铁路易燃货物运输在途安全检测关键技术的研究与实现

发布时间：2017-08-19 14:40

  本文关键词：铁路易燃货物运输在途安全检测关键技术的研究与实现

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【摘要】：随着我国现代工业化进程的不断加快,作为重要的化工生产原料,危险货品的运输需求也在逐年增加。铁路是国内危险货品运输的主要渠道。由于运输线路长、运输环境多变,再加上危险货品本身的理化特性,铁路运输途中一旦发生事故,将造成沿线人员伤亡、环境污染、经济损失及重大的社会影响。当前,铁路危险货品的运输事故仍时有发生,针对危险货品的运输建立一套行之有效的监测系统是保障铁路运输安全的迫切需要。 用于铁路运输的货车多数不具备供电条件,如何在有限的电量下既保证监测系统准确可靠又延长系统的生命周期是本文进行设计、研究的主要内容。 棉花作为我国重要的经济作物,每年都经由铁路大量运往全国各地。但在运输过程中,因摩擦、冲撞、受潮等原因,常常会引起棉花自燃,造成事故。本文以棉花为对象建立车厢内棉花燃烧的数学模型,对不同的燃烧阶段进行仿真,分析车厢内烟气、温度等的变化规律,提出了传感器节点的优化部署策略,完成了一氧化碳传感器节点的软、硬件设计。从降低系统整体能耗的角度出发,选择合适的传感器,并制定节点采样机制、检测策略以及休眠策略。为了提高系统的准确性降低误报、漏报率,本文重点研究多传感器之间的数据融合,提出应用于节点的神经网络数据融合模型。使用棉花燃烧数值仿真的结果作为样本训练神经网络,利用神经网络优异的泛化和容错特性来提高节点对车厢内环境的判断分析能力,减少节点间冗余数据的传输,延长监测系统的生命周期。实验测试结果表明,相比只对单一特征量进行监测的系统,使用神经网络进行数据特征融合,系统不仅具有早期预警、快速响应、准确可靠等优点,而且在发生火灾时能提供更全面的灾情状况反馈,为后期的救援提供有力保障。
【关键词】：列车火灾仿真 神经网络 数据融合 危险品监测 无线传感器网络
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U298.3
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 课题研究背景11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13-14
• 1.3 课题研究范围14-15
• 1.4 本文组织结构15-17
• 2 无线传感器网络及数据融合技术概述17-27
• 2.1 无线传感器网络组成结构17-20
• 2.1.1 传感器节点构成17-18
• 2.1.2 传感器节点网络构成18-20
• 2.2 无线传感器网络中的关键技术及特点20-21
• 2.3 无线传感器网络中的数据融合21-26
• 2.3.1 数据融合技术概述21-23
• 2.3.2 BP神经网络数据融合简介23-26
• 2.4 本章小结26-27
• 3 列车车厢棉花燃烧建模研究27-37
• 3.1 车厢棉花燃烧建模特性分析27-28
• 3.2 车厢棉花燃烧模型的建立28-30
• 3.2.1 燃烧模型仿真软件简介28-29
• 3.2.2 列车车厢的几何模型29-30
• 3.2.3 列车车厢模型设计参数30
• 3.3 车厢棉花燃烧模型计算结果分析30-34
• 3.3.1 列车车厢模型燃烧烟气分布情况30-34
• 3.4 本章小结34-37
• 4 列车车厢安全状态监测系统设计37-55
• 4.1 系统的实现平台37-39
• 4.1.1 系统的硬件平台37-38
• 4.1.2 系统的软件开发平台38-39
• 4.2 列车安全状态检测系统的整体设计架构39-40
• 4.3 无线传感器网络传感器节点设计40-50
• 4.3.1 无线传感器网络传感器节点的硬件设计41-47
• 4.3.2 无线传感器节点的功能设计47-50
• 4.4 车厢内无线传感器网络传感器节点的部署50-52
• 4.5 无线传感器网络的检测策略与节能机制52-54
• 4.6 本章小结54-55
• 5 基于神经网络的多传感器数据融合55-67
• 5.1 传感器输出数据的温度补偿55-56
• 5.2 特征数据融合模型56-57
• 5.3 神经网络的设计57-59
• 5.4 神经网络数据融合算法的实现59-66
• 5.5 本章小结66-67
• 6 实验结果及性能分析67-75
• 6.1 系统的能耗分析测试67-69
• 6.2 神经网络数据融合效果测试69-74
• 6.3 本章小结74-75
• 7 总结和展望75-77
• 7.1 总结75-76
• 7.2 展望76-77
• 参考文献77-81
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果81-85
• 学位论文数据集85

【参考文献】

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