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面向智能运维的轨道交通转辙机模拟数据生成器设计与验证
被引量：
1
1
作者
邹劲柏
魏诗燕
+3 位作者
刘江
沙泉
吴杰
季国一
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025年第1期188-192,共5页
[目的]由于轨道交通各类设备的故障数据难以轻易获取,导致在开展故障诊断与预测等机器智能算法研究时缺乏充足的数据支持。为了满足轨道交通智能运维对大量训练数据的迫切需求,有必要设计轨道交通转辙机模拟数据生成器并对其进行验证。...
[目的]由于轨道交通各类设备的故障数据难以轻易获取,导致在开展故障诊断与预测等机器智能算法研究时缺乏充足的数据支持。为了满足轨道交通智能运维对大量训练数据的迫切需求,有必要设计轨道交通转辙机模拟数据生成器并对其进行验证。[方法]对S700K型转辙机正常动作与缓变性故障的功率曲线特征进行了分析,并探讨了故障发生原因。通过对比两种模拟数据生成方法,基于Borderline-Smote算法设计出转辙机模拟数据生成器,搭建转辙机模拟数据生成器平台,利用LSTM(长短期记忆)预测模型学习功率数据的时间序列特征,对生成的缓变性故障功率数据的峰值因子、标准差和方差等3个特征进行试验。[结果及结论]通过转辙机模拟数据生成器生成的功率数据训练出的LSTM预测模型,可以预测出S700K型转辙机的功率变化趋势。通过对比LSTM预测模型与周期性复制法计算得到的峰值因子、标准差、方差的均方根误差分别为0.3355、0.0239和0.0241,误差较小,证明转辙机模拟数据生成器的真实性及可行性。
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关键词
轨道交通
转辙机
模拟数据生成器
智能运维
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职称材料
基于改进卷积神经网络的铁路轨道线识别提取
2
作者
陈文
季国一
+2 位作者
邹劲柏
张立东
乔彦涵
《城市轨道交通研究》
北大核心
2024年第9期275-279,287,共6页
[目的]铁路异物入侵防护成为热点研究话题,而入侵区域的划分需要对轨道位置进行检测。为了确定图像中的轨道位置,提出了基于改进Mask R-CNN(掩码-区域卷积神经网络)结合数学模型的方法,对铁路轨道线进行识别提取。[方法]该方法先对Mask ...
[目的]铁路异物入侵防护成为热点研究话题,而入侵区域的划分需要对轨道位置进行检测。为了确定图像中的轨道位置,提出了基于改进Mask R-CNN(掩码-区域卷积神经网络)结合数学模型的方法,对铁路轨道线进行识别提取。[方法]该方法先对Mask R-CNN进行优化并添加注意力机制,引入迁移学习提高模型泛化能力,再使用优化模型对轨道线进行识别与分割,然后提取分割数据并使用对应的数学表达式进行拟合,从而实现轨道线的识别提取。将图像中的轨道线分为四类,使用Labelme标注软件制作标签,形成训练集与测试集。使用训练集对优化模型进行训练,使用测试集评估优化模型的检测效果。[结果及结论]研究结果表明,相同训练力度下,该方法相较于其他分割模型及改进前模型表现优异,对于轨道线种类的判断准确率达97.5%,分割准确率也基本在80%以上。试验表明,该方法利用神经网络良好的表现力提高检测的普适性,能准确判断轨道类型并分割轨道。
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关键词
铁路轨道线识别
卷积神经网络
深度学习
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职称材料
基于Transformer与局部特征融合的轨道紧固件缺陷检测方法
3
作者
乔彦涵
陈文
+1 位作者
邹劲柏
季国一
《铁路计算机应用》
2024年第4期18-22,共5页
为解决传统人工巡检轨道交通线路存在的效率低和有安全隐患等问题,提出一种基于Transformer与局部特征融合的轨道紧固件缺陷检测方法。构建轨道紧固件缺陷检测模型,将Transformer与局部特征模块融合,整合局部信息,进而提取轨道紧固件缺...
