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高速列车在途安全监测与预警技术

铁道技术标准（中英文） 2021年第9期3卷 1-5,18页

作者：贾利民秦勇魏秀琨常振臣吴冬华北京交通大学北京100044 运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100044

高速列车是高铁完成运输使命的核心装备和直接载体,绝大多数高铁重大事故和安全隐患均发生在列车运行中,高速列车在途安全和运用效率是高铁安全保障和运维技术体系构建的核心目标,也是全球高铁领域科技竞争高地。本文介绍了项目组在列... 详细信息

高速列车是高铁完成运输使命的核心装备和直接载体,绝大多数高铁重大事故和安全隐患均发生在列车运行中,高速列车在途安全和运用效率是高铁安全保障和运维技术体系构建的核心目标,也是全球高铁领域科技竞争高地。本文介绍了项目组在列车在途服役状态全息化感知和精确辨识、故障在途诊断和预警、预测性精益维修和高性能车地数据传输等瓶颈技术取得的一些重要进展。

关键词：高速列车列车车联网服役状态感知故障诊断隐患挖掘运维决策优化

运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室

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铁道技术标准（中英文） 2021年第9期3卷 37-38页

作者：运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室

运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室(简称重点实验室),依托北京交通大学,与中车青岛四方机车车辆股份有限公司、中车长春轨道客车股份有限公司、京沪高速铁路股份有限公司、同济大学、北京锦鸿希电信息技术股份有限公司等5... 详细信息

运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室(简称重点实验室),依托北京交通大学,与中车青岛四方机车车辆股份有限公司、中车长春轨道客车股份有限公司、京沪高速铁路股份有限公司、同济大学、北京锦鸿希电信息技术股份有限公司等5家单位共建,是全国铁路行业首批7个重点实验室之一,于2020年12月通过国家铁路局铁路行业科技创新基地的认定。

关键词：风险防控行业科技创新重点实验室机车车辆京沪高速铁路信息技术国家铁路局

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轨道交通自主化安全保障系统及架构

铁道技术标准（中英文） 2024年第6期6卷 1-10页

作者：秦勇王莉王志鹏程晓卿王彪北京交通大学运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100044 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

本文构建轨道交通自主化安全保障系统(RASAS),该系统能够实现对轨道交通领域“人-机-环境-管理”各类风险因素的全息泛在感知、智能精准辨识、预测性精准研判、主动精细化运维、高效应急处置和性能测试评估;系统发展目标是转型至无人/... 详细信息

本文构建轨道交通自主化安全保障系统(RASAS),该系统能够实现对轨道交通领域“人-机-环境-管理”各类风险因素的全息泛在感知、智能精准辨识、预测性精准研判、主动精细化运维、高效应急处置和性能测试评估;系统发展目标是转型至无人/少人参与的高自主化安全等级模式,力求达到零事故死亡率、零重大事故和零系统宕机时间的总体目标;系统架构围绕列车本体安全、列车运行环境安全、列车运行安全、列车群调度安全以及验证与确认的5层系统功能架构,遵循16项系统基本原则,构建包括关键核心技术层(风险感知、评估预警、安全决策、性能测评)和基础共性技术层(如人工智能算法、数字孪生等)系统技术体系,并规划了从经验响应型到完全自主安全5个等级的系统演进路径;RASAS的提出和建设进一步推动全球轨道交通行业向更加智能化、安全化方向发展。

关键词：轨道交通安全保障自主化系统架构技术路线

基于强化学习的高速铁路列车运行调整方法研究

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铁道技术标准（中英文） 2024年第6期6卷 35-43页

作者：杜心怡邵长虹北京交通大学运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044 京沪高速铁路股份有限公司北京100038

我国高速铁路发展迅速,路网规模扩大、列车数量增加以及列车速度提升使得列车间运行关系耦合性强,运行调整难度大。为解决上述问题,本文构建了以调整后的列车时刻表与计划时刻表偏差最小为目标的列车运行调整模型,设计了交互环境、智能... 详细信息

