2020年, 第44卷, 第5期　刊出日期：2020-10-30

  

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交通信息工程与控制
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  基于现场数据的城轨计轴设备可靠性评估

  牛儒，宋晗炜

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 1. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200041

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  当前多个城市的城轨线路中计轴故障频发，已成为影响信号系统可用性，造成运营延误的重要问题.结合机理模型和统计模型，以计轴设备的真实现场数据为输入，通过极大似然估计和A-D检验、K-S检验确定计轴失效率的概率分布，推导出设备当前的可靠性特征和变化趋势.以宁波某地铁线路为案例展示分析过程.分析结果与实际运营情况保持了很好的一致性，证明了方法的有效性.同时通过实际统计特征与预期统计特征的差异推断出计轴故障频发的原因，提出了维护管理建议.
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  基于数据挖掘的城轨系统电能消耗模式分析

  荀径，赵娇，孙玉霖，吴颖

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 8. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190083

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  城市轨道交通系统运营产生的电耗占系统总能耗的比重最大，其能耗模式分析对城市轨道交通节能降耗十分关键.针对传统城轨能耗数据分析以静态统计分析为主的特点，提出了一种基于数据挖掘的城轨能耗动态分析方法.该方法基于聚类方法获取城轨系统基于时序的耗能规律.利用此耗能规律，采用决策树分类方法分析其能耗模式；基于能耗模式，采用异常值检测算法分析能耗数据是否异常.最后，利用国内某地铁线路供电系统记录的能耗数据集进行了分析.数据实验显示：该方法可用于确定城轨系统牵引和动力照明的能耗模式，判别异常数据.所提方法可用于城轨能量管理系统中动态监测能耗异常现象，为进一步分析能耗异常的原因和有针对性地采取节能措施提供数据支撑.
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  生物智能算法优化小波神经网络研究及其在交通流预测应用

  刘宝，吴宗德，杨金莹

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 17. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200015

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  针对目前城市短时交通流预测中预测精度低的问题，提出了一种基于生物智能算法优化的小波神经网络短时交通流预测方法.该算法由全局定向和局部精细寻优单元构成，在全局定向寻优单元中引入自适应交叉和变异概率分别对个体的交叉和变异操作进行改进，进而提高算法收敛速度和精度.在局部精细寻优单元中受天牛须算法的启发对算法的后期寻优机制进行改进，使个体进化方向朝更接近最优解的方向偏移，提高了算法的局部寻优能力.实验结果表明：提出的新模型相比传统小波神经网络模型，在短时交通流预测中平均绝对误差降低了44.44%，提高了预测精度.
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  基于故障日志的城轨地面信号故障诊断

  谢明军，何剑峰，胡小溪，曹源

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 27. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190138

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  以故障日志为数据源，提出了一种城市轨道交通信号设备故障诊断方法.利用条件随机场(Conditional Random Field, CRF)中文分词识别未登录词，结合既有城轨信号词库，生成面向线路的信号词库.针对故障日志的描述不规范、存在多词同义的问题，同时考虑到故障日志的简短、语义单一的特点，选择sLDA对故障记录进行语义聚类，并用朴素贝叶斯模型搭建故障现象语义空间与致因间的映射.以某城轨线2010、2012—2017年的地面信号设备故障日志为数据进行实验，实验结果分析表明：该故障诊断方法对实际的故障定位具有一定的指导意义.
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  中低速磁浮交通与机场电磁安全防护距离研究

  虞凯，魏波，段永奇，熊洁

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 36. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200050

