2024年 第33卷 第2期
2024, 33(2): 1-6.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.01
摘要
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摘要:
高速铁路车辆（简称：车辆）运行条件恶劣多变，车辆悬挂系统的可靠性关系到行车安全和乘坐舒适性。当车辆的悬挂系统发生故障时，振动信号呈现非线性、非平稳的特征。为此，提出了一种基于卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）−长短时记忆（LSTM，Long Short-Term Memory）模型的车辆悬挂系统故障识别方法。通过SIMPACK平台建立了包含悬挂系统的车辆−轨道耦合动力学模型，获得了车辆系统各部件在健康状态及各类故障状态下的振动信号；以与故障元件关联部件的振动加速度信号作为模型输入，通过构建的CNN-LSTM模型对时序信号进行特征提取和分类预测，进而实现对车辆悬挂系统的故障识别；通过构建不同工况的故障数据集对该方法进行评估。试验结果表明，该方法在速度等级相同的情况下，故障识别准确率可达98%；在速度等级不同的情况下，故障识别准确率可达99%，验证了该方法的有效性。
高速铁路车辆（简称：车辆）运行条件恶劣多变，车辆悬挂系统的可靠性关系到行车安全和乘坐舒适性。当车辆的悬挂系统发生故障时，振动信号呈现非线性、非平稳的特征。为此，提出了一种基于卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）−长短时记忆（LSTM，Long Short-Term Memory）模型的车辆悬挂系统故障识别方法。通过SIMPACK平台建立了包含悬挂系统的车辆−轨道耦合动力学模型，获得了车辆系统各部件在健康状态及各类故障状态下的振动信号；以与故障元件关联部件的振动加速度信号作为模型输入，通过构建的CNN-LSTM模型对时序信号进行特征提取和分类预测，进而实现对车辆悬挂系统的故障识别；通过构建不同工况的故障数据集对该方法进行评估。试验结果表明，该方法在速度等级相同的情况下，故障识别准确率可达98%；在速度等级不同的情况下，故障识别准确率可达99%，验证了该方法的有效性。
2024, 33(2): 7-12.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.02
摘要:
随着铁路运力的不断提升，旅客在铁路客运站内候车的频次和时间也在不断增加，为主动挖掘候车旅客的个性化需求，提出一种基于AL-Transformer（Attribute Localization—Transformer）模型的铁路客运站旅客属性识别方法。AL-Transformer模型基于Swin Transformer主干网络提取进站旅客的结构化信息，通过掩码对比学习（MCL ，Mask Contrast Learning）框架抑制特征区域相关性，获取到更有辨识度的属性区域；通过属性空间记忆（ASM ，Attribute Spatial Memory）模块选取更加可靠、稳定的属性相关区域。在中国铁路兰州局集团有限公司白银南站试用的效果表明，该方法可有效识别旅客属性，为客运站工作人员推送更有针对性的信息，提升客运站的旅客服务质量，保障旅客候车安全。
随着铁路运力的不断提升，旅客在铁路客运站内候车的频次和时间也在不断增加，为主动挖掘候车旅客的个性化需求，提出一种基于AL-Transformer（Attribute Localization—Transformer）模型的铁路客运站旅客属性识别方法。AL-Transformer模型基于Swin Transformer主干网络提取进站旅客的结构化信息，通过掩码对比学习（MCL ，Mask Contrast Learning）框架抑制特征区域相关性，获取到更有辨识度的属性区域；通过属性空间记忆（ASM ，Attribute Spatial Memory）模块选取更加可靠、稳定的属性相关区域。在中国铁路兰州局集团有限公司白银南站试用的效果表明，该方法可有效识别旅客属性，为客运站工作人员推送更有针对性的信息，提升客运站的旅客服务质量，保障旅客候车安全。
2024, 33(2): 13-18.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.03
摘要:
