基于改进YOLOv8的地铁列车焊缝缺陷轻量化检测方法

针对现有的地铁列车车体焊接质量检测技术存在检测模型较大、检测精度和效率较低的问题,提出一种基于改进YOLOv8的焊缝缺陷轻量化检测方法。首先,利用相控阵超声波检测仪采集对接焊缝内部缺陷图像,通过图像预处理制作成焊缝缺陷数据集。然后,在YOLOv8模型基础上,利用Inner-SIoU优化原有损失函数、采用C2f-PConv替换C2f模块、引入大型可分离核注意力(LSKA)模块和挤压激励(SE)注意力机制,建立了基于改进YOLOv8的地铁列车车体焊缝缺陷质量检测模型,以提高焊缝缺陷特征提取和多尺度特征融合的能力。最后,利用改进的YOLOv8模型对焊缝缺陷数据集进行训练和测试。结果表明,改进的YOLOv8模型大小为7.91 M,对于焊缝缺陷的检测精度达到98.30%,检测速度达到138.9帧/s,与YOLOv8原始模型相比,模型更小,检测精度更高。

WC-TiC-VC-Fe硬质合金的显微组织及热震性能

采用真空烧结方法成功制备了WC-TiC-VC-Fe硬质合金,研究了TiC、VC添加对WC-Fe硬质合金的显微组织及热震性能的影响。结果表明:添加TiC、VC使硬质合金中形成了(W、Ti、V)C固溶体,随着TiC、VC含量的增加,WC的晶粒尺寸呈现先降低再升高趋势,WC晶粒尺寸最小为0.86μm;TiC和VC的添加量各为3 mass%时,硬质合金的性能最佳,热疲劳至材料失效的次数达160次。通过添加TiC、VC改变了硬质合金的热疲劳裂纹扩展方式,由于新生的相加大了WC之间的间距,有效地提升裂纹扩展阻力,使其抗热震性能提升。

机车状态实时监测与智能诊断及维护支持系统

在分析了目前国内铁路信息化建设工作的基础上,提出了一套以远程无线通信为载体,基于以太网的机车在线检测、故障诊断以及维护支持系统。阐述了该系统的通信方式、网络结构及功能模型,分析了该系统的应用现状及广阔的应用前景。

基于3G的机车运用安全视频监视系统

针对目前国内机车视频监视系统所存在的问题,提出了基于3G无线通信技术的机车运用安全视频监视系统,重点阐述了该系统的体系结构、车载子系统、无线通信子系统和地面子系统。试验及装车考核表明,该系统运行稳定可靠,可实现对机车的在线实时监视和全程在线技术服务,为机车检修和排除故障提供了在线远程技术支持。

WindowsCE操作系统在机车显示器上的应用研究

介绍Windows CE操作系统的特点,阐述了将嵌入式操作系统Windows CE应用在机车 显示器上的整个开发过程,并对其应用结果进行了总结。

CRH_2型高速动车组无线数据传输装置研制

结合高速动车组的运用和维护的需求,介绍了CRH2型高速动车组无线数据传输装置的作用和功能,并从该装置研制的技术方案和设计实现方面,对装置作了进一步阐述。

基于改进YOLOX的地铁列车焊接质量检测

车体作为地铁列车的主要承载结构,主要依靠数量庞大的基础件组焊而成,其在列车运行中承受着巨大的冲击载荷,因此对焊接质量提出了更高的要求。实际焊接过程中焊接工艺复杂、焊接技术不一,导致了焊接缺陷的产生。焊接缺陷会降低车体的强度和刚度,危害地铁列车的运行安全。现有的焊接质量检测技术存在智能化水平不高、检测效率低的问题。针对上述问题,提出一种基于改进YOLOX的列车车体焊接质量智能检测方法。首先,利用相控阵超声波检测仪采集焊缝缺陷图像,制作焊接缺陷数据集。然后,为提高YOLOX的检测性能,弥补YOLOX在检测精度和速度方面的不足,引入了跨阶段分部网络(Cross-stage Partial Dark Network,CSPDarkNet)、密集连接网络(Densely Connected Network,DCN)、加权双向金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN)和自适应空间融合网络(Adaptively Spatial Feature Fusion,ASFF),建立基于改进的YOLOX的地铁列车车体焊接质量检测模型,提高了焊缝缺陷特征提取和多尺度特征融合的能力。最后,利用改进的YOLOX模型对焊接缺陷数据集进行训练和测试,通过实验验证所提方法的有效性和可行性。实验结果表明,改进的YOLOX模型对于焊接缺陷的检测精度达到97.30%,检测速度达到78.4 fps,与主流检测网络Faster R-CNN和YOLO V5相比,在检测精度和检测速度方面具有更大的优势。研究成果能够满足地铁列车焊接质量检测的需求,实现焊接缺陷的智能检测和缺陷类型的智能判断。

机车车载实时故障诊断系统

介绍了机车车载实时故障诊断系统的组成及其软硬件的设计,描述了其实现的功能,现场实际应用结果表明,该系统故障诊断准确可靠,不仅有助于司机进行故障处理,同时也给地面检修提供了有效的参考依据。

基于两车模型的地铁隧道活塞风对屏蔽门影响研究

为研究隧道活塞风对地铁屏蔽门的影响,通过分析活塞风形成机理,构建两车、两车站、三区间隧道的地铁隧道模型,利用滑移网格技术仿真模拟列车在隧道运行时引起的活塞风速度与压力,并提取所研究车站屏蔽门区域所受活塞风的压力值。通过对屏蔽门进行静力学分析,利用屏蔽门所受最大阻力来衡量屏蔽门开关能力。将仿真结果与南宁地铁1号线的实际故障进行对比分析,研究不同工况下活塞风对屏蔽门的影响。研究结果表明:所建仿真模型有效、合理,屏蔽门所受最大风压受列车运行速度、屏蔽门位置及风井布置模式的综合影响。研究成果可为屏蔽门故障诊断和智能运维提供理论参考。

南车时代电气参与研制的RMDS系统通过技术鉴定

2007年11月17日，由兰州铁路局机务处、株洲南车时代电气股份有限公司、铁道部信息技术中心共同完成的“机车状态远程监视、智能诊断与维护支持系统（简称RMDS）”顺利通过技术鉴定。此次鉴定由甘肃省科技厅组织、兰州铁路局主持。

城轨列车牵引传动与辅助供电系统智能诊断与预警

牵引传动系统和辅助供电系统是城轨列车的核心子系统,为提高牵引及辅助供电系统运行可靠性,通过对现有系统检修维护方式展开数据分析、现场调研,总结牵引及辅助系统故障诊断预警需求,基于外部故障现象、运行环境数据、故障数据等信息建立了一套城轨列车牵引及辅助系统在线故障诊断预警系统。考虑牵引及辅助系统故障特征信息复杂且具有模糊性,研究利用长短时记忆神经网络模型实现故障预警,利用模糊专家诊断方法实现故障诊断。该系统由车载网络系统、车载数据处理中心、地面大数据平台组成,自动完成故障数据生成、推送预警、故障诊断结果输出和检修排查建议,提高整车的可用性以及检修维护效率。现场试验结果表明,该系统可提前预警城轨列车牵引辅助系统大部分故障项点的异常及定位故障,优化了检修维护流程并提高检修维护效率。