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一种无需预设模板的动车组故障识别算法 被引量：1
1
作者 李超 刘子宽 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期563-568,共6页
针对现有动车组故障识别算法存在较高故障识别误报率与漏报率的问题,提出了一种无需预设模板的动车组故障识别算法.将动车组图像以车厢为单位进行划分,以当前列车的其他车厢作为历史图像进行图片比对,确定出故障区域所在的位置.对多种... 针对现有动车组故障识别算法存在较高故障识别误报率与漏报率的问题,提出了一种无需预设模板的动车组故障识别算法.将动车组图像以车厢为单位进行划分,以当前列车的其他车厢作为历史图像进行图片比对,确定出故障区域所在的位置.对多种车型的模拟分析结果表明,所提算法在保障检测漏报率的基础上,误报率可降低至少20%.此外,针对复兴号列车,该算法在保持漏报率为12%的条件下,几乎可达到零误报. 展开更多
关键词 智能交通 动车组故障识别算法 预设模板 故障自动检测 高斯混合模型 SIFT特征匹配 图像匹配 非极大值抑制
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动车组故障知识图谱构建方法研究 被引量：1
2
作者 韩子威 朱建生 《铁道机车车辆》 北大核心 2023年第4期17-22,共6页
动车组故障分析对动车组事前维修有着重要的意义,利用知识图谱技术对动车组故障信息进行知识管理,可有效地提升动车组故障智能化水平。针对一段时间内复兴号的故障数据进行研究,提出了一种自顶向下的动车组故障知识图谱构建方法。首先... 动车组故障分析对动车组事前维修有着重要的意义,利用知识图谱技术对动车组故障信息进行知识管理,可有效地提升动车组故障智能化水平。针对一段时间内复兴号的故障数据进行研究,提出了一种自顶向下的动车组故障知识图谱构建方法。首先对故障数据进行分析,针对数据存在的多源异构的问题,提出动车组故障数据模型。其次将故障数据采用D2RQ工具,利用R2RML标准将其转化成RDF三元组形式。最后通过映射将三元组存入Neo4j图数据存储工具中。该知识图谱已经将研究对象中大部分信息进行了映射存储。 展开更多
关键词 动车组故障 故障模型 知识图谱 知识映射 图形数据库
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基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组故障率预测 被引量：8
3
作者 杜文然 陆航 +1 位作者 杨涛存 徐贵红 《铁道机车车辆》 北大核心 2021年第2期17-21,共5页
以某分析类别动车组百万公里故障数据为基础,研究建立了基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组百万公里故障率预测模型。在优化模型中背景值的基础上,对残差进行修正,用t-3,t-2,t-1时刻的残差构造输入数据,t时刻的残差作为输出数据,用支... 以某分析类别动车组百万公里故障数据为基础,研究建立了基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组百万公里故障率预测模型。在优化模型中背景值的基础上,对残差进行修正,用t-3,t-2,t-1时刻的残差构造输入数据,t时刻的残差作为输出数据,用支持向量回归机对残差进行拟合,采用等维信息灰色GM(1,1)模型对建模数据进行更新。用此模型对某分析类别动车组百万公里故障率进行预测,并进行精度检验,结果表明该模型能较好的拟合该分析类别动车组百万公里故障率数据,预测准确度较高。 展开更多
关键词 动车组百万公里故障率 GM(1 1) 支持向量回归机 残差修正 预测模型
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基于数据驱动的动车组行车故障处置与后续影响因素关联规则研究
4
作者 韩子威 朱建生 +2 位作者 王辉 詹珂昕 李超旭 《铁道学报》 北大核心 2025年第5期31-38,共8页
针对动车组行车故障处置与后续影响因素间的关联性,提出一种随机森林-BP神经网络-Apriori关联规则挖掘模型。将故障处置与后续影响因素划分为4个维度并界定了故障等级。采用随机森林算法进行重要度排序,并选出前10个特征,通过BP神经网... 针对动车组行车故障处置与后续影响因素间的关联性,提出一种随机森林-BP神经网络-Apriori关联规则挖掘模型。将故障处置与后续影响因素划分为4个维度并界定了故障等级。采用随机森林算法进行重要度排序,并选出前10个特征,通过BP神经网络确定权重,确保各因素在关联分析中的贡献度。利用Apriori算法挖掘关联规则,共得到111条关联规则,通过分析高加权支持率及高置信度的规则,揭示影响动车组行车故障的关键因素及其相互间的联系,为优化故障预防策略、提升运营安全提供科学依据。 展开更多
