基于射频识别技术的铁路检修日志系统的设计与实现
这是一篇关于射频识别,铁路,检修,日志系统的论文, 主要内容为铁路现场设备运行良好是列车高速、安全运行最根本的保证,设备检修不到位或者设备漏检漏修将直接影响行车秩序,造成列车晚点甚至酿成行车事故。传统的检修日志管理方法是:手工在检修卡片上填写检修日志,检修卡片分散存放在对应的设备箱盒内部。随着我国铁路的快速发展,铁路现场设备数量巨大、安装位置偏僻,由检修人员手工填写的检修日志可信度难以保证;检修日志分散存放,难以通过实时查询和分析检修日志来监督现场设备维修工作。 论文从铁路检修的应用实际出发,基于射频识别技术设计了一套智能化、网络化的检修日志管理系统。该系统由检修人员使用便携式记录笔自动采集每次检修设备的开始时间和结束时间等信息,通过对这些日志信息的集中存储、统一管理、实时查询与分析,实现对检修日志异常的自动预警。主要工作包括系统总体设计、系统硬件和软件设计与实现。 首先,通过对铁路检修日志系统实际应用的需要分析,提出了铁路检修日志系统的设计目标、系统总体结构、系统软件硬件结构和系统主要技术指标;同时,从技术、经济和操作三个方面分析了系统总体设计的可行性。 其次,基于ISO/IEC 14443A标准协议,设计了基于射频识别技术的铁路检修日志系统的记录笔硬件电路和人员卡、设备卡电路,设计和实现了射频电路、微机处理器外围电路、存储电路和与上位机通信电路,并对其工作原理进行了详细的分析和说明;设计了人员卡、设备卡及其与实际应用密切相关的卡片封装结构。 最后,设计和实现了检修日志管理系统,通过软件实现了记录笔时钟。以检修日志采集、存储、上传和在检修日志管理系统显示的数据演变过程为主线,通过列举两名检修人员检修四台设备后,形成五条检修日志的全过程,对检修日志系统软件处理过程和算法进行了分析,介绍了系统所采用的单片机开发平台、电路设计工具和软件开发环境,以及系统实现的功能;分析了系统存在的不足,展望了系统的研究及推广应用前景。
铁路客流预测算法研究与实现
这是一篇关于铁路,特征工程,深度学习,客流预测,注意力机制的论文, 主要内容为随着铁路技术创新能力不断提升,运营管理模式不断升级,近年来中国高铁发展迅速,高铁网从“四纵四横”向“八纵八横”迈进,取得了辉煌成就。得益于铁路客运的快捷和便利,高铁已经成为国人最受欢迎的出行方式之一。但面对如此庞大的铁路系统,如何将资源合理配置、根据市场的动态变化来调整运营策略、增加运营收益成了铁路部门面临的挑战,而这些问题的解决方法都需要更深入的了解客流的变化趋势并对铁路客流做出准确的预测。在此前提下,本文对铁路客流预测算法进行了研究,论文的主要工作包括:1.提出了一种基于铁路领域特征分析的机器学习客流预测算法。首先对铁路预售票与最终发车日期客流关系以及客流影响因素进行了分析和研究,之后通过历史数据分析了铁路客流特性,构建了几种符合铁路客流规律的特征提取方法,包括正负相关性特征、周期特征、组特征等。最后进行了特征对比实验以及四种机器学习算法对比实验,验证了该预测算法的有效性。2.构建了一种基于时序卷积注意力的多元时间序列预测模型HANet,用于多路段的列车客流预测。该模型包含线性和非线性两部分结构,线性部分由AR组成,用于提取客流数据中的线性规律,非线性部分由CNN层,包含层次注意力的TCAN网络组成。首先通过CNN卷积抽取局部特征,也就是不同区间下列车客流中的空间信息,然后利用TCAN学习客流的时序规律,结合层次注意力机制提取客流数据中隐藏的长时间信息。最后通过实验确定了模型中超参数的最优值,并进行了对比实验,结果表明所设计的模型在多路段的铁路客流预测任务中取得了较好的结果。3.设计并实现了铁路客流预测服务原型系统。首先利用本文提出的两种列车客流预测算法,使用京沪线客流数据训练离线预测模型,然后将训练好的模型部署到服务器中,通过定时任务自动的将预测结果保存到数据库中,用户可直接通过服务查询预测结果。最后使用Vue框架结合ECharts技术搭建了可视化服务,可以为铁路部门研究人员的科学决策提供支持。
铁路安全监测数据监控平台的设计与实现
