一、铁路行车技术设备地图信息管理系统简介（论文文献综述）
李鑫[1]（2021）在《铁路机车设备画像理论及关键技术研究》文中认为铁路机务专业是铁路运输系统的重要行车专业,主要负责各型机车的运用组织、整备保养和综合检修。作为重要的铁路运输生产设备,机车的运输生产效率、设备质量状态、整备检修能力、安全管理水平等均会对铁路运输生产能力的稳健提升和经营管理工作的稳步发展产生重要影响。随着各种监测检测设备以及各类信息管理系统的广泛应用,围绕机车积累了形式多样的海量数据,数据增量及质量均大幅提升,数据价值日益体现,铁路行业对于完善机车健康管理的需求十分迫切。当前铁路机务专业在进行机车健康管理的过程中,存在分析方法较少、大数据挖掘不足、管理决策科学性较弱、综合分析平台缺失等问题。铁路机车设备画像理论及关键技术研究作为实现机车健康管理的重要手段,致力于加强机车数据资源的整合利用,通过客观、形象、科学的标签体系全面而精准地刻画机车的质量安全状态,并以此为基础深入挖掘潜藏的数据价值,实现机车事故故障关联分析、安全状态预警盯控、质量安全态势预测、检修养护差异化施修、稳健可靠管理决策等目的,支撑起铁路运输生产及质量安全管理工作的科学化、数字化、智能化发展。本文主要对铁路机车设备画像理论及其一系列关键技术进行了研究与应用,取得了以下创新成果:（1）提出了铁路机车设备画像理论。通过梳理机车设备画像的含义及研究意义,明确了构建铁路机车设备画像理论的必要性及其定位。基于此,给出铁路机车设备画像理论的定义与内涵,梳理了符合现阶段机车运输生产管理需要的铁路机车设备画像理论的构成,阐述了关键技术的研究方法及之间的逻辑关系。同时,设计相匹配的应用架构,介绍了其所包含的核心应用、赋能应用、总体目标等6个方面内容。这为系统性地开展机车健康管理相关研究提供了崭新的理论和方法支持。（2）构建了基于设备画像的铁路机车画像标签体系。通过整合利用机车多维度数据,提出了机车设备画像3级标签体系技术架构,全面分析所包含的数据采集层、标签库层和标签应用层,详细阐释各级标签的内容构成,形成机车画像标签体系的构建方法。针对聚类这一标签产生方式,改进K均值（K-means）聚类算法的初始质心选取方法,提高标签获取的精度和稳定性。通过在某铁路局开展机车设备画像实地应用研究,获得了客观、精准、完整、可靠的机车画像。（3）提出了基于Ms Eclat算法的铁路机车事故故障多最小支持度关联规则挖掘方法。针对机车事故故障在关联规则挖掘中具有不同支持度的特点,提出了改进的等价变换类（Eclat）算法——多最小支持度等价变换类（Ms Eclat）算法,以各项目的支持度值为排序依据重新构建数据集,进而运用垂直挖掘思想获得频繁项集;为了进一步提高Ms Eclat算法在大数据分析场景中的执行效率,将布尔矩阵和并行计算编程模型Map Reduce应用于算法的计算过程,得到优化的Ms Eclat算法,设计并阐述了相应的频繁项集挖掘步骤。通过比较,Ms Eclat算法及其优化算法在多最小支持度关联规则挖掘方面有着极大的计算效率优势。通过在某铁路局开展实际应用研究,验证了算法的有效性、高效性和准确性。（4）设计了基于时变概率的PSO+DE混合优化BP神经网络的机车质量安全态势预测模型。通过总结反向传播（BP）神经网络、粒子群优化（PSO）算法和差分进化（DE）算法的原理及优缺点,设计了基于时变概率且融入了防早熟机制的PSO+DE混合优化BP神经网络预测模型,详细阐释了这一预测模型的训练步骤。以某铁路局的机车质量评价办法为依托,选用灰色关联度分析方法选择出运用故障件数、碎修件数等7个评价项点,预测机车未来3个月的质量安全态势。经过实验对比,新提出的预测模型有着更好的收敛能力,对于机车质量评价等级预测及分值变化趋势预测的准确度分别可以达到98%和91%以上。最后开展了实际预测应用及分析,为科学把控机车质量安全态势提供了较好的技术方法。（5）设计了基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用。通过总结梳理铁路机车健康管理应用与铁路机车设备画像理论及机务大数据三者间的关系,设计了基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用的“N+1+3”总体架构及其技术架构。基于此,从设备、人员和综合管理3个方面介绍了机车运用组织、机车整备检修、辅助决策分析等7个典型应用场景,并特别给出这些场景的数据挖掘分析思路及框架,为铁路机车设备画像理论的扎实应用奠定了重要基础。最后,将本文所取得的相关研究成果在某铁路局开展实地的铁路机车健康管理应用实践,通过搭建人机友好的应用系统,完成一系列机务大数据挖掘分析算法模型的封装,实现了机车画像标签生成及设备画像分析、机车事故故障关联分析、机车质量评价分析、机车质量安全态势预测分析等多项功能。通过实际的工程应用,实现了铁路机车设备画像理论及其关键技术的创新实践,取得了良好的效果。全文共有图56幅,表21个,参考文献267篇。
唐浩[2]（2021）在《考虑轨迹交叉影响的铁路物流基地作业安全防护方法研究》文中研究说明随着我国产业结构调整、居民消费水平升级、人口老龄化日益加剧、用工成本逐年递增等发展态势日益明显,社会物流园区纷纷加快智能物流技术研发与应用,将物联网、人工智能等技术集成运用在园区安防提高和效率提升,创新构建无人化立体化智能安防体系。近年来,铁路以物流基地为载体,持续深化货运增量行动,实现连续四年货运量持续增长,在推动国家物流枢纽建设、促进地方经济增长、助力绿色低碳发展等方面发挥了重要作用。但铁路物流基地沿用传统人眼盯控、经验决策的安防作业模式,难以适应铁路货运持续增量的需要和高质量发展的要求。为了提升铁路物流基地的作业安防水平,主要开展以下工作。基于铁路物流基地作业安防发展现状,系统分析了铁路物流基地各作业环节安全事故与问题隐患的成因,得出碰撞冲突是作业安防突出问题。在解析铁路物流基地整车与集装箱作业流程的基础上,研究提出包括3大环节共15个细分场景的风险项点及对应安防需求。借鉴社会物流企业作业安防体系建设的共性特征与发展经验,引入轨迹交叉论,结合铁路物流基地作业场景,提出作业安防体系的构建思路,运用需求传递和聚类方法研究提出了铁路物流基地作业安全防护技术体系架构。围绕铁路物流基地站内走行环节车辆交通拥堵、绕行、碰撞问题,构建“大门-汽车衡-仓库”为主体的车辆路径优化模型;围绕库内叉车、货运员与设施的碰撞冲突问题,构建考虑轨迹交叉影响的多叉车库内搬运防撞模型算法,设计货运员与叉车的冲突解决方案和派发任务叉车路径规划优先级排序。本文以构建轨迹交叉影响下的铁路物流基地作业安防体系为目标,重点研究铁路物流基地作业安防技术体系、站内走行车辆路径优化与库内叉车搬运防撞方法,为铁路物流基地作业安防能力建设提供理论支撑和应用参考。图51幅,表3个,参考文献82篇。
