基于GIS的铁路检测数据可视化分析研究与应用

发布时间：2021-03-14 06:19

　　在线路普遍提速、高速铁路多线开通、运输量大幅提高、轴重增加的情况下,保障列车的行车安全有着特别重要的经济效益和社会效益。铁路设备的质量状态直接影响列车运行的安全性,所以对铁路设备的质量状态进行实时的检测、分析对保障铁路的安全运输起到重要作用。在铁路快速发展、检测技术迅速提高的情况下,我国铁路检测数据的可视化分析技术却相对滞后,存在对多专业检测数据可视化分析能力弱、没有充分利用检测数据的时空特性、数字符号式表达不直观、不形象等问题。针对上述问题本文对高速综合检测列车检测数据结构特点进行了分析,从而引入时态GIS技术,利用其时空分析的优势,提出建立时空数据模型并在此基础上利用GIS空间分析技术对铁路检测数据进行可视化综合分析的方案。本文利用线性参考技术和动态分段技术,实现对铁路时空数据模型建模,在此模型的基础上充分利用检测数据的特点和GIS空间分析技术对检测数据进行了大值超限可视化分析、基于动态分段的轨道不平顺分析、缓冲区分析、叠加统计分析、列车实时追踪定位等分析,最后是本文研究的检测数据可视化综合分析技术的应用情况。 

【文章来源】：中国铁道科学研究院北京市

【文章页数】：95 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 选题的背景
    1.2 国内外发展情况和现状
        1.2.1 国外发展情况和现状
        1.2.2 国内发展情况和现状
    1.3 论文的研究意义和目标
    1.4 论文的组织安排
2 铁路检测数据的组成及时空分析
    2.1 铁路基础设施状态与行车安全
        2.1.1 轨道设备与行车安全
        2.1.2 牵引供电设备与行车安全
        2.1.3 通信、信号设备与行车安全
        2.1.4 其它
    2.2 铁路基础设施设备状态的检测
        2.2.1 检测数据的来源和组成
        2.2.2 检测数据分析当前存在的问题
    2.3 检测数据的时空特性分析
        2.3.1 时态GIS及其时态特性
        2.3.2 检测数据段时空特征及分析
3 铁路时空数据模型的建模
    3.1 已有时空数据模型及问题
        3.1.1 已有时空数据模型
        3.1.2 铁路时空数据模型的特性
    3.2 线性参考和动态分段
        3.2.1 线性参考
        3.2.2 动态分段
    3.3 铁路时空数据模型
        3.3.1 模型的数据库支持
        3.3.2 模型生成M值的算法
        3.3.3 M值的误差计算及纠正
        3.3.4 基于事件的模型表达
4 铁路检测数据的可视化分析
    4.1 铁路时空数据模型与数据可视化分析的关系
    4.2 列车实时追踪显示定位分析
        4.2.1 线路基础数据和实时检测数据
        4.2.2 列车实时追踪定位里程纠正
    4.3 大值超限可视化分析
    4.4 轨道不平顺分析与动态分段
        4.4.1 轨道局部不平顺分析
        4.4.2 轨道区段整体不平顺分析
        4.4.3 基于动态分段的质量状态可视化分析
    4.5 基于M值的缓冲区分析
    4.6 基于事件的叠加统计分析
        4.6.1 基于点事件的叠加统计分析
        4.6.2 基于线事件的叠加统计分析
    4.7 视频数据里程定位分析
5 检测数据可视化综合分析技术的应用
    5.1 技术应用系统架构和功能
        5.1.1 总体架构和技术方案
        5.1.2 静态地图服务
        5.1.3 技术应用功能设计
    5.2 大值报警
    5.3 线路质量
    5.4 列车实时追踪
    5.5 设备台账查询
    5.6 区段汇总统计分析
    5.7 历史回溯和视频里程定位
6 总结和展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
详细摘要



本文编号：3081644