关键词 动车组故障 随机森林 BP神经网络 APRIORI算法 关联规则
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基于BP神经网络的动车组客室空调故障识别与预警研究 被引量：11
5
作者 姜陈 周斌 廖小东 《铁道标准设计》 北大核心 2018年第2期173-179,共7页
动车组客室空调良好的制冷效果是旅客舒适度和动车组稳定有序运行的重要保证,但客室空调故障的发生具有突发性和隐蔽性特点,给空调系统的日常检修维护带来极大困难。采用BP神经网络算法建立客室室温预测模型,并运用Matlab编程计算实现... 动车组客室空调良好的制冷效果是旅客舒适度和动车组稳定有序运行的重要保证,但客室空调故障的发生具有突发性和隐蔽性特点,给空调系统的日常检修维护带来极大困难。采用BP神经网络算法建立客室室温预测模型,并运用Matlab编程计算实现客室室温理论预测。根据预测模型在CRH380B(L)型动车组客室空调系统中的实际验证情况,制定客室空调故障识别与预警的阈值、规则和等级,为后期客室空调系统故障自动识别与预警系统的开发奠定基础,完善动车组客室空调故障识别和预警机制,对动车组客室空调故障的在线实时识别与潜在故障的预警具有重要意义。 展开更多
关键词 动车组空调故障 BP神经网络 温度预测模型 Matlab 故障识别与预警
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动车组多源故障管理信息系统设计及应用研究 被引量：2
6
作者 韩子威 朱建生 +1 位作者 王辉 李燕 《铁道运输与经济》 北大核心 2023年第6期62-69,共8页
目前,既有的动车组故障管理系统积累了大量的动车组故障信息。针对既有系统存在的多源信息管理模式不适应、设计理念不适应、系统架构不适应、应用功能不适应等问题,提出了动车组多源故障管理信息系统,设计重构既有系统。按照检修作业... 目前,既有的动车组故障管理系统积累了大量的动车组故障信息。针对既有系统存在的多源信息管理模式不适应、设计理念不适应、系统架构不适应、应用功能不适应等问题,提出了动车组多源故障管理信息系统,设计重构既有系统。按照检修作业人员及管理人员实际需求,从数据层、服务层、业务层、应用层等方面设计系统的总体架构方案。按照既有故障系统数据分布情况,设计系统数据架构方案,对多源数据进行抽取融合。通过对故障发现、故障处置、故障查询、故障分析、重点故障管理、故障统计等功能模块的组合构建国铁集团级、动车段所级、造修企业级的应用,利用ElasticSearch,Kafka,Swagger等技术提高开发效率,提速信息传递、优化用户体验。该系统已在全路逐步开始试运行。 展开更多
关键词 动车组故障 故障信息管理 ElasticSearch 多源数据汇集 信息系统设计
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动车组异地故障处置及运输调整办法研究 被引量：2
7
作者 朱俊方 智利军 +1 位作者 庞子恒 张启 《铁道运输与经济》 北大核心 2021年第11期14-18,共5页
为提高动车组异地故障处置效率、减少运输成本,在阐述目前动车组异地故障影响情况的基础上,针对现有调整方案存在的不足,充分利用调度调整手段,合理采取交路换乘恢编、近距离空送、加开临客、变更重联运行、与少定员图定车换编开行、担... 为提高动车组异地故障处置效率、减少运输成本,在阐述目前动车组异地故障影响情况的基础上,针对现有调整方案存在的不足,充分利用调度调整手段,合理采取交路换乘恢编、近距离空送、加开临客、变更重联运行、与少定员图定车换编开行、担当快运任务等运输调整策略,以供不同场景下选择最优方案,同时提出特殊场景下相关运输组织办法,以不断减少动车组空车底走行公里数,提高运输效率,降低对高速铁路运输秩序的影响,提升客运服务质量。 展开更多
关键词 动车组异地故障 调度调整 运输秩序 方案策略 客运服务质量
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基于聚焦线性注意力Retinexformer的TEDS图像实时暗光增强方法研究 被引量：1
8
作者 王登飞 苏宏升 +2 位作者 陈光武 陈登科 赵小娟 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4840-4850,共11页