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  当中低速磁浮交通连接机场时，机场众多对电磁敏感的无线设施可能会受到中低速磁浮交通的电磁干扰影响.从理论分析和现场测试两个角度研究了中低速磁浮交通电磁辐射以及对机场无线设施的影响，提出了电磁安全防护距离的概念和计算方法.通过中低速磁浮电磁辐射理论值和测试值，对比机场无线设施的电磁环境要求，获得中低速磁浮交通与机场的电磁安全防护距离.研究表明：中低速磁浮对无方向信标台、超短波定向台、航向信标台、全向信标台、VHF通信系统等设施影响较大，在工程设计时，磁浮与机场的安全防护距离在百米以上.根据实测值，进一步得到了超短波定向台和测距仪台的电磁安全防护距离分别为89和2 m.本文提出的电磁安全防护距离可为中低速磁浮交通的工程建设提供支撑.
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  基于接地电阻装置的动车组辐射发射优化

  刘飞，毛瑞雷，张金宝，肖建军

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 42. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200001

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  动车组对外界产生的辐射电磁场是影响高速铁路电磁环境的主要因素之一，因此，动车组的电磁场辐射发射水平是评价高速铁路电磁兼容性能的重要指标.在现场试验中，我国自主研发的某型动车组个别频段存在电磁场辐射发射水平偏高的问题.通过标准动车组辐射电磁场仿真结果与试验数据的比对分析，得出导致动车组电磁场辐射水平偏高的主要因素为牵引电流回路中的骚扰电流所产生的辐射电磁场；接着，通过分析动车组电缆布线，得出动车组接地电阻装置的阻抗特性是影响骚扰电流的关键；最后通过优化动车组接地电阻特性改善动车组电磁场的辐射发射水平.试验数据表明：优化后的动车组的电磁辐射水平平均改善程度约10~15 dB.
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  列控中心自动化测试测试用例生成方法

  王硕，张亚东，郭进，李耀，兰浩

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 49. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200052

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  为了提高列控中心自动化测试的效率和质量，研究带有通信时机测试用例的生成方法.首先，通过扩展确定性有限状态机的输入输出动作，构建带有输入输出时间的确定性有限状态机模型，并利用改进的广度优先搜索生成测试路径，形成抽象测试集.然后，利用边界值分析将测试路径中的时间约束离散化，并利用提出的控制条件覆盖测试生成算法生成测试用例.最后，以列控中心改变运行方向场景为例，生成测试用例.结果表明：采用所提出方法生成的测试用例可以有效表达接口通信的内容和时机.为列控中心自动化测试用例的自动生成提供重要的方法支撑.
计算机与信息技术
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  基于内存访问轨迹的程序脆弱性检测

  彭双和，韩静

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 55. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190118

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  针对可执行程序中难以发现的内存脆弱性，提出了一种基于内存访问轨迹的程序脆弱性检测方法.应用有限状态机模型，将内存访问的轨迹看作各状态之间的转化，基于其中不合法的转化定义了几种内存脆弱性及约束条件：内存泄漏、未初始化读、双重释放、释放后读写、死写以及重复频繁读.借助二进制插桩工具Intel-Pin获取可执行程序的内存访问轨迹，结合自定义的内存脆弱性约束，通过约束求解器混合求解，从而确定程序的内存脆弱性类别和位置.结果表明：本文方法可以检测出一些可执行程序中普遍存在的内存脆弱性以及低效代码，同时也能检测出近几年曝出的危害极大的内存漏洞及其变种.
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  基于深度学习的航空发动机安装位置识别

  陈科山，宋鹏亮，薛旭，郝宇

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 63. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190130

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  针对航空发动机在保养和维修过程中遇到的人工安装操作难、定位不准确、操作空间狭小等问题，提出了基于深度学习目标检测算法的安装位置识别方法.以飞机机翼下的发动机安装位置为识别目标，建立深度学习数据集.针对YOLOv3原始算法对目标边界框位置定位精度低的问题，在原始9组候选框的基础上增加3组候选框，并平均分配到3个尺度的特征图上.采用K-means算法对建立的数据集中标定的边界框重新聚类.实验仿真分析结果表明：相比原始算法，通过使用重新聚类的候选框，改进的YOLOv3算法上的训练结果在测试集上的mAP达到80.48%，提高了6.77%，平均IOU提高了8.52%，可以满足发动机安装时的定位要求.
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  基于多视角学习和注意力的特征选择算法

