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铁路信号集中监测智能综合分析系统研究与实现

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摘要

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

2 系统设计

2.1 铁路信号集中监测系统概述

2.2 智能综合分析系统设计原则

2.3 故障诊断方法选择

2.3.1 传统设备故障诊断方法

2.3.2 基于案例推理(CBR)的故障诊断系统基本构架

2.3.3 基于铁路信号集中监测系统的CBR系统结构设计

2.4 知识库设计

2.4.1 知识库结构设计

2.4.2 知识库字段定义

2.4.3 知识库规则编制流程设计

2.4.4 知识库管理设计

2.5 案例库设计

2.5.1 案例库相似度拟合

2.5.2 案例库管理设计

2.5.3 人员权限管理设计

2.6 推理机设计

2.6.1 推理机与知识库关系

2.6.2 常用推理方式

2.6.3 控制策略

2.6.4 相似度算法

2.6.6 推理机流程设计

2.7 图形化设计

2.7.1 虚拟化设备实景图形化设计

2.7.2 基于设备工作原理图(CAD)的动态图形化设计

2.8 系统构架及组网设计

2.8.1 系统架构设计

2.8.2 基于铁路信号集中监测系统网络的组网设计

2.8.3 基于电务专用网络或生产办公网络的组网设计

3 系统功能实现

3.1 知识库及知识库管理功能

3.1.1 知识库结构及命名规则

3.1.2 知识库事例

3.1.3 知识库管理

3.1.4 知识库选择

3.2 案例库及案例库管理功能

3.2.1 新增案例库

3.2.2 案例库审核

3.2.3 案例库修订

3.2.4 案例库评价

3.2.5 案例库查询

3.3 图形化功能

3.3.1 图形化选站功能

3.3.2 虚拟设备实景图形化功能

3.3.3 故障设备原理图图形化功能

3.3.4 故障处置流程图形化功能

3.3.5 图形化基本操作

3.3.6 图形化报警信息查询与处理

3.4 报警管理功能

3.4.1 信号集中监测报警集中管理功能

3.4.2 信号集中监测报警二次管理功能

3.5 故障分析诊断功能

3.5.1 故障快速诊断功能

3.5.2 故障诊断系统辅助功能

3.5.3 分析比较结果

3.6 系统优化功能

3.6.1 故障辅助分析界面功能优化

3.6.2 历史开关量查询功能优化

3.6.3 从站场图中选设备功能优化

4 系统扩展及运行环境

4.1 组网结构优化设计

4.2 知识库、案例库共享设计

4.2.1 知识库、案例库共享机制

4.2.2 知识库、案例库管理流程

4.3 知识库、案例库标准化

4.4 系统运行环境

4.4.1 接口服务器运行环境

4.4.2 数据库服务器运行环境

4.4.3 分析终端运行环境

结论

参考文献

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摘要

目前,铁路信号设备新技术、新装备不断投入使用,自动化、智能化程度不断提升,维修制度不断完善,维修人员的素质不断提高。总的来说,铁路信号设备的维修质量和维修水平已经得到了巨大的提升。但是,随着铁路信号设备逐渐增加、铁路信号设备对铁路运输安全保障措施的逐步加强,铁路信号设备的多样性、铁路运行环境的复杂性,造成铁路信号设备故障的原因也具有随机性、多样性、复杂性,这些都对铁路信号设备的检修和故障时的应急处置提出了更高的要求,要求铁路信号设备维修要具有实效性,应急处置要快速高效。
  本文根据铁路信号设备的发展需求,在现有的信号集中监测系统上结合人工智能(AI)、设备故障诊断分析、图形化实时交互与监控、报警信息集中管理等几项新技术,为面向铁路信号维护管理人员的信号集中监测智能综合分析系统,提供可行性的方案。该系统旨在分析现场信号设备故障,并指导现场及时处置电务设备潜在的安全隐患,给出故障范围和处理流程,排除设备故障,压缩故障延时,提高电务设备故障时的应急处置能力。系统分为电务段终端、电务处终端两层,实现基于知识库平台和案例库平台的故障回放展示、案例库相似度拟合分析等功能,为铁路运输安全及畅通服务。系统根据既有信号集中监测采集信息,对信号设备故障前、故障后的信息进行综合分析,通过知识库、案例库和推理机这三个部分来实现。知识库存储专家知识,案例库存储历史发生故障案例,推理机根据当前发生的问题,完成案例库的检索,并输出检索结果。为了提高故障诊断的准确性,功能使用基于故障案例的推理技术,将故障案例中各类信息元素导入综合分析系统历时案例库,进一步完善智能分析诊断逻辑,实现系统的自学习功能。通过专家团队不断完善知识库和案例库以及用户不断的使用,案例库不断的积累,铁路信号集中监测智能综合分析系统将会为快速诊断、处置设备故障提供有力支持。虚拟设备实景图形化功能实现了室内信号设备工作状态的实时监督,监测分析人员在监测终端即可随时查看信号设备运行状态。为了提高故障诊断的准确性,功能使用基于故障案例的推理技术,将故障案例中各类信息元素导入综合分析系统历时案例库,进一步完善智能分析诊断逻辑,实现系统的自学习功能。

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