地铁列车逻辑控制电路安全服役技术应用研究

为克服传统地铁列车继电器控制电路高故障率和无记录功能等诸多缺陷,提出了基于新型二乘二取二技术的无触点逻辑控制方案。完成了系统架构设计包括热备冗余、网络通信、故障诊断、日志分析等功能。针对既有地铁列车进行了控制电路技术方案设计和施工改造,首先在分析原有控制回路原理的基础上,完成无触点逻辑控制单元替代继电器点位设计;然后综合安全性和可用性提出了故障分级方案和大旁路方案;最后在运营线路完成了列车功能验证。试验结果表明改造后列车具备逻辑完整性,功能测试符合车辆技术要求,并可实现单板故障的自动无缝切换。具备自诊断健康管理功能,在满足高可靠性高安全性的同时,实现逻辑控制的网络信息化。     

下一代地铁列车关键技术方案设计

为解决我国地铁列车相关技术及装备日益发展的需要,设计了以智能化、节能环保、高可用性、高适应性及高安全性为特征的下一代地铁车辆关键技术研究方案,提出了智能化信息服务技术、新能源技术、新一代工业以太网技术、新型牵引制动技术及减振技术等列车关键技术。通过相关研究以推动我国城市轨道交通相关产业的升级优化,提高轨道交通装备制造业在国际上的竞争力。     

北京地铁绿色低碳技术创新研究与应用

为落实“碳达峰、碳中和”相关政策要求，基于目前我国城市轨道交通发展现状，分析了国内外城市轨道交通的能耗特点、研究现状和发展趋势，结合当前北京地铁绿色低碳新产品、新技术创新研究的经验，从系统性节能的角度提出了北京地铁绿色低碳发展的技术路线，后续将持续开展新能源、新材料、新技术、新工艺和新产品在车辆、设备设施等方面的适用性研究和工程化应用，可为北京地铁绿色低碳技术创新和高质量发展提供支持。     

钢轨扣件检测技术研究

轨道交通的飞速发展对轨道线路各组成部分的可靠性检测提出了更高要求,依靠人工手持设备检测存在某些弊端,因此迫切需要依靠计算机图像处理和深度学习等技术实现轨道线路的自动化检测。介绍一种基于图像处理的钢轨扣件状态分类方法,该方法通过对扣件图像的二值化处理,根据其水平方向和垂直方向上的投影特点对扣件部分进行分割,随后提取其局部二值模式(LBP)特征并用支持向量机(SVM)进行分类。同时,探讨一种基于深度学习的扣件图像分类识别方法,采用卷积神经网络VGG16架构,该方法中扣件区域的特征提取可由网络自动完成,不仅节省了时间,而且识别精度和适用性也得到明显提升。     

城市轨道交通新能源技术应用研究

为了支撑轨道交通系统绿色环保的可持续发展需求,在光伏发电及储能方面展开研究。设计城轨交通系 统用分布式光伏-储能供电系统方案,研究多系统、高可靠度的供电模式和源储荷多能源耦合下的能量管理策略。 面向光伏储能接入单个牵引变电所,提出一种基于深度强化学习的能量管理与优化方法。该方法使用深度 Q 网络 对列车负荷、光伏单元和储能单元功率输出等状态信息进行训练学习,通过训练好的代理对直流牵引网进行能量 管理,解决光伏发电系统难以适应城轨列车启停频繁、工况多变,以及多能源系统引入后带来的供电稳定性、容 量配置和能量管理等问题,有效提升城市轨道交通系统的绿色能源利用率,降低变电所输出能耗。     

北京地铁智能维修辅助系统设计与开发

针对北京地铁日益增长的网络化运营管理需求,维护水平无法很好地支撑其持续发展,采用增强现实技术开展智能巡检、远程指导、员工培训等领域的应用研究,设计开发了北京地铁智能维修辅助系统,并与北京地铁网络化运维增强平台进行对接实现工单流转。应用该系统可以有效减少人员误操作,降低新员工技术门槛,提高工作效率和质量,实现检修维护作业的数字化和标准化,助力提高北京地铁智能化、精益化管理水平,推动智慧城市轨道交通建设。