面向城市轨道交通车站的客流密度估计方法

1

作者 吴剑凡 谢征宇 +2 位作者 秦勇 王安澜 李晓争 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第2期213-224,共12页

为解决传统目标检测与跟踪方法在尺度变化大、密集遮挡严重等复杂场景下的性能受限问题,提出1种基于CNN-Transformer融合的客流密度估计方法。首先,利用VGG-19主干网络提取多尺度特征,并构建多尺度特征融合模块(MFFM),通过整合不同分辨... 为解决传统目标检测与跟踪方法在尺度变化大、密集遮挡严重等复杂场景下的性能受限问题,提出1种基于CNN-Transformer融合的客流密度估计方法。首先,利用VGG-19主干网络提取多尺度特征,并构建多尺度特征融合模块(MFFM),通过整合不同分辨率的特征图,有效捕捉局部细节与空间信息;其次,引入多尺度感知增强模块(MPEM),结合自适应卷积与膨胀卷积进行轻量化设计,增强模型对复杂上下文和遮挡区域的感知能力;最后,通过Transformer编码器建立全局依赖关系,补偿特征缺失,进一步提升模型的鲁棒性。结果表明:所提方法在自制的地铁站台数据集(Metro-platform)上表现优异,其平均绝对误差和均方误差分别降至18.4和23.3,其推理时间为29.5 ms;在ShanghaiTech-A,UCF-QNRF和JHU-Crowd++等公共人群数据集上的测试结果进一步验证了模型的泛化能力。该方法可为城市轨道交通车站的客流密度估计提供高精度、高效率的解决方案,并为乘客安全管理和运营优化提供技术支持。 展开更多

关键词 城市轨道交通车站 客流密度估计 尺度变化 密集遮挡

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基于时空相关性的城市交通路网关键路段识别 被引量：17

2

作者 苏飞 董宏辉 +1 位作者 贾利民 孙璇 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期213-221,共9页

关键路段通行能力的大小是决定城市道路交通是否畅通的重要因素之一.关键路段的识别为交通规划、居民出行等提供了重要的决策支撑,对缓解交通拥堵具有重要的意义.本文对城市路网关键路段的识别进行了研究.首先建立了适用于交通路网的空... 关键路段通行能力的大小是决定城市道路交通是否畅通的重要因素之一.关键路段的识别为交通规划、居民出行等提供了重要的决策支撑,对缓解交通拥堵具有重要的意义.本文对城市路网关键路段的识别进行了研究.首先建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次以时空相关函数表达不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为路段重要性的衡量指标,构建了逼近于理想点的路段重要性度量模型,通过排序实现了对关键路段的识别;最后将模型应用于北京市区域路网,结果证明,该方法能够有效地识别路网的关键路段,具有实用性和可行性. 展开更多

关键词 城市交通 识别方法 时空相关性 关键路段 路段重要性

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基于规则的城市轨道交通安全事件信息抽取及其知识元表示 被引量：9

3

作者 张萌 陈佳惠 +2 位作者 孙然然 李晓璐 朱广宇 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第15期6435-6440,共6页

合理利用城市轨道交通安全事件案例对突发事件下辅助制定应急决策具有重大意义。目前,中国轨道交通运营商存储了大量的安全事件案例,但大多以自由化或半自由化文本的形式存储在数据库中,使用率较低。为提高城市轨道交通安全事件案例的... 合理利用城市轨道交通安全事件案例对突发事件下辅助制定应急决策具有重大意义。目前,中国轨道交通运营商存储了大量的安全事件案例,但大多以自由化或半自由化文本的形式存储在数据库中,使用率较低。为提高城市轨道交通安全事件案例的使用效率,提出了基于规则的信息抽取方法,将城市轨道交通安全事件案例的自由文本转化为用共性知识元表示的结构化数据。通过指标计算,所提出的方法可以以较高的准确率和召回率对安全事件要素进行抽取,可为突发事故时的应急决策制定提供高效的数据支撑。 展开更多

关键词 城市轨道交通安全事件案例 共性知识元 抽取规则 信息抽取

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基于知识图谱的城市轨道交通突发事件演化结果预测 被引量：10

