高速综合检测列车

高速综合检测列车以高速动车组为载体,加装了轨道检测、弓网检测、轮轨动力学检测、通信检测、信号检测等精密测量设备,集成现代测量、时空定位同步、大容量数据交换、实时图像识别和数据综合处理等先进技术,在高速运行中可对轨道、接触网、通信、信号等基础设施状态进行等速检测,是提高铁路基础设施检测效率、指导现场养护维修、确保列车运营安全的重要技术装备。     

重载铁路线路设备智能运维关键技术研究北大核心

重载铁路线路设备运维中汇集了大量检测监测数据,融合应用多源大数据分析,研究建立线路设备可视化全寿命周期管理和智能运维决策技术是实现重载线路设备智能运维需解决的关键技术问题之一。本文以朔黄铁路线路设备运维为背景,应用BIM、GIS等技术,将设备履历、状态、维修情况、病害等信息进行“一张图”融合,研究桥隧BIM+GIS融合以及轻量化技术;对比常用大数据分析方法的特点,提出基于结构仿真+大数据分析的智能运维决策方法研究思路,并以轨道结构状态评估为例,建立了基于模糊层次分析的状态评价方法。     

基于激光准直的轨道长波检测关键算法的研究

轨道不平顺是引起列车产生振动的主要原因。有资料报道,列车的激烈振动主要是轨道的长波不平顺引起的。轨道长波高平顺对高速列车安全、快速和舒适起关键性作用。目前,轨道长波不平顺尚无可靠、高效的检测手段。把激光准直技术应用到轨道长波不平顺检测是当前研究的一个方向。为减小激光准直精度对轨道长波检测精度的影响,提出分次测量、建立测量数据二维坐标转换模型,并对模型进行误差分析。应用Matlab进行算法仿真,测量精度比直接测量提高了约0.19 mm,表明该算法的可行性,可以应用于轨道长波不平顺检测。     

轨道车辆车载设备健康数据云管理服务平台设计实现方法

阐述了运用信息化技术将轨道车辆车载设备全寿命周期、列车运营车载设备状态、列车检修与维护等大数据信息进行整合,建立一个实时掌握车辆及车载设备运行状态,智能分析设备潜在安全风险,科学制定设备维修保养方案的健康数据云管理平台。     

数字轨道地图数据平顺性检查算法研究

利用卫星导航实现多传感器列车组合定位必须建立数字轨道地图。在数字轨道测量数据处理过程中,轨道数据平顺性检查是非常重要的环节,而人工检查工作量大且无法保证数据准确可靠。本文使用短时傅里叶变换分析线路数据点夹角序列的幅度谱,通过对数据进行频域高通滤波排除线路弯道对平顺性检查的影响,从而直观的检查、定位线路中的数据不平顺区域。实验表明,该方法能够直观的呈现线路平顺性,并快速定位不平顺位置,在轨道地图GPS测量过程中降低人员工作量,保证数据准确、可靠。     

挂载式动态轨道检查仪的研发北大核心

为及时掌握轨道几何形位状态,研制了一种挂载式动态轨道检查仪。该检查仪可挂载于运营车辆上,作为轨检车以外的轨道几何形位动态检测补充装置,实现对线路轨道几何形位的日常检测。在分析挂载式动态轨道检查仪检测原理基础上,提出系统的总体结构,研究多传感器数据采集技术,数据时间同步与对齐、里程匹配、时空转换重采样等数据处理技术,以及“轮对姿态角-轨道几何形位”解算模型,并开发成果管理与应用子系统。现场应用结果表明,挂载式动态轨道检查仪运行稳定可靠,其数据采集与处理系统可实现多源数据在时空维度上的高一致性,基于轴箱姿态角解算的轨道几何形位重复性好,准确性满足线路日常巡检需要;成果管理与应用功能完善;设备结构简单,安装、拆卸便捷。     

列车完整性检查技术综述与应用展望

列车完整性检查是保障列车安全运行的关键,只有检查列车的完整性才能在车厢发生脱钩等故障时及时报警,确保轨道的安全畅通。综合分析列车制动风管压力检测,列车首尾运动状态检测和列车车长检测等列车完整性基本检查方法,并对各基于单一原理的列车完整性检测方法的优势和局限性进行分析。由于单一原理的检测方法无法实现可靠的列车完整性检测,提出将先进的通信技术,定位技术及多传感器融合技术应用于列车完整性检测方法。该方法不仅能够实现列车完整性状态的监测,还能够克服传统列车完整性检查装置的诸多弊端,提高系统的可靠性、实时性和安全性。     

