应答器精确安装数据生成与验证方法研究

王若昆; 何浩洋; 张霆伟

doi:10.3969/j.issn.1005-8451.2023.09.01

应答器精确安装数据生成与验证方法研究

1.
南京铁道职业技术学院，南京　210031
2.
中电十四所国睿科技股份有限公司，南京　210039

基金项目: 江苏轨道交通产业发展协同创新基地开放基金（GCXC2205/22XTB-36）；江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究面上项目（22KJB58008）；南京铁道职业技术校级课题（Yz230004）

详细信息

作者简介:
王若昆，讲师

何浩洋，工程师

中图分类号: U231.7 : TP39
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2023-05-03
- 刊出日期: 2023-09-26

Generation of precise installation data of balise and verification method

1.
Nanjing Vocation Institute of Railway Technology, Nanjing　210031, China
2.
Glarun Technology Co. Ltd., Nanjing　210039, China

摘要

摘要: 应答器是城市轨道交通（简称：城轨）信号控制系统的重要设备，对列车停车精度和点式列车控制级别下的移动授权传递起到重要作用。文章分析城轨信号系统设备布置结构和设备属性，借助CAD二次开发技术，给出了一种基于.Net平台的应答器精确安装数据的自动生成方法，提高了数据配置效率。针对数据准确性保障问题，提出了一种基于深度神经网络（DNN，Deep Neural Networks）的模型对应答器精确安装数据进行自动验证。以南昌地铁3号线为例对该模型进行了实验验证，结果表明，应答器精确安装数据的自动生成算法可准确地进行数据生成；采用3层DNN模型，使用ADAM（Adaptive Moment Estimation）优化器，在Batch Size为256，训练集与验证集分割比例为7∶3时，验证模型准确率可达95.45%。
- 城市轨道交通 /
- 数据配置 /
- 深度神经网络（DNN） /
- 应答器 /
- 精确安装
Abstract: The balise is an important equipment in the signal control system of urban rail transit, which plays an important role in the accuracy of train parking and the transmission of mobile authorization under the control level of point trains. This paper analyzed the layout structure and properties of equipment of urban rail signal system, and used CAD secondary development technology and based on the. Net platform to provide an automatic generation method for precise installation data of balise, which improved the efficiency of data configuration. In response to the issue of ensuring data accuracy, the paper proposed a model based on Deep Neural Network (DNN) for automatic verification of precise installation data of the balise, and took Nanchang Metro Line 3 as an example to experimentally validate the model. The results show that the automatic generation algorithm for precise installation data of the balise can accurately generate data. Using a three-layer DNN model and ADAM (Adaptive Moment Estimation) optimizer, the accuracy of the validation model can reach 95.45% when the Batch Size is 256 and the training and validation set segmentation ratio is 7∶3.
- urban rail transit /
- data configuration /
- Deep Neural Networks(DNN) /
- balise /
- precise installation

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图 1 应答器精确安装数据自动生成方法步骤

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图 2 对象关系示例

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图 3 神经元工作原理

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图 4 DNN模型

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图 5 模型训练过程

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图 6 应答器精确安装数据

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图 7 DNN模型深度对训练结果的影响

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图 8 调整训练集样本数后模型的准确度和损失度曲线

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图 9 增加训练次数后模型的准确度和损失度曲线

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表 1 图纸绘制原则（部分）

种类规则	应答器	虚拟区段	坡度	限速平台
图层	信标	虚拟区段	坡度	限速平台
属性块种类数目	4	1	0	1
点对象0/线对象1	0	1	1	1
属性数目	3	6	0	3
颜色	跟随图层	跟随图层	灰色	红色

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参考文献(10)

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