我国高速铁路发展迅速,路网规模扩大、列车数量增加以及列车速度提升使得列车间运行关系耦合性强,运行调整难度大。为解决上述问题,本文构建了以调整后的列车时刻表与计划时刻表偏差最小为目标的列车运行调整模型,设计了交互环境、智能体、状态、动作、奖励函数等要素,采用强化学习方法中经典的Q-learning算法进行求解,最后通过算例对本文所提出的模型和算法的有效性进行验证。结果表明,该算法的求解质量比先到先发(FCFS)减少了43.87%的总偏差时间。

关键词：高速铁路列车运行调整调度强化学习 Q-learning

基于语义理解与生成模型的铁路应急处置决策支持系统

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铁道技术标准（中英文） 2024年第6期6卷 44-51页

作者：王祥昊杨怀志王莉胡恒闯北京交通大学运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044 京福铁路客运专线安徽有限责任公司安徽合肥230061

本研究旨在提出一种新型的铁路应急处置决策支持系统,该系统基于语义理解与生成模型,能够有效生成应急处置策略、验证并更新处置流程,以及智能分发处置任务。首先,通过融合语义理解与生成模型及铁路应急处置专业知识库,处置策略动态生... 详细信息

本研究旨在提出一种新型的铁路应急处置决策支持系统,该系统基于语义理解与生成模型,能够有效生成应急处置策略、验证并更新处置流程,以及智能分发处置任务。首先,通过融合语义理解与生成模型及铁路应急处置专业知识库,处置策略动态生成模块能够自主生成应急处置策略,并提供决策支持。接着,处置策略验证与更新模块利用Petri网模型的多方面可量化特性,实现对生成策略的验证与更新,确保策略的实时性和有效性。最后,应急处置任务智能分发模块采用基于BERT的深度学习模型进行命名实体识别和关系抽取,构建出详细的〈处置任务—归属—部门〉知识图谱,并通过Neo4j图数据库及Cypher查询语言实现任务的智能分发。通过这一综合性决策支持系统,本研究为铁路应急处置领域的智能化调度提供了有效的解决方案,并开拓了大语言模型在该领域应用的新方向。

关键词：铁路应急处置决策大语言模型 Petri网检索增强生成 BERT模型 Neo4j图数据库

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列车虚拟编组应用需求及关键技术研究

城市轨道交通研究 2022年第11期25卷 57-61页

作者：纪玉清欧冬秀常鸣宁正同济大学交通运输工程学院上海201804 上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室上海201804 运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100091 上海轨道交通无人驾驶列控系统工程技术研究中心上海200072

列车虚拟编组是基于车车通信的新型列车灵活编组技术,已逐渐成为业内的研究热点。列车灵活编组可有效解决轨道交通客流时空分布不均衡问题,在节能降耗上也意义重大。阐述了轨道交通运输网络的运力瓶颈问题及其对列车灵活编组的需求,对... 详细信息

列车虚拟编组是基于车车通信的新型列车灵活编组技术,已逐渐成为业内的研究热点。列车灵活编组可有效解决轨道交通客流时空分布不均衡问题,在节能降耗上也意义重大。阐述了轨道交通运输网络的运力瓶颈问题及其对列车灵活编组的需求,对比了国内外列车灵活编组实际应用案例及其特征。分析了列车虚拟编组的技术理念,研究了虚拟编组车队的组编过程及解编过程。提出了列车虚拟编组应用所需的关键技术支撑(包括高精度的列车主动实时定位及低延时、高可靠的车车无线通信等),以及其核心技术(包括高智能、自适应的编队协同优化及高安全、强韧性的多车协同控制与防护等)。

关键词：轨道交通灵活编组虚拟编组

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中老铁路境外货物运输现状与特征分析

铁道技术标准（中英文） 2024年第6期6卷 18-24页

作者：张雅琴马志强胡恒闯中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 北京交通大学运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044

本文详细分析中老铁路的货物运输现状与效率,探讨其对中老两国以及区域经济发展的影响。首先分析中老铁路的运输能力提升、货物种类多样化、经济发展推动以及面临的挑战等,深入探讨直达运输模式、集装箱多式联运模式、定制化服务模式、... 详细信息