CTRSⅢ型无砟轨道板智能快速精调设备

传统的CTRSⅢ型无砟轨道板的精调作业以人力为主，劳动强度高，施工成本高，且难以保证作业质量和效率。运用系统集成、数控技术和算法分析，研制了机动性好、便于操作的CTRSⅢ型无砟轨道板智能快速精调设备，实现了与全站仪和布板软件的数据接口，能自动地进行数据测量、传输和调整量计算，智能地快速完成轨道板的机械化自动调整。测试表明，该设备仅需1人操作即可快速完成轨道板精调，节约人力，显著提升了轨道板精调作业的效率和质量，但对于多方向精调效率不高等问题尚需进一步研究解决。     

列车智能障碍物检测系统在北京新机场线全自动运行中应用的研究

全自动运行系统对提高列车运行安全以及提升列车运输效率具有重要意义,现阶段全自动运行系统列车主要依赖于信号系统,缺乏主动环境感知功能。本文提出了一种基于视觉与雷达融合的列车智能障碍物检测系统,该系统主要包含有轨道区域识别模块、列车检测模块以及视觉与雷达融合模块。其中轨道区域识别模块应用语义分割算法实现前向轨道区域的精准识别,列车检测模块通过卷积神经网络算法实现当前轨道内前向列车识别。视觉与激光雷达融合模块通过融合激光雷达数据与视觉数据,实现全天候的环境感知。实验结果表现本文的系统具有较强的鲁棒性,将对提升新机场线的列车运行安全以及运输效率具有重要意义。     

基于轻量级卷积神经网络的地铁轨道线路状态检测系统

轨道作为承载车辆运行的重要部件，其工作状态对地铁运营的安全性有重要影响。传统人工巡检或者采用轨检车的检测模式只能在正线停运后进行作业，工作效率低。针对该问题，提出一种基于地铁运营列车的轨道线路状态检测系统，该系统采用高速线扫相机对轨道线路进行实时图像采集，并将采集数据送入轻量级RegNet骨干神经网络提取图像深层特征。在此基础上，加入双向特征金字塔网络进行多层次特征融合。最后将融合特征输入目标检测头实现轨道线路状态的实时检测。结合基于云边协同的困难样本挖掘以及模型部署加速技术，算法可实现高准确率、高实时性的检测性能。试验表明，该系统针对11类钢轨伤损及扣件状态的检测平均准确率（mAP）达到0.951，推理速度大于20 f/s,满足地铁在载客运营同时对轨道线路状态进行实时检测的需求。     

基于多源数据融合的城市轨道交通人员综合监测及运营管理系统研究

针对城市轨道交通车站运营管理和安全保障需求,结合移动终端检测、超宽带(UWB,Ultra Wide Band)定位技术、智能视频分析及多源数据融合等技术,研究开发了城市轨道交通人员综合监测及运营管理系统;介绍了系统构成及逻辑架构,着重描述现场信息采集设备部署方案、应用功能及关键技术。该系统可实现信息智能采集、人员状态综合监测、人员状态预测预警、车站应急管理等功能,有助于增强车站运营安全保障能力,促进智慧车站发展。     

智能预警在地铁车站设备监控系统中的应用

根据轨道交通监控系统的特点,结合现有轨道交通车站设备监控系统架构,应用智能预警技术,建立新型轨道交通机电设备监控系统,实现设备故障早期预警。讨论多传感器数据融合构成、多级报警方案等问题,并将基于智能多级预警的设备监控系统与现有的监控系统进行比较。     

基于多传感融合的有轨电车在途障碍物检测方法研究

有轨电车是一种具有混合路权的轨道交通方式,其行车安全主要依赖于信号系统及司机,因此研发一种能够辅助司机检查轨行区域安全的检测方法显得尤为重要。文章以SSD卷积神经网络的视觉障碍物检测方法为基础,通过多传感融合的方式,在其检测结果上融合激光雷达传感器的障碍物检测结果,实现对轨行区内障碍物的有效识别。实验证明,该方法对于列车在途障碍物有着较好的检测能力,是一种有效的列车行车安全辅助方法。     

有砟轨道技术在北京市城市轨道交通地下线正线的应用研究

研究分析北京市城市轨道交通地下线正线应用有砟轨道结构技术措施。对地下线正线应用有砟轨道的结构形式、部件选型进行设计分析,并辅以模拟计算手段对道床部分典型动力特性进行分析,借鉴国铁养护维修典型年运量理论对地下线有砟轨道养护维修工作量进行分析,认为道床几何尺寸、纵横阻力等稳定性指标能够满足相关规范要求,设备选型合理可行,养护维修工作量适中,认为北京市城市轨道交通地下线正线应用有砟轨道技术具备可行性和重要意义。     

