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。

铁路信号系统高级持续威胁攻击分析及应对措施研究

针对国内外日益猖獗的高级持续威胁攻击,首先从基本概念、攻击机理、生命周期等方面进行全方位剖析,深入研究社会工程学、木马后门、隐遁逃逸等高级持续威胁攻击常用到的关键技术。其次通过分析铁路信号系统的网络架构和业务特点,找出其可能遭受高级持续威胁攻击的途径及防御薄弱点。最后结合网络安全建设成熟度滑动标尺模型的5个阶段,从技术和管理两方面提出一系列应对措施,技术方面包括基于行为的网络流量分析技术、大数据关联分析技术、欺骗防御技术等,管理方面包括漏洞管理、供应链管理、安全意识培训等,旨在为铁路信号系统应对高级持续威胁攻击进行防御规划,并为未来的网络安全建设提供参考。

铁路信号系统轨道电路分路不良的防治对策

铁路信号系统是铁路运输安全的重要保障,而轨道电路是铁路信号系统中的关键组成部分,主要负责检测铁路线路上的列车位置,以确保信号的正确显示和列车安全运行。然而,在实际运行中,轨道电路分路不良的问题经常出现,导致信号异常、警报不准确、列车位置不明、交通拥堵,甚至增加事故风险。针对这一问题,本文分析了轨道电路分路不良的表现和原因,并提出了相应的防治对策。

互联互通需求下市域(郊)铁路信号系统研究

为满足铁路与干线线路、城市轨道交通的互联互通需求,促进信号系统间的兼容,制定完善、健全的行业规范,打造“四网”融合模式,在推动铁路发展的基础上,实现行业经济效益的增长。分析市域(郊)铁路信号系统的特性,阐述互联互通需求下市域(郊)铁路信号系统的建设方法,包括优化地面设备架构、合理部署车载设备、创设跨线运营场景下的制式切换体系,以供参考。

铁路信号系统的安全性与可靠性分析

本文全面分析了铁路信号系统的安全性与可靠性。概述了铁路信号系统的基本构成和功能,详细探讨了其安全性,包括安全原则与设计理念、安全实现机制及灾害防护与应急处理。在可靠性分析部分,定义了可靠性及其相关指标,阐述了可靠性保障措施,并提出了系统可靠性优化策略。通过深入分析,本文旨在为提高铁路信号系统的整体性能、保障列车运行安全提供理论依据和技术支持。

铁路信号系统故障诊断与智能预警技术研究

本文深入探讨了铁路信号系统故障诊断与智能预警技术,分析了传统故障诊断方法的局限性,包括人工诊断法、信号处理法和解析模型法。这些方法在实际应用中面临诸多挑战,如依赖技术人员经验、受信号噪音影响大、难以构建精确数学模型等。进一步研究了人工智能在铁路信号系统故障诊断中的应用,包括专家系统、模糊逻辑和神经网络等方法。这些方法各具优势,能够在不同程度上提高故障诊断的准确性和效率。并提出了基于人工智能的铁路信号系统智能预警技术框架,包括数据采集与传输、数据处理与分析、模型训练与优化以及预警信息发布等关键环节,为实现铁路信号系统的智能化、高效化故障诊断与预警提供了有力支持。

铁路信号系统中轨道电路故障诊断技术研究

实际运行中轨道电路受各种因素影响可能发生故障,为提高轨道电路的可靠性,本文研究了基于频域分析、支持向量机、卷积神经网络对轨道电路信号进行特征提取、故障诊断。通过傅里叶变换、小波变换识别信号中的异常特征,基于支持向量机模型分类信号特征,实现高精度故障识别,运用卷积神经网络模型自动提取信号中的重要特征,提高故障诊断效率,旨在为铁路信号系统轨道中的电路故障诊断提供参考。

铁路信号系统的现代化改造与技术创新

文章探讨了铁路信号系统的现代化改造方法和技术创新。现代化改造方法包括引入ZFFT和小波信号处理技术、应用现代谱分析技术,以及边缘计算、量子通信和区块链等先进技术。这些改造旨在提升信号处理的准确性和效率,增强系统的安全性和可靠性。技术创新方面,介绍了云计算集成的信号管理系统、自适应交通信号控制、北斗高精度列车定位系统、车载虚拟信号显示技术和基于机器学习的故障预警系统。这些创新技术为铁路信号系统带来了更高的智能化水平、安全性和运营效率。

