铁路TFDS故障风险预测的贝叶斯决策模型构建

TFDS是重要的铁路监测设备,但铁路TFDS故障风险因素过多,导致预测精度不高,因此需构建铁路TFDS故障风险预测的贝叶斯决策模型。采用贝叶斯网络结构统计铁路TFDS故障风险发生的概率,根据贝叶斯演绎运算结果与数据相关强度判断故障风险类型,对故障风险数据进行挖掘处理与安全评价,得到铁路TFDS故障预测结果。实验结果表明,该文构建的贝叶斯决策模型的预测精度较高,预测时间短,在铁路TFDS故障风险预测领域具有极高的应用价值。

复杂场景下铁路货车锁紧板偏转故障检测

结合铁路安全运营的迫切需求,以铁路货车运行故障图像动态检测系统(TFDS)中锁紧板偏转故障检测为研究背景,在无故障目标自动识别模式下对锁紧板姿态进行故障判别。针对锁紧板姿态是否位于正常范围内,提出一种新颖的偏转角度估计方法。算法依据锁紧板轮廓由近直线段组构成,提出采用直线段特征描述物体,形成特征稀疏表达,并对直线段特征采用方向编码方式,在有向Chamfer匹配下实现偏转角度估计,整个过程仅需一个模板。实验证明该算法能有效识别出偏转角度位于正常范围内的物体,并具有较好的鲁棒性和准确性。