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基于AWAHP的调度员疲劳致因研究

中国安全科学学报 2024年第4期34卷 42-49页

作者：陈亮郑伟北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学国家轨道交通安全评估研究中心北京100044 北京交通大学轨道交通安全协同创新中心北京100044

为进一步保障铁路运营安全,调研分析铁路列车调度员疲劳因素,首先,针对铁路调度员工作内容的特点,在查阅相关文献、咨询调度专家、人因工程专家的基础上,建立列车调度员疲劳致因评价指标体系,该指标体系包括工作内容、轮岗安排、人员素... 详细信息

为进一步保障铁路运营安全,调研分析铁路列车调度员疲劳因素,首先,针对铁路调度员工作内容的特点,在查阅相关文献、咨询调度专家、人因工程专家的基础上,建立列车调度员疲劳致因评价指标体系,该指标体系包括工作内容、轮岗安排、人员素质、外界因素4个一级指标和18个二级指标;其次,采用自适应加权的层次分析法(AWAHP)计算不同专家自身评价的权重,并求得最终指标的加权权重;最后,以某铁路局调度中心为例,运用AWAHP综合评价调度员疲劳致因指标的权重。结果表明:应急突发处置、作业时间段、持续作业时间、线路繁忙程度、工作复杂程度是影响调度员疲劳的显著因素,有效识别铁路列车调度员疲劳的关键因素,并针对关键因素进行分析与对策建议。

关键词：自适应加权层次分析法(AWAHP) 铁路列车调度员疲劳致因评价指标体系综合评价

基于FPGA的电力电子变换器随机实时仿真建模方法

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电力自动化设备 2024年

作者：王诗楠郭希铮孙宗辉王玉乐游小杰北京交通大学电气工程学院北京交通大学轨道交通安全协同创新中心

确定性模型无法对系统随机特性进行准确描述，而目前随机模型难以应用于FPGA实时仿真。基于广义多项式混沌展开法建立了电力电子变换器随机模型，针对复杂概率分布随机变量以及高复杂度系数矩阵导致硬件资源消耗的问题，提出了一种最优... 详细信息

确定性模型无法对系统随机特性进行准确描述，而目前随机模型难以应用于FPGA实时仿真。基于广义多项式混沌展开法建立了电力电子变换器随机模型，针对复杂概率分布随机变量以及高复杂度系数矩阵导致硬件资源消耗的问题，提出了一种最优正交多项式基函数构建方法，减少FPGA计算资源消耗并提高模型精度。以三相PWM整流器作为研究对象，通过离线仿真验证了该建模方法的准确性与有效性；并基于FPGA实时仿真平台搭建了变换器随机实时仿真模型。离线与实时仿真结果表明，所提模型可以实时求解系统输出响应的统计矩信息、高效地反映系统概率运行情况。

关键词：电力电子变换器广义多项式混沌展开随机模型不确定性分析多随机变量 FPGA 实时仿真

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面向铁路行车调度员疲劳识别的动作检测

安全与环境学报 2024年第6期24卷 2286-2294页

作者：陈亮郑伟北京交通大学自动化与智能学院北京100044 北京交通大学轨道交通安全协同创新中心北京100044

行车指挥调度是铁路运输的核心监控岗位,检测调度员的疲劳动作对保障铁路运营安全具有重要意义。为了能识别铁路行车调度员疲劳动作,降低安全生产风险,提出一种基于双向长短时记忆神经网络和支持向量机的自适应增强算法对调度员疲劳状... 详细信息

行车指挥调度是铁路运输的核心监控岗位,检测调度员的疲劳动作对保障铁路运营安全具有重要意义。为了能识别铁路行车调度员疲劳动作,降低安全生产风险,提出一种基于双向长短时记忆神经网络和支持向量机的自适应增强算法对调度员疲劳状态下的动作进行识别。首先,通过高分辨率网络(High-Resolution Net, HRNet)人体关键点检测模型,提取多个人体关键点及人体动作行为角度特征与长度比例特征。其次,搭建基于双向长短时记忆神经网络和支持向量机(Bi-directional Long Short-Term Memory-Support Vector Machine, BiLSTM-SVM)的动作识别模型,使用正交试验法对模型参数进行优化,并采用自适应增强算法(Adaboost, Adaptive Boosting)进一步提升疲劳动作识别。最后,基于调度仿真疲劳动作数据,对该模型的有效性进行验证。结果显示,该模型的精确率为0.97、准确率为0.96、召回率为0.96、F1分数为0.96。该模型提高了人体疲劳动作分类的准确率,为调度员疲劳检测提供了判断依据。