高善兵[3]（2021）在《基于工作流的货列检设备生产信息管理平台设计与应用》文中进行了进一步梳理随着铁路货车运用工作要求的变化、新技术新装备的更新以及网络信息化技术的快速发展,作为铁路货车运用作业管理重要手段的各类信息系统也在不断的升级和改进。由于各类信息系统研发时间、生产厂家不同,造成各系统相互独立,不能相互关联,没有统一规范的接口,存在数据交换壁垒,实现数据共享比较困难,致使列检值班员在一列作业过程中,需要在不同系统之间重复录入相同数据,不仅增大了工作强度,而且造成作业效率低,存在一定的安全隐患。铁路货车运用各级管理人员也无法实时掌握列检技术作业进度以及一列作业相关数据。集控联锁电动脱轨器发生故障后,设备维修人员无法直观观察到故障现象,以至不能准确分析故障原因及时的给出具体的施修方案,导致设备无法及时修复。针对以上问题,本文将工作流理论运用到列检一列作业过程中,通过局域网共享、Web service首位号共享、车轮传感器信息采集、架构技术、关联数据库等技术,在对管理需求、用户需求、功能需求分析基础上,对构建货列检设备生产信息管理平台提出了平台总体架构设计方案和用例设计,并对平台数据架构、信息采集分别进行了设计,实现了列检作业基础数据实时共享。本文对应用和应用实践进行了研究,从平台构建、信息采集、系统架构、数据共享等方面进行了实现研究,同时从列检值班室布局优化、作业流程优化、实际作业图表电子化、作业指导书规范、定置管理及揭示规范方面进行了实践研究。通过论文研究实现了货列检设备生产信息管理平台从集控联锁电动脱轨器系统、微机控制列车制动机试验系统、列车尾部风压监测系统、现在车系统中获取列检一列作业数据和数据自动传输共享,解决了列检值班员重复录入作业信息问题,列车技术作业计划图表铺画,降低了列检值班员工作强度。同时,各级货车运用管理人员可以通过列检设备生产信息管理平台掌握列检作业进度,为货车运用专业管理提供了技术支撑。列检设备生产信息管理平台可以清楚地显示列检设备故障,准确的传递故障信息,为设备维修人员提供了有利条件。
赵潇楠[4]（2021）在《基于车车通信列控系统的邻域列车协作方法研究》文中提出近年来,随着国内外学者对车车通信列控系统的不断探索和研究,系统在精简轨旁设备,提高车载自主性和动态间隔控制方面都有了新的突破。由于新型列控系统还处在研究初期,与传统列控相比,在系统结构以及功能划分等方面都有较大改变,需要对新增功能进行完备性设计。传统的由地面设备集中控制的方式,转换为以车载为中心的列车自主控制方式,列车通过车车直接通信方式获取前方追踪列车的运行状态信息。因此需要研究列车如何与前车建立追踪关系,并且能够在动态运行过程中对追踪关系进行管理。随着列车协同控制技术的发展,列车单独控制的方式转变为以相互协作的列车群协同控制运行的方式。该方式能够进一步缩短列车之间的运行间隔、提高高铁系统应对突发事件的能力。因此需要研究列车如何与更大范围内的列车进行通信,更大限度的共享附近列车信息,并根据运行计划的变更对邻域协作关系进行管理。因此本文针对新型列控系统中车车通信与协同控制的需求,提出了轨道交通动态邻域的概念;提出了邻域列车协作管理模式和方法;异常情况下邻域列车安全防护策略;对方案的可行性和正确性进行形式化建模与仿真验证;最后针对邻域协作的信息同步新方法展开进一步的讨论。具体工作如下:（1）比较新型列控系统车车通信方案,分析邻域列车协作的意义和可行性。分析邻域列车协作的功能需求,设计与邻域协作相关功能模块的信息交互和协作管理方法,包括追踪通信关系管理,邻域通信关系管理。（2）设计邻域协作过程中,邻域控制权的分配以及管理方法。分析邻域主控车的邻域信息处理中包含的信息交互。针对邻域关系变更的动态过程,设计邻域拆分场景和邻域组合场景中的邻域主控权管理方法。（3）分析邻域协作过程中无线通信异常的不同故障场景,针对仅与主控车通信异常、仅与前车通信异常和多个通信异常的情况,设计基于邻域信息共享和控制模式切换相结合的列车群安全防护方法,提高列车群整体对外界突发情况的应对能力。通过UML和HCPN相结合的形式化建模方法对设计方法进行建模和分析,最后通过在simulink中搭建仿真模型进行验证。（4）对列车邻域协作的应用进行扩展,设计基于邻域协作的列车群信息同步新方法,在不依赖统一时钟源的情况下,分为有无目标的列车群时钟系统同步协议,并针对同步协议进行理论证明和数值仿真分析,说明方法可行性。本文共有图64幅,表25个,参考文献68篇。
任晨宇[5]（2021）在《信号BIM运维可视化技术应用研究》文中认为建筑信息模型（Building Information Modeling,BIM）是近年来从建筑行业兴起的新技术,在工程设计、施工到运维的全生命周期中有很高的应用价值,已成为铁路信息化发展的新趋势。随着互联网技术的发展和移动终端的普及,为了适应铁路信号设备运维精细化的管理需要,利用BIM技术提高铁路信号设备的运维水平,突出可视化管理的优势,研究基于三维绘图协议（Web Graphics Library,WebGL）技术的BIM可视化应用具有十分重要的现实意义。本文以BIM绘图软件Revit绘制的BIM模型为基础,利用三维网格轻量化算法和Revit二次开发技术对模型进行轻量化处理;研究基于WebGL的可视化技术,开发出信号设备运维系统的可视化管理模块,实现信号BIM模型的Web端三维显示及动态交互,达到流畅的用户体验。主要内容如下:（1）在分析铁路信号运维和BIM技术发展现状的基础之上,研究了BIM技术在信号运维管理中的应用需求,针对信号运维管理特点,设计可视化技术路线。（2）研究了信号设备BIM模型的轻量化方法,为了减小系统负载以及GPU的渲染压力,加快响应时间,提升显示效果,对BIM模型进行轻量化处理:应用基于二次误差度量的边折叠算法对三维网格模型进行轻量化处理,可有效降低模型的体量大小;提出数据提取方法,利用Revit二次开发将原始模型文件进行提取并转换格式,实现BIM模型数据轻量化。（3）基于WebGL技术实现BIM模型在Web端的场景重构以及模型交互,通过学习图形学的基础理论,选用射线相交法并且结合包围盒算法进行优化,实现模型交互;针对铁路信号特点,引入GIS地理信息系统,研究地图文件的瓦片化加载、BIM模型与地图系统的异构融合。以Cesium引擎为基础,提出模型融合方法,实现系统的BIM+GIS大场景显示。并将LOD优化算法引入到大场景显示中,实现了GPU渲染负载和视觉效果的相对平衡。（4）基于以上模型轻量化和可视化展示的研究,设计了基于BIM技术的信号设备运维管理系统可视化模块。通过建模设计、轻量化处理以及对可视化场景进行渲染交互并且将BIM模型与GIS引擎进行异构数据融合,本文研究的基于WebGL技术的BIM模型Web端可视化方法可以将BIM模型结合信号系统可视化需求进行Web端渲染,运行效果良好,为BIM技术应用在信号设备运维中打下一定基础,有利于推进信号运维的智能化进程。图59幅,表5个,参考文献62篇。
