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。

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。

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。

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。

高速铁路信号系统的智能化发展趋势

文章重点探讨了高速铁路信号系统智能化的发展前景及方向,主要从技术趋势,列车控制,智能调度,人机协同以及绿色发展几个方面进行阐述。还对智能化发展中存在的技术难点,安全可靠问题,法规和标准制定和更新,人才培养和科研投入方面的挑战进行了分析。文章针对上述挑战提出一系列的对策与建议,提出随着科技的进步与应用领域的扩大,高速铁路信号系统智能化技术必将在安全性,可靠性和效率上发挥更大的作用,从而给铁路运输事业带来新动力。

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。

铁路信号集中监测系统的应用及故障处理框架

在21世纪,铁路信号集中监测系统日益完善。该系统设计秉承着精细化和信息化原则,坚持交通智能化与人性化服务理念,以此来提升交通服务质量,加强铁路交通安全,完整收集铁路信号。然而,铁路信号集中监测系统也会出现故障,因此必须重视定期检测工作,全面优化铁路信号集中监测系统,加强铁路交通中的车辆电力牵引传动系统控制。文中简单分析了铁路信号集中监测系统的应用及故障处理方案,希望能进一步改善铁路信号集中监测系统。

基于铁路信号微机联锁系统整体防雷技术分析

本文针对铁路信号微机联锁系统的防雷技术展开分析,提出了基于整体防雷技术的研究内容和方向。第一章介绍了铁路信号微机联锁系统的定义、组成、工作原理及特点,以及其在实际应用场景中的价值。第二章则着重分析了雷电对联锁系统的破坏性影响,以及防雷技术的重要性和必要性。同时探讨了防雷技术在铁路信号微机联锁系统中的应用及影响。接下来的第三章详细分析了脉冲和电涌对防雷技术的定义、影响,以及针对脉冲和电涌的防雷措施,并对防雷效果进行评估。在第四章中,进一步探讨了接地保护和电磁屏蔽技术的定义、工作原理,并介绍了针对这两种技术的成功案例以及其评估效果。一章讨论了防雷技术在铁路信号微机联锁系统中的具体应用实例,并对所取得的效果进行评估。同时,本章还对防雷技术在铁路信号微机联锁系统中的未来应用与发展前景进行了展望。通过对以上内容的全面介绍和分析,本文旨在为铁路信号微机联锁系统的整体防雷技术提供有益的参考和指导。

基于WiSARD无权重神经网络的铁路信号系统入侵检测方法研究

铁路信号系统是保障列车高效安全运行的关键信息基础设施,其安全性直接影响到行车安全。为保证信号系统的网络安全,需准确检测网络入侵。提出基于WiSARD无权重神经网络的铁路信号系统入侵检测方法:采用一种新型数据集构建信号系统流量特征,依据RSSP-I/II协议特点,利用核主成分分析法进行降维处理;选取信号系统中常见的4种攻击方式并结合真实流量组成训练数据集;从准确率和F_(1)两方面,对比WiSARD和其余3类典型神经网络算法分别在单一、混合攻击流量下的性能。实验结果表明:WiSARD在平均准确率和时间开销之间提供了最佳权衡,能有效提高信号系统入侵检测效率,为提升网络安全感知能力提供有力支撑。

铁路信号轨道电路故障定位研究

铁路信号系统的可靠性和安全性对于铁路运输至关重要。通过从故障分类和分析、传统方法的改进,先进技术如数据驱动方法、机器学习和智能传感器技术等方面改善故障定位方法,提高故障检测准确性、缩短维修时间、增强实时性和自动化故障定位,从而提高铁路信号系统的可用性和安全性。

微机监测技术在铁路信号设备维护中的应用分析

在我国综合国力快速发展的过程中,铁路行业也随之不断的发展壮大,这样就对铁路信号设备的运行状态提出了更高的要求。信号微机监测系统的运用主要作用就是对车辆行驶的情况进行全面监督,全面落实信号设备管理工作,从而能够在遇到各种问题的时候及时的进行处理和解决。这一系统的实质就是将最先进的科学技术、传感器、数据库以及软件工程整合起来,利用监测工作完成对信号设备运行情况的掌控,从而为电务部门对设备使用情况以及事故分析工作的实施给予良好的辅助。另外,微机监测系统也拥有良好的数据逻辑判断功能,如果信号设备的运行状态出现了异常情况,能够及时的进行报警,从而规避列车出现危险事故的情况。其对信号设备及时、准确的在线监测功能,帮助维护人员全面了解设备的运行情况,完成设备状态的查询、存储、报警,保证各项操作的规范性,特别是对于那些隐性故障、瞬间故障的处理可以给予良好的辅助。

基于大数据的铁路信号故障预测与维护策略探究

随着大数据技术的快速发展和广泛应用,铁路信号故障预测与维护策略的研究成为提高铁路运输安全性和效率的重要手段。本研究旨在探究利用大数据技术对铁路信号系统进行故障预测分析与维护的方法和策略。通过整合多源数据包括实时运行数据、历史维护记录和环境因素等,本研究采用数据驱动的方法,提高了故障预测的准确性和效率。应用机器学习和深度学习算法,构建了高精度的故障预测模型,并通过实时数据分析,缩短了问题响应时间。此外,研究还探讨了基于预测结果实施预防性维护策略,优化资源分配,以及维护知识的积累与共享,从而提高了铁路信号系统的运行可靠性和维护效率。大数据技术在铁路信号故障预测与维护中的应用能够显著提升铁路系统的安全性和稳定性,具有重要的实践意义和应用价值。

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。

基于大数据的铁路信号系统智能运维技术探讨

我国目前的铁道信号业务运行和维修工作,以监控和人工维修为手段,保证设备正常稳定运行。随着物联网、智能终端等技术的发展和运用,智能监控技术在通信设备维修中得到了广泛的运用。针对监控系统不能对多源异质数据进行实时的分析和判断,本文将数据接入、数据融合、数据可视化相结合,针对线路故障预报与运行状态管理等核心技术,对线路运行中的故障诊断与智能维护等技术进行了分析和设计,通过对线路运行过程中的海量维护资料进行故障定位、智能维护等,为铁路信号运维水平的提高及电务运维模式的转变提供参考。