2020年, 第44卷, 第2期　刊出日期：2020-04-30

  

• 全选
  |

列车控制安全
• Select
  基于关联规则挖掘的VANET环境下车辆路径预测

  张宏，吕悦晶

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 1. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190111

  摘要 ( ) HTML   可视化   收藏

  通过关联分析法构建相关模式数据挖掘算法，实用性强，但对具有时空动态性的车载自组织网络VANET进行车辆路径预测仍具有局限性，根据VANET环境下车辆数据特点，提出一种基于强关联规则频繁模式的车辆路径的挖掘优化算法.序列模式以有序的方式描述了事件的发生，在VANET环境中，车辆路径序列表达为车辆从起点到目的地行程中经过的路段顺序列表.首先提出基于安全认证的车辆数据采集方案，将收集的数据存储于路边单元RSU中，然后采用频繁模式数据挖掘方法分析了收集到的车辆路径，确定了某一区域内车辆选择的常见路径和频繁路径，最后本文算法与中间节点选择算法INSA进行了比较，对车辆在异常情况下选择的路径进行了评估与预测，分析结果表明：本文算法在网络通信开销、吞吐量和数据包传送率方面优于INSA算法,具有较好的置信度，有助于用户减少紧急情况下和正常情况下的等待时间.
• Select
  基于LSTM的列车测速测距设备故障诊断

  付文秀，李弘扬，靳东明

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 9. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190122

  摘要 ( ) HTML   可视化   收藏

  列车测速测距设备是列车运行控制系统的重要组成部分，也是故障率较高的设备之一.针对测速测距设备故障诊断自动化程度低的问题，提出一种基于LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络的列车测速测距设备故障诊断方法，利用自适应最小支持度的加权Apriori算法从测速测距设备的时间序列中提取与故障分类关联度高的时间序列，构建故障数据集；利用LSTM神经网络对故障进行分类对比,测试结果表明：在以时间序列为故障特征的条件下，LSTM分类效果优于全卷积神经网络（Fully Convolutional Neural Networks，FCNN）与循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）.
• Select
  结合二次特征提取和LSTM-Autoencoder的网络流量异常检测方法

  孙旭日，刘明峰，程辉，彭博，赵宇飞

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 17. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190154

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  为解决大多数网络流量异常检测方法准确度低、误报率高等问题，提出一种基于长短期记忆网络自编码（LSTM-Autoencoder）的网络流量异常检测方法.首先，将真实网络流量从数据包和会话流级别两方面提取数据特征.为了丰富原始特征，采用离散小波变换（DWT）分解原始特征向量得到更高维特征.考虑真实网络环境可能存在异常数据，采用Grubbs 准则对数据进行平滑操作,以防止非人为异常数据干扰训练LSTM-Autoencoder模型.使用已训练的LSTM-Autoencoder模型对训练数据进行重构，通过分析重构误差分布确定检测阈值.最后，对真实网络流量进行测试，分析了模型结构以及外部噪声对检测性能的影响，实验结果验证了所提方法的正确性.与其他基于数据重构的检测方法相比，所提方法具有更高的检测准确度和更优的检测性能.
• Select
  基于多项式拟合的高速铁路高低轨道不平顺功率谱分析

  高望翰，郝晓莉，张煜，谷爱军，杨飞，侯亚丽，申艳

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 27. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190065

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  根据某高速铁路轨道的高低轨道不平顺实测数据，基于改进的welch周期图法计算原始高低轨道不平顺功率谱密度，从波长角度提出了功率谱密度的7阶多项式拟合谱模型.通过谱密度反演算法对高低轨道不平顺序列进行数值模拟.提出了基于上、下界限谱的轨道质量评判标准.实验结果表明，提出的拟合谱模型比高速铁路无砟轨道幂函数分段拟合模型更适合于该线路的谱分析.通过本文拟合谱与时速200 km/h等级提速线路拟合谱的比较，表明该线路在波长3.3~5 m波长范围内有不平顺的趋势.为轨道不平顺的评判和线路维修提供了建议.
• Select
  基于速度距离网络的列车运行曲线优化

  王义惠，朱松巍，刘硕，于柯，宿帅

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 36. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190064