4

作者 朱广宇 张萌 裔扬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期949-957,共9页

准确预测突发事件的演化结果,对城市轨道交通系统制定应急方案、保障安全运营,具有重要的参考意义。目前突发事件演化结果预测方法智能化程度不高,过分依赖决策者主观设定的特征权重、检索模板,复杂、准确性低且应用性较弱。该文基于知... 准确预测突发事件的演化结果,对城市轨道交通系统制定应急方案、保障安全运营,具有重要的参考意义。目前突发事件演化结果预测方法智能化程度不高,过分依赖决策者主观设定的特征权重、检索模板,复杂、准确性低且应用性较弱。该文基于知识图谱(KG)和关系图卷积神经网络(R-GCN)模型提出一种城市轨道交通突发事件演化结果预测方法。首先,构建城市轨道交通突发事件知识图谱,将与事件相关的场景信息进行结构化处理;其次,基于关系图卷积神经网络模型构建城市轨道交通突发事件结果的预测模型;最后,利用城市轨道交通突发事件案例库进行验证。实验结果表明,所提预测方法具有较好的准确率、较强的普适性,可为轨道交通应急管理提供方法和技术支持。 展开更多

关键词 城市轨道交通 突发事件 演化结果预测 知识图谱 关系图卷积神经网络

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城市轨道交通线路高峰客流控制方案鲁棒优化模型 被引量：7

5

作者 姚向明 赵鹏 +1 位作者 乔珂 张文凯 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期29-37,共9页

客流控制是当前大城市轨道交通应对高峰拥挤的重要措施。既有研究较少考虑客流常态波动导致的方案可靠性降低问题,为此构建客流不确定条件下控制方案编制鲁棒优化模型,以期降低潜在运营安全风险。首先,分析进站流及站间OD流波动特征;其... 客流控制是当前大城市轨道交通应对高峰拥挤的重要措施。既有研究较少考虑客流常态波动导致的方案可靠性降低问题,为此构建客流不确定条件下控制方案编制鲁棒优化模型,以期降低潜在运营安全风险。首先,分析进站流及站间OD流波动特征;其次,以确定型控制模型为基础,以乘客站外总延误时长最小化和客运周转量最大化为目标,基于相对鲁棒思想构建控制方案编制鲁棒优化模型;最后,以北京地铁5号线实证分析,结果表明:通过牺牲较小的目标损失能够有效降低客流淤积风险、提高方案的鲁棒性;在方案实施周期(1个月),鲁棒型方案相比确定型方案优势明显,约束突破数平均降幅51.3%,突破程度平均降幅78.0%,目标损失(总延误时长)仅增加25.8%。 展开更多

关键词 客流控制 鲁棒优化 城市轨道交通 高峰拥挤 运营安全

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先进轨道交通系统发展趋势与主动安全保障技术 被引量：8

6

作者 秦勇 马慧 贾利民 《中国铁路》 2015年第12期77-81,共5页

从国家战略实施和轨道交通行业发展需求出发,分析国内外轨道交通系统的发展趋势,针对轨道交通安全保障优先发展领域,系统介绍基于安全域的轨道交通主动安全保障理论方法及技术应用体系的最新进展,为高速铁路"中国制造"与"... 从国家战略实施和轨道交通行业发展需求出发,分析国内外轨道交通系统的发展趋势,针对轨道交通安全保障优先发展领域,系统介绍基于安全域的轨道交通主动安全保障理论方法及技术应用体系的最新进展,为高速铁路"中国制造"与"走出去"面临的国际激烈竞争提供原始理论技术创新支撑。 展开更多

