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轨道交通大数据系统的应用与开发技术研究 被引量:1
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作者 孙桂华 杨振宇 孟凡辉 《通信电源技术》 2023年第8期169-171,共3页
为进一步推动轨道交通无线大数据系统的发展进程,要积极整合技术要点,发挥各项技术的优势作用,打造更加可控且科学的技术体系,以便于实现技术的多元化管理目标,满足系统发展需求,从而促进轨道交通无线大数据系统的运营管理效能达到最优... 为进一步推动轨道交通无线大数据系统的发展进程,要积极整合技术要点,发挥各项技术的优势作用,打造更加可控且科学的技术体系,以便于实现技术的多元化管理目标,满足系统发展需求,从而促进轨道交通无线大数据系统的运营管理效能达到最优化。因此,简要分析了轨道交通无线大数据系统,并对具体技术应用内容展开讨论。 展开更多
关键词 轨道交通无线大数据系统 多元化管理 5G技术
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支持三模态的城市轨道交通综合监控系统车站云节点的设计实现 被引量:1
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作者 李冰 石琦 《城市轨道交通研究》 北大核心 2023年第12期223-226,232,共5页
目的:城市轨道交通云平台的综合监控系统存在服务器资源配置低、运行性能差、车站调试难度大及后期数据同步困难等问题,应深入研究和解决当云平台故障或骨干网中断等情况下,车站降级综合监控系统能够满足地铁正常运营需求的关键技术。方... 目的:城市轨道交通云平台的综合监控系统存在服务器资源配置低、运行性能差、车站调试难度大及后期数据同步困难等问题,应深入研究和解决当云平台故障或骨干网中断等情况下,车站降级综合监控系统能够满足地铁正常运营需求的关键技术。方法:针对目前存在的问题,提出了一种特殊的综合监控车站服务器——综合监控车站云节点(以下简称“车站云节点”)。通过对综合监控系统车站降级服务器功能的梳理,设计出满足车站降级功能,且部署在车站地域的车站云节点。车站云节点支持正常、调试及降级等3种模态的运行及切换,满足车站降级综合监控系统正常运行、调试和降级等3种不同的应用场景。以典型的降级场景为例,详细叙述了车站云节点从正常模态切换到降级模态的触发条件、状态切换操作流程及降级模态下的数据流。结果及结论:基于车站云节点的创新设计,降低了云平台故障或者骨干网中断等故障给综合监控系统带来的灾害,极大地提升了基于云平台的综合监控系统的可用性和健壮性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 综合监控系统 车站云节点 三模态 降级 模态转化 数据同步
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轨道交通数据管理系统电磁干扰解决方案
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作者 龚著林 袁伟 郝明明 《通信电源技术》 2023年第6期187-189,共3页
为进一步提升轨道交通数据管理系统运行管理的规范性,要积极整合运行管理系统的管理流程,建立健全可控化的处理机制,针对系统电磁干扰问题予以整理,结合实际情况落实相关管理措施和预防控制环节,实现经济效益和安全效益和谐统一的目标... 为进一步提升轨道交通数据管理系统运行管理的规范性,要积极整合运行管理系统的管理流程,建立健全可控化的处理机制,针对系统电磁干扰问题予以整理,结合实际情况落实相关管理措施和预防控制环节,实现经济效益和安全效益和谐统一的目标。简要介绍轨道交通数据管理系统电磁干扰源的种类,并对解决方案予以讨论,最后对轨道交通数据管理系统预防性养护工作提出几点建议。 展开更多
关键词 轨道交通数据管理系统 电磁干扰 解决方案 预防性养护
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基于电子化合同清单的资产组资与价值分摊的研究与实践
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作者 滕嘉旻 郝光杰 +1 位作者 张迎春 朱泽晓 《现代信息科技》 2024年第18期132-138,共7页
针对城市轨道交通移交转资的工作,设计一个资产编码体系,实现一个覆盖电子化合同清单组资、价值分摊、资产移交全流程的信息化系统。该系统实现了根据资产编码体系对电子化合同清单进行分类;对分类后的合同清单进行组合形成资产;通过系... 针对城市轨道交通移交转资的工作,设计一个资产编码体系,实现一个覆盖电子化合同清单组资、价值分摊、资产移交全流程的信息化系统。该系统实现了根据资产编码体系对电子化合同清单进行分类;对分类后的合同清单进行组合形成资产;通过系统进行资产标签的打印;通过手持端APP进行资产的贴码、核查;对资产自身价值外的其他价值进行分摊,形成资产暂估值;最后通过资产移交单审批流程进行资产的移交。移交转资全流程的信息化相比原有人工流程,在电子化合同清单的整合、分类、组资、价值分摊、标签打印、核查、流程流转等方面极大提高了效率,尤其在组资和价值分摊中,通过系统自动计算,提高了数值计算的准确率和计算效率,本系统已在实际工作中应用,为企业降本增效,取得了良好效果。 展开更多
关键词 资产组资 价值分摊 移交转资 城市轨道交通 信息化管理
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基于多分类SVM地铁风机故障诊断系统设计
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作者 李聪 杨国彬 《信息技术与信息化》 2023年第4期153-156,共4页
针对地铁环境无法实时监控风机运行状态且故障发生后故障类别无法快速识别等问题,提出了一种基于多分类支持向量机的智能故障诊断方法。首先,通过振动传感器实时采集风机振动、位移信号,采用支持向量机机器学习算法构建故障诊断模型。然... 针对地铁环境无法实时监控风机运行状态且故障发生后故障类别无法快速识别等问题,提出了一种基于多分类支持向量机的智能故障诊断方法。首先,通过振动传感器实时采集风机振动、位移信号,采用支持向量机机器学习算法构建故障诊断模型。然后,通过故障案例库及历史采集数据集对模型进行强化训练学习,获得最优模型。最后,将振动传感器采集的实时信号进行频谱分析及模糊化处理,输入故障诊断模型,识别出风机实际故障类型,自动完成故障派修。实验结果表明,所提方法能够在线快速识别风机故障并迅速做出响应,切实提升了地铁风机安全运营的可靠性及设备运维的智能化水平。 展开更多
关键词 地铁风机 多分类支持向量机 智能故障诊断 模型训练 设备运维
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