这是一篇关于铁路,监测数据,数据清洗的论文, 主要内容为铁路线基础设施主要由路基、轨道、桥梁建筑等三大部分构成。在我国既有的铁路网中,桥梁超过4000座,其中存在着相当比重的中、老龄桥梁。隧道达到7000余座,总里程接近4000公里,其中多数隧道处于不良的状态。此外,我国幅员辽阔,铁路线设施所处地形极其复杂。随着铁路事业的飞速发展,信息化程度不断加深,铁路局对铁路的监测、管理的要求也越来越高。为了提高对铁路的基础设施的监测水平,提升监测、维护的效率,铁路局决定开发铁路安全监测数据监控平台。通过铁路安全监测数据监控平台,对采集到的数据进行抽取、清洗、入库,最后进行集中展示和维护,使监控中心可以对各监测点实时监控、分析,全面掌握当前各个铁路段的运行状态信息,为总公司、铁路局及工务段人员提供铁路及周边环境的运行状态数据,为今后建立大数据平台打下坚实的基础。铁路安全监测数据监控平台采用了 B/S架构进行开发,提高了系统的整体稳定性,也简化了系统的开发、维护与使用过程。服务器方面,选择了 JavaEE框架来进行服务器后台的相关开发,主要使用了 SpringMVC和Hibernate框架,并选择了 Weblogic作为中间件。为了提升系统的整体安全性,系统的物理架构通过防火墙将内网与外部网络进行隔离,保证了系统的安全性。数据库则选择了稳定性和效率都比较高的Oracle数据库,性能上满足了对于大量数据查询的需求。在数据转换方面,采用了 ETL工具对铁路的监测数据进行抽取、转换和清洗。从功能上来划分,铁路安全监测数据监控平台主要包括数据清洗模块、数据展示模块、基础管理模块。其中数据清洗模块主要功能是监测数据进行抽取、转换、清洗,最后存入统一的数据库中;数据展示模块主要功能是根据查询条件显示相应的监测数据,供工作人员使用;基础管理模块主要功能是对测点类型、传感器类型、监测日志等进行管理。通过以上三个模块,就可以实现对铁路运行状况进行监测与维护,提高铁路局对铁力路的整体管理水平。目前,铁路安全监测数据监控平台的开发工作已经完成,并通过了的相关测试,已经交付给铁路局进行试运行。根据反馈结果可以得知,该平台满足了铁路总局提出的各项需求,可以有效监控铁路运行的监测数据,极大地提升了监控的及时性和全面性,提高了铁路总局、各铁路分局的安全监控能力。
基于射频识别技术的铁路检修日志系统的设计与实现
这是一篇关于射频识别,铁路,检修,日志系统的论文, 主要内容为铁路现场设备运行良好是列车高速、安全运行最根本的保证,设备检修不到位或者设备漏检漏修将直接影响行车秩序,造成列车晚点甚至酿成行车事故。传统的检修日志管理方法是:手工在检修卡片上填写检修日志,检修卡片分散存放在对应的设备箱盒内部。随着我国铁路的快速发展,铁路现场设备数量巨大、安装位置偏僻,由检修人员手工填写的检修日志可信度难以保证;检修日志分散存放,难以通过实时查询和分析检修日志来监督现场设备维修工作。 论文从铁路检修的应用实际出发,基于射频识别技术设计了一套智能化、网络化的检修日志管理系统。该系统由检修人员使用便携式记录笔自动采集每次检修设备的开始时间和结束时间等信息,通过对这些日志信息的集中存储、统一管理、实时查询与分析,实现对检修日志异常的自动预警。主要工作包括系统总体设计、系统硬件和软件设计与实现。 首先,通过对铁路检修日志系统实际应用的需要分析,提出了铁路检修日志系统的设计目标、系统总体结构、系统软件硬件结构和系统主要技术指标;同时,从技术、经济和操作三个方面分析了系统总体设计的可行性。 其次,基于ISO/IEC 14443A标准协议,设计了基于射频识别技术的铁路检修日志系统的记录笔硬件电路和人员卡、设备卡电路,设计和实现了射频电路、微机处理器外围电路、存储电路和与上位机通信电路,并对其工作原理进行了详细的分析和说明;设计了人员卡、设备卡及其与实际应用密切相关的卡片封装结构。 最后,设计和实现了检修日志管理系统,通过软件实现了记录笔时钟。以检修日志采集、存储、上传和在检修日志管理系统显示的数据演变过程为主线,通过列举两名检修人员检修四台设备后,形成五条检修日志的全过程,对检修日志系统软件处理过程和算法进行了分析,介绍了系统所采用的单片机开发平台、电路设计工具和软件开发环境,以及系统实现的功能;分析了系统存在的不足,展望了系统的研究及推广应用前景。
铁路安全监测数据监控平台的设计与实现
