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基于关键字驱动的列控中心自动测试系统设计及应用
1
作者
孙俊杰
李士祥
+2 位作者
张军政
伍田昊睿
郭伟
《中国铁路》
北大核心
2025年第5期77-86,共10页
列控中心是高速铁路列控系统核心控制设备,在其投入使用前,需进行充分仿真测试,但现有人工测试操作重复且繁琐,效率低下。为解决这一问题,在整合现有仿真测试软件功能的基础上,开发一体化的列控中心接口仿真软件,实现列控中心接口设备...
列控中心是高速铁路列控系统核心控制设备,在其投入使用前,需进行充分仿真测试,但现有人工测试操作重复且繁琐,效率低下。为解决这一问题,在整合现有仿真测试软件功能的基础上,开发一体化的列控中心接口仿真软件,实现列控中心接口设备的仿真模拟;开发基于关键字驱动的自动测试引擎,构建基于关键字驱动的列控中心自动测试系统,实现列控中心码序、报文等核心功能的自动测试。以真实列控中心设备为被测对象进行验证,结果表明,系统满足大部分场景下列控中心编码、报文等功能以及接口、数据的自动测试需求,能够显著提高测试人员的工作效率。
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关键词
高速铁路
列控中心
自动测试
关键字驱动
接口仿真
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职称材料
基于改进Vision Transformer的道岔故障智能诊断
被引量：
1
2
作者
王英琪
李刚
+1 位作者
胡启正
杨勇
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期4321-4333,共13页
道岔故障种类繁多,特征复杂,存在检测难、分类难等问题,导致故障排查效率低下,对铁路运输安全构成威胁。Vision Transformer模型在图像分类方面具有较高准确度,但是其处理的是图像块,而不是传统的像素级特征,在某些情况下可能会影响曲...
道岔故障种类繁多,特征复杂,存在检测难、分类难等问题,导致故障排查效率低下,对铁路运输安全构成威胁。Vision Transformer模型在图像分类方面具有较高准确度,但是其处理的是图像块,而不是传统的像素级特征,在某些情况下可能会影响曲线局部信息的获取。针对上述情况,提出一种基于改进Vision Transformer模型的故障曲线分类算法。首先,对典型道岔故障及原因进行梳理分类,指出几种典型的道岔故障;其次,对使用道岔动作电流数据生成的图像尺寸进行调整并根据故障图像特点进行数据增强,使用ResNet网络取代原Vision Transformer模型中的故障图像分块机制进行特征提取,同时采用相对位置编码增强模型的适应性和泛化能力;最后,利用模型的多头自注意力机制,综合全局与局部信息进行分类,并得到分类权重。经过实验验证,本文道岔故障分类识别总体准确率达99.77%,各分类识别的平均精确率达99.78%,与原模型相比,在训练集和验证集上的识别精度分别提升了5.4%和2.4%。为了更好地理解模型的性能,采用Grad-CAM方法将迭代过程可视化,剖析了模型关注区域的变化过程,并在测试集上与VGG-16、DenseNet121等经典分类模型进行性能对比;通过ROC曲线评估分类效果,显示改进的模型取得更优结果。研究结果为道岔故障识别分类提供了新的理论支持,并为未来的研究提供了新的思路和方法。
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关键词
深度学习
图像分类
道岔故障识别
Vision
Transformer
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职称材料
题名
基于关键字驱动的列控中心自动测试系统设计及应用
1
作者
孙俊杰
李士祥
张军政
伍田昊睿
郭伟
机构
中国铁道科学研究院
中国铁道科学研究院
集团
有限公司
通信
信号
研究
所
中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号基础设施智能运维铁路行业工程研究中心
出处
《中国铁路》
北大核心
2025年第5期77-86,共10页
基金
中国铁道科学研究院集团有限公司科研开发基金项目(2022YJ167)
中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所基金项目(2023HT01)。
文摘
列控中心是高速铁路列控系统核心控制设备,在其投入使用前,需进行充分仿真测试,但现有人工测试操作重复且繁琐,效率低下。为解决这一问题,在整合现有仿真测试软件功能的基础上,开发一体化的列控中心接口仿真软件,实现列控中心接口设备的仿真模拟;开发基于关键字驱动的自动测试引擎,构建基于关键字驱动的列控中心自动测试系统,实现列控中心码序、报文等核心功能的自动测试。以真实列控中心设备为被测对象进行验证,结果表明,系统满足大部分场景下列控中心编码、报文等功能以及接口、数据的自动测试需求,能够显著提高测试人员的工作效率。
关键词
高速铁路
列控中心
自动测试
关键字驱动
接口仿真
Keywords
high speed railway
TCC
automatic test
keyword-driven
interface simulation
分类号
U284 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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职称材料
题名
基于改进Vision Transformer的道岔故障智能诊断
被引量：
1
2
作者
王英琪
李刚
胡启正
杨勇
机构
中国铁道科学研究院
研究
生部
中国铁道科学研究院
集团
有限公司
通信
信号
研究
所
中国铁道科学研究院
集团
有限公司
、
通信
信号
基础
设施
智能
运维
铁路
行业
工程
研究
中心
中国铁道科学研究院
集团
有限公司
、国家
铁路
智能
运输系统
工程
技术
研究
中心
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期4321-4333,共13页
基金
中国国家铁路集团有限公司科技研发计划(P2023S006)
中国铁道科学研究院通信信号研究所课题(2023HT03)。
文摘
道岔故障种类繁多,特征复杂,存在检测难、分类难等问题,导致故障排查效率低下,对铁路运输安全构成威胁。Vision Transformer模型在图像分类方面具有较高准确度,但是其处理的是图像块,而不是传统的像素级特征,在某些情况下可能会影响曲线局部信息的获取。针对上述情况,提出一种基于改进Vision Transformer模型的故障曲线分类算法。首先,对典型道岔故障及原因进行梳理分类,指出几种典型的道岔故障;其次,对使用道岔动作电流数据生成的图像尺寸进行调整并根据故障图像特点进行数据增强,使用ResNet网络取代原Vision Transformer模型中的故障图像分块机制进行特征提取,同时采用相对位置编码增强模型的适应性和泛化能力;最后,利用模型的多头自注意力机制,综合全局与局部信息进行分类,并得到分类权重。经过实验验证,本文道岔故障分类识别总体准确率达99.77%,各分类识别的平均精确率达99.78%,与原模型相比,在训练集和验证集上的识别精度分别提升了5.4%和2.4%。为了更好地理解模型的性能,采用Grad-CAM方法将迭代过程可视化,剖析了模型关注区域的变化过程,并在测试集上与VGG-16、DenseNet121等经典分类模型进行性能对比;通过ROC曲线评估分类效果,显示改进的模型取得更优结果。研究结果为道岔故障识别分类提供了新的理论支持,并为未来的研究提供了新的思路和方法。
关键词
深度学习
图像分类
道岔故障识别
Vision
Transformer
Keywords
deep learning
image classification
turnout fault recognition
Vision Transformer
分类号
U284 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于关键字驱动的列控中心自动测试系统设计及应用
孙俊杰
李士祥
张军政
伍田昊睿
郭伟
《中国铁路》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进Vision Transformer的道岔故障智能诊断
王英琪
李刚
胡启正
杨勇
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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