检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道学报 2025年第1期47卷 71-81页

作者：田婉琪步兵吕继东唐涛李开成北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心北京100044 北京交通大学自动化与智能学院北京100044 北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京100044

针对西部地区高速铁路列车在不同应用场景下的驾驶特征和轨迹的差异性较大的问题,建立基于驾驶特征分类的高速铁路列车追踪运行轨迹预测模型。给出高速列车驾驶特征定义,结合追踪列车的速度、加速度、急动度、时间和空间间隔等特征数据... 详细信息

针对西部地区高速铁路列车在不同应用场景下的驾驶特征和轨迹的差异性较大的问题,建立基于驾驶特征分类的高速铁路列车追踪运行轨迹预测模型。给出高速列车驾驶特征定义,结合追踪列车的速度、加速度、急动度、时间和空间间隔等特征数据,基于高斯混合模型(GMM)识别出3类常见且差异较大的高速列车驾驶场景和驾驶风格,并对驾驶风格的最大互信息系数(MIC)特征进行重要性分析;针对3类驾驶风格和特征变量,采用不同长短期记忆神经(LSTM)网络训练,进一步强化LSTM参数特征,得到基于不同驾驶特征的轨迹预测模型和算法;通过实验室仿真列车运行数据对所提出的方法进行验证。验证结果表明:与传统单一算法相比,所提出的高速列车追踪运行轨迹预测方法具有显著优势,预测时长15 s内的平均相对误差MRE不超过3.5%,比标准LSTM和卡尔曼滤波器(KF)算法的MRE分别降低了32.9%和43.3%,且最短追踪时间间隔缩小0.3 min以上,该方法在一定程度上为满足西部铁路的特殊运能需求提供理论依据。

关键词：高速列车轨迹预测驾驶特征长短期记忆神经网络高斯混合模型

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基于混合车队换道频率认知的交织区道路容量贝叶斯推断方法

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中国公路学报 2025年第2期38卷 230-242页

作者：彭佳力上官伟陈俊杰柴琳果彭聪北京交通大学自动化与智能学院北京100044 北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京100044

高速公路交织区域因其复杂的车辆动态微观行为,使得道路容量难以估计和预测,因此基于多车车队和单个车辆共同组成的混合车队,研究了其换道频率认知的道路容量贝叶斯推断方法,旨在量化车辆频繁的换道行为对交通流的干扰及其对道路容量的... 详细信息

高速公路交织区域因其复杂的车辆动态微观行为,使得道路容量难以估计和预测,因此基于多车车队和单个车辆共同组成的混合车队,研究了其换道频率认知的道路容量贝叶斯推断方法,旨在量化车辆频繁的换道行为对交通流的干扰及其对道路容量的影响。首先提出了基于上下游环形检测器数据的车队识别方法,并基于车队比例对交通流量的计算方法进行了建模。接着通过分析交织区域的真实数据集,发现随着换道频率的增加,车队间、车队内和单车的平均车头时距会相应波动,于是提出了换道系数异方差正态分布的随机模型,其中均值和标准差分别随平均车头时距呈多项式衰减,并借助贝叶斯推断和马尔可夫链蒙特卡洛技术推导了模型参数的后验分布,进而估计了交织区域道路容量。研究结果表明:换道频率显著影响车头时距和道路容量,低换道频率有助于提高道路吞吐量,部分路段在换道频率减小33.3%时,道路容量能够提高85.7%。该方法能够提供基于概率推断的交通流调控新策略,尤其在未来智能网联汽车的支持下,能够对高速公路交织区域的交通效率进行定量地优化。

关键词：交通工程道路容量估计贝叶斯推断混合车队换道交织区域

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地铁盾构隧道裂缝与渗漏水图像采集与智能识别算法研究

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中南大学学报(自然科学版) 2025年第1期56卷 370-383页

作者：田思萌王耀东刘胜智周伟史红梅朱力强先进轨道交通自主运行全国重点实验室(北京交通大学) 北京100044 北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075