城市轨道交通智能装配式减振轨道系统成套技术

将高铁的预制板式轨道系统的经验引入城市轨道交通中,结合城市轨道交通的特点,从设计理论、轨道结构、减振隔离、轨道板制造、试验测试、施工装备、施工工艺等多方面开展研究工作,形成系统技术,尤其在预制板智能化施工装备的研制方面,是轨道交通领域装配式施工方面取得的重大突破,属世界首创。与传统预制板轨道施工工艺相比,减少人工作业,简化施工工序,提升施工效率,施工精度更高,轨道的平顺性更好,为将来城市轨道交通板式轨道的设计、制造及施工提供借鉴和参考。     

城市轨道交通轨道检测系统关键设备研制及应用

为了探索一种可应用于城市轨道交通运营列车组的轨道检测方法,基于ARM微处理器和现场可编程门阵列(FPGA)设计搭载式轨道检测系统。分析了搭载式轨道检测系统的总体架构和数据处理印刷电路板的设计过程,并对系统的核心部件嵌入式微处理板卡进行了重点探讨,该板卡可实现小型化、低功率、多样化数据集成。对该系统进行了动态试验验证,试验结果说明该系统在准确性、重复性、一致性等方面都满足标准要求。搭载式轨道检测系统可安装于城市轨道交通运营列车上进行实时检测,大大提高了轨道检测的效率和实时性,可有效指导线路养护维修工作,且该系统不必占用专门检测车资源,具有良好的经济效益。     

基于2D激光位移传感器的轨底坡动态检测系统研究

设置合理的轨底坡可使钢轨轨头与车轮踏面合理接触,减轻钢轨轨头的不均匀磨耗,延长钢轨使用寿命。为提高轨底坡静态检测精度,线路日常养护和维修效率,提出一种基于2D激光位移传感器(简称2D)的钢轨廓形检测原理和ARM嵌入式技术的轨底坡动态检测方法。结合传感器工作原理与特点,搭建一套可在线连续检测的轨底坡动态检测系统。考虑到2D空间姿态变化,建立适用于轨底坡动态检测的双2D空间姿态关系模型和标定解算模型。因为车体振动会产生对轨底坡计算结果的影响,利用Kalman滤波算法建立多传感器的状态空间模型,对轨底坡计算结果进行补偿。最后选用GJ-4型轨道检测车进行地铁正线试验,试验结果与人工复核结果的对比,符合工务段要求精度。试验结果验证了该轨底坡动态检测系统切实可行,Kalman滤波算法能够很好地对轨底坡的计算结果进行补偿修正。     

城市轨道车辆轨旁智能运维技术研究

针对当前城市轨道交通车辆运维中存在的维修周期长、成本高、质量低、存在过度修和欠修等问题,开展轨旁智能运维技术的研究与应用.轨旁智能运维基于AI(人工智能)、大数据、物联网、云计算等新兴技术,为实现城市轨道交通车辆智能运维提供了技术上的可行性.深入讨论了轨旁智能运维技术面临的核心挑战,基于AI中台创造性地提出了以数据为驱...     

轮轨力在线监测类系统设备状态智能预警技术研究

以车辆运行品质轨边动态监测系统为对象,统计分析其不良检测数据,研究影响设备状态的具体因素,确定了以定时消息、过车过程中软件及检测数据状态、数据统计信息状态和日报表为主的自检信息内容及传输机制。通过分析砝码车标准值调整变动规律及运行现状,制定了标准值定期录入机制。研究了设备故障预警评估方法,开发了基于B/S结构的Web系统监控预警平台,可提供分级设备状态监控、趋势展示、预警、查询、统计等功能。预警平台的应用大幅降低了设备维护人员的劳动强度,提高了工作效率,实现了设备故障的超前预判,并能有效缩短故障时间,为设备维护单位提供有力的技术支撑。     

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统由光学系统、FPGA模块、DSP图像处理模块及上位机组成。为提升图像采集的质量,提出并设计线阵相机加激光光源的组合方案,用以有效滤除阳光干扰,避免图像过度曝光。针对高速实时采集需求,设计FPGA采集模块,实现巡检图像采集控制和传输。针对实时智能检测需求,开发基于DSP模块的JPEG压缩、钢轨区域识别和扣件定位算法以及基于工控机的扣件缺陷识别算法。设计上位机软件,实现用户交互及数据存储。试验测试结果表明:该系统对钢轨定位的准确率在99%以上,对扣件定位的准确率在90%以上,对异常扣件识别率在80%以上,系统检测的最高速度可达160 km·h-1。