关键词 先进轨道交通系统 发展趋势 主动安全保障 安全域

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高速铁路智能运营业务提升需求与实现关键技术 被引量：3

7

作者 赵帆 王艳辉 +1 位作者 贾利民 夏伟富 《中国铁路》 北大核心 2024年第7期134-144,共11页

高速铁路智能运营是现代技术在高速铁路领域的综合运用,是高速铁路发展的必然方向。在对高速铁路旅客出行、运输组织、设备运维、运营管理4方面业务进行梳理分析的基础上,总结出高铁智能运营发展目标,并从旅客出行、运输组织、设备运维... 高速铁路智能运营是现代技术在高速铁路领域的综合运用,是高速铁路发展的必然方向。在对高速铁路旅客出行、运输组织、设备运维、运营管理4方面业务进行梳理分析的基础上,总结出高铁智能运营发展目标,并从旅客出行、运输组织、设备运维、运营管理出发,提出涵盖智能票务、智能服务、智能车站、智能监测、智能运维等的高铁智能运营业务提升需求体系。以“模数一体,轴面协同”为核心理念,提出包括人工智能、大数据处理、虚拟现实与增强、信息物理系统、云/雾/边缘计算以及数字孪生等在内的智能高铁运营实现关键技术,可为未来智能高铁的规划、实施及落地应用提供依据。 展开更多

关键词 智能高铁 智能运营 旅客出行 运输组织 设备运维 运营管理

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基于视频的车站客流风险状态智能辨识方法

8

作者 耿旭 王艳辉 +1 位作者 高凡茜 绳可欣 《中国铁路》 北大核心 2025年第9期139-150,158,共13页

随着轨道交通网络的扩展和车站客流量不断增加,如何应对日益增长的客流压力、保障乘客安全已成为轨道交通正常运营的关键核心问题。在人工智能、视频分析技术快速发展的背景下,提出基于视频数据的智能客流风险识别方法;提出包括客流速... 随着轨道交通网络的扩展和车站客流量不断增加,如何应对日益增长的客流压力、保障乘客安全已成为轨道交通正常运营的关键核心问题。在人工智能、视频分析技术快速发展的背景下,提出基于视频数据的智能客流风险识别方法;提出包括客流速度、密度、持续时间和车站结构、环境、乘客状态等共同作用下的客流风险影响要素体系,构建基于风险要素的车站客流风险定量等级划分方法;采用YOLOv8与ByteTrack结合的目标检测算法、Alpha Pose人体姿态估计和ST-GCN时空图卷积网络实现对客流风险状态的智能辨识,其中乘客状态和客流密度识别准确率分别达到98.49%和96.67%,为车站的客流风险量化管理与安全运营提供方法与技术支撑。 展开更多

关键词 轨道交通 车站客流 视频图像识别 乘客状态 风险辨识

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高速铁路智能建造综合效能评估方法及应用

9

作者 李冲 王艳辉 +1 位作者 郝羽成 绳可欣 《铁道学报》 北大核心 2025年第6期12-19,共8页

为全面推进交通强国战略,高速铁路的智能化发展已成为必然趋势。针对高速铁路建造过程中的智能化需求,构建面向高速铁路智能建造过程的综合效能评估指标体系,明确高速铁路智能建造阶段的效能指标内涵。基于智能建造效能指标进一步提出... 为全面推进交通强国战略,高速铁路的智能化发展已成为必然趋势。针对高速铁路建造过程中的智能化需求,构建面向高速铁路智能建造过程的综合效能评估指标体系,明确高速铁路智能建造阶段的效能指标内涵。基于智能建造效能指标进一步提出综合效能动态评估方法,利用内度中心性确定专家权重,并根据专家评价矩阵对高速铁路建造过程的效能指标进行动态化评估,随后依据动态评估结果构建三角隶属函数计算综合效能值,通过算例分析验证该方法的有效性和合理性。该方法旨在为高速铁路智能化建设提供一种标准的评估机制,形成规范化的高速铁路智能建造效能评估标准体系与方法,为新时期高速铁路智能化建造及安全化管理提供理论依据,以提升国内智能高速铁路建造过程的智能化管理与评估水平。 展开更多

关键词 高速铁路 智能建造 效能指标 效能评估

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基于改进Faster R-CNN的隧道衬砌中离散实体目标自动检测研究 被引量：12

10

作者 崔广炎 王艳辉 +3 位作者 徐杰 丁冠军 秦湘怡 任秋阳 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期171-180,共10页