隧道病害是地铁运营人员定期巡检的主要任务之一,提出一种深度学习与像素级图像处理算法相结合的隧道表面病害识别方法。首先,利用自主研究的高速采集系统采集大量隧道表面图像,通过像素级标定构建高质量语义分割样本库;然后,针对裂缝... 详细信息

隧道病害是地铁运营人员定期巡检的主要任务之一,提出一种深度学习与像素级图像处理算法相结合的隧道表面病害识别方法。首先,利用自主研究的高速采集系统采集大量隧道表面图像,通过像素级标定构建高质量语义分割样本库;然后,针对裂缝和渗漏水的形态特点,提出一种改进的DeepLabV3+算法,从主干特征网络、空洞卷积金字塔模块和解码器多尺度融合3个方面进行改进;最后,提出一种基于像素级图像处理的算法,计算简单背景及病害混叠情况下的裂缝长度和渗漏水面积参数。研究结果表明,提出的改进算法使平均准确度达85.26%,平均交并比达73.62%,相较于其他5种模型,分割结果更为精细,对于复杂背景和裂缝与渗漏水混叠的复杂病害仍有很好的分割效果。同时,像素级处理可以完成典型病害及复杂情况的参数提取,实现整体地铁隧道表面病害的智能识别。研究成果不仅可以实现裂缝和渗漏水的准确检测,而且能用于分析复杂背景和2种病害混叠情况的复杂病害。

关键词：图像采集语义分割病害参数计算隧道裂缝隧道渗漏水复杂病害

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面向学科交叉的计算智能课程案例建设研究

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科学咨询 2025年第1期 59-62页

作者：郭建媛秦勇贾利民北京交通大学交通运输学院北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室

在科教兴国的大背景下，探索培养多学科交叉创新人才具有重要意义。本文面向学科交叉，依托硕士研究生计算智能课程，开展案例建设。本文提出以国家与行业需求为驱动、以理论技术为基础、以行业问题为落脚、以创新能力培养为目标的案例... 详细信息

在科教兴国的大背景下，探索培养多学科交叉创新人才具有重要意义。本文面向学科交叉，依托硕士研究生计算智能课程，开展案例建设。本文提出以国家与行业需求为驱动、以理论技术为基础、以行业问题为落脚、以创新能力培养为目标的案例建设思路，并给出围绕城市轨道交通运营主要过程的神经网络、进化计算及强化学习应用三个典型案例要点，提出案例教学课前、课中、课后的实施方法，为多学科交叉的课程案例建设提供了参考。

关键词：学科交叉案例教学交通运输计算智能

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钢筋混凝土试块中空洞病害雷达图像特征规律分析

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铁道学报 2025年第4期47卷 174-184页

作者：任秋阳王艳辉丁冠军徐杰崔广炎北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京100044 北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心北京100044 北京交通大学城市轨道交通运营安全管理技术及装备交通运输行业研发中心北京100044

针对目前研究对空洞病害雷达图像特征规律分析不足的问题,构建足尺寸钢筋混凝土试块物理模型,模拟隧道衬砌空洞病害。基于雷达图像特征,提出空洞病害量化分析方法,并利用探地雷达检测不同工况下的空洞病害,得出衬砌空洞病害雷达图像特... 详细信息

针对目前研究对空洞病害雷达图像特征规律分析不足的问题,构建足尺寸钢筋混凝土试块物理模型,模拟隧道衬砌空洞病害。基于雷达图像特征,提出空洞病害量化分析方法,并利用探地雷达检测不同工况下的空洞病害,得出衬砌空洞病害雷达图像特征规律。研究结果表明:在无内部填充物的情况下,最大振幅A_(T),能量E_(T)和IMF1分量与构建的空洞尺寸呈正相关;含水情况下,最大振幅A_(T),能量E_(T)与IMF1分量提高,且与构建的空洞尺寸呈负相关;几何结构不规则的空洞呈现的深度近似于下底面相似的具有相同长度的等体积几何结构规则空洞的深度,其误差小于5%;水与不密实病害的内部介质会使空洞呈现在图像上的位置向下偏移,深度分别提高8%与30%以上。