关键词：安全工程列车调度指挥疲劳识别人体动作识别自适应增强算法

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钢轨擦伤形成机理、检测与防治综述

交通运输工程学报 2024年第2期24卷 65-84页

作者：侯博文乔林川高亮秦家栋刘秀波马超智北京交通大学土木建筑工程学院北京100044 北京交通大学轨道工程北京市重点实验室北京100044 北京交通大学轨道交通安全协同创新中心北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所北京100081

针对铁路运营过程中存在的钢轨擦伤问题,从擦伤的深度、裂纹扩展角度、尺寸等方面总结了擦伤的具体形态特征,论述了钢轨擦伤的扩展过程;系统分析了钢轨擦伤的形成机理,从塑性变形和热致相变2个成因角度分析了轮轨接触压力、接触区应力... 详细信息

针对铁路运营过程中存在的钢轨擦伤问题,从擦伤的深度、裂纹扩展角度、尺寸等方面总结了擦伤的具体形态特征,论述了钢轨擦伤的扩展过程;系统分析了钢轨擦伤的形成机理,从塑性变形和热致相变2个成因角度分析了轮轨接触压力、接触区应力应变、接触区温度变化在擦伤形成过程中的作用机制;从机车车辆性能、线路参数、轨道类型等方面明确了影响钢轨擦伤发展的主要因素;调研了基于轴箱加速度等不同方式的钢轨擦伤现场检测方法,对比分析了各种方法在擦伤检测方面的适用性;结合擦伤的形成机理与影响因素,从车辆牵引/制动控制、钢轨打磨等角度分析了擦伤防治的有效措施与策略。研究结果表明:目前对于钢轨擦伤形成机理及发展过程的研究主要采用现场调研、样本试验模拟和数值仿真等手段;由轮轨之间的大蠕滑、滑动状态所引起的钢轨母材极限变形、热致相变是钢轨擦伤形成的主要原因,列车运行状态、线路平纵断面参数和线下基础类型等因素会影响轮轨之间的接触状态,从而诱发擦伤的形成和发展;按照钢轨擦伤的检测方式划分,目前主要可采用轴箱加速度响应法、频响函数法与涡流探测法等,但各类检测方法的精度对于不同程度的擦伤有一定差别;针对钢轨擦伤的防治方面,在擦伤形成之前,控制列车牵引/制动过程中的轮轨黏着超限对于预防擦伤较为有效,在擦伤形成后,根据擦伤的不同程度可通过分级打磨或换轨等方式来降低安全隐患。

关键词：铁道工程钢轨擦伤形成机理影响因素防治措施

基于纹理特征增强的重载铁路钢轨缺陷检测算法

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铁道学报 2024年

作者：王耀东于航李宁朱力强史红梅余祖俊北京交通大学载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室北京交通大学轨道交通安全协同创新中心比亚迪通信信号有限公司

为实现重载铁路轨道典型缺陷的准确、快速、智能检测，基于深度学习算法，提出一种针对重载铁路钢轨图像的特征加强卷积神经网络模型，研制了一套基于机器视觉的便携式轨道图像采集系统；整理创建了重载铁路钢轨表面多目标图像数据集，... 详细信息

为实现重载铁路轨道典型缺陷的准确、快速、智能检测，基于深度学习算法，提出一种针对重载铁路钢轨图像的特征加强卷积神经网络模型，研制了一套基于机器视觉的便携式轨道图像采集系统；整理创建了重载铁路钢轨表面多目标图像数据集，并基于此数据集训练实现了裂纹、擦伤、块状损伤、接缝等4种典型目标的智能识别；针对数据集中目标尺度分布不平衡的特点，使用聚类算法重新设置锚框的尺寸和数量；对比分析重载铁路钢轨缺陷图像纹理复杂性与固有特点，引入加权融合池化模块和纹理特征增强模块对ATSS算法模型进行改进。应用本算法对重载铁路轨道进行检测，4类典型缺陷目标的全类平均正确率达到8 5.8%。通过与其他9种检测模型的对比实验，充分验证了本算法模型的有效性。

关键词：钢轨缺陷机器视觉深度学习目标检测

基于有源箝位技术的SiC MOSFET串联均压有源驱动电路研究

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中国电机工程学报 2024年第16期44卷 6565-6577,I0023页

作者：项鹏飞郝瑞祥王启丞游小杰徐云飞袁帆北京交通大学电气工程学院北京市海淀区100044 轨道交通安全协同创新中心北京市海淀区100044 先进输电技术国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京市昌平区102209

功率器件串联技术是实现高压应用的有效途径之一,而串联应用的主要制约因素是串联器件之间的动态均压问题。该文针对不均压条件下串联器件的关断行为进行了理论分析,探究不均压的产生机理,提出一种基于有源箝位技术的碳化硅金属-氧化物... 详细信息

