凝土的研究与应用

根据目前国内外对石灰石粉在混凝土中应用的研究成果及现状,详细介绍了石灰石粉的基本特性,系统阐述了石灰石粉对混凝土工作性能、力学性能及长期耐久性能的影响,同时概述了石灰石粉混凝土在国内外的工程应用,最后归纳了石灰石粉在混凝土发挥的优点及应用注意事项,并介绍了石灰石粉混凝土标准化工作的最新进展。     

基于HMM在电机故障诊断上的研究

提出一种基于隐马尔可夫模型的方法用于故障的诊断与检测,该方法采用HMM与模式识别相结合的方法,通过对电机的电压电流信号进行特征提取和分析,构建电压电流空间模型,并且每个模型可以作为一级,每一级可以提高其判断的准确度,而HMM模型用做一个故障分类器来使用,相比于自适应模糊推理方法（MLFF）和多层前馈网络法（ANFIS）,其准度有了很大提高,并且减少了计算。通过对不同故障诊断实例阐述了基于HMM的故障诊断方法的有效性和可行性。     

地铁机电设备故障监测与智能诊断系统

阐述北京地铁线网建设加速后地铁机电设备安全运营和设备维护维修面临的相关问题。为提升机电设备养护水平,提高运营维修维护效率,规避设备运行安全风险,提出利用智能诊断技术和智能信息化技术建立地铁机电设备故障监测与智能诊断系统的思路,并针对目前需求和运营管理模式,对系统的逻辑架构和系统构成方案进行论述。