Research and design of an expert diagnosis system for rail vehicle driven by data mechanism models

Purpose-The aim of this work is to research and design an expert diagnosis system for rail vehicle driven by data mechanism models.Design/methodology/approach-The expert diagnosis system utilizes statistical and deep learning methods to model the real-time status and historical data features of rail vehicle.Based on data mechanism models,it predicts the lifespan of key components,evaluates the health status of the vehicle and achieves intelligent monitoring and diagnosis of rail vehicle.Findings-The actual operation effect of this system shows that it has improved the intelligent level of the rail vehicle monitoring system,which helps operators to monitor the operation of vehicle online,predict potential risks and faults of vehicle and ensure the smooth and safe operation of vehicle.Originality/value-This system improves the efficiency of rail vehicle operation,scheduling and maintenance through intelligent monitoring and diagnosis of rail vehicle.

Modified stochastic user-equilibrium assignment algorithm for urban rail transit under network operation

Based on the framework of method of successive averages(MSA), a modified stochastic user-equilibrium assignment algorithm was proposed, which can be used to calculate the passenger flow distribution of urban rail transit(URT) under network operation. In order to describe the congestion's impact to passengers' route choices, a generalized cost function with in-vehicle congestion was set up. Building on the k-th shortest path algorithm, a method for generating choice set with time constraint was embedded, considering the characteristics of network operation. A simple but efficient route choice model, which was derived from travel surveys for URT passengers in China, was introduced to perform the stochastic network loading at each iteration in the algorithm. Initial tests on the URT network in Shanghai City show that the methodology, with rational calculation time, promises to compute more precisely the passenger flow distribution of URT under network operation, compared with those practical algorithms used in today's China.

Estimation method for a skip-stop operation strategy for urban rail transit in China

The skip-stop operation strategy （SOS） is rarely applied to Chinese urban rail transit networks because it is a simple scheme and a less universally popular transportation service. However, the SOS has performance advantages, in that the total trip time can be reduced depending on the number of skipped stations, crowds of passengers can be rapidly evacuated at congested stations in peak periods, and the cost to transit companies is reduced. There is a contradiction between reducing the trip time under the SOS and increasing the passengers＇ waiting times under an all-stop scheme. Given this situation, the three objectives of our study were to minimize the waiting and trip times of all passengers and the travel times of trains. A comprehensive estimation model is presented for the SOS. The mechanism through which the trip time for all passengers is affected by the SOS is analyzed in detail. A 0-I integer programming formulation is established for the three objectives, and is solved using a tabu search algorithm. Finally, an example is presented to demonstrate that the estimation method for the SOS is capable of optimizing the timetable and operation schemes for a Chinese urban rail transit network.

跨线条件下城市轨道交通列车交路计划优化方法

跨线运营是城市轨道交通重点发展方向。针对跨线条件下列车交路计划编制问题,通过构造乘客出行时空网络图准确刻画复杂交路下的客流行为,建立以最小化列车走行公里与乘客出行时间成本为目标的混合整数规划模型。模型以列车交路方案、开行比例与频率为决策变量,并针对跨线交路与本线交路的行车冲突,考虑非等间隔发车,确定列车发车时刻。设计基于交路及开行频率搜索与运行间隔协调的定制分解算法。案例结果表明,列车跨线方向与乘客换乘主方向一致时,跨线交路可同时提升企业运营与乘客出行效益。换乘出行导致的断面客流量差异是跨线交路开行方案设置的主要依据。研究结论可为运营企业制定列车交路计划提供依据,有助于提高网络运输效率。

城市轨道交通线网客流管控系统设计及实现

为提高轨道交通运营企业抵御大客流风险的能力,设计研发城市轨道交通线网客流管控系统。面向客流调度员的实际业务需求,设计管控方案管理、方案智能编制、方案预评估、方案后评估等4项核心功能,通过动态客流分配、客流控制算法等技术,对线网级客流进行科学化、智能化、全流程管理。该系统已在北京地铁试点应用,应用表明,该系统弥补了既有经验式管理的不足,提高了客流安全风险防控水平,能够为智能化运营管理提供技术支持。

