青藏线THDS热轴综合预报研究

发布时间：2017-09-05 22:26

  本文关键词：青藏线THDS热轴综合预报研究

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【摘要】：铁道货车燃、切轴事故是我国铁路多发性安全事故,也是我国铁道车辆安全防范工作的主要内容之一。目前青藏线格拉段货车热轴报警存在的突出问题是热判模型制定困难及波形无法自动识别而造成的兑现率不高,由于THDS系统的误报、误甩,给铁路运输带来了很大的干扰,随着铁路运输密度日益提高,安全和运输效率的矛盾日渐尖锐。为此,本文针对这些具体问题就如何提高热轴兑现率进行了研究。论文的研究内容主要为以下几个方面：一是建立红外智能识别模型,进行波形智能识别。二是建立热轴综合报警模型,进行5T热轴综合报警评判。三是部署5T综合预警系统应用软件,提供实时监控和信息查询服务。通过对新方法结果的统计分析,新波形智能识别方法,效果在优于人工识别的前提下,自动识别率达到80%以上。同时轴承分解有故障样本无遗漏,优化后强激热报警兑现率64.29%。表明这些方法能够提高热轴判别的准确性,达到提高兑现率的目的。
【关键词】：热轴报警 综合预报 智能识别
【学位授予单位】：中国铁道科学研究院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U298
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 1 概述12-16
• 1.1 青藏线格拉段及其5T系统情况简介12
• 1.2 青藏线格拉段货车及其轴承类型12-14
• 1.3 不同轴承类型的温升特性14-16
• 2 青藏线格拉段货车热轴报警现状分析16-34
• 2.1 格拉线唐北段红外线热轴判别模型16-20
• 2.1.1 预报说明16-17
• 2.1.2 货车热轴预报模型17-18
• 2.1.3 客车热轴预报模型18-19
• 2.1.4 机车热判(模型41)19
• 2.1.5 双探综合预报模型19-20
• 2.2 格拉线唐南段红外线热轴判别模型20-22
• 2.2.1 预报说明20-21
• 2.2.2 探测站预报标准21-22
• 2.3 格拉段热轴报警现状分析22-34
• 2.3.1 概况22-30
• 2.3.2 拦停反馈分析30-34
• 3 青藏线货车热轴波形智能识别研究34-58
• 3.1 引言34
• 3.2 波形类型及原有处理方法34-43
• 3.2.1 正常波形类型34-35
• 3.2.2 异常波形类型35-41
• 3.2.3 原处理方法41-43
• 3.3 红外波形智能识别43-51
• 3.3.1 模式识别方法43
• 3.3.2 智能识别算法43-51
• 3.4 青藏线格拉段红外报警波形分析51-57
• 3.4.1 拦停反馈的波形分析51-56
• 3.4.2 部分热轴信息的波形分析56-57
• 3.5 小结57-58
• 4 既有热轴报警模型的优化方案58-84
• 4.1 基于轴承类型THDS热轴报警优化方案58-75
• 4.1.1 威布尔分布58-59
• 4.1.2 基于轴承类型的热轴威布尔报警模型59-75
• 4.2 综合热轴报警优化方案75-80
• 4.2.1 格拉线红外强激热报警与TPDS、TADS、TFDS关联分析75-80
• 4.2.2 格拉线红外强激热报警追踪换轮记录80
• 4.3 格拉线综合热轴报警优化方案80-81
• 4.4 综合热轴报警优化方案测试81-84
• 4.4.1 综合热轴报警优化方案测试统计81
• 4.4.2 综合热轴报警优化方案测试评估81-84
• 5 青藏线格拉段热轴综合报警系统设计与实施84-100
• 5.1 系统总体设计84
• 5.2 系统功能设计84-90
• 5.2.1 主要功能框架84-85
• 5.2.2 软件功能说明85-90
• 5.3 系统数据方案90-97
• 5.3.1 数据源90
• 5.3.2 数据传输与处理流程90-92
• 5.3.3 热轴综合报警数据设计92-96
• 5.3.4 数据接口96-97
• 5.4 系统实施方案97-100
• 5.4.1 实施内容97-98
• 5.4.2 实施步骤98-100
• 6 结论与建议100-102
• 参考文献102-104
• 作者简历及科研成果清单104-106
• 学位论文数据集页106-107
• 详细摘要107-118

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本文编号：800557