高速铁路信号系统网络安全与统一管控

为了保障我国高速铁路信号系统的网络安全,从高速铁路信号系统的整体架构出发,对系统所面临的网络安全问题进行了全面的分析,涵盖了分散自律调度集中系统、列车运行控制系统、集中监测系统和GSM-R无线通信系统等.在此基础上,提出了基于软件定义网络(SDN)的高速铁路信号系统网络安全统一管控方案,把分散自律调度集中网络、信号安全数据网和集中监测网络通过软件定义的方式进行管控和隔离,实现了对网络流量的精细控制和统一管理,利用逻辑上统一的控制器实现全局的设备注册管理、安全通信访问控制和网络数据的追踪溯源,从而提高了网络的安全性,减小了网络管理的复杂性.通过分析可知,本文所提出的架构具有逻辑集中管控、统一安全策略、网络可编程等特点,相对于分散管理的网络更适用于高铁信号系统专网的网络安全管理,可以解决我国高速铁路信号系统不同安全等级网络互联和复杂网络安全管控的问题.

基于大数据的铁路信号系统数据存储与分析系统设计与实现

文章基于Hadoop技术,设计并实现了一个铁路信号数据存储与分析系统。首先,文章研究了Hadoop平台下分布式系统工作原理、HDFS分布式文件管理作用机制、MapReduce模型。然后,针对信号检测大数据设计相关文件解析接口,处理包括txt和CSV格式的数据包;利用HDFS分布式文件管理系统完成对数据的存储和管理;根据数据存储结构设计HBase表,建立快速存取查询索引,并编写HBase操作的各式API。最后,利用Ext JS搭建前端展示页面,通过服务器与Hadoop平台通信完成电气特性分析和日志分析,并将数据处理结果以列表、曲线图和散点图的可视化方式展示在前端;同时完成了对海量数据的挖掘和可视化展现工作。

铁路信号系统风险严重度综合评判

为更科学地评估铁路信号系统的风险严重度,根据铁路信号系统的特点,在专家打分法的基础上,综合应用层次分析法、加权平均型综合函数和最大隶属度原则,提出了铁路信号系统风险严重度综合评判方法.以微机化自动站间闭塞系统为例,分析了系统延时建立闭塞的风险严重度,并对其进行了综合评判.

基于云模型和证据理论的铁路信号系统风险评估

为科学合理地对铁路信号系统进行风险评估,针对评估过程中模糊性和随机性等不确定性问题,以及采用专家经验进行评估的特点,提出基于云模型和证据理论的铁路信号系统风险评估模型。首先采用云模型对专家评语信息进行建模,利用得到各风险因素的隶属度构造评语基本信度分配函数;然后采用证据理论进行信息融合,得到各风险因素基本信度分配函数;最后利用层次分析法确定风险因素权重,通过线性加权进行综合,得到最终评估结果。以无线闭塞中心为例利用该模型进行风险评估,验证了该模型的合理性和有效性,为铁路信号系统风险评估提供参考。

铁路信号系统安全相关通信标准与安全协议研究

欧洲电工标准化委员会(CENELEC)核准的EN50159标准是专门针对铁路信号系统中安全相关通信而设立的,该标准从功能和技术层面提出传输系统可能遇到的威胁及安全要求和措施。为防御各种风险,要求安全通信系统应具有保护报文真实性、保护报文完整性、保护报文时间性和保护报文顺序性等4项防御功能。

两种铁路信号系统双机热备结构可靠性与安全性分析

双机热备系统已广泛应用于现代铁路信号系统中,国内外学者对其可靠性和安全性进行广泛而深入的研究,但在研究的过程中并没有区分不同的系统结构,鉴于此,分析传统的仅具有故障自检和同时具备自检与比较程序互检的两种不同的双机热备结构。综合考虑共因失效、在线诊断、多故障模式等因素,建立两种双机热备结构的同构马尔可夫模型并对其进行仿真,根据仿真结果对两种双机热备结构的可靠性、安全性进行分析比较。分析结果表明,带比较程序的双机热备结构具有更高的可靠性和安全性,更适合在铁路上推广应用。

高速铁路信号系统的安全评估研究

阐述在我国高速铁路飞速发展、列车运行速度不断提高的形势下,实施安全评估的必要性和意义以及安全评估的基本概念。对我国建立高速铁路系统生命周期安全评估的流程进行研究。在对发达国家铁路行业安全评估体系进行调研的基础上,综合国内外安全评估现状,参考安全评估标准,分析我国高速铁路系统的安全评估方法和步骤。

现代铁路信号系统分析研究

通过分析铁路信号发展的动力、铁路运输当前和今后将面临的问题，提出了现代铁路信号应解决的问题，并规划了现代铁路信号系统的构成．

我国铁路信号系统的现状与发展

分析了国内铁路信号系统现状 ,结合国外先进铁路信号系统的特点 ,概括了现代化铁路信号系统的特征 ,并对我国铁路信号的发展提出了几点建议。