刘文倩[6]（2020）在《基于车车通信的列控系统资源管理方法研究》文中研究表明近年来,国内外广泛开展了对基于车车通信的列控系统（以下简称新型列控系统）的研究,其主要特点有:轨旁设备最少化、通信多模化、车载中心化和资源管理自主化等。新型列控系统与传统列控在系统结构、模块功能等方面有诸多不同;在新型系统带来优势的同时,也产生了资源竞争等问题。因此,为保证新型列控系统功能的正确可靠实现,针对其车载中心化和资源管理自主化的需求,论文以线路资源和相关的资源管理模块为研究对象,提出适用于新型列控系统的资源管理模式和方法,并对其进行形式化建模和验证。论文完成的主要工作如下:（1）设计了新型列控系统的资源管理方法。首先,在新型列控和传统列控系统资源管理模式同异性分析的基础上,提出了新型列控系统的资源管理功能需求;然后,为了便于线路资源管理,提出了线路资源管理子系统的概念,分析了子系统中的模块功能、信息流,设计了模块结构;接着,基于资源管理功能需求,设计了资源管理流程,包括线路资源的状态管理和线路资源的使用流程,并针对道岔线路资源使用流程中的资源征用阶段,设计了基于有向加权拓扑图和Dijkstra算法的资源搜索流程。（2）对资源管理方法进行了形式化建模和验证。首先,提出了资源管理方法的形式化建模与验证流程,包括关键字标记、UML元素映射以及层次化模型构建等;着重设计了UML模型到有色Petri网模型的转换规则;其次,选取区间和站内资源管理场景进行形式化建模,并对模型进行了逐步仿真和状态空间分析,验证了资源管理方法设计的功能实现正确性和设计完备性。（3）针对道岔线路资源管理过程中可能出现的资源竞争问题,设计并验证了资源分配策略。从分析资源分配的必要性入手,提出了资源分配需求,设计了资源分配原则;在此基础上,设计了多目标资源分配决策函数,并采用模糊层次分析法求解,得到了资源分配策略;最后,对资源竞争场景进行形式化建模与验证分析,结果表明资源分配策略能有效解决资源竞争问题。（4）设计并实现了线路资源管理子系统仿真软件。首先,分析了仿真系统的软件需求,进行了技术选型,采用了MVC（Model-View-Control）框架模式和B/S（Browser/Server）的软件架构;然后,分析了仿真系统的功能需求,设计了系统分层架构和仿真模块伪代码;最终,通过编程完成了软件开发,仿真了资源管理功能,进一步验证了资源管理方法设计的正确性。本文共有图68幅,表30个,参考文献67篇。
陈柯行[7]（2020）在《基于组合测试方法的新型列控系统车载功能测试研究》文中进行了进一步梳理测试是保证新型列控系统软件功能正确性的一种有效手段。然而,由于新型列控系统的车载设备承担了更多的地面设备功能,其软件规模也突破了百万行的数量级,导致安全核心功能（行车许可和速度监控曲线计算等）具有参数输入域规模大、故障模式多、参数维度高和参数间约束复杂等特点,传统的测试方法已经不再适用,因此探索一套有效的新型列控系统车载软件测试方法至关重要。论文的主要工作内容如下:（1）围绕基于车-车通信的新型列控系统测试需求进行研究。分析了新型列控系统的总体架构、核心模块和功能（模式曲线计算、模式转换、电子地图、列车管理以及进路控制等）。以车载软件为被测对象,通过研究车载软件的接口参数输入/输出特征和特点,提取了新型列控系统车载设备的功能测试需求。并在深入研究国内外列控系统测试现状基础上,深入分析新型列控系统软件功能测试中参数复杂的特征和特点,提出采用基于组合测试方法进行功能测试;（2）围绕新型列控系统的组合测试方法进行研究。研究了组合测试的方法流程,分析了三种不同的组合测试用例生成算法:代数方法、演化算法和贪心算法;深入研究了IPOG、IPOG-D和带约束处理的IPOG-D三种不同的组合测试策略,并针对新型列控系统参数维度高和参数间存在复杂的约束特点,进行了IPOG组合测试策略的优化;（3）提出了一套基于组合测试方法的新型列控系统车载软件功能测试框架。首先,针对新型列控系统功能结构进行层次划分,确定被测系统每个层次的输入、输出参数,并识别参数之间的交互和约束;其次,基于组合测试方法,建立新型列控系统车载软件的组合测试模型Model SUT（P,V,R,C）;然后,利用IPOG组合测试策略,进行测试用例集的生成;最后,利用基于变异的故障检测原理,完成新型列控系统的测试用例集有效性分析;（4）新型列控系统车载软件典型功能的组合测试实例研究。针对新型列控系统车载超速防护建立组合测试模型,并利用IPOG-C生成4个环境参数的测试组合,在此基础上,基于IPOG、IPOG-D和C-IPOG-D三种算法,得到了满足参数不同维度覆盖的组合测试用例集;同时,为了验证IPOG算法的改进效果,从覆盖强度、参数个数、参数取值域大小三个方面,针对IPOG算法和IPOG-D算法生成的组合测试用例集的规模、生成时间进行了量化分析;（5）设计实现了涵盖IPOG、IPOG-D和C-IPOG-D三种不同组合测试策略的测试用例生成和评价工具。针对上述案例研究,进行了测试用例的有效性评价。同时为了评估测试用例集的生成效果,本方法与随机测试方法在故障检测方面进行了对比分析。实验证明在相同规模的测试用例下,组合测试的故障检测能力优于随机测试。论文研究表明,基于组合测试的新型列控系统软件功能测试方法,在解决多参数、高维度、故障模式复杂等特征的测试系统中,相比传统的随机测试,具有更高的测试案例覆盖强度和故障检测能力,适合于新型列控系统的功能测试。图42幅,表24个,参考文献91篇。
张宇昕[8]（2019）在《运营高速铁路监测数据评估管理与可视化研究》文中研究表明高速铁路安全运行要求轨道具有高平顺性、稳定性,因此对运营期高速铁路进行长期的变形监测是一项必要工作。运营期高速铁路监测项目与建设期相比有明显的特点,例如项目规模庞大、数据复杂海量、多单位协作、实时要求高等,目前运营期高速铁路监测实际项目的集成管理效果不佳。同时测绘成果三维可视化领域正不断发展,但展示方式大多受限于软件平台,不能满足运营铁路跨平台、多用户的使用需求。本文以运营期高速铁路监测评估项目质量控制体系、基于云计算的B/S架构实时共享型数据管理平台设计、Web端高速铁路变形监测可视化分析为切入点,提出一套针对大规模运营高铁监测评估项目的数据集成管理及可视化分析方案。主要工作如下:1.研究了运营高速铁路基础变形监测及评估项目中沉降监测、CPⅢ不定期测量、横向监测、轨道三维检测等工作的质量控制要求,从铁路局工务处、测量单位、评估单位共同协作的角度分析了核心业务流程与基本评估体系。2.