本文详细分析中老铁路的货物运输现状与效率,探讨其对中老两国以及区域经济发展的影响。首先分析中老铁路的运输能力提升、货物种类多样化、经济发展推动以及面临的挑战等,深入探讨直达运输模式、集装箱多式联运模式、定制化服务模式、分散装运集中清关模式以及跨境电商物流模式等多种模式对于中老铁路跨境运输的适用性。此外,通过使用k-means聚类分析法,对中老铁路境外各主要车站的货运量进行聚类分析,探讨车站间的货运品类特征,为进一步优化货运组织模式、货运产品设计和提高车站货运效率提供了数据支持和策略方向。

关键词：中老铁路跨境运输货物特征聚类分析运输模式

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轨道车辆结构健康监测系统工程化应用研究

铁道技术标准（中英文） 2024年第6期6卷 11-17页

作者：彭畅王光君许云飞中车青岛四方机车车辆股份有限公司国家工程研究中心山东青岛266111 北京交通大学运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100044

针对轨道车辆关键结构全寿命周期监测及智能运维需求,开发融合光纤光栅传感与压电智能感知的结构健康监测方法及系统,利用光纤光栅和压电传感网络获取结构服役期间的应变及损伤等关键状态信息,实现结构损伤监测及安全评估,并与地面运维... 详细信息

针对轨道车辆关键结构全寿命周期监测及智能运维需求,开发融合光纤光栅传感与压电智能感知的结构健康监测方法及系统,利用光纤光栅和压电传感网络获取结构服役期间的应变及损伤等关键状态信息,实现结构损伤监测及安全评估,并与地面运维中心建立通讯链路,为车辆智能运维提供支撑数据,同时以高速动车组作为工程化应用研究对象,开展长期跟踪监测及系统应用验证,装车期间系统性能稳定,安全评估结果与车辆状态及服役里程吻合,表明系统能够有效地满足轨道车辆结构全寿命周期监测与智能运维需求。

关键词：结构健康监测光纤光栅超声导波损伤诊断安全评估

基于深度学习的高速铁路工务设备巡检修数字化应用

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铁道技术标准（中英文） 2024年第6期6卷 25-34页

作者：周小爱孙瑞海代冲肖翔中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 京沪高速铁路股份有限公司北京100038 北京交通大学运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100044

高速铁路工务设备是铁路运输的基础,其使用状态直接关系到运输的安全性。为提升工务段巡检员和管理层的巡检效率和决策的准确性,解决巡检预警状态缺乏直观性、周期天数设置不合理以及春秋季专项检查缺乏电子化等问题,本文研究了两项关... 详细信息

高速铁路工务设备是铁路运输的基础,其使用状态直接关系到运输的安全性。为提升工务段巡检员和管理层的巡检效率和决策的准确性,解决巡检预警状态缺乏直观性、周期天数设置不合理以及春秋季专项检查缺乏电子化等问题,本文研究了两项关键技术,以构建数字化技术体系。首先利用深度学习建立了基于卷积神经网络的病害自动识别模型,并通过对几个高速铁路沿线车间的数据进行采集与验证分析,证明该模型在巡检员上传病害影像后,能够自动识别病害。训练精度高达97%,验证精度达到76%。其次,本文基于大数据技术,结合卷积神经网络和长短期神经网络建立设备状态判断模型,并构建出巡检周期预测算法。通过分析两个高速铁路工务段的数据,结果显示,设备状态识别模型能够通过捕捉巡检记录中的关键信息,准确判断设备运行状态,预测巡检次数的平均相对误差为14.3%,精度为85.7%。最后,通过高速铁路工务设备巡检修数字化实现案例,充分证明了两项应用的设计与融合方案能够为高速铁路工务设备的巡检修作业提供充分的技术支持,并能为实时而高效的检修决策提供全面可靠的数据依据。

关键词：高速铁路工务设备巡检修卷积神经网络病害自动设别模型长短期记忆网络