接触网上附着的异物是影响铁路列车运行安全的一大隐患，在开行列车前需要检查接触网上是否有异物附着。目前，接触网异物检测主要依靠人工巡检，工作效率低，人力物力消耗大。文章通过建模实验，初步探讨利用基于深度学习的目标检测技术实现铁路接触网异物检测的可行性；构建了3种接触网异物检测模型：YOLO（You Only Look Once）v5模型、YOLOv5+坐标注意力（CA，Coordinate Attention）改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型，利用包含鸟窝和轻质异物两种常见异物的接触网图像数据集，对这3种模型进行实验分析。实验结果表明，相比YOLOv5算法，对于检测鸟窝和轻质异物两种常见的接触网异物，YOLOv5+CA改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型具有更好的效果，且YOLOv5+ConvNext Block改进模型检测小尺寸目标的能力更强。
接触网上附着的异物是影响铁路列车运行安全的一大隐患，在开行列车前需要检查接触网上是否有异物附着。目前，接触网异物检测主要依靠人工巡检，工作效率低，人力物力消耗大。文章通过建模实验，初步探讨利用基于深度学习的目标检测技术实现铁路接触网异物检测的可行性；构建了3种接触网异物检测模型：YOLO（You Only Look Once）v5模型、YOLOv5+坐标注意力（CA，Coordinate Attention）改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型，利用包含鸟窝和轻质异物两种常见异物的接触网图像数据集，对这3种模型进行实验分析。实验结果表明，相比YOLOv5算法，对于检测鸟窝和轻质异物两种常见的接触网异物，YOLOv5+CA改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型具有更好的效果，且YOLOv5+ConvNext Block改进模型检测小尺寸目标的能力更强。
2024, 33(2): 19-23.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.04
摘要:
铁路客运站环境复杂，客流密集，一旦发生涉及旅客安全、影响站区运营等重要事件时，客运工作人员亟需快速掌握相关旅客的站内轨迹。为此，设计了一种基于自监督部位感知的行人重识别模型，基于该模型可实现对铁路客运站重点旅客的实时跟踪。从自监督部位感知预训练和行人重识别迁移学习两个方面详细阐述了模型的架构。试验表明，该模型在各类尤其是存在严重遮挡的行人重识别数据集上的性能均超越了通用的行人重识别模型。在中国铁路兰州局集团有限公司白银南站的现场试用表明，该模型可有效跟踪重点旅客在铁路客运站内的行进轨迹，为客运相关工作提供技术支持。
铁路客运站环境复杂，客流密集，一旦发生涉及旅客安全、影响站区运营等重要事件时，客运工作人员亟需快速掌握相关旅客的站内轨迹。为此，设计了一种基于自监督部位感知的行人重识别模型，基于该模型可实现对铁路客运站重点旅客的实时跟踪。从自监督部位感知预训练和行人重识别迁移学习两个方面详细阐述了模型的架构。试验表明，该模型在各类尤其是存在严重遮挡的行人重识别数据集上的性能均超越了通用的行人重识别模型。在中国铁路兰州局集团有限公司白银南站的现场试用表明，该模型可有效跟踪重点旅客在铁路客运站内的行进轨迹，为客运相关工作提供技术支持。
2024, 33(2): 24-31.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.05
摘要:
为科学有效地梳理BIM（Building Information Modeling）技术发展脉络并分析BIM技术发展方向，基于Web of Science（WoS）数据库，筛选出2006—2022年BIM相关文献3085篇，以可视化文献计量分析角度，对国内外BIM发展现状及热点趋势进行总结与分析。分析结果表明，BIM当前处于快速上升期，中、美、英、澳、韩等国处于BIM理论研究的领先地位；BIM领域的理论研究、技术研发及实践应用已形成一套循环进化生态体系。该成果可对BIM技术研究及应用方向分析提供参考。
为科学有效地梳理BIM（Building Information Modeling）技术发展脉络并分析BIM技术发展方向，基于Web of Science（WoS）数据库，筛选出2006—2022年BIM相关文献3085篇，以可视化文献计量分析角度，对国内外BIM发展现状及热点趋势进行总结与分析。分析结果表明，BIM当前处于快速上升期，中、美、英、澳、韩等国处于BIM理论研究的领先地位；BIM领域的理论研究、技术研发及实践应用已形成一套循环进化生态体系。该成果可对BIM技术研究及应用方向分析提供参考。