研究了运营期高速铁路中横纵向变形分析、监测预警体系及信息化海量数据集成管理等变形监测核心问题,并研究多源数据协同分析方法、监测预警体系改进、大型B/S架构管理系统需求。3.基于云计算服务设计了B/S架构运营高铁监测评估管理系统原型,包括功能逻辑结构、前端页面、后端API接口、数据库表单、数据存储检索、预警分析体系、成果可视化、系统安全权限等内容,并对系统方案进行了优化。4.结合测绘可视化、Web3D技术的发展,分析WebGL标准下Cesium地图引擎对于铁路工程数据表达的优越性。基于铁路工程三维应用标准研究,首次将Cesium运用于高速铁路变形监测中,提供一套针对高速铁路变形监测Web可视化分析评估的技术方案与操作流程。5.实现了Web端的高速铁路沉降监测等比例三维实景模型漫游、监测点布设三维展示、交互式信息查询、沉降热力图可视化分析评估等功能。本文首次针对运营期高速铁路基础变形监测项目设计B/S架构集成管理系统原型方案,在实际项目中达到了多单位协作、云计算服务、监测预警、在线分析的集成管理效果。且验证了Cesium地图引擎对高速铁路变形监测Web可视化应用的适应性,可提高测绘成果三维可视化分析在运营维护阶段铁路工程领域应用的共享性。
李剑[9]（2019）在《铁路工务安全防控管理系统设计与实现》文中研究说明一直以来,我国在铁路工务现场施工作业安全和行车设备安全控制方面,通常以传统的制度制约和对讲通信为主要手段,对实际的作业过程缺少有效的监控。然而,要想实现铁路工务系统安全生产有序管理、科学管理和现代化管理,必须强化对影响工务安全生产过程中的各种风险项点的监控。随着铁路信息化快速发展,利用行之有效的技术手段即时准确地掌握铁路工务施工区段各项信息,对有效监控现场作业过程、保证工务现场作业安全及行车安全、提升铁路工务现场安全管理水平等具有十分重要的价值。本文依托互联网信息化管理技术,针对铁路工务作业安全管理及行车安全管理中存在的各项问题,开发设计了一套铁路安全防控管理系统,用以加强现场铁路工务安全防护工作。论文的主要研究内容如下:1.详细介绍了当前铁路工务安全管理系统的研究背景和现状,并根据现场实际的安全管理需求制定系统研发的主要目标和内容,设计了本文的研究技术路线。2.对铁路工务安全管理信息化建设中需要的三项主要技术（B/S结构设计、WebGIS地图开发技术、GoogleMaps编程API技术）进行了阐述,介绍它们的含义及主要功能。3.结合目前的铁路工务安全管理现状,提出铁路工务安全防控管理系统的设计原则,明确了系统开发环境,并对铁路工务安全管理系统的主要功能、结构模块、预期效果等进行了设计。4.对铁路工务安全管理系统的主要功能进行介绍,并通过在我国某铁路局进行试用,以验证其适用性与可靠性。论文所开发的铁路安全防控管理系统在雨量监测、轨温监测、断轨监测、作业监控等方面取得了很好的应用效果,对实现工务安全生产防控管理工作的信息化、智能化及网络化管理具有重要意义。
杨洪权[10]（2018）在《铁路信号设备智能运维综合管理平台研究》文中指出本论文在我国铁路信息化建设的大背景下,结合我国高速铁路信号集中监测（CSM）的业务需求及功能项点,提出铁路信号设备智能运维管理平台研究。目前我国铁路信号监控系统缺乏对数据的综合诊断分析,缺乏对智能子系统等电子设备的集中维护;缺乏对电务设备故障、异常信息的有效监督及管理;没有充分发挥出既有电务设备各维护系统的价值,需要对其进行更深层次的挖掘和探讨。为充分发挥信息技术基础性、引领性作用,实施大数据战略,加快推进新一代信息技术与铁路融合发展,大力促进数字化、信息化、智能化铁路建设,我国急需全面提升安全监控自动化水平:移动互联和智能感知等技术,深化专业安全监测监控应用,建立集监测、监控和管理于一体的安全监管信息系统,实现安全生产动态信息实时监测监控。铁路信号设备智能运维管理平台以电务设备监测传感器作为感知层,通过无线网络技术构建网络层,利用先验概率行业容差关系扩展的模糊集模型和通过属性重要度和凸函数改进并简化的ID3算法,结合大数据分析技术最终实现自检自诊自决策的铁路电务智能综合运维管理平台。在算法方面,本论文提出了一个改进的赋值容差关系模型。这个模型可以在一定程度上克服经典容差关系的缺点,并且有效地表达不完整信息系统的内部关系。在此基础上进一步研究了改进的赋值容差关系模型的分布属性约简,提出了一个基于区分矩阵的属性约简算法。算例分析展示了改进的容差关系模型以及提出的属性约简算法可以有效地处理不完整的信息系统。与此同时本论文也对ID3算法进行了研究,与传统ID3算法相比,优化的ID3算法具有更高的平均分类精度。同时,它有更少的决策叶子,因此也就减少了复杂度。更要指出的是,对同样大小的数据集,优化算法在构建决策树时比传统算法花费的时间更少,着显示出优化算法极大地改进了构建效率。尤其是当数据集更大的时候,ID3算法的效率和性能是更好的,于是就具有了更明显的优越性。为了贴近一线业务运用情况,本论文对铁路电务段日常业务进行了分析,通过需求的了解,明确了既有信息系统中必要并且可以在移动终端实现的功能,通过这些功能的实现可以切实提高一线职工使用信息系统的便利性。本论文从业务的分析,需求的整理,系统的设计以及功能的实现来说明了电务维修决策服务系统方案的有效性以及可执行性。综上所述,本论文在铁路信息化建设的背景下,以研究铁路信号集中监测系统的成果化为目的,以理论建模为主结合试验及软件平台开发,为我国铁路信号智能监测领域做了探索和前瞻性的研究工作。尤其以改进的赋值容差关系模型和优化的ID3算法为实现信号系统的自检自诊自决策提供了最新的理论支撑,为电务智能运维领域的运用带来了新的前景。
二、铁路行车技术设备地图信息管理系统简介（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、铁路行车技术设备地图信息管理系统简介（论文提纲范文）
（1）铁路机车设备画像理论及关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 必要性及可行性分析 |
| 1.2.1 必要性 |
| 1.2.2 可行性 |
| 1.3 本文拟解决的主要问题 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 1.5 本文组织架构及技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 2.1 机务大数据研究及应用 |
| 2.1.1 国外 |
| 2.1.2 国内 |
| 2.2 机车检修现状 |
| 2.3 设备画像 |
| 2.3.1 画像的概念 |
| 2.3.2 构成要素 |
| 2.3.3 模型与方法 |
| 2.4 标签技术 |
| 2.4.1 画像标签的定义 |
| 2.4.2 标签分类 |
| 2.4.3 标签构建原则 |
| 2.4.4 标签构建方法 |
