基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法

铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位，一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低，因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题，提出了一种无监督学习的列车故障识别方法，通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN)，利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入，待网络充分训练后，由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明，该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障，保障了列车的运行安全。     

扬帆起航上征程——中石化重型起重运输工程有限责任公司成立

<正>2015年3月12日,中石化重型起重运输工程有限责任公司(以下称起运公司)成立大会在京召开,标志着中石化炼化工程集团(以下称SEG)在建设世界一流工程公司新航程中迈出了重要的一步,起运公司正式组建成立。     

津滨轻轨列车受电弓控制电路优化改进

本文对津滨轻轨受电弓控制原理进行了分析,并结合轻轨运营、设备状态及线路情况对受电弓在使用过程中存在的问题进行了分析,研究了有针对性的改进方案,提升轻轨列车运行的安全性、可靠性。     

铁路列车构架组焊工艺的研发

构架是铁路列车最重要的承载部件,其质量直接影响到列车的运营安全。介绍铁路列车横梁、侧梁和构架的现有组焊工艺并进行改进,通过改变横梁、侧梁和构架的组焊顺序,实现组焊模块化,通过保证组焊精度和焊后调修等方式保证了构架上所有件的加工量均在公差范围内,消除补焊现象。     

高速列车本体半自动构建方法研究

目前高速列车本体多采用人工构建的方法,这种方法存在成本高、效率低且缺乏灵活性的不足。针对这种问题,提出了一种高速列车本体半自动构建方法,先使用分词工具Jieba对高速列车领域文档进行分词、去除停用词等预处理,然后使用TF-IDF、C-value等算法进行概念抽取,再使用层次聚类及Dice测度等算法挖掘领域层次关系及非层次关系,最后使用protégé工具构建结构化的OWL本体并进行可视化管理。通过高速列车本体半自动构建实例,实现概念及语义关系的自动获取,验证该方法的有效性及可行性。     

基于大数据分析的城轨列车运行路线追踪研究

传统基于移动闭塞模式下的城轨列车运行路线追踪方法在面向海量人流和车流的情况下,存在延误扩散以及线路运行的恢复能力差等问题。因此,提出基于大数据分析的城轨列车运行路线追踪方法,在Hadoop架构下塑造Map/Reduce并行计算架构的大数据运行方法,通过Map阶段任务配置与分发以及Reduce阶段任务合并与数据存储,对城轨列车运行数据进行学习、分析以及存储,塑造基于极大代数的列车运行计划模型,在分析模型参数的基础上,设计列车运行计划模型的约束条件,得到列车运行计划在极大代数中的线性模型,实现大数据环境下城轨列车运行路线的合理规划。实验结果表明,运用此方法的列车可顺利通行,对客流具有较强的调控性,确保列车均匀稳定地运行。     

水资源可持续开发利用与宁波城市分质供水

根据宁波城市供水的实际状况 ,就水资源可持续开发利用与城市分质供水进行了论述 ,提出了宁波城市分质供水的发展方向和实施规划。