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  轨道交通的节能研究在环保与经济方面具有重要的意义.以最小化单列车运行过程中产生的能耗为目标，基于列车的非线性动力学模型构建离散的速度距离网络，将列车运行曲线优化问题转化为一个整数规划问题，采用拉格朗日松弛和最短路径算法优化列车运行曲线.在此基础上，提出在粗粒度网络最优解的小邻域内重构细粒度的速度距离网络的方法，可有效提高运算速度.基于北京地铁亦庄线的线路和车辆数据，设计仿真案例对上述算法进行评估，并与遗传算法、基于CPLEX的整数规划算法和混合整数规划算法的求解效果进行对比.结果表明:提出的基于速度距离网络的求解算法可生成能耗更优且误差较小的列车速度曲线，并精准满足运行时间与终点速度约束.
• Select
  面向行业云的铁路工程管理平台架构研究

  郭歌，王万齐，刘北胜

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 44. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190069

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  行业云打通了行业供应链，提高了行业监管能力，成为行业信息化建设的重要支撑.行业云的资源共享和监管等特性为其设计带来新挑战.依托典型行业云——铁路工程管理平台，提出一种新型行业云平台架构，围绕数据和安全管理中的两类关键问题，提出架构设计方案.铁路工程管理平台在京张铁路工程项目进行了试点应用，实际运行效果表明:该架构提高了行业云共享服务、安全保障和行业监管能力，可为其他行业云架构设计提供借鉴.
• Select
  基于RS-ICS-BP的列控车载BTM故障诊断

  牛宏侠,郭子钰,陈光武

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 52. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190058

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  针对列车运行控制车载设备结构复杂，信息量大且故障分析多依赖于专家经验完成等问题，以CTCS3-300T型列控车载设备中应答器信息接收模块BTM故障文本数据为样本，提出一种基于粗糙集（Rough Set,RS）和改进布谷鸟搜索算法（Improved Cuckoo Search,ICS）优化神经网络（Back-Propagation,BP）的列控车载BTM智能故障诊断方法（RS-ICS-BP）.首先,利用粗糙集理论处理不确定数据的优势对故障数据进行处理，消除冗余条件信息；再利用ICS算法确定适合的BP神经网络初始权值和阈值.以CTCS3-300T型车载设备BTM单元的93组数据为样本进行仿真实验，结果表明:RS-ICS-BP通过加入属性约简提高分类器的分类性能，通过ICS算法优化BP神经网络，避免了局部极小问题，且迭代步数少，平均误差得以降低，分类精度有所提升.
通信网络和图像处理
• Select
  基于随机矩阵理论的大规模MIMO系统窃听用户检测

  刘铭,徐丽,王晓懿,陈佳奇

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 58. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190049

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  针对传统的利用信息论准则检测主动窃听用户方法的弊端，提出了适用于样本数目小于基站天线数目的检测主动窃听用户的算法.通过将线性收缩方法和子空间方法结合，有效地在小样本场景下进行主动窃听用户检测，而不产生额外的计算开销.提出利用大维随机矩阵理论获得对噪声方差更为精确的估计.同时采用线性收缩方法对样本协方差矩阵的特征值进行线性收缩，使其更好地拟合总体协方差矩阵，以提升小样本情况下的检测性能.最后利用子空间方法对线性收缩后的样本特征值进行检测，准确地检测是否存在主动窃听用户.蒙特卡洛仿真结果表明，结合大维随机矩阵理论与线性收缩的检测算法可以在小样本场景中有效检测主动窃听用户.
• Select
  QL-OLSR:一种基于Q-Learning思想优化的移动自组织网络路由协议

  熊轲，金鑫，刘强

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 66. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190084

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  现有的OLSR中能够完成对全网路由信息的交互，但是随着节点的移动速度增加，网络拓扑也在快速动态变化，从而导致了路由信息更新慢,网络性能下降，端到端时延大、包丢失率增加和节点吞吐量小等问题.针对上述问题，提出了一种基于Q-Learning思想的移动自组网OLSR路由策略，该路由策略从节点移动性、链路速率和节点跳数三方面进行考虑.与传统方法相比，Q-Learning能够在线学习，适应MANET高度动态变化的拓扑结构，检测不同时间点的节点移动程度，使每个节点能相应的更新路由度量，从而提高路由协议的稳定性，提供可靠的路由路径.实验结果表明，改进的方法具有更低的端到端延迟、更小的包丢失率以及更高的吞吐量.
• Select
  基于神经网络的时变无线信道仿真