隧道衬砌中离散实体目标的检测精度和时效性直接关乎隧道的运营安全,采用图像视觉技术进行图像自动解译可极大提升检测效率和结果的准确性,因此基于离散实体目标的雷达图像数据构建自定义雷达数据集合,并提出一套改进的Faster R-CNN算... 隧道衬砌中离散实体目标的检测精度和时效性直接关乎隧道的运营安全,采用图像视觉技术进行图像自动解译可极大提升检测效率和结果的准确性,因此基于离散实体目标的雷达图像数据构建自定义雷达数据集合,并提出一套改进的Faster R-CNN算法对隧道衬砌中的离散实体目标进行自动检测。该算法首先对现有Faster R-CNN网络的特征提取模块进行改进,提出一套全新的轻量化特征提取网络ResNet_FMBConv对雷达图像特征进行深度挖掘;基于ResNet_FMBConv网络改进现有特征金字塔(FPN)结构,实现对多尺寸下目标的精准辨识。其次,基于实测和仿真的雷达图像数据构建离散实体目标的自定义雷达数据集合,通过几何变换方法对雷达图像进行数据增强后用于算法验证。结果表明,改进算法在IOU=0.50∶0.95情况下的检测精确率、召回率、F 1分数和FPS分别为45.1%、54.0%、49.1%和21.65 fps。在保证召回率基本持平的情况下,同比YOLOv3_spp、SSD、Retinanet和Faster R-CNN等目标检测算法的精确率和F 1分数分别提升2%~9%和1%~6%。同时,试验结果表明改进后的特征提取网络ResNet_FMBConv也优于现有Resnet-50、VGG16、Efficientnet_b0和Mobilenetv3等目标分类网络。 展开更多

关键词 离散实体目标检测 Faster R-CNN ResNet_FMBConv模块 GPR 特征金字塔

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钢筋混凝土试块中空洞病害雷达图像特征规律分析 被引量：1

11

作者 任秋阳 王艳辉 +2 位作者 丁冠军 徐杰 崔广炎 《铁道学报》 北大核心 2025年第4期174-184,共11页

针对目前研究对空洞病害雷达图像特征规律分析不足的问题,构建足尺寸钢筋混凝土试块物理模型,模拟隧道衬砌空洞病害。基于雷达图像特征,提出空洞病害量化分析方法,并利用探地雷达检测不同工况下的空洞病害,得出衬砌空洞病害雷达图像特... 针对目前研究对空洞病害雷达图像特征规律分析不足的问题,构建足尺寸钢筋混凝土试块物理模型,模拟隧道衬砌空洞病害。基于雷达图像特征,提出空洞病害量化分析方法,并利用探地雷达检测不同工况下的空洞病害,得出衬砌空洞病害雷达图像特征规律。研究结果表明:在无内部填充物的情况下,最大振幅A_(T),能量E_(T)和IMF1分量与构建的空洞尺寸呈正相关;含水情况下,最大振幅A_(T),能量E_(T)与IMF1分量提高,且与构建的空洞尺寸呈负相关;几何结构不规则的空洞呈现的深度近似于下底面相似的具有相同长度的等体积几何结构规则空洞的深度,其误差小于5%;水与不密实病害的内部介质会使空洞呈现在图像上的位置向下偏移,深度分别提高8%与30%以上。 展开更多

关键词 地质雷达 空洞病害 物理模型试验 混凝土试块 特征规律分析

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基于计算机视觉的地铁车站内乘客异常行为检测模型

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作者 吴剑凡 谢征宇 +2 位作者 秦勇 王力 王佳丽 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第4期162-174,共13页

为及时有效地应对地铁车站内乘客异常行为事件,本文提出一种基于计算机视觉的两阶段融合模型BiFuseNet(Bi-Fusion Network),该模型通过融合轻量级检测网络LMD(LCAB, MCAB, DyHead)-YOLO和基于EfficientformerV2的高效分类网络,实现高效... 为及时有效地应对地铁车站内乘客异常行为事件,本文提出一种基于计算机视觉的两阶段融合模型BiFuseNet(Bi-Fusion Network),该模型通过融合轻量级检测网络LMD(LCAB, MCAB, DyHead)-YOLO和基于EfficientformerV2的高效分类网络,实现高效且精准的异常行为检测。在模型第1阶段,通过引入轻量卷积聚合块(LCAB)、混合卷积聚合块(MCAB)和动态检测头(DyHead),有效减少模型的规模,同时,提升对小目标和遮挡目标的检测能力;在第2阶段,采用多层次加权融合策略优化检测和分类结果,进一步增强模型的鲁棒性。实验结果表明,BiFuseNet在自建的MetroAB数据集上取得了89.3%的准确率,较传统模型提高了6.1%,且实现了43.7 frame·s^(-1)的检测速度(FPS);在PASCAL VOC(Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes)和VisDrone(Visual Detection of Drones)公开数据集上,分别提高了10.1%和2.7%的准确率,进一步验证了模型在小目标和遮挡目标检测方面的优势,以及其优异的泛化能力。通过以上设计,BiFuseNet显著提升了地铁车站内乘客异常行为检测的效率和精度。 展开更多