轨道交通列车新一代健康管理系统架构研究

科学维护运营车辆、保障列车运行安全一直以来都是轨道交通领域的核心问题。近年来,随着列车预测性维修和无人驾驶等重大需求的提出,迫切需要实现全息状态感知、精细诊断预测、及时反馈处置的列车健康管理功能。现有系统架构存在着感知低效、融合深度不足、模型优化动态差、计算协同弱、自主化决策水平低等问题,先进的物联网、大数据、人工智能、数字孪生等技术的发展,推动了列车健康管理系统架构向更高水平智能化演进。文章对列车健康管理系统技术发展阶段进行了梳理划分,在此基础上提出了基于泛在感知与协同计算的轨道交通列车健康管理系统4.0架构,详细阐述了其内涵概念、系统架构和关键技术,归纳出泛在感知、协同计算与健康管理深度融合的解决途径、技术手段和预期效果,明确了现阶段技术攻关的主要方向,进而支撑列车安全保障和运维品质的提升。

城市轨道交通供电设备智能运维管控系统开发与应用研究

本文就城市轨道交通供电设备智能运维管控系统的开发与应用进行了全面系统的探讨,旨在通过实证分析验证系统的应用效果和实际效益,以期为城市轨道交通供电系统的智能化管理提供理论依据和实践指导。

城市轨道交通实训中心智能运维管理系统设计

设计了一种基于云-边协同架构、多专业协同融合的城市轨道交通实训中心智能运维管理系统。首先,分析智能化时代实训中心多专业的融合协同、集成化的实时监测、智能化的故障预防、信息化的资源管理、数字化的场景输出和多方面的反哺机制等需求;其次,基于云-边协同架构,对系统逻辑架构和物理架构进行设计;最后,应用智能感知、数据库、云边协同、故障预测与健康管理等技术,实现智能运维管理系统实时监控、数据管理、健康管理、应急管理、物资管理和教学管理等功能。系统测试结果表明,该系统能有效实现上述功能,显著提高实训中心的智能运维管理水平。

基于网络交互与智能规则的调度操作指挥模块

针对传统的手打拟票、手工记录以及电话下令的业务开展方式已成为操作效率提升的瓶颈,提出在调度指挥控制系统(dispatch command control system,DCCS)上设计调度操作指挥模块。将电话下令转变为网络交互;构建多种基于智能规则的自动成票手段,取代传统的手打出票方式;操作完成后系统可自动记录设备状态信息并通知相关单位,实现调度操作全流程的网络化、信息化与智能化。模块上线运行结果表明,数据显示对调度操作效率的提升作用显著。

城市轨道交通智能调度技术及应用研究

随着我国城市轨道交通网络化建设进程的不断推进,面向网络化安全、高效运营的智能调度系统成为建设智慧城轨的关键之一。针对城市轨道交通的实际需求提出了智能调度系统整体方案,分析了系统中的三大关键技术:运行图自动编制、调整策略智能生成和辅助决策。重点阐述了智能调度系统方案中基于客流评估的全自动编图、实时客流感知和调度决策以及故障运维联动与应急预案联动这三大功能,以提高城市轨道交通行车调度的自动化、智能化水平,提升应急处置效率和乘客出行的便捷性。最后,以实际某地铁集团智能调度现场运用为例,分析了智能调度方案在城市轨道交通运营过程中的作用。

基于量子计算的城市轨道交通网络末班车衔接优化

针对城市轨道交通网络化运营下,各条线路运营时间存在差异性而导致乘客无法成功换乘的问题,本文开展面向城市轨道交通末班车衔接优化问题的研究,选取末班车到发时间为决策变量,以最小化失败换乘乘客数量为目标,构建了混合整数线性规划模型。考虑到线网规模扩大导致模型复杂度高的问题,本文率先将量子计算应用于上述优化模型求解中。首先将原始模型重构为计算规模更小的两阶段问题;进而将第一阶段优化模型转换为可以运行在量子计算机上的二次无约束二值化优化问题(quadratic unconstrained binary optimization,QUBO)模型,并基于相干伊辛机的光量子计算技术完成了算法开发和真机实测。为了验证所提方法的有效性,以北京地铁为例,将量子计算结果与商业求解器进行比较,验证了本文提出模型转换方法和量子计算方法的可行性,为进一步应用量子计算解决轨道交通行业复杂优化问题提供了技术支撑。

