面向高速铁路道岔设备故障处置的知识图谱构建与应用

为了解决道岔设备故障处置过程中产生的大量知识难以存储应用,半结构化故障文本数据不能直接检索和推理等问题,提出一种高速铁路道岔设备故障处置知识图谱的构建方法。以少量人工标注故障文本数据为基础,采用基于强化学习的方法搭建BERT-BiLSTM-CRF*深度学习模型抽取实体;根据知识领域特点和数据结构设计关系匹配模板抽取各实体间的关系;针对实体冗余问题,采用文本相似度与结构相似度结合的方法进行故障实体融合;以我国各铁路局近3年的高速铁路道岔设备故障文本为研究对象,累计抽取实体807个且标注准确率在90%以上,构建实体关系2232条。基于以上知识图谱构建的高速铁路道岔设备故障处置知识图谱直观展示道岔设备故障关系,实现不同实体对象间的数据关联查询,挖掘隐含关系,辅助道岔维护人员进行故障处置决策,实现道岔设备预防性维护,延长设备寿命。

铁路信号道岔设备状态评估及预警方法研究

传统的周期性检验效果不佳,铁路信号道岔设备运行故障时有发生,长此以往将会影响到铁路运行的安全性,想要在发生铁路信号道岔设备故障的第一时间采取科学的维修维护方案,需要精准的对铁路信号道岔设备状态进行评估,在发现不稳定因素时及时发出预警。道岔设备是基础的信号设备,在运行期间面临着严重的安全隐患,在出现故障问题的第一时间未及时维修,将会影响到铁路的安全高效运行。本文分析铁路信号道岔设备状态评估方法,制定出科学的铁路信号道岔设备故障诊断流程,根据最终的分析结果,建立铁路信号道岔设备预警机制。

客货混跑线路重载运输条件下道岔设备病害分析及整改对策

分析大包铁路客货混跑线路重载运输条件下的道岔设备病害表现形式,对主要病害进行统计和分析。对可动心轨道岔和固定辙叉道岔进行动态测试,分析测试结果。结合当前的维修与养护工作,提出道岔设备整改对策和大包铁路道岔结构设置标准建议。

基于CHMM和SSA-SVM模型的高速铁路道岔设备健康状态评估方法

为更加精准地评估道岔设备健康状态,加强对设备的维护与管理,以ZDJ9型转辙机驱动的高速铁路道岔设备为研究对象,提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标及经验模态分解奇异值熵,组成道岔特征指标向量,并采用核主成分分析法消除原始多维特征信息的冗余,构建道岔特征指标样本数据库;利用连续隐马尔可夫模型划分道岔退化状态,在此基础上,建立麻雀搜索算法优化支持向量机的健康状态综合评估模型。研究结果表明:所构建的健康状态评估模型的评估正确率高达98.75%,不仅能够实现高铁道岔设备健康状态综合评估效能,而且明显优于GridSearch-SVM、GA-SVM、PSO-SVM等组合算法,为实现道岔设备由“故障修”到“状态修”的综合智能维护提供可行途径。

万吨重载运输对道岔设备的破坏分析和整修补强措施

通过对京包铁路客货共线条件下C80万t重载运输对道岔设备破坏的分析,根据道岔设备结构特点,结合道岔设备的养护维修工作要点,掌握了重载运输条件下道岔设备病害发生规律,进一步探讨了道岔设备的整修与强化对策,以期延长道岔设备养护维修周期。

铁路道岔设备维修与养护

近年来我国铁路事业取得了快速发展,随着铁路建设里程的增加,铁路道岔数量激增。铁路道岔作为铁路轨道中较为重要的组成结构,对其技术具有较高要求,同时也是铁路轨道中较为薄弱的一个环节。特别是铁路道岔设备自身使用寿命有限,结构相对复杂,一旦发生故障会对铁路运营安全带来较大的影响。因此需要做好铁路道岔设备的养护和维修工作,进一步提高铁路道岔的使用寿命,为铁路安全、稳定的运营打下坚实的基础。