关键词：地质雷达空洞病害物理模型试验混凝土试块特征规律分析

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铁路外部环境无人机图像未知风险检测方法

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航空学报 2025年

作者：孟凡腾秦勇崔京吴云鹏张紫城魏少伟北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京交通大学运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室昆明理工大学交通工程学院中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所

铁路外部环境的常见隐患以及未知风险（包括泥石流、落石、动物入侵等）严重威胁到铁路安全运行，需要巡检人员耗时费力地频繁检查，但巡检范围仍非常有限。目前，低空经济已成为国家新质生产力代表，无人机具备高空、远距离、受地形和... 详细信息

铁路外部环境的常见隐患以及未知风险（包括泥石流、落石、动物入侵等）严重威胁到铁路安全运行，需要巡检人员耗时费力地频繁检查，但巡检范围仍非常有限。目前，低空经济已成为国家新质生产力代表，无人机具备高空、远距离、受地形和铁路维修天窗影响小，具有先天巡检优势。针对铁路外部环境未知风险样本稀疏且具有随机不确定性的挑战，本文利用无人机进行沿线遥感图像采集，并基于Faster R-CNN提出了一种未知风险检测框架。首先，设计了一种新颖的目标性与多分类解耦训练策略，并融合在未知风险检测框架中，显著提升了通用目标检测性能，避免将未知风险目标错分为背景；其次，改进了VOS的虚拟特征合成方法，提出了基于相似度的特征空间采样，在构建实例级目标特征空间基础上进行多元高斯分布参数估计与重采样，获得泛化性的未知风险目标特征表示；随后，利用基于能量的不确定性度量，对实例级特征进行不确定性度量，并据此计算损失以诱导网络优化常见类别和未知风险类别的决策边界。最终，在采集的铁路外部环境数据集、开源无人机数据集以及泛化性测试数据上进行了定量与定性实验分析，本文提出的方法在常见隐患识别上取得了95.7%m AP50，同时在测试集和泛化性测试数据上分别取得了98%和80.8%Recall50，实验结果表明本文方法在保证常见隐患类别高识别率的基础上对于未知风险目标也有较高的检测能力。

关键词：无人机遥感图像低空经济深度学习铁路外部环境未知风险目标检测

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基于MK-RVM的地铁列车继电器剩余寿命预测

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现代城市轨道交通 2025年第3期 71-79页

作者：马垚胡新杨刘志强魏秀琨北京市地铁运营有限公司运营二分公司北京100043 北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京100044

继电器作为地铁列车电气系统的关键部件,其可靠性直接影响地铁列车的安全运行。因此,对地铁列车继电器的剩余寿命(RUL)进行精准预测尤为重要。文章提出一种基于多核相关向量机(MK-RVM)的继电器剩余寿命预测模型,并通过贝叶斯优化算法对... 详细信息

继电器作为地铁列车电气系统的关键部件,其可靠性直接影响地铁列车的安全运行。因此,对地铁列车继电器的剩余寿命(RUL)进行精准预测尤为重要。文章提出一种基于多核相关向量机(MK-RVM)的继电器剩余寿命预测模型,并通过贝叶斯优化算法对相关超参数进行优化。该模型能够基于预测得到的RUL值和方差获得累积分布函数,进而估算在当前开合次数下继电器至少还能运行一段时间的概率。同时以A型号继电器为例,通过搭建的继电器特性参数测试实验台采集10种时间特征参数,并基于筛选的关键特征参数进行剩余寿命预测实验。实验结果显示,A型号继电器两对触点RUL预测的平均均方根误差为48966,即预测误差约为4个月,充分证明MK-RVM方法在继电器剩余寿命预测中的有效性。

关键词：地铁列车继电器剩余寿命预测相关向量机 MK-RVM

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轨道交通基础设施自主无人机智能巡检技术现状与发展趋势

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铁路通信信号工程技术 2025年第2期22卷 1-10页

作者：秦勇张紫城杨怀志孟凡腾崔京仇宁海孟彤刘鹏帅汪洋王志鹏北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京100044 运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100044 京沪高速铁路股份有限公司北京100038 京福铁路客运专线安徽有限责任公司合肥230031

