铁路信号设备防雷技术应用

引言铁路信号设备是关乎列车安全和运行效率的关键设备。由于在软环境条件下运作的高精度要求,其易受各种电信号干扰的影响,一旦发生信号中断,就可能导致严重的列车事故。基于此,本文探讨了铁路信号设备防雷技术的必要性、国内外研究现状、防雷原理与技术、应用需求、雷电对信号设备的破坏方式以及防雷技术在铁路信号系统中的应用。为了给铁路信号设备创造安全稳定的应用环境,必须采用防雷系统提高信号设备的保护力度,防范自然界中雷电对信号设备的干扰,提高信号设备的抗雷性能,保障铁路信号系统的安全性和可靠性。

高速铁路信号云联锁系统数据容错技术研究

为适应铁路信号系统的数字化发展需求,将云计算技术引入铁路信号联锁系统(云联锁),有助于为联锁系统提供更高的灵活性、可扩展性和计算性能。目前,研究如何确保云联锁系统的安全性问题极具挑战性。为了解决目前商用云计算平台尚不能提供满足铁路信号系统安全苛求等方面的技术保障措施,针对云联锁系统的安全性,提出一种用于云联锁系统的数据容错恢复方案,确保云平台可以运行联锁应用,并保障云联锁功能的安全性和正确性。首先,对既有计算机联锁系统的安全措施和目前针对云平台的安全技术手段进行分析,找出云联锁系统的安全保障措施的难点,提出一种云联锁系统结构,分析进路控制过程,探索适合于针对云联锁的监控方法。然后,根据进路控制过程,使用特征编码方法对联锁进路和输入信息进行编码。运用基于矩阵算法的容错技术,检测联锁运算数据错误,通过监控软件的运行行为来检测云联锁系统潜在的设计缺陷和计算错误等。对多节点的联锁运算故障进行分析,提出针对云联锁可能发生的多重故障的故障恢复方案,并对采取的措施进行详细分析。最后,通过平均危险失效概率定量计算分析云平台的安全性。研究结果表明:与传统技术相比,提出的监控方案具备更高的安全性能。研究结果可为进一步研究类似的高安全铁路信号系统、铁路信号系统数字化和信息化研究提供参考。

基于改进Stacking模型的铁路信号设备故障率预测

针对单一机器学习模型在预测设备故障率的应用场景中存在误差大、精度低的问题,提出一种基于改进Stacking融合模型对铁路信号设备进行故障率预测的方法。采用XGBoost、LightGBM、CatBoost和逻辑回归方法构建基本Stacking模型,在此基础上引入Prophet时间序列预测模型,将Prophet模型提取的时序特征与基本Stacking模型逐级融合,构建改进后的Stacking-Prophet预测模型。最后以某单位信号设备数据为例,验证预测模型有效性。实验结果表明,相较单一预测模型,Stacking-Prophet预测模型均方根误差(RMSE)平均降低了94.14%,预测精度有较大的提升,对设备运维有一定的参考价值。

云边协同联邦计算方法在铁路信号系统故障检测中的应用

铁路信号系统是当下社会交通运力的主要承载系统,其对安全性有极高的要求.而由于铁路信号系统容易受到外界多种因素影响,易出现故障,需要设计一种针对铁路信号系统的实时故障检测方案,进而才能采取有效的维护措施.不同于传统的机器学习(ML)故障检测方法,采用双向编码器表示转换器(BERT)深度学习(DL)模型进行实时的智能故障检测.该模型能够在处理故障检测任务时获取双向上下文的理解,从而更准确地捕捉句子中的语义关系,使得其对故障描述的理解更为精准.采用了云边协同的联邦计算方法,使得各铁路运营单位的数据可以在本地进行初步处理,然后将汇总后的梯度上传至云端进行模型训练,最终将训练得到的模型参数发送回各边缘设备,实现模型的更新,突破了模型的训练数据分散的限制,同时允许多个铁路运营单位在保持数据隐私的前提下共同训练BERT模型.研究结果表明,采用联邦边云计算方法进行BERT模型训练,在解决数据保密性问题的同时,有效提升了轨道交通故障检测的准确性与可靠性,优于目前在铁路信号系统领域已有的故障检测方案.