城市轨道交通智慧乘务综合服务系统

[目的]为实现司乘管理由人工方式向智能方式转变,实现智能排班、自动派班等功能,进而提升管理效能,提出了适用于城市轨道交通运营管理的智慧乘务综合服务系统。[方法]定义了智慧乘务综合服务系统的系统架构和功能需求,分析了该系统的内外部接口要求,给出了该系统各子模块的技术方案,介绍了该系统在上海轨道交通10号线的示范应用情况。[结果及结论]应用表明,该系统可提高司机生产率,降低人车比,有助于实现乘务管理提质增效。

基于卷积神经网络算法的城市轨道交通施工人员不安全行为智能识别技术

[目的]施工人员的不安全行为是城市轨道交通施工事故发生的根本因素,传统的管理模式在约束人的不安全行为方面存在不足,因此需借助高精度定位技术和智能识别技术,从主观上消除事故隐患。[方法]介绍了城市轨道交通施工人员不安全行为的产生机理。结合UWB(超宽带无线通信)高精度定位技术、摄像机自标定技术及基于卷积神经网络算法的智能识别技术,搭建了具有定位、感知、识别、预警及通信功能的一体化智能管理平台。以安全帽识别为例,构建了安全帽识别拓扑流程图,对基于卷积神经网络算法的施工人员不安全行为识别的算法进行了测试。[结果及结论]测试结果表明,该算法可实现对施工现场未佩戴安全帽人员的识别,验证了该算法的准确性。该技术实现了对城市轨道交通施工人员不安全行为的智能识别预警。

数据与模型双核驱动的城市轨道交通自动售检票智能运维系统架构设计与实现

[目的]城市轨道交通传统AFC(自动售检票)系统存在维修速度慢、维修方法过时、维修计划不合理和维修成本高等问题。需要采用数字化与智能化主动监测维护方法,基于数据与模型双核驱动搭建城市轨道交通AFC智能运维系统,将周期性的计划修转变为状态修和预知修,进而提高运维效率,降低运维成本。[方法]介绍了城市轨道交通AFC智能运维系统的架构及主要功能。先通过多传感器融合收集终端设备的数据,并通过上传到大数据平台进行处理,再利用深度学习算法与天牛须搜索优化算法对收集的数据进行数据分析,并优化模型,进而识别故障模式和预测潜在的设备故障。此外,该系统还采用了自动化工作流程管理工具来分析运维任务的执行效率,以优化日常维护和紧急响应策略。[结果及结论]该系统在上海轨道交通3号线试点运行中表现出色,能实现智能维护、设备动态履历管理、远程监控、移动终端、无纸化维护等功能,其运行平稳、操作方便、流程顺畅。通过效益分析可知,该系统切实提高了工作维修效率,降低了运营成本。

城轨交通接触网安全在线监测系统

接触网是城轨交通供电系统的重要组成部分,为降低接触网故障对安全运营的影响,提出城轨交通接触网安全在线监测系统。通过计算机视觉、深度学习技术并研发相关硬件,对接触网设备导高值、拉出值、磨耗、悬挂部件、弓网燃弧及温度等状态实现在线自动检测,为检修运维提供数字化、可视化、智能化的技术手段,全面实现设备智能化巡视和设备状态感知。重点阐述监测系统总体架构、功能、关键技术,以及在天津地铁6号线的实际应用。应用效果表明:系统对缺陷检测精度高、对缺陷位置定位误差小,提升了接触网故障处理效率和应急响应速度,实现了接触网巡视、动态检测、静态检测、磨耗检测作业的少人化和无纸化,并逐渐实现接触网维护工作由计划修向状态修过渡。

基于密度聚类算法和广度优先搜索算法的道岔摩擦电流智能分析系统

[目的]现场的道岔摩擦电流测试与调整存在流程繁琐且风险高、对检修人员专业水平要求高、测定数值的主观性占比大3个弊端,为此需要基于各类智能算法及技术提升道岔的智能运维水平。[方法]分析了道岔摩擦电流测试曲线4个阶段的特征,提出建立道岔摩擦电流的智能分析系统。阐述了该系统的功能及工作原理,设定了该系统的摩擦电流标准值及阈值范围。该系统可基于密度聚类算法和广度优先搜索算法自动获取道岔摩擦电流值。介绍了该系统的调试界面截图,以说明系统在获取道岔摩擦电流值如何为现场检修人员提供操作建议。[结果及结论]该智能系统具有良好的可用性,实现了节约检修时间、降低维护成本和提高检修效率的既定目的。