为解决传统人工巡检轨道交通线路存在的效率低和有安全隐患等问题,提出一种基于Transformer与局部特征融合的轨道紧固件缺陷检测方法。构建轨道紧固件缺陷检测模型,将Transformer与局部特征模块融合,整合局部信息,进而提取轨道紧固件缺陷特征;同时,采用数据增强的方法对轨道紧固件缺陷样本进行数据扩增,扩充数据集,验证所建模型的检测效果。实验结果表明,相较于传统方法,文章提出的方法在识别轨道紧固件缺失和损坏两类缺陷方面的精度和平均准确率均有所提升,在不同的轨道线路实验环境下也表现出良好的检测效果。
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关键词
轨道线路
紧固件缺陷检测
TRANSFORMER
局部特征
数据增强
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职称材料
题名
面向智能运维的轨道交通转辙机模拟数据生成器设计与验证
被引量：
1
1
作者
邹劲柏
魏诗燕
刘江
沙泉
吴杰
季国一
机构
上海应用技术大学轨道交通学院
北京交通大学电子信息工程学院
上海地铁维护保障有限公司通号分公司
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025年第1期188-192,共5页
基金
上海市科技创新行动计划项目(21210750300)
上海市地方能力建设项目(20090503100)
+2 种基金
北京市自然科学基金项目(L191014)
科技创新行动计划“‘一带一路’中老铁路工程国际联合实验室”项目(21210750300)
地方能力建设“轨道交通智能运维关键技术研究”项目(20090503100)。
文摘
[目的]由于轨道交通各类设备的故障数据难以轻易获取,导致在开展故障诊断与预测等机器智能算法研究时缺乏充足的数据支持。为了满足轨道交通智能运维对大量训练数据的迫切需求,有必要设计轨道交通转辙机模拟数据生成器并对其进行验证。[方法]对S700K型转辙机正常动作与缓变性故障的功率曲线特征进行了分析,并探讨了故障发生原因。通过对比两种模拟数据生成方法,基于Borderline-Smote算法设计出转辙机模拟数据生成器,搭建转辙机模拟数据生成器平台,利用LSTM(长短期记忆)预测模型学习功率数据的时间序列特征,对生成的缓变性故障功率数据的峰值因子、标准差和方差等3个特征进行试验。[结果及结论]通过转辙机模拟数据生成器生成的功率数据训练出的LSTM预测模型,可以预测出S700K型转辙机的功率变化趋势。通过对比LSTM预测模型与周期性复制法计算得到的峰值因子、标准差、方差的均方根误差分别为0.3355、0.0239和0.0241,误差较小,证明转辙机模拟数据生成器的真实性及可行性。
关键词
轨道交通
转辙机
模拟数据生成器
智能运维
Keywords
rail transit
switch machine
simulation data generator
intelligent operation and maintenance
分类号
U213.61 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于改进卷积神经网络的铁路轨道线识别提取
2
作者
陈文
季国一
邹劲柏
张立东
乔彦涵
机构
上海应用技术大学轨道交通学院
上海申通地铁集团有限公司技术中心
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2024年第9期275-279,287,共6页
基金
上海市“一带一路”国际联合实验室建设项目(21210750300)
上海市地方院校能力建设专项计划项目(20090503100)。
文摘
[目的]铁路异物入侵防护成为热点研究话题,而入侵区域的划分需要对轨道位置进行检测。为了确定图像中的轨道位置,提出了基于改进Mask R-CNN(掩码-区域卷积神经网络)结合数学模型的方法,对铁路轨道线进行识别提取。[方法]该方法先对Mask R-CNN进行优化并添加注意力机制,引入迁移学习提高模型泛化能力,再使用优化模型对轨道线进行识别与分割,然后提取分割数据并使用对应的数学表达式进行拟合,从而实现轨道线的识别提取。将图像中的轨道线分为四类,使用Labelme标注软件制作标签,形成训练集与测试集。使用训练集对优化模型进行训练,使用测试集评估优化模型的检测效果。[结果及结论]研究结果表明,相同训练力度下,该方法相较于其他分割模型及改进前模型表现优异,对于轨道线种类的判断准确率达97.5%,分割准确率也基本在80%以上。试验表明,该方法利用神经网络良好的表现力提高检测的普适性,能准确判断轨道类型并分割轨道。
关键词
铁路轨道线识别
卷积神经网络
深度学习
Keywords
railway track identification
convolutional neural network
deep learning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于Transformer与局部特征融合的轨道紧固件缺陷检测方法
3
作者
乔彦涵
陈文
邹劲柏
季国一
机构
上海应用技术大学轨道交通学院
出处
《铁路计算机应用》
2024年第4期18-22,共5页
基金
上海市科委研究课题(21210750300,20090503100)。
文摘
为解决传统人工巡检轨道交通线路存在的效率低和有安全隐患等问题,提出一种基于Transformer与局部特征融合的轨道紧固件缺陷检测方法。构建轨道紧固件缺陷检测模型,将Transformer与局部特征模块融合,整合局部信息,进而提取轨道紧固件缺陷特征;同时,采用数据增强的方法对轨道紧固件缺陷样本进行数据扩增,扩充数据集,验证所建模型的检测效果。实验结果表明,相较于传统方法,文章提出的方法在识别轨道紧固件缺失和损坏两类缺陷方面的精度和平均准确率均有所提升,在不同的轨道线路实验环境下也表现出良好的检测效果。
关键词
轨道线路
紧固件缺陷检测
TRANSFORMER
局部特征
数据增强
Keywords
track line
fastener defect detection
Transformer
local features
data enhancement
分类号
U215.551 [交通运输工程—道路与铁道工程]
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向智能运维的轨道交通转辙机模拟数据生成器设计与验证
邹劲柏
魏诗燕
刘江
沙泉
吴杰
季国一
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进卷积神经网络的铁路轨道线识别提取
陈文
季国一
邹劲柏
张立东
乔彦涵
《城市轨道交通研究》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于Transformer与局部特征融合的轨道紧固件缺陷检测方法
乔彦涵
陈文
邹劲柏
季国一
《铁路计算机应用》
2024
0
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职称材料
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