2024, 33(2): 32-37.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.06
摘要:
为提升中老（中国—老挝）铁路客运服务水平，方便旅客购票出行，设计中老铁路互联网售票系统。结合服务化分层设计理念，详细阐述了该系统的总体架构和逻辑架构，并重点研究了分布式缓存处理、数据同步机制、异步排队交易、支付本地化适配及消息通知自动化监控等关键技术，解决了大量用户高并发下的实时余票查询、异步排队交易、以及分布式系统数据一致性等技术难题，不仅提升了老挝旅客出行购票体验，也提高了中老铁路客运服务质量和运营组织效率，助推中老铁路向数字化、网络化、服务化方向发展。
为提升中老（中国—老挝）铁路客运服务水平，方便旅客购票出行，设计中老铁路互联网售票系统。结合服务化分层设计理念，详细阐述了该系统的总体架构和逻辑架构，并重点研究了分布式缓存处理、数据同步机制、异步排队交易、支付本地化适配及消息通知自动化监控等关键技术，解决了大量用户高并发下的实时余票查询、异步排队交易、以及分布式系统数据一致性等技术难题，不仅提升了老挝旅客出行购票体验，也提高了中老铁路客运服务质量和运营组织效率，助推中老铁路向数字化、网络化、服务化方向发展。
2024, 33(2): 38-42.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.07
摘要:
为满足铁路行业知识存储管理、共享利用等需求，基于开源软件Dspace设计并实现了铁路行业机构知识保存与共享交流系统。通过元数据非编程性动态定制扩展、基于组合模式的知识组织方式灵活定义及细粒度知识权限管理等关键技术，实现多源异构数据管理、知识组织、统计分析等功能。该系统的建设为铁路行业相关机构的协作交流提供了契机和平台，对于提升机构创新能力和研发效率具有积极意义。
为满足铁路行业知识存储管理、共享利用等需求，基于开源软件Dspace设计并实现了铁路行业机构知识保存与共享交流系统。通过元数据非编程性动态定制扩展、基于组合模式的知识组织方式灵活定义及细粒度知识权限管理等关键技术，实现多源异构数据管理、知识组织、统计分析等功能。该系统的建设为铁路行业相关机构的协作交流提供了契机和平台，对于提升机构创新能力和研发效率具有积极意义。
2024, 33(2): 43-48.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.08
摘要:
为解决当前动车组高级修工艺管理存在的问题，基于高级修部件物料清单（BOM，Bill of Materials）和工艺BOM的构建逻辑，以及工艺基础数据标准化、参数化、结构化的实际需要，融合工艺BOM与工艺流程的映射方法，采用SpringBoot+VUE前后端分离的开发架构，设计了高级修工艺数字化管理系统。该系统实现了高级修工艺编制规范的统一和编制流程的优化，可自动生成工艺流程图和甘特图，并将准确的规格数据传输到制造执行系统（MES），已在中国铁路上海局集团有限公司上海动车段转向架车间开展应用，满足工艺数字化管理和辅助数字化生产的需要。
为解决当前动车组高级修工艺管理存在的问题，基于高级修部件物料清单（BOM，Bill of Materials）和工艺BOM的构建逻辑，以及工艺基础数据标准化、参数化、结构化的实际需要，融合工艺BOM与工艺流程的映射方法，采用SpringBoot+VUE前后端分离的开发架构，设计了高级修工艺数字化管理系统。该系统实现了高级修工艺编制规范的统一和编制流程的优化，可自动生成工艺流程图和甘特图，并将准确的规格数据传输到制造执行系统（MES），已在中国铁路上海局集团有限公司上海动车段转向架车间开展应用，满足工艺数字化管理和辅助数字化生产的需要。
2024, 33(2): 49-52.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.09
摘要:
针对朔黄（朔州—黄骅）铁路货场服务各个功能模块分割，难以实现相关信息的共享的问题，设计了朔黄铁路货场智慧平台，依托智能识别、职能定位、信息反馈和智能营销等技术，实现货场监控、货场移动终端、货场货运分析和货场员工赋能提升的功能。以西柏坡货场为例，确定了朔黄铁路货场智慧平台建设方案和各阶段建设内容，助力朔黄铁路提升沿线货场智慧化建设水平，促进运输结构调整，提高服务效率和经济效益。