  刘留，李慧婷，张嘉驰，李一倩，周涛

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 74. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190099

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  提高频谱利用率、实现超大容量传输的前提是精准掌握无线信道特性信息.研究了反馈神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)在无线信道多普勒功率谱仿真中的应用.利用大量样本训练BPNN实现对时变信道进行预测.仿真结果表明，与传统方法对比，BPNN的仿真效果更接近理论值，误差更小，具备很好的容错性，同时模型输出结果的频域呈U型谱，时域自相关函数满足第一类贝塞尔函数，很好地符合Jakes模型的时频域条件.对3种方法的时间复杂度进行比较，结果表明BPNN的时间复杂度最高，牺牲了时间复杂度但换取了高精度和低误差.对3种误差逆向传播算法的仿真结果进行对比，发现列文伯格-马夸尔特( Levenberg-Marquardt, L-M)算法训练BPNN的均方误差最低，效果最佳.
• Select
  蜂窝网络下中继D2D系统的保密速率研究

  陶成，彭珂，周涛

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 83. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190100

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  对蜂窝网络下中继D2D系统中蜂窝用户的物理层安全性能进行了研究，实现了既满足D2D对的传输速率要求，又提升蜂窝用户的保密速率的双赢局面.在空闲的蜂窝用户中挑选中继节点，将D2D对的干扰看作友好干扰，构建了多约束的非凸混合整数优化模型，通过分层求解，提出了单用户场景下的功率控制算法和多用户场景下的信道分配算法.仿真结果表明: 功率和信道的联合优化算法与通信系统中随机接入算法相比，能够在满足约束条件的同时提升蜂窝用户的保密速率，增强物理层安全性能.
• Select
  FBMC/OQAM系统基于前导码相关的信道估计改进方法

  闫莉丽，罗志年

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 91. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190086

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  滤波器组多载波/正交幅度调制（FBMC/OQAM）作为未来通信系统多载波调制候选方案，具有高频谱效率和极低的带外失真，但在实际应用中存在固有干扰，会严重恶化信道估计的性能.提出了一种改进的基于前导码的信道估计方法，此方法降低了前导码功率，提高了信号的时间效率.在此基础上，通过利用相邻子载波间相关性来进一步提高信道估计性能，因此，采用了具有相邻K个子载波之间相关性的信道估计方法.仿真结果表明:与传统方法相比，提出的改进信道估计算法具有较低的前导码功率和较好的BER性能.
• Select
  一种基于自编码的混凝土裂纹识别方法

  李清奇

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 98. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190127

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  混凝土表面图像裂纹识别的传统深度学习模型往往需要大量的裂纹图像训练样本，但是在基础设施检测实际场景中，裂纹图像获取和标注困难，无裂纹图像收集则相对便利.提出了基于无裂纹图像单类样本的半监督学习方法，设计了基于自编码网络的混凝土裂纹图像识别模型CrackNet.该模型的主干网络由自编码网络和对抗网络构成，但是为了进一步扩大裂纹图像的重构误差，CrackNet引入了近邻编码策略.近邻编码模块把输入样本的隐向量用码本中最相近的k个隐向量线性编码，编码后的向量经过解码器重构输入.为了进一步提高CrackNet的识别性能和执行效率，提出了CrackNet-T模型.该模型应用K-Means聚类算法学习紧凑的码本，同时引入阈值策略自动决策输入图像是否进行近邻编码，从而避免无裂纹图像被近邻编码改变在隐空间中的表征.本文方法在公开数据集CCIC上进行实验，结果表明CrackNet-T性能不仅优于经典的异常检测模型，而且与有监督深度学习模型识别性能相当.
• Select
  融合机场属性和机场网络的机场群同质化级联分析

  冯霞，蔡蕤，刘才华，李忠虎

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 105. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190104

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  机场群同质化研究可以为机场群航线布局及协同运行提供重要决策依据.针对现有机场群同质化研究存在指标、分析层面单一，网络布局欠缺等问题，综合考虑机场保障能力、业务水平及通航情况，提出了机场群同质化分析多层多维指标，建模分析机场群同质化程度.结合指标特点，分别提出基于机场属性分析的同质化计算方法和基于机场网络表示学习的同质化计算方法.在此基础上，融合机场属性和机场网络，提出了同质化级联分析方法.在京津冀机场群相关数据集上的实验结果表明:所提同质化分析指标和级联分析方法合理有效，能表征机场群的同质化程度.
电动汽车和机电控制系统
• Select
  初级横向偏移时帽型次级直线感应电机特性分析