铁路信号安全管理与运行控制的关键要素分析

铁路信号安全管理与运行控制是确保铁路运输安全和高效运行的重要方面。文章分析了该领域的关键要素,包括信号系统、车辆控制、人员培训和监管政策。首先,信号系统是确保列车在铁路网络上安全运行的核心组成部分,需要不断更新和维护。其次,车辆控制系统对列车的速度和位置进行监控和控制,与信号系统协同工作,以确保列车之间的安全距离。此外,人员培训是保障操作员熟练掌握信号系统和车辆控制的重要环节,确保操作的准确性。最后,监管政策对整个铁路信号安全管理与运行控制体系起着监督和规范的作用。

铁路信号室外设备BIM关键数据结构分析

建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术在我国建筑等领域已基本成熟,但在铁路领域,尤其是铁路信号室外设备中应用较少。针对该问题,本文提出了基于IFC的BIM关键数据结构构建方案。综合考虑了设备的几何、空间和电气等属性,定义了关键数据结构,通过编码和熵权法确定数据间的权重。再运用Prim算法优化高速铁路标准站的铁路信号室外设备BIM数据构建。该方案不仅为铁路信号设备的BIM建模提供了新方法,也为BIM技术在铁路信号中的创新应用开辟了新的道路。

铁路信号点灯单元的可靠性探讨

我国普速铁路信号显示依然依靠地面信号机,信号机能否正常工作直接影响行车安全与运输效率。为了保证铁路信号机的可靠工作,必须要有稳定可靠的信号光源,而点灯单元是信号光源的核心部分。针对目前铁路信号点灯单元可靠性低的情况,通过认真分析,从探讨灯丝转换器件的选取、灯丝转换继电器的驱动原理上做出改进,并且提出利用载波通信为监测单元提供可靠电源,提高了信号点灯单元的可靠性,为铁路信号点灯单元实现“故障修”提供技术保障。

基于改进HHT算法的重载铁路信号自动化解调方法设计

重载列车在铁路运行过程中,信号容易受到干扰和失真,影响列车的安全性。该文提出一种基于改进HHT算法的重载铁路信号自动化解调方法。采用小波阈值去噪方法改进HHT算法中的集成经验模态分解成多个IMF分量后,利用小波阈值去噪法对含有噪声的分量展开去噪。使用Bedrosian乘积定理获取全新的递归函数,改进HHT算法中的希尔伯特变换,将纯调频信号作为新的重载环境面的铁路信号,基于递归Hilbert变换实现重载铁路信号自动化解调。实验测试结果表明,所提方法解调后的信号频率与仿真信号频率基本吻合,频带利用率最高可达9.3%,具有良好的信号解调能力。

铁路信号系统故障预警与预防维护技术探索

随着信息技术发展,铁路信号系统的复杂性和外界环境的不确定性使故障发生的概率越来越高。为了优化故障预警系统,更好地应用预防维护技术,本文提出了基于局部加权回归(Locally Weighted Regression,LOESS)和经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的数据预处理系统,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和自动编码器提取并优化数据特征,构建基于门控循环单元(Glavnoe Razvedivatelnoe Upravlenie,GRU)的故障预测模型以及基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的预测性维护模型。研究结果表明,本文提出的模型能够提高故障预警的准确性,为铁路信号系统的稳定运行提供技术支持,保障铁路交通的安全性,提升了运行效率。

铁路信号系统三维可视化运维平台设计与实现

分析铁路信号系统运维现状及存在问题,提出建筑信息模型(BIM)技术在信号系统运维阶段的应用思路。基于BIM技术,搭建信号系统三维可视化运维平台,阐述平台的设计原则、功能架构、数据流向和实现方式。平台功能包括远期预留中心平台功能、中心平台功能和终端平台功能,具体包含数据融合展示、设备质量评价、设备趋势分析、知识案例库、设备查询、电缆信息、电路应急、临修报警、资产管理和运维扩展等功能模块。重点论述中心平台数据流、终端平台数据流分析,以及终端平台主界面、电缆信息模块功能实现等。该平台是BIM技术在信号系统深度应用的典范,对BIM技术在信号系统全生命周期应用具有借鉴意义。

人工智能将提高未来铁路信号的安全性和效率

英国Critical Future人工智能开发公司是值得信赖的战略顾问和人工智能合作伙伴。可持续性、人工智能和战略这3个领域的交汇点,就是该公司关注的重点。Critical Future公司的首席执行官亚当·里科博尼(Adam Riccoboni)探讨了人工智能将给全世界带来的未来利益,特别是为铁路信号和通信领域带来的利益。

铁路信号系统安全保障策略研究

针对铁路信号系统在建设和投入使用过程中的安全性及稳定性问题,以铁路信号系统建设的安全标准为基础,分析铁路信号系统的建设现状,通过定性分析法对铁路信号系统安全风险进行识别、监测,有效解决了铁路信号系统的安全性问题。从安全风险识别、安全等级评估、安全预警及运行维护角度出发,以铁路信号系统生命周期为基础进行安全管理,可有效解决安全隐患,维系铁路信号系统安全运行。