针对朔黄（朔州—黄骅）铁路货场服务各个功能模块分割，难以实现相关信息的共享的问题，设计了朔黄铁路货场智慧平台，依托智能识别、职能定位、信息反馈和智能营销等技术，实现货场监控、货场移动终端、货场货运分析和货场员工赋能提升的功能。以西柏坡货场为例，确定了朔黄铁路货场智慧平台建设方案和各阶段建设内容，助力朔黄铁路提升沿线货场智慧化建设水平，促进运输结构调整，提高服务效率和经济效益。
2024, 33(2): 53-56.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.10
摘要:
针对铁路旅客排队疲劳、工作人员办理效率低等问题，设计并实现了基于Linux平台的铁路售票厅排队叫号系统。通过数据库可视化分析、语音合成、实时广播、基于朴素贝叶斯算法的智能分析与预测等关键技术，实现取号、叫号、旅客评价、信息显示、后台信息管理等功能，提高了售票厅窗口售票业务的办理效率。基于某车站售票大厅的试点运行表明，该系统整合了车站综合信息，平衡了资源分配，有效提高了车站售票管理水平。
针对铁路旅客排队疲劳、工作人员办理效率低等问题，设计并实现了基于Linux平台的铁路售票厅排队叫号系统。通过数据库可视化分析、语音合成、实时广播、基于朴素贝叶斯算法的智能分析与预测等关键技术，实现取号、叫号、旅客评价、信息显示、后台信息管理等功能，提高了售票厅窗口售票业务的办理效率。基于某车站售票大厅的试点运行表明，该系统整合了车站综合信息，平衡了资源分配，有效提高了车站售票管理水平。
2024, 33(2): 57-62.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.11
摘要:
针对铁路综合视频数据的分转发服务需求，设计并实现了铁路综合视频分转发中间件。详细阐述了其总体架构、技术架构、功能架构、关键技术，以及实时监控、云台控制、历史回放、业务告警等功能。该中间件已在铁路线路安全环境管理平台上线运行，并在全国铁路范围内试用；试用结果表明，该中间件可提供高性能、大规模的视频数据管理服务，实现视频资源集成与共享，规范统一视频传输方式，对多条线路视频数据进行集中整合，提高网络传输效率和带宽利用率，具有推广价值。
针对铁路综合视频数据的分转发服务需求，设计并实现了铁路综合视频分转发中间件。详细阐述了其总体架构、技术架构、功能架构、关键技术，以及实时监控、云台控制、历史回放、业务告警等功能。该中间件已在铁路线路安全环境管理平台上线运行，并在全国铁路范围内试用；试用结果表明，该中间件可提供高性能、大规模的视频数据管理服务，实现视频资源集成与共享，规范统一视频传输方式，对多条线路视频数据进行集中整合，提高网络传输效率和带宽利用率，具有推广价值。
2024, 33(2): 63-66.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.12
摘要:
为提高云平台的性能和资源利用率，文章提出一种基于ARMA-CNN-SVR的负载预测组合模型，通过融合多种预测模型的优点，提高预测云平台资源使用情况的准确率。基于该负载预测组合模型，进一步优化了弹性伸缩策略，有效解决资源调整的滞后性问题，增强了云平台的主动性和智能性，显著提升了资源利用率和服务质量。
为提高云平台的性能和资源利用率，文章提出一种基于ARMA-CNN-SVR的负载预测组合模型，通过融合多种预测模型的优点，提高预测云平台资源使用情况的准确率。基于该负载预测组合模型，进一步优化了弹性伸缩策略，有效解决资源调整的滞后性问题，增强了云平台的主动性和智能性，显著提升了资源利用率和服务质量。
2024, 33(2): 67-73.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.13
摘要:
为研究设备可用度对列车控制中心（TCC，Train Control Center）的影响和预测TCC的剩余使用寿命（RUL ，Remaining Useful Life），降低TCC的故障发生率，确保车辆安全运行，构建TCC动态故障树模型。通过引入Markov理论，将其转化为Markov模型，设计了TCC可用度评估与RUL预测方法；考虑了TCC的失效率和共因失效，利用D-S（Dempster-Shafer）证据理论对失效数据作数据融合处理，得到TCC设备初始故障区间概率；在此基础上，采用超椭球模型约束设备初始故障区间概率，得到更加精确的底事件故障区间概率；画出Markov状态转移图，用矩阵推导出TCC可用度和RUL的函数关系式，且对可用度的计算还考虑了维修因素。以兰州—乌鲁木齐客运专线某TCC数据作为分析案例，用该方法计算TCC及其各设备的可用度，并预测TCC的RUL。结果表明：与通用方法相比，评估结果相同，但评估信息更丰富。