关键词 智能交通 异常行为检测 两阶段融合 地铁车站 计算机视觉

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基于改进FP-Growth算法的CRHX型动车组牵引系统关联失效模型研究 被引量：5

13

作者 王艳辉 王淑君 +1 位作者 李曼 林帅 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期72-80,共9页

基于CRHX型动车组牵引系统运营过程中的故障数据,分析故障数据的特征,研究设备之间的关联失效关系。依托课题组前期对故障信息特征词提取的研究,本文结合故障信息特征词的特点优化经典的关联规则挖掘算法,提出改进的FP-Growth算法,并进... 基于CRHX型动车组牵引系统运营过程中的故障数据,分析故障数据的特征,研究设备之间的关联失效关系。依托课题组前期对故障信息特征词提取的研究,本文结合故障信息特征词的特点优化经典的关联规则挖掘算法,提出改进的FP-Growth算法,并进行算法性能测试,结果表明该算法准确高效;基于改进的FPGrowth算法分析设备的故障信息特征词,挖掘设备关联失效规则,建立设备的关联失效模型。最后,以CRHX型动车组牵引系统为例进行研究,验证了改进FP-Growth算法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 故障信息 改进FP-Growth算法 关联规则 关联失效模型

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基于改进多色集合的动车组转向架系统故障传播模型研究 被引量：2

14

作者 林帅 王艳辉 +1 位作者 贾利民 李阳 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期34-42,共9页

综合考虑系统拓扑与部件故障模式的影响,建立可描述转向架系统内部耦合关系的系统全局拓扑网络模型,结合拓扑和功能双重属性,提出了基于Choquet积分的节点综合重要度计算方法和基于节点故障扩散强度的单节点故障传播深度模型,构建基于... 综合考虑系统拓扑与部件故障模式的影响,建立可描述转向架系统内部耦合关系的系统全局拓扑网络模型,结合拓扑和功能双重属性,提出了基于Choquet积分的节点综合重要度计算方法和基于节点故障扩散强度的单节点故障传播深度模型,构建基于改进多色集合理论的系统故障传播模型并进行了应用研究。结果表明,该方法可以有效地找出转向架系统中任意部件失效所有可能的传播路径,并对各路径发生的可能性进行排序,从而为系统设计改进、故障预防与维修提供了理论依据。 展开更多

关键词 改进多色集合理论 故障传播模型 节点综合重要度 全局拓扑网络模型 转向架系统

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基于语义挖掘的快递运输货品风险评价研究 被引量：4

15

作者 奇格奇 张子贤 +1 位作者 卫振林 李宝文 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期248-255,共8页

为提高快递运输的风险监测管控能力,降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可能性,本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征,为快递运输风险评价提供可量化的客观指标依据。基于网络大数据资源提供的法院判决... 为提高快递运输的风险监测管控能力,降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可能性,本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征,为快递运输风险评价提供可量化的客观指标依据。基于网络大数据资源提供的法院判决书数据,将物品词条与判决结果相关联,通过隐狄利克雷分布模型挖掘物品风险主题,结合模糊均值聚类方法,实现对快递货品语义风险的量化表征与柔性划分。与传统方法中依赖检视人员查验既定违禁品清单后的主观判断方法不同,本文充分挖掘网络文本数据中的可迁移知识,并应用于种类繁多的快递运输货品,有效避免人工评价造成的漏检、错检情况。研究结果表明,本文方法具有较高的准确率与较低的误报率,获得的风险评价值不再是0或1的是非判断,有利于开展多样化、针对性的风险预警及应对措施。 展开更多