| 2.5 设备健康管理 |
| 2.5.1 国外设备健康管理现状 |
| 2.5.2 国内设备健康管理现状 |
| 2.5.3 我国铁路机务专业PHM技术发展差距 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 铁路机车设备画像理论 |
| 3.1 机车设备画像概述 |
| 3.2 铁路机车设备画像理论构建 |
| 3.2.1 铁路机车设备画像理论的定义与内涵 |
| 3.2.2 铁路机车设备画像理论的构成 |
| 3.2.3 铁路机车设备画像理论的应用架构 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于设备画像的铁路机车标签体系构建 |
| 4.1 问题概述 |
| 4.2 面向设备画像的标签技术 |
| 4.3 机车画像标签体系构建 |
| 4.3.1 机车画像标签体系技术架构 |
| 4.3.2 机车画像标签体系 |
| 4.4 基于聚类的机车第三级标签获取方法 |
| 4.4.1 K-means算法 |
| 4.4.2 K-means算法的改进 |
| 4.4.3 K-means算法与改进算法的比较验证 |
| 4.5 机车画像标签体系构建实例 |
| 4.5.1 K-means改进算法的应用 |
| 4.5.2 机车完整标签体系的产生 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于MsEclat算法的铁路机车事故故障多最小支持度关联规则挖掘 |
| 5.1 问题概述 |
| 5.2 MsEclat算法的背景知识 |
| 5.2.1 垂直格式数据集 |
| 5.2.2 支持度、置信度与提升度 |
| 5.2.3 概念格理论 |
| 5.2.4 多最小支持度下的频繁项集判定 |
| 5.2.5 面向有序项目集合的最小支持度索引表 |
| 5.2.6 基于等价类的可连接性判定 |
| 5.3 MsEclat算法原理 |
| 5.3.1 Eclat算法简述 |
| 5.3.2 改进的Eclat算法—MsEclat算法 |
| 5.4 优化的Ms Eclat算法 |
| 5.4.1 基于布尔矩阵的T_(set)位运算求交 |
| 5.4.2 基于MapReduce的等价类并行运算 |
| 5.4.3 大数据场景下优化的MsEclat算法的频繁项集挖掘步骤 |
| 5.5 算法比较验证 |
| 5.5.1 MsEclat算法与水平挖掘算法的对比 |
| 5.5.2 MsEclat算法与其优化算法的对比 |
| 5.6 机车事故故障关联规则挖掘分析 |
| 5.6.1 待分析项目的选取 |
| 5.6.2 关联规则挖掘结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 基于PSO+DE混合优化BP神经网络的铁路机车质量安全态势预测 |
| 6.1 问题概述 |
| 6.2 机车质量等级评价 |
| 6.3 基于机车质量评价项点的特征选择 |
| 6.3.1 灰色关联度分析 |
| 6.3.2 机车质量等级的比较特征选择 |
| 6.4 PSO+DE混合优化BP神经网络 |
| 6.4.1 BP神经网络原理 |
| 6.4.2 PSO算法原理 |
| 6.4.3 DE算法原理 |
| 6.4.4 基于时变概率的PSO+DE混合优化BP神经网络预测模型 |
| 6.5 机车质量安全态势预测分析 |
| 6.5.1 预测模型训练 |
| 6.5.2 预测模型训练结果分析 |
| 6.5.3 预测模型应用分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用总体设计 |
| 7.1 机务大数据与机车健康管理 |
| 7.2 铁路机车健康管理应用设计 |
| 7.2.1 设计目标及定位 |
| 7.2.2 总体架构设计 |
| 7.2.3 技术架构设计 |
| 7.3 铁路机车健康管理应用的典型应用场景分析 |
| 7.3.1 设备质量综合分析 |
| 7.3.2 人员运用综合把控 |
| 7.3.3 运输生产综合管理 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 某铁路局机车健康管理应用实践 |
| 8.1 应用开发方案 |
| 8.1.1 系统开发环境 |
| 8.1.2 数据调用方式 |
| 8.1.3 分析模型定时任务调用方式 |
| 8.2 机车数据管理功能 |
| 8.2.1 基本数据管理 |
| 8.2.2 视频数据管理 |
| 8.2.3 机务电子地图 |
| 8.3 机车画像标签生成及分析功能 |
| 8.3.1 机车画像标签管理 |
| 8.3.2 单台机车画像分析 |
| 8.3.3 机车设备画像分析 |
| 8.4 机车事故故障关联分析功能 |
| 8.5 机车质量评价分析功能 |
| 8.5.1 单台机车质量安全分析 |
| 8.5.2 机务段级机车质量安全分析 |
| 8.5.3 机务部级机车质量安全分析 |
| 8.5.4 全局机务专业质量安全综合分析 |
| 8.6 机车质量安全态势预测分析功能 |
| 8.7 本章小结 |
| 9 总结与展望 |
| 9.1 本文总结 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| FIGURE INDEX |
| 表索引 |
| 学位论文数据集 |
| TABLE INDEX |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的科研成果 |
（2）考虑轨迹交叉影响的铁路物流基地作业安全防护方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究对象、目标和方法 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 2 文献综述及理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 货运场站安全管理优化方面 |
| 2.1.2 货运作业安全防护技术方面 |
| 2.1.3 货运作业安全防护装备方面 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 轨迹交叉论 |
| 2.2.2 铁路物流需求传递理论 |
| 2.2.3 A*算法 |
| 2.2.4 拓扑-栅格地图 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 铁路物流基地作业安防现状与需求分析 |