城际铁路道岔设备智能运维关键技术及应用研究

为促进城际铁路道岔设备运维管理的信息化、数字化、智能化,开展城际铁路道岔设备智能运维关键技术研究。分析城际铁路道岔管理现状及存在问题,运用全生命周期理念,基于道岔设备台账和养护维修规则,研发适用于城际铁路的道岔专项评定管理系统,系统提供设备台账、检测检查、状态评定、养护维修、整治评价、汇总分析等生产闭环功能,实现道岔从整体上线、运行、维护、更换到报废的全流程数字化管理。细化道岔质量评定标准、道岔部位及作业项目标准,建立道岔单元综合评价算法,分析设备质量变化趋势,为科学的设备养护维修提出合理的决策方案,通过时空统计分析,开展道岔服役状态影响因素分析,为道岔养护维修提供研究基础,该系统已在既有城际铁路开展试点应用。

浅淡铁路道岔设备维修关键技术

随着社会经济以及科学技术的进步与发展,我国高速铁路事业也获得快速发展,尤其是高速铁路建设水平已经是世界一流的了。为了保证高速铁路实际运行中的安全性能,不但要确保前期铁路基础设施建设的质量,更要做好铁路设备的后期维护。而道岔是整个高速铁路中极为关键的基础设施,其会直接影响高速铁路的平稳运行。该文对现代我国高速铁路道岔的现状进行分析,并找出其中出现的问题,并着重对设备状态相关的改进措施提出建议,希望能够对高速铁路现有的道岔实施有效的优化与改善。

探究PLC冗余技术在跨座式单轨交通道岔设备中的应用

跨座式单轨交通在城市轨道交通中的应用因其具有的诸多优势,得到飞速发展。作为单轨列车折返、换线的重要连接设备,单轨道岔的关键作用及其技术发展更成为研究的方向。PLC及其冗余技术具有的显著特点和优势,使其技术在未来可以飞速发展,采用PLC冗余技术可以让道岔在运行中按照系统任务进行工作的调整,确保设备受故障影响小。PLC冗余技术在跨座式单轨交通道岔设备中的应用可以起到全面监督控制的作用,并且便于操作,同时具有更高的稳定性和安全性。

城市轨道交通ZDJ-9型道岔设备故障诊断与预警方法研究

根据城市轨道交通维保公司对ZDJ-9型道岔设备维护的需求,介绍了一套基于案例推理技术的ZDJ-9道岔设备故障诊断方法。首先描述案例推理技术在道岔故障维护诊断方面的优势,然后重点介绍了运用该方法构建的分析模型;最后通过现场试验验证,证明了所提出的方法能够有效判断ZDJ-9型道岔设备故障发生的处所及可能原因。

铁路道岔设备维修的探讨与铁路道岔思考

铁路道岔是铁路轨道的薄弱环节,针对道岔的结构调整做好及时有效的铁路道岔设备维修工作,是保证铁路稳定运行的重要条件。尤其是针对新疆等地质和环境条件较为特殊的地区,及时有效的道岔设备维修工作,能够使铁路在相对恶劣的环境下更加可靠的运行。论文分析了铁路道岔设备现状,分析了铁路道岔设备问题的主要类型与影响因素,提出了几点铁路道岔设备维修工作方法与保障措施。

吨重载运输对道岔设备的破坏分析和整修补强

物资运输可解决各个省市之间的物流问题,但因人们生活水平的不断提高,对运输重量提出了更高的要求,这也是对铁路轨道的全新考验,尤其是对道岔区各项设备的考验。

道岔设备故障高发原因及应对分析

该文以道岔设备故障高发原因及应对分析为主要内容进行阐述,以当下道岔设备故障深入分析和道岔设备故障整改对策为主要依据,从职能科室方面、设备质量验收以及互检力度不足、现场车间和工区方面、有效调整道岔设备故障检修月份、开展工电道岔结合部门统一整治、有效落实设备质量检查验收工作、组织业务学习这几方面进行深入探讨和分析,其目的在于加强道岔设备故障检修效果。

铁路道岔设备的机械化维修方案优化

近年来我国铁路事业取得了快速发展,随着铁路建设里程的增加,铁路道岔数量激增。铁路道岔作为铁路轨道中较为重要的组成结构,对其技术具有较高要求,同时也是铁路轨道中较为薄弱的一个环节。特别是铁路道岔设备自身使用寿命有限,结构相对复杂,一旦发生故障会对铁路运营安全带来较大的影响。因此需要大型养路机械提高铁路道岔设备的养护质量和维修效率,进一步提高铁路道岔的使用寿命,为铁路安全、稳定的运营打下坚实的基础。