关键词 物流工程 语义风险 主题模型 快递货品 法院判决书 模糊聚类

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混凝土试块中不同空洞几何形态的地质雷达图像特性测试与分析 被引量：2

16

作者 王艳辉 丁冠军 +1 位作者 崔广炎 李宇杰 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期152-162,共11页

根据施工现场隧道无筋衬砌空洞病害情况,构建足尺寸的混凝土试块物理模型,并设置不同几何形态空洞,模拟无筋衬砌空洞病害。利用探地雷达(GPR)检测得到不同龄期、不同天线频率和不同病害对比情况下的空洞病害数据,进行地质雷达图像特性... 根据施工现场隧道无筋衬砌空洞病害情况,构建足尺寸的混凝土试块物理模型,并设置不同几何形态空洞,模拟无筋衬砌空洞病害。利用探地雷达(GPR)检测得到不同龄期、不同天线频率和不同病害对比情况下的空洞病害数据,进行地质雷达图像特性测试与分析。结果表明:混凝土试块中空洞病害检测的最佳天线频率为800 MHz,最佳检测时间为第17天左右;最大幅值A T和电磁波能量E T可作为空洞早期识别的重要特征参数;不同形状空洞的电磁波振幅属性与混凝土龄期关系呈现为“W”形曲线规律;当空洞和不密实病害同时存在时,最大幅值A T更适合不密实病害的辨识研究。本研究可为隧道无筋衬砌空洞及不密实病害的检测和辨识提供理论依据,并为施工现场隧道无筋衬砌空洞病害的检测时间与天线选择提供参考。 展开更多

关键词 地质雷达 物理模型试验 无筋衬砌 空洞病害 特性测试与分析

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基于区间直觉犹豫模糊集的高速列车系统关键部件辨识 被引量：8

17

作者 林帅 贾利民 王艳辉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期295-306,共12页

关键部件作为系统可靠性分析的重要组成以及系统维修策略制定的重要基础,其辨识方法与识别结果的准确性一直是研究热点与难点.为有效识别关键部件保证高速列车系统安全可靠性运行,本文提出一种新的基于区间直觉犹豫模糊集的关键部件辨... 关键部件作为系统可靠性分析的重要组成以及系统维修策略制定的重要基础,其辨识方法与识别结果的准确性一直是研究热点与难点.为有效识别关键部件保证高速列车系统安全可靠性运行,本文提出一种新的基于区间直觉犹豫模糊集的关键部件辨识方法.首先通过回顾现有复杂系统网络建模方法及其优缺点,归纳总结部件的提取规则与部件间作用关系的定义和类型,提出由局部到整体的高速列车系统全局拓扑网络模型构建方法.其次鉴于现有针对同一高速列车同一节车辆同一部件的故障维修记录数据量少、随机性大等特点,提出将节点属性值区间化,构建节点属性的区间直觉犹豫模糊集,其中节点属性包括由故障数据分析获得的节点可靠性属性值以及由所建全局拓扑网络得到的拓扑属性.最后利用区间直觉犹豫模糊积分算子综合节点的多种属性辨识系统中的关键部件.以转向架系统的拓扑结构以及历史故障数据为基础的实例分析表明,所提出的辨识方法能够准确的识别出系统中的关键部件,且与专家经验的分析结果基本一致. 展开更多

关键词 高速列车系统 网络理论 模糊集理论 区间直觉犹豫模糊集 关键部件

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变时间尺度城轨客流的本征模量分解及组合深度学习预测 被引量：3

18

作者 朱广宇 孙歆霓 +3 位作者 杨荣正 刘康琳 魏运 吴波 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4421-4430,共10页