  吕刚，杨镜

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 112. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190033

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  帽型次级直线感应电机被广泛应用于城轨交通系统中.当列车经过弯道时，帽型直线电机的初、次级之间会发生横向偏移，次级板涡流和气隙磁密的横向分布将会发生畸变，导致初级所受的侧向力不再为零.针对帽型直线电机横向偏移的特殊工况，研究了其电磁特性和力特性.首先，给出了帽型直线电机初级推力、法向力和侧向力的有限元求解公式.其次，通过建立帽型直线电机3-D有限元模型，分析了电机在不同偏移量下次级板涡流和气隙磁密的分布，计算了磁密横向分布的畸变率.最后，得到了不同偏移量下三维力随转差频率的变化曲线，对比了平板型电机和帽型次级直线电机的力学特性.研究结果表明，初级横向偏移时帽型直线电机能够提供更大的牵引力和法向吸引力及更小的侧向排斥力，提升电机的效率，增加车辆的稳定性.
• Select
  无速度传感器永磁同步电机预测电流控制策略

  齐洪峰，王轶欧，闫一凡

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 119. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190073

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  针对传统控制中电流环采用PI调节器存在的延时，基于永磁同步电机数学模型推导无差拍预测电流控制模型，利用预测电流控制提高系统暂、稳态性能.在此基础上，针对预测电流控制对于电机参数变化高敏感性的特点以及机械传感器测速成本高、精度低的问题，引入鲁棒因子，并利用波波夫稳定理论推导了控制系统模型参考自适应转速估算模型，设计了无速度传感器永磁同步电机预测电流控制系统.搭建控制系统Matlab仿真模型和电机对拖实验平台，仿真与实验结果的一致验证了所采用控制策略的有效性，表明该系统具有较高的转速辨识精度以及良好的动稳态特性.
• Select
  基于AFFDRLS-AHIF对动力锂离子电池单体SOC估计

  李荣波,陈勇

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 129. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190115

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  针对动力锂离子电池的SOC估计，提出一种带自适应遗忘因子的阻尼递推最小二乘法(AFFDRLS)联合改进的自适应H∞滤波(AHIF)的方法对动力锂离子电池的荷电状态(SOC)估计.建立了磷酸铁锂动力电池单体的戴维南(Thevenin)等效电路模型，以AFFDRLS在线辨识模型参数，以AHIF实时在线估计电池单体的SOC，实现了电池单体的模型参数和SOC的实时联合估计.在Matlab/Simulink中建立了AFFDRLS-AHIF的仿真模型，以估计磷酸铁锂动力电池单体的 SOC.根据某电动乘用车分别在 NEDC 和UDDS工况下的功率需求进行单体实验，测得动力电池单体的电流、电压，并以此作为输入，采用所建立的仿真模型进行动力电池单体的SOC估计；并且与传统扩展卡尔曼滤波法(EKF)和HIF的SOC估计结果比较，结果表明:AFFDRLS-AHIF的估计精度高且鲁棒性好，可以为车辆使用的动力电池SOC估计提供参考.
• Select
  考虑轴承游隙变化的高速列车牵引电机轴承疲劳寿命分析

  耿民,徐涛,邱超军,赵波,王华巍,王喜莲

  北京交通大学学报. 2020, 44(2): 136. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190087

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML   可视化   收藏

  高速列车牵引电机轴承的游隙在运行过程中不断变化，游隙变化造成电机转子偏心量波动，从而引起转子偏心磁拉力变化造成轴承载荷变化，导致轴承疲劳寿命下降，造成行车安全隐患.围绕高速列车牵引电机轴承游隙变化情况下的疲劳寿命进行分析，介绍了滚动轴承疲劳寿命计算理论的研究现状和两种常用的寿命计算模型，分析了高速列车牵引电机轴承受载荷情况，并搭建ANSYS接触仿真模型，考虑游隙变化带来的载荷变化和应力集中效应，提出了一种改进的疲劳寿命计算方法，对疲劳寿命进行更为精确的计算.编制改进疲劳寿命计算方法的Matlab程序，与经典L-P方法和ISO计算方法作对比，并搭建了以轴承游隙为输入参数的轴承疲劳寿命计算平台.