  庞华鑫，韦世奎，马俊才，赵玉凤，赵耀

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 70. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200039

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  从海量且包含噪声的数据中挑选出关键性的特征，即特征选择，一直是机器学习任务中的重要挑战.鉴于此，提出了基于多视角表征学习和注意力机制的特征选择方法.首先，该算法通过多实例生成器为每个样本生成实例包，同时采用特殊的填补方式来保证特征位置不变性.其次，多视角表征模块从多个视角挖掘特征的自身信息及交互信息，并利用注意力机制模块为这些表征计算贡献度权重，最后，分类网络利用权重化表征进行分类.实验结果表明:该模型可以为每个标签挑选出最具代表性的特征群，并在不同类型数据集上取得了性能提升.
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  一种面向Kubernetes集群的网络流量弹性管理方法

  靳芳，龙娟

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 77. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200049

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  针对Kubernetes容器云平台的网络服务质量管理需求，提出了一种集群网络流量弹性管理方法，通过Prometheus实时采集集群中节点的网络流量数据，建立节点流量预测模型，并基于预测结果动态调整节点的网络带宽.节点的流量管理通过API调用的方式转化为流量控制规则，并动态作用于集群中的节点，实现细粒度的节点网络带宽动态扩缩容.实验表明：本文方法能实现实时、精准的细粒度Kubernetes容器集群网络流量弹性管理，为实现网络资源高效调度和利用提供了参考方案.
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  一种基于粒子群优化改进策略的智能驾驶车辆路径规划方法

  刘晓欢，张德干，张捷，张婷，朱浩丽

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 87. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200017

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  为了解决粒子群算法容易陷入局部极小值问题，设计了优化惯性权重和学习因子更新方式的改进粒子群算法，并利用该算法在定义的规则下对模糊神经网络权值参数进行优化训练，来解决智能驾驶车辆的路径规划问题.设计了一种基于优化粒子群优化改进策略的智能驾驶车辆最优路径规划方法，该方法能够有效避免局部极值问题，算法效率和收敛速度明显提高.仿真和测试结果证明:本文提出的路径规划方法所规划路径行驶代价明显低于传统路径规划算法.
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  面向智能工厂应用的启发式板材排样优化算法

  高勃，张红艳，赵宏军，孙嘉玉，李云志，朱明皓

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 98. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200036

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  为给出企业合理的订购原材料方案，需要使得板材的利用率达到最大化.针对智能工厂应用场景，构建了二维规则板材的排料优化问题，并在此基础上提出了一种启发式的板材排样优化算法.该算法利用板材原料的基础信息，进行剪枝搜索排样.通过仿真实验结果表明：该算法具有较高的利用率以及时效性，较好地满足实际生产中的需求.
电子信息工程
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  基于高分辨率孪生网络的单目标追踪算法

  周春月，颜巧

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 104. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200002

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  针对目前基于孪生网络的目标追踪算法对目标定位不精确，追踪漂移，鲁棒性不强等问题，提出一种基于高分辨率孪生网络的单目标追踪算法.该算法采用高分辨率网络（HRNet）作为特征提取网络，在充分提取图片多尺度特征的同时保留图片的细节信息，然后在孪生网络部分引入“注意力机制”，使用SE模块对图片特征进一步精化，突出有用特征.该算法在检测部分融入类似特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）的思想，充分使用深层孪生网络的多尺度特征.在ILSVRC-2015和YouTuBeBB数据集上进行训练时，为了解决训练过程中正负样本和难易样本数量不平衡的问题，本算法使用focal loss作为损失函数，将模型注意力放在更难分辨的正样本上.实验结果表明:该算法在VOT2018测试集上EAO为42.4%.
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  机车过分相钢轨过电压的仿真研究