列车高速运行下,表面部件易产生机械损伤,影响列车的安全运行。用于损伤检测的动车组运行故障图像检测系统(TEDS)需进行检测的部件形态多样、体积大小不一,且因对列车底部、夜晚进行图像采集时的暗光环境导致图像大部分区域偏暗,对比度... 列车高速运行下,表面部件易产生机械损伤,影响列车的安全运行。用于损伤检测的动车组运行故障图像检测系统(TEDS)需进行检测的部件形态多样、体积大小不一,且因对列车底部、夜晚进行图像采集时的暗光环境导致图像大部分区域偏暗,对比度低,给工作人员对故障的分析和标注带来干扰,影响检测的实时性和准确率,提出一种基于线性聚焦注意力的Retinexformer(RetinexFLAformer)网络对TEDS图像进行暗光增强。首先分析Retinexformer中进行自注意力计算的相似矩阵存在低秩的问题,采用线性聚焦注意力对网络进行改进,在保证计算复杂度不变的情况下,提高相似矩阵的秩以增加网络的特征多样性;其次增加空间一致性损失、曝光控制损失和颜色恒定损失,来抑制由于曝光不均引起的局部区域对比度下降和颜色畸变;最后在以上改进的基础上进一步调整网络结构构建FastRetinexFLAformer,以达到更快的暗光图像处理速度。研究表明,改进后的RetinexFLAformer能有效提高TEDS图片的暗光增强效果,和其他算法对比,评价指标PSNR和SSIM分别提高0.55和0.023;FastRetinexFLAformer网络参数文件只有3.34 M,可达到当前主流方法相当的处理效果,且能有效提升暗光增强速度,达到TEDS系统的实时性需求。研究成果可有效提高TEDS系统的图片质量,提高损伤识别和标注的精准度,提升工作人员的效率,更好地保障铁路的安全运行。 展开更多
关键词 动车组运行故障图像检测系统 暗光增强 Retinexformer 线性聚焦多头自注意力 空间一致性损失
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基于轻量级注意力生成对抗网络的TEDS图像盲去模糊研究
9
作者 王登飞 苏宏升 +2 位作者 陈光武 吕晓聪 赵小娟 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3797-3808,共12页
列车高速运行易导致列车表面部件出现机械损伤,影响列车的运行安全。用于损伤检测的动车组运行故障图像检测系统(TEDS)需进行检测的部件形态多样、体积大小不一,且因列车运动、拍摄设备的震动等带来的拍摄图片不同程度的模糊,给工作人... 列车高速运行易导致列车表面部件出现机械损伤,影响列车的运行安全。用于损伤检测的动车组运行故障图像检测系统(TEDS)需进行检测的部件形态多样、体积大小不一,且因列车运动、拍摄设备的震动等带来的拍摄图片不同程度的模糊,给工作人员对故障的分析和标注带来干扰,影响检测的实时性和准确率,故提出一种基于轻量级注意力生成对抗网络的TEDS图像盲去模糊算法。第1步,采用改进的带通道注意力和空间注意力机制的线性倒残差瓶颈模块构建轻量级特征提取网络,将其提取的5种尺度的特征送入特征金字塔网络(FPN)构建生成器,使生成器能有效地关注重点信息、综合底层和高层信息、从多尺度提取特征;第2步,采用谱归一化U_Net作为判别器网络,对局部信息产生更精确的梯度反馈,并在局部,全局双判别器的基础上加入逐像素判别,增强对图像纹理和细节上的对抗学习。研究表明,算法处理后TEDS图片较其他算法对不同尺度的目标均有更好的去模糊效果,图像有更高的清晰度;评价指标PSNR和SSIM达到28.6和91.2%,较其他算法分别提升了0.7和3.8个百分点;轻量级网络参数文件只有13.6 M,与其他算法相比,其速度取得几十倍的提升,在不使用GPU的情况下每分钟可对75张TEDS图片进行去模糊处理,达到TEDS系统的实时性需求。研究成果可有效提高TEDS系统的图片质量,提高损伤检测和标注的精准度,提升工作人员的效率,更好地保障铁路的安全运行。 展开更多
关键词 动车组运行故障图像检测系统 盲去模糊 注意力机制 生成对抗网络 MobileNet
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高速铁路应急处置现状分析及优化策略 被引量：5
10
作者 杨国柱 《铁道运输与经济》 北大核心 2022年第7期90-95,共6页
为不断提高高速铁路应急处置能力和处置效率,减少突发事件对高速铁路运行秩序大的干扰,通过对高速铁路突发事件的不确定性、应急响应的时效性、突发事件的规律性进行分析,结合高速铁路应急处置的现状,针对目前高速铁路应急处置的不足,... 为不断提高高速铁路应急处置能力和处置效率,减少突发事件对高速铁路运行秩序大的干扰,通过对高速铁路突发事件的不确定性、应急响应的时效性、突发事件的规律性进行分析,结合高速铁路应急处置的现状,针对目前高速铁路应急处置的不足,从应急处置流程、响应体系、应急预案、应急处置后的运输调整措施、高速铁路应急处置辅助决策系统、从业人员的培养培训6个方面提出了强化事前预警和事后分析、快速拨报系统提高应急响应效率、完善应急预案、优化突发事件后的调整方案、健全完善应急处置辅助系统、通过信息化技术优化人员培训等提高高速铁路应急处置能力的优化策略,对实现高速铁路安全运营、提高旅客服务质量具有重要意义。 展开更多
关键词 高速铁路 应急响应 通过能力 动车组异地故障 辅助决策系统
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