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针对铁路信号领域设备种类繁多、数据分散的现状,探索利用人工智能大模型技术实现传统信号运营维护(简称:运维)智能化升级的路径。分析铁路信号运维在数据治理、故障诊断等方面的核心问题,选择DeepSeek-R1作为基础模型,通过接口扩展实现多源异构数据的标准化治理,构建统一的数据处理流程;采用分层学习机制与混合微调策略,结合增量学习、小样本学习等技术,提升基础模型对动态数据的适应性及罕见故障的诊断能力;设计设备智能诊断、智能问答助手和预防性维护等3个核心应用场景,推动大模型在铁路信号运维中的实际落地,降低人工运维成本。研究成果为铁路信号系统智能化升级提供了可行的技术方案与实践参考。
针对铁路路基沉降探测波长预测精度不足、适应性差的问题,提出了基于深度学习的铁路路基沉降探测波长预测模型,旨在通过挖掘光纤传感器波长数据的时空特征,提升路基沉降风险的实时监测与预警能力。该模型通过位置编码模块捕捉时序关系,利用多头自注意力机制捕获全局空间依赖,结合时间卷积网络(TCN,Temporal Convolutional Network)的膨胀卷积提取多尺度时间模式,并引入双向长短期记忆(BLSTM,Bi-directional Long Short-Term Memory)网络增强对序列的记忆能力和上下文理解能力,实现对波长数据的时空特征提取与预测。基于潍烟(潍坊—烟台)高速铁路实测数据进行实验,实验结果表明,该模型在测试集上的预测误差较低,可准确识别异常数据,各项指标均优于通用模型,具有工程应用价值,为铁路路基沉降探测波长的高精度监测提供了技术支撑。
为了全面提升接触网智能运营维护(简称:运维)能力,开展接触网智能自轮运维装备管理信息系统研究。文章从装备组成、作业流程等方面,剖析接触网智能自轮运维装备特点,构建该系统的总体架构、数据架构、技术架构与网络架构,介绍该系统的主要功能,以及数据空间构建、云边端协同、测评修一体化等关键技术。测试结果表明,该系统能够以模数一体的方式驱动接触网智能自轮运维装备车组开展维修作业,从节约人力、保障安全等多个方面实现了接触网智能运维能力的全面提升。
针对重载群组列车自组织网络系统(简称:自组织网络系统)因其高度互联性面临虚假数据注入攻击的问题,设计了一种基于回声状态网络的虚假数据注入攻击检测方法。通过构建自组织网络系统的信息物理模型,设计相应的协同控制策略,确保列车组间的速度同步与安全间距。仿真实验表明,该方法成功检测出不同情境下的虚假数据注入攻击,为重载群组列车自组织网络系统提供了有效的安全保障,为铁路运输系统智能化发展提供支撑。
基于铁路货运场站数字化与智能化(简称:数智化)发展和现代物流体系建设实际需求,针对当前货运场站的现状和存在的差距,提出了铁路货运数智场站总体方案。文章阐述了铁路货运数智场站的总体架构,按照货运场站作业和安全需求,从管理决策中心、业务应用、数智化支撑微应用等方面对铁路货运数智场站功能进行设计,并详细介绍了该总体方案中采用的全要素物联感知、数字孪生、智能分析和设备数智化改造等关键技术。现场试用表明,该总体方案运用效果良好,其功能满足设计要求和用户期望,可为铁路货运场站数智化建设提供参考。
京张高铁是支撑北京2022年冬奥会和冬残奥会(简称:冬奥会)成功举办的重要交通基础设施,冬奥会期间将面临旅客需求多样、线路条件复杂、安全保障要求高等重大挑战。为此,文章从服务、安全、文化展示3大方面系统分析京张高铁智能化服务总体需求,在此基础上,设计面向冬奥会出行的京张高铁智能化服务总体架构,提出亟待解决的关键科学问题和6项关键技术,并在冬奥会期间开展国际化售票服务、智能站车服务、智能动车组、安全大数据应用、地下站隧虚拟交互导引和融合展示服务、京张高铁文化视觉展示等典型应用示范。项目的系列成果,将为我国新一轮高铁产业增长提供技术动力,同时,带动相关领域的技术和经济发展,进一步提高中国高铁在全球的品牌地位,助力“一带一路”倡议的实施。
针对北京2022年冬奥会和冬残奥会期间北京—张家口高速铁路(简称:京张高铁)的运营特征,为满足办赛/观赛方和高铁运营方的多元化运输需求,分析铁路新一代客票系统时期和铁路电子客票时期两阶段的铁路票务模式,以需求引领业务创新的方法,从多模态信息融合、多模态感知交互、多模态智能计算3个方面开展一系列票务关键技术研究,构建京张高铁多模态智能票务模式,形成售票、验票、检票及客服全行程国际化服务闭环,实现京张高铁售票服务国际化和智能化再提升,解决跨区域赛事场景下多元出行需求与高铁多模态票务的协同问题。
智能铁路大脑平台是智能铁路体系架构的重要组成部分,统一为各业务系统提供感知、互联、处理、学习、决策等能力。文章提出了智能铁路大脑平台的概念,基于DIKW(Data-Information-Knowledge-Wisdom)分析了智能铁路大脑平台的核心需求,基于信息物理系统(CPS,Cyber Physical System)理论设计了由数据层、信息层、知识层和决策接口层组成的平台总体架构,给出了由数据中枢、分析中枢、决策中枢3部分构成的平台总体功能,并介绍了智能铁路大脑平台在浩勒报吉—吉安铁路(简称:浩吉铁路)的应用。
铁路人像检索平台建立之初,对业务地址的管理是通过Apollo配置中心手动修改的方式完成。操作流程复杂,运维效率低下。流量智能导航可以有效解决业务地址的均衡调度问题。文章描述人像检索平台的功能组成与技术架构,指出既有平台的运维效率低下与流量调度不均衡等问题;通过配置改造,形成业务路由地址池,并以各车站预估的日客流量作为参考,提出车站的等级划分,形成车站权重值;设计依托权重的流量智能调度策略。业务流量智能调度的实现,简化了运维工作,使得人像检索平台的业务流量调度更加均衡。
为解决目前列车工作计划编制时未充分考虑与其它调度计划的关联性、调度人员间信息沟通不畅、各层级计划调度员不能有效协同开展工作等问题,结合铁路运输生产全过程,对列车工作计划编制业务流程进行系统分析,梳理了列车工作计划编制过程中涉及的信息交互,提出构建列车工作计划协同管理平台的初步方案,描述该平台支持下客运列车工作计划与货运列车工作计划的具体编制流程,指出后续的平台详细设计和开发工作中需要深入研究的若干要点和关键技术。该平台可让计划调度员在充分共享和及时交换信息基础上高效协同工作,实现列车工作计划编制过程的闭环管理,对促进中国铁路智能综合调度系统的发展将起到积极作用。