  崔勇，杨培民

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 111. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200003

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  电力机车过分相区时不仅会在接触线上产生过电压，还会传导至钢轨，进而会对轨道电路设备造成不利影响.建立一个电力机车过分相过程的等效仿真电路模型，并利用遗传算法和二分法得出此时暂态过电压的频率以及列车至牵引变电所的阻抗.仿真结果表明：电力机车过分相过程中，由于电路结构的瞬态变化而导致电力机车等效电容对中性线的放电是产生钢轨过电压的主要原因，过电压的幅值可以达到几百伏以上，并且该电压与过分相区时接触网电压的相位有关.现场的测试数据与仿真数据取得了较好的吻合，验证了模型的准确性.
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  一种基于虚拟现实系统的船舶数字孪生框架

  景乾峰，神和龙，尹勇

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 117. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20200076

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  数字孪生是真实船舶的动态虚拟再现，它利用来自传感器数据和物理模型的综合知识来模拟船舶的运行状态.提出一种基于虚拟现实系统的船舶数字孪生框架，首先开发实海域数据库和水动力数据库，以确保海洋环境和船舶运动特性与物理实体的一致性，然后基于传感器数据和物理模型构建虚拟船舶，最后在模拟器中对实海域环境和虚拟船舶进行渲染.传感器驱动的虚拟船舶可用于航行状态的实时监控，物理模型预测结果可与恶劣海况下的工况极限等知识进行集成，以提供早期预警信息.此外，展示了基于该框架的航程重现分析实例，其中控制输入与实船传感器保持一致.结果表明：基于物理模型能够提供有效的船舶运行状态预测信息.该数字孪生框架能够增强智能船舶的态势感知能力.
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  强迫风冷散热器堵塞程度智能检测方法

  付和平，陈杰，贾昊，邱瑞昌，刘志刚

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 125. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190126

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  针对目前电力电子变流装置强迫风冷散热器堵塞程度检测方法主要依靠人工定期检测且检测结果不准确问题，提出了一种基于变流装置现有传感器的智能化检测方法.首先基于热阻计算理论对散热器热阻网络模型进一步优化，并对污垢导致散热器性能下降的机理做了理论分析.其次基于功率器件功率损耗计算理论，建立SVPWM调制方式下功率模块的功率损耗算法模型.然后基于英飞凌IPOSIM功率损耗和结温在线仿真软件验证功率损耗计算模型的准确性.最后搭建了逆变装置实验平台进行模拟实验，实验平台能够检测散热器的堵塞程度，检测结果准确可靠，为散热器堵塞程度的智能检测提供可行方案.
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  基于视频的移动车辆实时测距研究

  桑振，周永华

  北京交通大学学报. 2020, 44(5): 133. https://doi.org/10.11860/j.issn.1673-0291.20190052

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  智能车辆的辅助驾驶系统对于周围环境的物体感知需快速且准确，在路况复杂、车速高的高速公路上要求则更加严格.传统的目标检测方法获取周围车况信息较少，且对于实时性检测有所欠缺.本文建立一种新型基于MobileNet-V2的SSD移动车辆实时检测与测距模型，利用深度可分离卷积结构在保持精度的同时减少网络参数的计算复杂度，加快检测速度；利用具有线性瓶颈的倒置残差结构保存更多的卷积特征，使得网络学习目标的深层次特征；用扩充的Pascal VOC2007数据集进行训练和评估，测试检测模型在复杂环境下的鲁棒性.利用实际交通场景的视频数据进行验证，结果表明：车辆检测网络达到83.74%@0.5IOU的检测精度，在NVIDIA GTX1050Ti上对视频的检测速度达到25FPS，在满足精度的同时提高检测实时性.对车辆检测信息进行处理，采用数据回归建模的方法判断本车安全行驶范围，在车速为0~120 km/h的范围内，测距误差基本保持在5%以内，为驾驶员安全行驶提供决策依据.