为研究设备可用度对列车控制中心（TCC，Train Control Center）的影响和预测TCC的剩余使用寿命（RUL ，Remaining Useful Life），降低TCC的故障发生率，确保车辆安全运行，构建TCC动态故障树模型。通过引入Markov理论，将其转化为Markov模型，设计了TCC可用度评估与RUL预测方法；考虑了TCC的失效率和共因失效，利用D-S（Dempster-Shafer）证据理论对失效数据作数据融合处理，得到TCC设备初始故障区间概率；在此基础上，采用超椭球模型约束设备初始故障区间概率，得到更加精确的底事件故障区间概率；画出Markov状态转移图，用矩阵推导出TCC可用度和RUL的函数关系式，且对可用度的计算还考虑了维修因素。以兰州—乌鲁木齐客运专线某TCC数据作为分析案例，用该方法计算TCC及其各设备的可用度，并预测TCC的RUL。结果表明：与通用方法相比，评估结果相同，但评估信息更丰富。
2024, 33(2): 74-80.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.14
摘要:
为避免地铁车厢客流过度集中，引导站台乘客分散乘车，文章以地铁各车厢客流均衡为目标，以均衡度标准差为指标，综合考虑车厢现有人数、候车人数及预计下车人数，优化地铁站台客流引导方式。通过AnyLogic仿真软件，模拟广州地铁珠江新城5号线站台条件，对比了客流量范围在12万人/日~60万人/日条件下，不同引导方式对车厢乘客分布不均衡度的影响。结果表明，地铁站客流量达到24万人/日时，考虑预计下车人数的站台客流引导方式下的车厢客流均衡度标准差明显提升；与不考虑该站下车人数的引导方式相比，客流均衡度标准差提升幅度最大达到25.6%，相比人工引导方式的提升幅度达53.6%，有效提升了地铁精细化服务能力。
为避免地铁车厢客流过度集中，引导站台乘客分散乘车，文章以地铁各车厢客流均衡为目标，以均衡度标准差为指标，综合考虑车厢现有人数、候车人数及预计下车人数，优化地铁站台客流引导方式。通过AnyLogic仿真软件，模拟广州地铁珠江新城5号线站台条件，对比了客流量范围在12万人/日~60万人/日条件下，不同引导方式对车厢乘客分布不均衡度的影响。结果表明，地铁站客流量达到24万人/日时，考虑预计下车人数的站台客流引导方式下的车厢客流均衡度标准差明显提升；与不考虑该站下车人数的引导方式相比，客流均衡度标准差提升幅度最大达到25.6%，相比人工引导方式的提升幅度达53.6%，有效提升了地铁精细化服务能力。
2024, 33(2): 81-87.
doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.02.15
摘要:
当前，我国铁路旅客对城际铁路公交化的出行需求越来越高。为适应城际铁路旅客快速进出站、便捷支付的现实需求，设计了城际铁路智能乘车码系统。该系统实现了双离线动态乘车码生成与解析及旅客身份智能识别，旅客可随到随走，通过铁路12306支付宝小程序扫码进出站，显著提高了旅客出行效率。此外，依托铁路电子支付平台的支付结算能力及支付宝金融产品的支付与风控能力，通过支付交易多重加密与验证及完善的交易对账及差异处理，实现旅客电子支付账户免密代扣及支付宝垫资保付，既保证了旅客支付的便捷性、安全性和风险可控性，也确保了中国国家铁路集团有限公司运输收入准确无误。该系统已在中国铁路广州局集团有限公司成功应用，实现铁路旅客先乘车后支付的出行体验，促进铁路客运服务方式转型和铁路客运服务水平的提升。
当前，我国铁路旅客对城际铁路公交化的出行需求越来越高。为适应城际铁路旅客快速进出站、便捷支付的现实需求，设计了城际铁路智能乘车码系统。该系统实现了双离线动态乘车码生成与解析及旅客身份智能识别，旅客可随到随走，通过铁路12306支付宝小程序扫码进出站，显著提高了旅客出行效率。此外，依托铁路电子支付平台的支付结算能力及支付宝金融产品的支付与风控能力，通过支付交易多重加密与验证及完善的交易对账及差异处理，实现旅客电子支付账户免密代扣及支付宝垫资保付，既保证了旅客支付的便捷性、安全性和风险可控性，也确保了中国国家铁路集团有限公司运输收入准确无误。该系统已在中国铁路广州局集团有限公司成功应用，实现铁路旅客先乘车后支付的出行体验，促进铁路客运服务方式转型和铁路客运服务水平的提升。
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