| 3.1 铁路物流基地作业安防发展现状 |
| 3.1.1 铁路货运场站发展概况分析 |
| 3.1.2 铁路货运场站安全事故分析 |
| 3.1.3 铁路货运场站问题隐患分析 |
| 3.2 铁路物流基地作业安防体系建设不足 |
| 3.3 铁路物流基地作业安防风险特征及需求分析 |
| 3.3.1 铁路物流基地作业流程分析 |
| 3.3.2 需求受理安防风险及需求 |
| 3.3.3 装车承运安防风险及需求 |
| 3.3.4 卸车交付安防风险及需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 考虑轨迹交叉影响的铁路物流基地作业安防体系 |
| 4.1 社会物流园区安防发展现状 |
| 4.1.1 社会物流园区安防发展现状分析 |
| 4.1.2 社会物流园区安防发展经验借鉴 |
| 4.2 考虑轨迹交叉影响的作业安防体系研究 |
| 4.2.1 概念界定 |
| 4.2.2 构建思路 |
| 4.3 考虑轨迹交叉影响的物流基地作业安防体系 |
| 4.3.1 安防技术划分模型 |
| 4.3.2 安防技术选择聚类 |
| 4.3.3 安防技术体系架构 |
| 4.3.4 安防技术运用分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于典型场景的铁路物流基地作业安防方法研究 |
| 5.1 考虑站内轨迹交叉影响的车辆走行路径优化 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 模型构建 |
| 5.1.3 算例研究 |
| 5.2 考虑库内轨迹交叉影响的装卸搬运防撞方法 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 冲突分析 |
| 5.2.3 模型构建 |
| 5.2.4 算例研究 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于工作流的货列检设备生产信息管理平台设计与应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外发展现状分析 |
| 1.2.1 国外发展现状分析 |
| 1.2.2 国内发展现状分析 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 平台研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关技术及理论基础 |
| 2.1 工作流理论基础 |
| 2.1.1 工作流的定义 |
| 2.1.2 工作流主要相关概念 |
| 2.1.3 工作流模式定义 |
| 2.1.4 Workflow引擎 |
| 2.1.5 工作流管理系统定义 |
| 2.1.6 工作流管理系统的分类 |
| 2.1.7 工作流管理系统结构 |
| 2.1.8 图解工作流结构 |
| 2.2 信息采集技术 |
| 2.2.1 数据采集技术应用 |
| 2.2.2 车轮传感器数据采集技术 |
| 2.3 架构技术 |
| 2.3.1 开发语言选择 |
| 2.3.2 平台框架技术 |
| 2.3.3 数据库技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 平台需求分析 |
| 3.1 列检设备生产信息管理需求分析 |
| 3.1.1 列检值班员作业流程分析 |
| 3.1.2 列检一列作业信息项点分析 |
| 3.1.3 列检值班室设备生产信息分析 |
| 3.1.4 列检设备生产信息管理平台建设目标 |
| 3.1.5 平台技术可行性分析 |
| 3.2 平台用户需求分析 |
| 3.2.1 列检值班员需求分析 |
| 3.2.2 检车员需求分析 |
| 3.2.3 车辆段调度员需求分析 |
| 3.2.4 动态检车组长需求分析 |
| 3.2.5 动态检测人员需求分析 |
| 3.2.6 管理者需求分析 |
| 3.3 平台功能需求分析 |
| 3.3.1 系统管理模块需求分析 |
| 3.3.2 货车运用记录模块需求分析 |
| 3.3.3 货车设备记录模块需求分析 |
| 3.3.4 货车运用技术管理模块需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 平台设计 |
| 4.1 平台总体架构设计 |
| 4.2 平台功能架构和用例设计 |
| 4.2.1 平台总体功能模块 |
| 4.2.2 平台总体用例设计 |
| 4.3 平台数据架构 |
| 4.3.1 数据库设计 |
| 4.3.2 平台各实体以及E-R图 |
| 4.3.3 基于工作流理论的数据流设计 |
| 4.3.4 数据接口设计 |
| 4.4 信息采集设计 |
| 4.4.1 平台数据传输流程 |
| 4.4.2 计时、计轴信息采集及车轮检测仪通讯规约设计 |
| 4.4.3 首、尾号共享设计 |
| 4.4.4 控制柜的硬件设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 平台应用实现和实践 |
| 5.1 平台应用实现 |
| 5.1.1 平台构建实践 |
| 5.1.2 车辆计时、计轴信息采集实现 |
| 5.1.3 C/S结构平台实现 |
| 5.1.4 B/S结构平台实现 |
| 5.1.5 数据共享的实现 |
| 5.2 平台应用实践 |
| 5.2.1 列检值班室布局优化调整 |
| 5.2.2 列检值班员作业流程优化 |
| 5.2.3 列检实际作业图表电子化 |
| 5.2.4 建立作业指导书管理规范 |
| 5.2.5 建立列检值班室设备管理规范 |
| 5.2.6 值班室定置管理及揭示规范 |
| 5.3 平台应用分析 |
| 5.3.1 平台应用效果分析 |
| 5.3.2 平台应用效益分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 后续研究与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于车车通信列控系统的邻域列车协作方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 车车通信列控系统 |
| 1.4 论文研究内容及结构 |
| 2 车车通信协作特点及建模验证分析方法 |
| 2.1 新型列控系统通信协作特点 |
| 2.2 列控系统形式化建模方法分析 |
| 2.2.1 列控系统常用建模方法分析 |
| 2.2.2 层次有色Petri网建模方法 |