轨道交通既有基础设施服役时间增长,受环境和自然灾害影响性能劣化,病害频发,需先进巡检技术掌握其服役状态。现有机械与传感设备巡检存在频率低、覆盖范围有限、智能分析能力不足等问题,在桥梁、隧道口等区域巡检盲区多。无人机巡检具... 详细信息

轨道交通既有基础设施服役时间增长,受环境和自然灾害影响性能劣化,病害频发,需先进巡检技术掌握其服役状态。现有机械与传感设备巡检存在频率低、覆盖范围有限、智能分析能力不足等问题,在桥梁、隧道口等区域巡检盲区多。无人机巡检具有高空作业、远距离覆盖、受地形与天窗限制小的优势。围绕轨道交通无人机智能巡检分析系统的“边云协同”分布式架构,探讨边缘端技术、云端技术及智能分析模型协同优化轨道基础设施巡检任务的方式,通过实际工程应用案例验证该技术的巡检价值,并基于无人机系统自主化等级,对未来无人机技术在轨道交通基础设施巡检中的潜在应用场景和研究方向进行展望。

关键词：轨道交通基础设施自主无人机智能巡检边云协同

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地铁线路双向中断时长不确定下的列车运行调整

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中国铁道科学 2023年第4期44卷 230-240页

作者：王义惠赵康祺王航宇牛儒孟令云北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044

针对地铁线路双向运营中断时长不确定的情况,提出以到发时刻偏差、区间车次取消数和运行间隔均匀性为目标函数的列车运行调整和车底周转一体化模型;为求解这一混合整数非线性规划模型,在模型线性化的基础上,采用2阶段法和滚动时域优化算... 详细信息

针对地铁线路双向运营中断时长不确定的情况,提出以到发时刻偏差、区间车次取消数和运行间隔均匀性为目标函数的列车运行调整和车底周转一体化模型;为求解这一混合整数非线性规划模型,在模型线性化的基础上,采用2阶段法和滚动时域优化算法,按乐观预测和悲观预测2种策略,实现列车运行计划的滚动优化调整和快速求解;为证明该模型及求解方法应对运营中断持续时长不确定的能力,基于北京地铁7号线某工作日下的实际运营数据构建算例进行验证。结果表明:模型及求解方法能够在中断时长不确定的情况下生成接近最优解的列车运行调整计划;提出的求解方法有效提高了计算效率,算例中断30 min悲观预测的求解时间为157 s,为直接求解法的15.39%;2种策略均在预测值与实际值更接近时,得到更接近最优解的运行调整结果;悲观预测策略更适用于双向中断时长不确定且可能有多个预测时长时,而乐观预测策略更适用于中断时长信息较为准确时。

关键词：地铁列车运行调整运营中断混合整数非线性规划滚动时域优化算法

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基于数字孪生和MBSE的铁路防灾监测仿真推演系统设计

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中国铁道科学 2024年第3期45卷 168-181页

作者：马小平王旭贾利民李松北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044

针对既有铁路防灾监测系统灾害情景预测能力低、主动防控水平差,以及灾害风险发生、发展、演化的路径和应对策略效能评估能力不足等问题,采用数字孪生和基于模型的系统工程(MBSE)技术重新设计铁路防灾监测仿真推演系统架构,采用系统建... 详细信息

针对既有铁路防灾监测系统灾害情景预测能力低、主动防控水平差,以及灾害风险发生、发展、演化的路径和应对策略效能评估能力不足等问题,采用数字孪生和基于模型的系统工程(MBSE)技术重新设计铁路防灾监测仿真推演系统架构,采用系统建模语言(SysML)定义系统需求分析、功能架构、逻辑架构和物理架构;研制集铁路环境情景数据采集、孪生监控、情景仿真、情景推演、情景应对、数据资源管理等功能为一体的铁路防灾监测仿真推演系统。结果表明:提出的基于数字孪生和MBSE的铁路防灾监测仿真推演系统可提供新的灾害在线推演预测能力,从根本上改变响应式的灾害防控模式,可为铁路防灾监测系统的数字化转型及预测性主动防控升级提供重要的架构指导和技术支撑。

关键词：铁路防灾系统架构 MBSE SysML 数字孪生

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