基于UML的铁路信号图纸校核系统研究

针对铁路信号系统存在的设备复杂度高、管理维护难等缺点,利用UML技术,依托现有的纸质版CAD图纸,将多元化的图纸进行数据化,通过车站数据库,构建铁路信号图纸校核系统,实现信号图纸的反向验证。介绍铁路信号图纸数据信息化的内容及原理;对铁路信号图纸数据库进行介绍;从系统结构、测试范围、功能验证等方面详细介绍图纸校核系统。该图纸校核系统可以在工程实施中提供施工图审查、校核,提升现场作业效率。

铁路信号设备用电量计算软件的设计与仿真

在铁路信号设计中,铁路信号设备用电量的计算十分繁琐,为简化铁路信号设备用电设计过程,对各种信号负荷计算方法进行分析,并采用VB6.0编程软件编写了铁路信号设备用电量计算软件,降低铁路信号设备用电设计难度,并提高设计效率。

基于全相位FFT的铁路信号频率检测算法研究

本文主要研究基于全相位快速傅里叶变换(All Phase Fast Fourier Transform,APFFT)的铁路信号频率检测算法。介绍铁路信号的基本概念,并对传统快速傅里叶变换与APFFT的理论基础进行深入分析。通过矩阵分析方法比较传统FFT和APFFT的性能差异。在实验分析部分,通过具体的数据模拟实验验证APFFT在频率检测方面相较于传统FFT的优势。针对铁路CPFSK(Continuous Phase Frequency Shift Keying)信号,提出基于APFFT的低频率和边缘频率检测技术。通过仿真实验验证所提方法的有效性。总结全相位FFT在铁路信号频率检测中的应用前景与研究价值。

铁路信号设备故障诊断方法研究

铁路信号设备故障对于铁路运输安全性、准确性和效率具有非常重要的影响。因此,针对铁路信号设备故障进行诊断和预测是一个非常重要的研究方向。本文提出一种基于数据挖掘算法的铁路信号设备故障诊断方法,采用关联规则挖掘的Apriori算法和改进频繁模式增长(frequent pattern growth, FP-Growth)算法分析和预测信号设备故障的特点和规律,并比较了两种算法在不同最小支持度下的运行时间和效果。结果表明:改进FP-Growth算法在处理大规模数据时,尤其是在最小支持度较小的情况下,具有很大的优势。

浅谈铁路信号工程施工质量的控制

先分析铁路信号工程的准备工作,之后列举铁路信号工程施工管理对策,深入思考信号工程施工组织等内容,希望对相关人员有所帮助,还能够提升铁路信号工程的施工质量,优化整体控制水平。

铁路信号设备故障预测与健康管理系统研究

在我国铁路线路总长度不断增加的背景下,为保障铁路运输安全性与稳定性,以信号集中监测系统、道岔缺口系统为例,对系统运转过程中的数据信号孤岛、检测不够全面等问题进行研究。分析信号设备故障检修工作需要,以数据统计、数据挖掘、专家规则等现代化信息技术为基础,提出信号设备故障预测与健康管理系统的构建方法,以期在降低各类信号问题的同时,推动铁路信号设备管理创新发展。

铁路信号系统轨道电路分路不良的危害及防治研究

铁路信号系统轨道电路分路不良是铁路安全的重要隐患,一旦在列车运行的过程中出现了铁路信号系统轨道电路分路不良的情况,那么将会引发非常严重的后果。因此要采取合适的手段做好铁路信号系统轨道电路分路不良的防治。本文针对简述轨道电路分路不良的概念、铁路信号系统轨道电路分路不良的危害以及铁路信号系统轨道电路分路不良危害产生原因进行了分析,探究了铁路信号系统轨道电路分路不良的防治措施。

铁路信号系统的智能监测技术运用分析

伴随着我国社会不断进步与发展,社会主义经济发展水平得到提升,我国政府相关部门加大了对铁路事业建设与发展的重视,并为铁路事业发展提供了良好的发展条件。现如今,我国铁路事业基本上实现了高质量高速度发展,不但铁路工程建设数量、里程、规模得到扩大,而且建设技术也在进一步提升、性能逐步完善,更好地为人类提供优质的服务与帮助。为了进一步促进铁路事业进步与发展,智能监测技术日渐被发明出来,且技术日益成熟与完善,科学规范的将智能监测技术运用到铁路信号系统当中,不仅可以提高铁路运行水平与整体质量,确保铁路能够安全平稳的运行,还能够在第一时间内找出智能监测技术不适用的地方,提高技术的全面性与实效性,促进智能监测技术全面健康发展。基于此,本文首先简单概述了铁路信号系统的内容,其次归纳出智能监测技术在铁路信号系统运用过程中存在的不足,最后提出具有科学性与针对性的解决方法,以期为智能监测技术改善工作的开展提供借鉴。