| 2.2.3 功能验证与性能分析方法 |
| 2.3 邻域列车协作方法形式化建模与验证流程 |
| 2.3.1 邻域列车协作场景形式化建模与验证流程 |
| 2.3.2 UML与CPN模型转换规则 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 新型列控系统邻域协作方法核心功能研究 |
| 3.1 邻域协作需求分析与功能划分 |
| 3.1.1 车车通信方案设计 |
| 3.1.2 邻域协作需求分析 |
| 3.1.3 邻域协作功能划分 |
| 3.2 邻域通信关系管理方法设计 |
| 3.2.1 邻域车识别 |
| 3.2.2 列车追踪关系管理方法设计 |
| 3.2.3 列车邻域协作关系管理方法设计 |
| 3.3 邻域控制权管理方法设计 |
| 3.3.1 基于主控车的邻域信息处理方法 |
| 3.3.2 邻域主控权移交方法 |
| 3.3.3 邻域拆分与组合方法 |
| 3.4 异常情况下的邻域协作安全防护方法研究 |
| 3.4.1 异常场景分析 |
| 3.4.2 基于邻域内信息共享的安全防护方法 |
| 3.4.3 基于控制模式切换的安全防护方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于HCPN的邻域协作方法建模与分析 |
| 4.1 邻域通信关系管理方法建模与仿真分析 |
| 4.1.1 邻域通信关系管理顶层模型 |
| 4.1.2 邻域通信关系管理中间模型 |
| 4.1.3 邻域通信关系管理底层模型 |
| 4.1.4 模型仿真与分析 |
| 4.2 邻域控制权管理方法建模 |
| 4.2.1 邻域变更场景描述 |
| 4.2.2 基于CPN的邻域变更场景模型建立 |
| 4.2.3 模型仿真与分析 |
| 4.3 基于邻域协作的安全防护场景建模 |
| 4.3.1 故障场景描述 |
| 4.3.2 基于HCPN的安全防护场景模型建立 |
| 4.3.3 模型仿真与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于状态机的邻域协作仿真平台设计 |
| 5.1 邻域协作过程中列车状态分析 |
| 5.1.1 追踪通信关系管理状态变化 |
| 5.1.2 邻域协作管理状态变化 |
| 5.1.3 邻域安全防护状态变化 |
| 5.2 邻域协作的状态机模型 |
| 5.2.1 邻域协作整体模型结构设计 |
| 5.2.2 追踪通信关系管理模型 |
| 5.2.3 邻域通信关系管理模型 |
| 5.2.4 邻域控制权管理模型 |
| 5.2.5 邻域安全防护模型 |
| 5.3 仿真平台设计与功能验证 |
| 5.3.1 邻域协作模型仿真平台搭建 |
| 5.3.2 邻域协作模型仿真和功能验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于邻域协作的列车信息同步新方法研究 |
| 6.1 邻域信息同步方法设计框架 |
| 6.2 邻域信息同步原理 |
| 6.2.1 分布式多智能体系统 |
| 6.2.2 时钟模型与数学理论基础 |
| 6.3 无目标邻域信息同步方法 |
| 6.3.1 同步协议设计 |
| 6.3.2 数值仿真分析 |
| 6.4 有目标邻域信息同步方法 |
| 6.4.1 同步协议设计 |
| 6.4.2 数值仿真分析 |
| 6.5 邻域变更情况下的信息同步流程设计 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）信号BIM运维可视化技术应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究意义和背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铁路信号运维系统现状 |
| 1.2.2 BIM技术发展现状 |
| 1.2.3 BIM运维应用的发展现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 可视化基本理论与方法 |
| 2.1 BIM技术概述 |
| 2.2 HTML5 规范 |
| 2.3 WebGL渲染技术 |
| 2.4 三维模型重构原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 信号设备BIM模型及其轻量化 |
| 3.1 信号设备BIM模型设计 |
| 3.2 信号设备BIM模型轻量化 |
| 3.2.1 三维网格模型简化 |
| 3.2.2 Revit模型格式轻量化 |
| 3.3 BIM模型轻量化 |
| 3.3.1 三维网格模型轻量化 |
| 3.3.2 Revit模型格式轻量化 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于WebGL引擎的信号设备可视化 |
| 4.1 模型渲染 |
| 4.2 模型拾取交互 |
| 4.3 BIM+GIS地图场景可视化 |
| 4.3.1 BIM与 GIS异构数据融合 |
| 4.3.2 LOD轻量化渲染 |
| 4.4 三维场景实现与测试 |
| 4.4.1 轻量化显示 |
| 4.4.2 三维模型交互 |
| 4.4.3 室外地图场景构建 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 BIM可视化技术在信号运维中的应用 |
| 5.1 信号运维系统概述 |
| 5.2 基于BIM技术的信号设备管理 |
| 5.2.1 模块功能 |
| 5.2.2 信号设备全生命周期管理 |
| 5.2.3 维修作业管理 |
| 5.2.4 道岔信息管理 |
| 5.3 动态数据监测的可视化管理 |
| 5.3.1 模块功能 |
| 5.3.2 设备状态三维监测 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 文章总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于车车通信的列控系统资源管理方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 新型列控系统研究现状 |
| 1.2.2 列控系统形式化建模和验证研究现状 |
| 1.3 新型列控系统结构和功能 |
| 1.4 论文内容与结构安排 |
| 2 新型列控系统资源管理方法设计 |
| 2.1 资源管理模式对比和需求分析 |
| 2.1.1 新型列控与传统列控系统资源管理模式同异分析 |
| 2.1.2 新型列控系统资源管理方法设计需求分析 |
