基于XGboost模型的城市轨道交通列车运行速度实时异常检测研究

随着城市轨道交通的迅猛发展,为保证列车安全行驶,对列车速度异常检测方法研究十分必要。为此提出一种将极端梯度提升(XGboost)和异常检验方法结合的列车速度异常检测方法。首先利用现场采样的列车速度数据,对XGboost模型进行训练,然后利用交叉验证和网格搜索方法确定XGboost模型最优参数,最后利用极大似然估计和格拉布斯检验,对预测结果进行异常判定。实验结果表明:与另外4种常用模型的测试集对比,F 1值分别提高7.08%、12.9%、16.9%和2.9%,该方法在时间效率上满足列车运行实时检测要求。

基于光栅阵列的城市轨道列车定位与测速方法

针对铁路及城市轨道交通运行环境多变、监测距离较长且监测方法易受雷电影响等问题,提出了一种基于光栅阵列的列车定位及测速方法.该方法利用抗电磁干扰能力强、复用容量大的超弱光栅阵列构成振动传感网络,采用非平衡马赫-曾德尔干涉解调法实现对列车运行振动信号的检测,在小波降噪后通过基于短时能量分布的端点检测法来实现对列车的精确定位,并利用相邻测区之间的距离与列车抵达的时间差来推算列车在该区域的运行速度.为验证该方案的可行性,在武汉地铁7号线湖工站至野芷湖站间搭建了实验系统进行现场测试.实验结果表明,该方案能实现对列车实时位置的精确定位,且测速误差为±2 km/h,且经过长时间的测试,基于该方案的系统具有很好的可靠性和稳定性.