铁路道岔设备维修与养护

近年来,我国的铁路产业取得了快速发展,随着铁路建设燃油效率的提高,铁路发车次数迅速增加。道岔作为铁路轨道的重要组成部分,技术要求很高,也是铁路轨道中比较薄弱的环节。尤其是铁路调动装置本身的使用寿命有限,结构也比较复杂,一旦发生故障,就极大地影响了铁路运行的安全。因此,需要加强铁路销售设备的维护保养,提高铁路销售设备的使用寿命,为铁路的安全稳定运行打下坚实的基础。

高速铁路道岔设备维修的探索与思考

本文介绍了中国高速铁路道岔设备的概况。按照目前的状况来看,我国的高速铁路已经进入到一个高速发展的时代。因此需要提出科学的方法来处理高速铁路发展中最重要的环节,以便及时维护铁路设备。而道岔设备是我国的高速铁路建设中比较薄弱的一个环节,所以,道岔设备的维修和保养工作在我国铁路设施维修工作中也占据了很大的部分。高速铁路的电务管理工作也应该有创新和发展,使设备能发挥出最大作用,预防道岔设备故障,提高道岔使用效率。

基于GADF与2D CNN-改进SVM的道岔故障诊断方法研究

针对道岔故障特征不易提取以及道岔故障诊断准确率较低的问题,提出一种格拉姆角差场(Gramian Angular Difference Fields, GADF)与二维卷积神经网络(Two Dimensional Convolutional Neural Network, 2D CNN)-改进支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的道岔故障诊断组合方法。首先,结合现场实际应用情况,选取道岔设备正常转换与典型故障的转辙机功率曲线,建立转辙机功率曲线样本数据库;采用GADF编码将一维转辙机功率曲线信号转换为具有时间相关性的二维特征图,分别选择16×16、32×32以及64×64大小的特征图并提取图像数据。其次,在LeNet-5模型的基础上设计2D CNN网络结构,并将图像数据输入至基于2D CNN的道岔故障特征提取模型中,经多层的卷积层、池化层以及全连接层提取特征指标,建立道岔故障诊断样本数据库。最后,通过北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization, NGO)算法优化SVM算法的惩罚因子与核函数方差,构建基于NGO-SVM的道岔故障诊断模型。实验结果分析表明,将转辙机功率曲线数据经GADF编码为64×64大小的特征图,并通过2D CNN模型提取道岔典型特征数据,较其他数据处理方法具有较高的故障诊断准确率,同时提高了故障诊断实时性;将建立的道岔故障诊断样本数据库输入至NGO-SVM道岔故障诊断模型,其故障诊断准确率高达97.5%,较其他故障诊断模型具有更好的故障诊断性能,为道岔故障诊断提供了一种新方法,对现场道岔设备的日常维修具有一定的指导意义。

结合SOM和LSTM的道岔转辙设备健康状态评估及预测

针对道岔转辙设备故障频发,且工作人员无法准确评估及预测其健康状态的问题,进行结合SOM-LSTM混合神经网络的道岔转辙设备健康状态评估及预测方法研究。首先,依据道岔动作功率曲线特点分三段提取其时域特征参数,利用自组织映射神经网络(Self organizing map,SOM)中最小量化误差求解道岔转辙设备健康因子(Health index,HI);其次,运用长短时记忆神经网络(Long short term memory,LSTM)算法预测道岔转辙设备后续健康因子曲线;最后,利用现场采集数据,对算法的有效性进行验证。实验结果表明:SOM方法可有效追踪道岔转辙设备健康状态变化规律,实现对健康因子的快速准确计算;相较于误差反向传播神经网络(Back propagation,BP神经网络)和循环神经网络(Recurrent neural network,RNN神经网络),LSTM算法预测效果较好,准确度提升,对道岔转辙设备的健康管理具有一定的指导意义。

道岔转换设备综合监测系统研究及探讨

文章研究一种对室外信号关键设备——道岔转换设备实行有效的监测系统,该监测系统采集转辙机缺口位置图像等数据,通过软件对缺口数据进行智能分析,实现道岔转换设备的预警和报警分析。文章从系统的架构、工程设计两个方面对系统进行了介绍,为类似的工程设计及实施提供一定的借鉴和指导。