这是一篇关于铁路,监测数据,数据清洗的论文, 主要内容为铁路线基础设施主要由路基、轨道、桥梁建筑等三大部分构成。在我国既有的铁路网中,桥梁超过4000座,其中存在着相当比重的中、老龄桥梁。隧道达到7000余座,总里程接近4000公里,其中多数隧道处于不良的状态。此外,我国幅员辽阔,铁路线设施所处地形极其复杂。随着铁路事业的飞速发展,信息化程度不断加深,铁路局对铁路的监测、管理的要求也越来越高。为了提高对铁路的基础设施的监测水平,提升监测、维护的效率,铁路局决定开发铁路安全监测数据监控平台。通过铁路安全监测数据监控平台,对采集到的数据进行抽取、清洗、入库,最后进行集中展示和维护,使监控中心可以对各监测点实时监控、分析,全面掌握当前各个铁路段的运行状态信息,为总公司、铁路局及工务段人员提供铁路及周边环境的运行状态数据,为今后建立大数据平台打下坚实的基础。铁路安全监测数据监控平台采用了 B/S架构进行开发,提高了系统的整体稳定性,也简化了系统的开发、维护与使用过程。服务器方面,选择了 JavaEE框架来进行服务器后台的相关开发,主要使用了 SpringMVC和Hibernate框架,并选择了 Weblogic作为中间件。为了提升系统的整体安全性,系统的物理架构通过防火墙将内网与外部网络进行隔离,保证了系统的安全性。数据库则选择了稳定性和效率都比较高的Oracle数据库,性能上满足了对于大量数据查询的需求。在数据转换方面,采用了 ETL工具对铁路的监测数据进行抽取、转换和清洗。从功能上来划分,铁路安全监测数据监控平台主要包括数据清洗模块、数据展示模块、基础管理模块。其中数据清洗模块主要功能是监测数据进行抽取、转换、清洗,最后存入统一的数据库中;数据展示模块主要功能是根据查询条件显示相应的监测数据,供工作人员使用;基础管理模块主要功能是对测点类型、传感器类型、监测日志等进行管理。通过以上三个模块,就可以实现对铁路运行状况进行监测与维护,提高铁路局对铁力路的整体管理水平。目前,铁路安全监测数据监控平台的开发工作已经完成,并通过了的相关测试,已经交付给铁路局进行试运行。根据反馈结果可以得知,该平台满足了铁路总局提出的各项需求,可以有效监控铁路运行的监测数据,极大地提升了监控的及时性和全面性,提高了铁路总局、各铁路分局的安全监控能力。
铁路客流预测算法研究与实现
这是一篇关于铁路,特征工程,深度学习,客流预测,注意力机制的论文, 主要内容为随着铁路技术创新能力不断提升,运营管理模式不断升级,近年来中国高铁发展迅速,高铁网从“四纵四横”向“八纵八横”迈进,取得了辉煌成就。得益于铁路客运的快捷和便利,高铁已经成为国人最受欢迎的出行方式之一。但面对如此庞大的铁路系统,如何将资源合理配置、根据市场的动态变化来调整运营策略、增加运营收益成了铁路部门面临的挑战,而这些问题的解决方法都需要更深入的了解客流的变化趋势并对铁路客流做出准确的预测。在此前提下,本文对铁路客流预测算法进行了研究,论文的主要工作包括:1.提出了一种基于铁路领域特征分析的机器学习客流预测算法。首先对铁路预售票与最终发车日期客流关系以及客流影响因素进行了分析和研究,之后通过历史数据分析了铁路客流特性,构建了几种符合铁路客流规律的特征提取方法,包括正负相关性特征、周期特征、组特征等。最后进行了特征对比实验以及四种机器学习算法对比实验,验证了该预测算法的有效性。2.构建了一种基于时序卷积注意力的多元时间序列预测模型HANet,用于多路段的列车客流预测。该模型包含线性和非线性两部分结构,线性部分由AR组成,用于提取客流数据中的线性规律,非线性部分由CNN层,包含层次注意力的TCAN网络组成。首先通过CNN卷积抽取局部特征,也就是不同区间下列车客流中的空间信息,然后利用TCAN学习客流的时序规律,结合层次注意力机制提取客流数据中隐藏的长时间信息。最后通过实验确定了模型中超参数的最优值,并进行了对比实验,结果表明所设计的模型在多路段的铁路客流预测任务中取得了较好的结果。3.设计并实现了铁路客流预测服务原型系统。首先利用本文提出的两种列车客流预测算法,使用京沪线客流数据训练离线预测模型,然后将训练好的模型部署到服务器中,通过定时任务自动的将预测结果保存到数据库中,用户可直接通过服务查询预测结果。最后使用Vue框架结合ECharts技术搭建了可视化服务,可以为铁路部门研究人员的科学决策提供支持。
基于ZigBee组网的铁道冬季冰雪灾害监测系统