城市轨道交通振动噪声治理及管控模式研究

随着经济发展和人民生活水平提升,环境问题愈发引起重视,特别是在城市轨道交通领域,振动噪声问题已成为亟待解决的议题。文章简要阐述目前城市轨道交通振动噪声治理现状,以北京地铁某线路振动噪声投诉为例,分析振动噪声问题的成因,并提出整改治理方案。针对当下振动噪声治理与管理模式存在的监测工作缺失、配套标准体系不完善、治理效果无法保证等问题,提出一种主动化、智能化声振管控模式,实现振动噪声问题管控由经验支撑向数据支撑转变,优化调整线路设备维修策略,为完善振动噪声监测体系和治理措施,推动城市轨道交通运维管理智能化、数字化发展提供新的思路。

基于广义优先关系网络的全自动运行系统故障应急处置方案研究

全自动运行系统是未来城市轨道交通的主流发展方向。出于安全和应急响应及时性等因素考虑,目前我国多数全自动运行线路仍在列车运行时安排人员值守,与行车相关的应急预案和现场处置方案仍沿袭传统处置经验,未能结合系统新功能特点建立与之匹配的“无人化”或“少人化”的应急预案体系。文章采用广义优先关系网络,对城市轨道交通运营的一般应急处置流程进行模块化建模和量化处理,为全自动运行系统应急处置方案的构建提供一种建模方法,同时以时效性、决策质量为评价目标,实现对应急处置方案的评价和优化,并以列车运行实际突发故障事件为案例,通过建模、分析、评价和方案优化,验证文章所提出的全自动运行模式下应急处置模式构建方法的合理性。

全自动运行线路智能运控系统设计方案

[目的]随着城市轨道交通装备产业技术的快速发展和应用的不断成熟,城市轨道交通运营自动化程度不断提升。全自动运行系统因其具有高安全、高可靠、高效率的优势正被很多城市采用。全自动运行系统在提升运营安全与效率的同时,对行车调度员在融合分析与智能决策、应对复杂运营场景能力、扩展段场管理职责等方面提出了全新要求。为辅助行车调度员更快速、更高效地获取信息并作出决策,需对ATS(列车自动监控)系统进行智能化功能扩展。[方法]基于全自动运行线路安全智慧化运营、智能应急决策、智能应急处置等运营需求,提出了全自动运行线路智能运控系统。介绍了智能运控系统的方案构建,系统架构及系统外部接口,并对行车融合信息拓展、供电臂行车卡控、全自动运行图编辑、客流分析与行车评估、故障及应急指挥以及段场智能协同等功能模块的性能优化设计进行了深入分析。[结果及结论]深圳地铁16号线智能运控系统运用实践表明,对全自动运行线路ATS系统进行智能化功能扩展后,不仅提升了线路运营效率,更增强了全自动运行系统的安全性和可靠性,显著提升了运营管理智能化水平、系统对复杂运营环境的适应能力和对突发事件的快速反应能力。

面向一体化和智能化的城轨应急调度指挥平台构建

城市轨道交通的调度指挥工作是一项复杂的系统工程,而应急调度系统作为城市轨道交通调度指挥工作的重中之重,直接关系到企业运营服务水平和列车运营安全。以天津地铁应急调度为例,首先,在总结国内典型城市轨道交通应急调度模式的基础上,结合城市轨道交通线网一体化和运营智能化趋势,提出天津地铁应急调度指挥平台的总体目标和功能需求;然后,搭建由基础设施层、数据资源层、应用支撑层、应用软件层、信息展示层、法规标准规范和安全保障体系构成的天津市轨道交通应急指挥平台架构;最后,基于云计算和大数据等技术,探讨面向一体化需求和智能化趋势的天津地铁应急调度指挥平台技术方案与实施方案。研究成果以期为网络化条件下地铁的安全有序运营调度提供决策支持。