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高速铁路信号系统中无线通信技术的应用解析: 2025年; 高速铁路的信号系统是铁路安全运输的重要保障,随着科学技术的日益发展,信息化、智能化技术在高速铁路运行系统中的运用越来越广泛,对于无线通信技术的运用提出了新要求。基于此,本文从高速铁路信号系统以及无线通信技术的概念出发,探讨其在高速铁路信号系统中的具体应用,分析无线通信技术在提升高速铁路运行效率和管理水平方面的潜力,通过具体的应用案例探究无线通信技术运用对推动高速铁路信号系统的技术创新和发展的意义。; 朱志红; 关键词：高速铁路信号系统无线通信技术

城际铁路信号系统安全评估的风险控制: 2024年; 城际铁路信号系统是列车安全运行的大脑和中枢神经,负责保证列车安全正点运行。城际铁路信号系统采用CTCS-2级列车运行控制系统(以下简称C2列控系统)。目前城际铁路C2列控系统开展的第三方安全评估项目主要是联调联试,实际上C2列控系统安全评估项目应该包括通用产品、通用应用和特定应用三个类别。C2列控系统联调联试只是特定应用的其中一部分,显然是不全面的,存在一定的安全风险。; 郑乐藩郭淼; 关键词：铁路信号系统联调联试城际铁路列车运行控制系统列车安全安全评估

高速铁路信号系统的智能化发展趋势: 2024年; 文章重点探讨了高速铁路信号系统智能化的发展前景及方向,主要从技术趋势,列车控制,智能调度,人机协同以及绿色发展几个方面进行阐述。还对智能化发展中存在的技术难点,安全可靠问题,法规和标准制定和更新,人才培养和科研投入方面的挑战进行了分析。文章针对上述挑战提出一系列的对策与建议,提出随着科技的进步与应用领域的扩大,高速铁路信号系统智能化技术必将在安全性,可靠性和效率上发挥更大的作用,从而给铁路运输事业带来新动力。; 魏峰; 关键词：高速铁路信号系统

高速铁路信号系统碳排放边界划分及分析被引量：1: 2024年; 准确量化高速铁路信号系统的碳排放量,对高速铁路碳排放核算及低碳化发展有重要意义。本文提出在计算其碳排放时需要综合考虑信号系统相关关联活动的思路,并划分信号系统的碳排放边界;提出基于能源消耗的信号系统碳排放计算方法,进一步利用碳流理论分析计算信号系统内各设备的相关碳流指标;最后以甘肃省兰州西高铁站为例进行分析,验证本文所提方法的可行性和有效性。结果显示,控制及监测系统的碳排放主要与电力碳排放因子有关,维护保养电码化设备所产生的碳排放平均仅有0.12 kgCO_(2)·d^(-1);信号系统各设备间的平均支路碳流密度为0.0076 kgCO_(2)·kWh^(-1),各设备的节点碳势与支路碳流密度相等。结论表明,各子系统的碳排放量主要和其能耗类型有关,电能消耗引起的间接碳排放是信号系统碳排放的主要组成部分,信号系统相关活动引起的直接碳排放与一次能源消耗成正比。; 苏鹏飞王果闵永智陶金豆李旭东刘昕玥; 关键词：铁路运输信号系统

一种铁路信号系统故障预警方法、系统、设备及介质: 本发明涉及工业铁路诊断预测，揭露了一种铁路信号系统故障预警方法，该方法包括：获取铁路信号系统的历史运行数据，进行数据清洗，在多个历史时序区间内构建清洗数据的特征数据集，选取预设数量的历史时序区间作为目标区间，根据每个目标...; 魏臻王彬程磊王汉杨伟李谦丁尔和

用于铁路信号系统的双因素身份鉴别方法和系统: 本发明公开了一种用于铁路信号系统的双因素身份鉴别方法和系统。系统包括中心、业务服务器，所述业务服务器包括业务程序单元,用于向用户提供执行需要身份认证业务的场景;双因素认证单元,用于监听所述业务程序单元是否处于需要身份认证...; 苗义烽宋毅秦宁齐威杨涛韩杨邓帮禄王守韦任志强张芸鹏焦啸宇

用于铁路信号系统的双因素身份鉴别方法和系统: 本发明公开了一种用于铁路信号系统的双因素身份鉴别方法和系统。系统包括中心、业务服务器，所述业务服务器包括业务程序单元,用于向用户提供执行需要身份认证业务的场景;双因素认证单元,用于监听所述业务程序单元是否处于需要身份认证...; 苗义烽宋毅秦宁齐威杨涛韩杨邓帮禄王守韦任志强张芸鹏焦啸宇

铁路信号系统中识别数据丢包的方法及铁路信号系统: 本发明公开了一种铁路信号系统中识别数据丢包的方法及铁路信号系统，属于通信技术领域。该方法包括：根据各数据包的缓存数据长度和标识数据，确定实际数据包量以及是否存在数据丢包；若不存在数据丢包，则获取优化标志，确定各数据包的设...; 王金成

云边协同联邦计算方法在铁路信号系统故障检测中的应用: 2024年; 铁路信号系统是当下社会交通运力的主要承载系统,其对安全性有极高的要求.而由于铁路信号系统容易受到外界多种因素影响,易出现故障,需要设计一种针对铁路信号系统的实时故障检测方案,进而才能采取有效的维护措施.不同于传统的机器学习(ML)故障检测方法,采用双向编码器表示转换器(BERT)深度学习(DL)模型进行实时的智能故障检测.该模型能够在处理故障检测任务时获取双向上下文的理解,从而更准确地捕捉句子中的语义关系,使得其对故障描述的理解更为精准.采用了云边协同的联邦计算方法,使得各铁路运营单位的数据可以在本地进行初步处理,然后将汇总后的梯度上传至云端进行模型训练,最终将训练得到的模型参数发送回各边缘设备,实现模型的更新,突破了模型的训练数据分散的限制,同时允许多个铁路运营单位在保持数据隐私的前提下共同训练BERT模型.研究结果表明,采用联邦边云计算方法进行BERT模型训练,在解决数据保密性问题的同时,有效提升了轨道交通故障检测的准确性与可靠性,优于目前在铁路信号系统领域已有的故障检测方案.; 王延峰谢泽会; 关键词：铁路信号系统故障检测

高速铁路信号系统网络入侵检测技术研究被引量：1: 2024年; 入侵检测作为一种网络主动防御技术,能够有效阻止来自黑客的多种手段攻击。随着机器学习的发展,相关技术也开始应用到入侵检测中。本文采用sklearn库中preprocessing模块的函数对KDD CUP 99数据集进行预处理,基于朴素贝叶斯和逻辑回归算法,建立了网络入侵检测模型,并利用信息增益算法对入侵相关特征进行选择,然后进行训练与预测。实验结果表明,选择特征子集进行训练和预测能够保证预测准确率并大幅提高检测效率。研究成果可为高速铁路信号系统网络入侵检测模型的设计和建立提供参考。; 曹峰林瑜筠; 关键词：信号系统入侵检测朴素贝叶斯逻辑回归

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