这是一篇关于铁路,冰雪灾害监测,ZigBee无线传感网络,4G网络的论文, 主要内容为近几年,随着铁路交通的迅速发展,一批横贯南北、贯通东西的铁路线陆续开通。同时,由于我国地域广阔,铁路线路从严寒干燥的东北到闷热潮湿的海南,从西部干旱的沙漠到东部湿润的沿海,会遇到大风、暴雨、冰雪、泥石流等多种自然灾害,对铁路运输的安全构成了极大的威胁。因此,建设完善的自然灾害监测系统,实时、准确地监测铁路沿线的气候、地质、洪涝等状况,及时发布预警并调整列车运行是保证铁路运输安全、稳定的关键。比如东北地区冬季冰雪灾害频发,对铁路运输造成严重影响,目前东北地区新建铁路上已经逐步开始有选择性地在部分地段部署冰雪灾害监测系统。本文首先查阅国内外相关文献,系统性地分析了冬季冰雪灾害监测技术及无线传感网络在铁路领域应用的国内外研究现状。通过对既有的几种主要监测技术手段进行比较分析,考虑到仅依靠某种单一检测手段很难准确地反映出冬季积雪对列车运行的影响程度,所以提出了以激光测距和红外测距相结合的技术手段,并辅以风速、温度测量的全方位轨道线路环境监测方案。鉴于铁路环境复杂,在部署监测系统时选择无线传感网络实现分布式数据采集较现场总线方式更为合理。通过对无线传感网络技术的方案论证,选择了Zig Bee无线网络作为现场数据传输手段。现场再通过移动通信传输方式把监测数据送达调度中心以便处理分析。然后本文结合轨道线路特点根据Zig Bee传感网络的基本原理选择了星型网络拓扑结构和Modbus通信方式,并设计了监测节点之间的通信方式及协议。本系统的Zig Bee通信模块是以CC2530芯片作为核心,其收发性能强大且功耗低,非常适合野外长期使用。本系统的硬件电路设计部分主要包括Zig Bee节点基本电路、传感器接口电路、串口通信调试电路、供电源电路以及4G通信模块电路。软件设计部分在Z-Stack协议栈的基础上,基于IAR开发环境进行各节点的数据采集以及与Zig Bee协调器间通信程序的设计开发。此外使用Lab VIEW开发软件设计开发出后端数据显示、存储、分析处理的上位机程序。受条件限制最后在实验室搭建了模拟测试环境,以验证系统的基本功能。使用IAR开发环境以及Packet Sniffer抓包软件抓取Zig Bee节点传输的数据以检测本系统无线传感网络的传输效果。Zig Bee协调器汇聚的数据由4G移动通信模块远程传输给上位机,实验结果表明上位机能够完成对数据显示、储存等功能,由此验证本系统设计方案的可行性。
基于铁路领域的知识图谱研究与实现
这是一篇关于知识图谱,知识获取,知识三元组,Protégé,铁路的论文, 主要内容为知识图谱作为人工智能领域一种新兴的研究方向,有着知识管理与语义集成等诸多实用功能,近些年来备受人们的关注。与此同时,我国的铁路事业飞速发展,不断取得全球瞩目的辉煌成就。伴随着祖国铁路事业的蒸蒸日上,也诞生了海量的铁路知识,这些铁路知识急需一种有效的管理方式,而用知识图谱进行铁路知识的整合管理在目前来看无疑是一种非常好的选择。于是,本文便以铁路领域为背景,研究构建铁路领域知识图谱。本文的研究重点在于铁路领域知识图谱的构建,其中包括铁路知识的获取、铁路知识三元组的处理以及铁路领域知识图谱的实现,完成的研究工作如下:(1)在铁路知识获取工作中,对于非结构化数据,本文探究使用Bi LSTM-CRF模型进行了铁路知识实体获取;对于隐藏在半结构化文本中的铁路知识实体属性和属性值,本文构建了一种基于Python语言的网络信息包装器来进行获取;最后本文通过依存句法分析的方法获取到了铁路知识实体之间的关系。(2)在铁路知识三元组处理工作中,本文提出了一种递进式铁路知识三元组处理方法。此方法由三种方法组成并层层递进:基于铁路知识三元组正则表达式处理、依据铁路知识三元组相似度处理以及人工铁路知识三元组处理。第一种方法主要针对利用网络信息包装器获取的属性三元组,将其进行二次除噪;第二种方法使得铁路知识三元组可进行自动链接;第三种方法用于人工校对,确保该方法的正确率,提高所构建知识图谱的质量。(3)在铁路领域知识图谱实现工作中,本文利用了Protégé对铁路领域知识图谱进行了建立与可视化实现。本文使用Protégé对部分铁路知识属性和关系进行了限定,并展示了铁路领域知识图谱整体与每一部分的可视化效果。通过建立的铁路领域知识图谱,可以看到铁路知识之间的联系,最后实现了铁路知识查询功能。
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