功率器件串联技术是实现高压应用的有效途径之一,而串联应用的主要制约因素是串联器件之间的动态均压问题。该文针对不均压条件下串联器件的关断行为进行了理论分析,探究不均压的产生机理,提出一种基于有源箝位技术的碳化硅金属-氧化物半导体场效应晶体管串联均压有源驱动,其利用有源箝位电路检测串联器件之间的电压不均衡,并箝位电压尖峰,通过反馈控制器件栅极电荷及开关瞬态行为实现均压。该方案不存在不均压的调节周期,即使在交变负载下依然能在每一个开关周期的关断时间内实现均压控制。此外,该文还详细介绍所提出方案的电路原理和参数设计过程,并通过试验验证该方案均压控制效果的有效性。结果表明,所提出方案具有有源箝位电路拓展性强的特点;是独立于原有栅极驱动电路的辅助电路,适用性强;且控制电路结构简单,无需可编程逻辑芯片和额外的信号隔离。

关键词：碳化硅金属-氧化物半导体场效应晶体管串联有源箝位均压控制

基于Q学习的蜂窝车联网边缘计算系统PC-5/Uu接口联合卸载策略

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电子学报 2024年第2期52卷 385-395页

作者：冯伟杨林思雨冯婧涛李赟孔繁鹏艾渤北京交通大学电子信息工程学院北京100044 轨道交通安全协同创新中心北京100044 中国铁路信息科技集团有限公司信息调度中心北京100089 中铁信(北京)网络技术研究院有限公司信息技术研究室北京100089 智慧高铁系统前沿科学中心北京100044

智能驾驶等智能交通服务对时延要求高,在车辆本身算力不足的情况下,车辆需要周围车辆和路旁边缘计算单元帮助其一起完成任务的计算处理.本文在既有车联网边缘计算卸载策略基础上,考虑了蜂窝车联网系统5G-NR接口与PC-5接口链路的特征差异... 详细信息

智能驾驶等智能交通服务对时延要求高,在车辆本身算力不足的情况下,车辆需要周围车辆和路旁边缘计算单元帮助其一起完成任务的计算处理.本文在既有车联网边缘计算卸载策略基础上,考虑了蜂窝车联网系统5G-NR接口与PC-5接口链路的特征差异,提出了一种基于Q学习的PC-5/Uu接口联合边缘计算卸载策略.在对蜂窝车联网PC-5链路传输成功率进行建模的基础上,推导了PC-5链路的传输速率表征方法.以最小化蜂窝车联网任务处理时延为目标,以任务车辆发射功率与边缘计算车辆的计算能量损耗为约束,构建了系统时延最小化的有约束马尔科夫决策过程.通过拉格朗日方法,将有约束马尔科夫决策过程问题转化为一个等价的极小极大的无约束马尔科夫决策过程,引入Q学习设计卸载策略,进而提出基于Q学习的蜂窝车联网边缘计算系统卸载策略.仿真结果表明,与其他基线方案相比,本文提出的算法可以降低系统时延27.3%以上.

关键词：蜂窝车联网边缘计算有约束马尔科夫过程计算迁移 Q学习

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智慧高速铁路运行控制系统发展趋势综述

铁道学报 2024年第1期46卷 1-12页

作者：余祖俊唐涛李开成宿帅朱力强北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京100044 北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心北京100044 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044

在保障安全的前提下,高速铁路运行控制系统进一步结合现代感知、控制、通信以及人工智能技术实现智慧化,是未来高速铁路发展的前沿方向。分析目前高速铁路运营中仍存在异物侵限造成安全事故、突发事件导致列车延误、运力与运量不匹配等... 详细信息

在保障安全的前提下,高速铁路运行控制系统进一步结合现代感知、控制、通信以及人工智能技术实现智慧化,是未来高速铁路发展的前沿方向。分析目前高速铁路运营中仍存在异物侵限造成安全事故、突发事件导致列车延误、运力与运量不匹配等问题,提出高速铁路运行控制系统的智能化、智慧化是解决上述问题的重要手段,是保持和提升我国高速铁路技术整体竞争力的核心组成部分。新时期的智慧高速铁路运行控制系统以实现列车(群)全天候全无人自主追踪运行控制为目标,主要包括移动闭塞、列车运行净空感知、列车状态智能监测、列车自主追踪、智能调度指挥、车-地动态自组网通信等关键技术。结合新一代使能技术,研究高速铁路运行控制智能技术的应用及其发展趋势,对我国智慧高速铁路的发展具有参考价值。

关键词：智慧高速铁路运行控制平稳追踪控制智能感知车-地自组网

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

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铁道学报 2024年第2期46卷 171-180页

作者：崔广炎王艳辉徐杰丁冠军秦湘怡任秋阳北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心北京100044 北京交通大学城市轨道交通运营安全管理技术及装备交通运输行业研发中心北京100044

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... 详细信息

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。

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