城市轨道交通的不同运营状态,通常对应着客流时间序列中不同的本征模态分量(IMF)及时间尺度特征。基于自适应噪声的完全总体经验模态分解(CEEMDAN)算法和双向长短期记忆(BiLSTM)网络,该文构建了地铁短时客流时间序列的组合深度学习预测... 城市轨道交通的不同运营状态,通常对应着客流时间序列中不同的本征模态分量(IMF)及时间尺度特征。基于自适应噪声的完全总体经验模态分解(CEEMDAN)算法和双向长短期记忆(BiLSTM)网络,该文构建了地铁短时客流时间序列的组合深度学习预测模型。具体包括:基于CEEMDAN算法实现了客流时间序列的模态分解。分别使用样本熵和层次聚类对IMF分量进行复杂性和相似度分析,并在此基础上完成IMF分量的分类合并与重构;使用Optuna框架中的树形Parzen优化器(TPE)对模型的超参数进行优化,构建CEEMDAN-TPE-BiLSTM组合预测模型。采用实际数据对该文模型进行验证,结果表明,对于特定特征的客流时间序列数据,该文模型的精确性、有效性指标均达到最优。 展开更多

关键词 城市轨道交通 短时客流时间序列 自适应噪声的完全总体经验模态分解 双向长短期记忆 组合预测

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列车轴箱轴承在途鲁棒可视化故障诊断方法 被引量：7

19

作者 付云骁 贾利民 +2 位作者 杨杰 魏秀琨 秦勇 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期38-45,共8页

为使列车轴箱轴承在非平稳工况下的故障识别更加有效,本文提出基于融合相关熵特征的鲁棒可视化滚动轴承故障诊断方法。通过快速集成经验模态分解FEEMD对轴承振动信号进行时频分解,提取本征模函数IMF矩阵;计算IMF与原始信号的线性相关系... 为使列车轴箱轴承在非平稳工况下的故障识别更加有效,本文提出基于融合相关熵特征的鲁棒可视化滚动轴承故障诊断方法。通过快速集成经验模态分解FEEMD对轴承振动信号进行时频分解,提取本征模函数IMF矩阵;计算IMF与原始信号的线性相关系LCC作为相关熵的调幅系数,进而通过相关统计计算获得样本集的多维相关熵矩阵CM;利用主元分析PCA对CM进行数据空间变换,通过提取变换后的融合相关熵矩阵ICM,实现相关熵矩阵的可视化。通过实验分别提取匀加速、匀速及匀减速3种运行工况下的滚动轴承ICM特征,通过对比EMD、EEMD和FEEMD 3种信号分解方法,发现FEEMD的信号分解效率更高,且ICM比传统特征对非平稳工况下轴承故障辨识的鲁棒性更好。FEEMD-ICM为轴箱轴承快速、客观且稳定的故障诊断实现提供了可靠的理论依据和技术支持。 展开更多

关键词 快速经验模态分解 融合相关熵矩阵 主成分分析 滚动轴承 可视化 故障诊断

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基于LMD-CM-PCA的滚动轴承故障诊断方法 被引量：11

20

作者 付云骁 贾利民 +1 位作者 秦勇 杨杰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期249-255,共7页

为提高在非平稳工况下对滚动轴承故障的直观辨识能力,笔者提出基于LMD-CM-PCA的故障诊断方法。首先,对滚动轴承振动信号进行局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD),提取乘积函数(product function,简称PF)矩阵;然后,计算PF矩... 为提高在非平稳工况下对滚动轴承故障的直观辨识能力,笔者提出基于LMD-CM-PCA的故障诊断方法。首先,对滚动轴承振动信号进行局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD),提取乘积函数(product function,简称PF)矩阵;然后,计算PF矩阵与原振动信号的皮氏相关系数(pearson product-moment correlation coefficient,简称PPCC),将PFs对应的PPCC代入相关熵模型得到PF的相关熵矩阵(correntropy matrix,简称CM),CM经主成分分析(principal component analysis,简称PCA)进行特征变换得到融合相关熵矩阵(integrated correntropy matrix,简称ICM)。分别在轻微和严重故障时,对滚动轴承不同工况下的振动样本进行交叉混合,并计算其ICM。结果证明,ICM在可视维度比传统特征(如:能量矩和谱峭度)的融合特征更能隔离工况对故障可分性的干扰。LMD-CM-PCA方法为滚动轴承故障的直观辨识提供了技术支持,在故障诊断方面具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 局部均值分解 融合相关熵矩阵 主成分分析 滚动轴承 故障诊断 可视化

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