| 2.2 线路资源管理子系统 |
| 2.2.1 车载设备资源管理相关模块 |
| 2.2.2 对象控制器OC |
| 2.2.3 资源管理单元RMU |
| 2.3 线路资源状态管理设计 |
| 2.4 线路资源使用流程设计 |
| 2.4.1 轨道线路资源使用流程 |
| 2.4.2 道岔线路资源使用流程 |
| 2.5 线路资源搜索流程设计 |
| 2.5.1 站场拓扑有向加权图构建规则 |
| 2.5.2 基于站场拓扑图和Dijkstra算法的资源搜索流程 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于UML和 HCPN的资源管理场景建模与验证 |
| 3.1 形式化建模语言与工具 |
| 3.1.1 形式化建模意义与验证原理 |
| 3.1.2 UML和层次有色Petri网 |
| 3.2 资源管理场景形式化建模与验证流程 |
| 3.2.1 资源管理方法建模与验证流程 |
| 3.2.2 UML模型转换CPN模型规则 |
| 3.3 区间资源管理场景建模与验证 |
| 3.3.1 UML模型建立 |
| 3.3.2 HCPN顶层模型和子模型建立 |
| 3.3.3 模型仿真验证与状态空间分析 |
| 3.4 站内资源管理场景建模与验证 |
| 3.4.1 UML模型建立 |
| 3.4.2 HCPN顶层模型和子模型建立 |
| 3.4.3 模型仿真验证与状态空间分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 新型列控系统资源分配策略设计与验证 |
| 4.1 列控系统资源分配需求分析和原则设计 |
| 4.2 列控系统资源分配模型构建 |
| 4.2.1 模型基本假设和模型约束 |
| 4.2.2 资源分配多目标决策模型 |
| 4.3 基于资源分配目标函数的资源分配策略 |
| 4.3.1 基于三角模糊数的层次分析法 |
| 4.3.2 基于TFN-APH的资源分配目标函数 |
| 4.3.3 资源分配策略设计 |
| 4.4 资源分配场景形式化建模与验证 |
| 4.4.1 资源分配场景CPN建模 |
| 4.4.2 资源分配场景CPN模型验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于新型列控系统的资源管理仿真系统设计与实现 |
| 5.1 资源管理仿真系统需求分析和技术选型 |
| 5.1.1 仿真系统软件需求和功能需求 |
| 5.1.2 仿真系统软件技术选型 |
| 5.2 资源管理仿真系统软件设计 |
| 5.2.1 资源管理仿真系统软件分层架构 |
| 5.2.2 资源管理仿真系统模块功能设计 |
| 5.3 资源管理仿真系统软件功能实现 |
| 5.3.1 资源管理仿真软件可视化展示 |
| 5.3.2 资源管理功能仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于组合测试方法的新型列控系统车载功能测试研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 新型列控系统研究现状 |
| 1.2.2 列控系统测试研究现状 |
| 1.3 研究内容和论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 新型列控系统结构和功能 |
| 2.1 新型列控系统的结构 |
| 2.2 新型列控系统核心模块功能 |
| 2.3 新型列控系统车载工作模式 |
| 2.4 新型列控系统车载测试需求分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 组合测试用例生成技术研究 |
| 3.1 组合测试基本概念 |
| 3.2 组合测试用例的生成 |
| 3.2.1 代数方法 |
| 3.2.2 演化算法 |
| 3.2.3 贪心算法 |
| 3.3 IPOG系列测试用例生成算法的研究 |
| 3.3.1 IPOG组合策略 |
| 3.3.2 IPOG-D组合策略 |
| 3.4 带约束处理的IPOG-D组合策略 |
| 3.4.1 约束表示方式 |
| 3.4.2 约束处理策略 |
| 3.4.3 带约束处理的IPOG-D组合策略 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于组合测试方法的新型列控系统车载软件功能测试框架 |
| 4.1 新型列控系统车载软件测试环境 |
| 4.2 基于组合测试方法的新型列控系统车载软件功能测试框架 |
| 4.2.1 建立组合测试模型的方法 |
| 4.2.2 测试用例集生成方法 |
| 4.2.3 组合测试用例集生成方法评价体系 |
| 4.2.4 组合测试用例集有效性评估方法 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 新型列控系统典型功能的组合测试应用实例 |
| 5.1 测试需求分析 |
| 5.2 组合测试模型 |
| 5.2.1 参数确定 |
| 5.2.2 初始约束提取 |
| 5.3 基于IPOG系列组合策略的测试用例集生成 |
| 5.3.1 组合测试用例的生成过程 |
| 5.3.2 组合测试用例生成的软件实现 |
| 5.3.3 实验分析 |
| 5.4 有效性评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）运营高速铁路监测数据评估管理与可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 监测数据管理 |
| 1.2.2 测绘可视化研究 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 运营高速铁路监测数据管理与评估体系 |
| 2.1 运营高速铁路监测数据质量控制及评估体系 |
| 2.1.1 监测内容与技术要求 |
| 2.1.2 评估验收技术体系 |
| 2.2 变形分析与监测预警 |
| 2.2.1 变形信息提取 |
| 2.2.2 变形分析及数据预测 |
| 2.2.3 多源变形数据协同分析 |
| 2.2.4 运营高速铁路监测预警体系 |
| 2.3 运营高铁海量监测数据管理 |
| 2.3.1 海量数据管理 |
| 2.3.2 系统需求分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于Cesium的运营高铁变形监测可视化研究 |
| 3.1 铁路测绘可视化 |
| 3.1.1 BIM技术 |
| 3.1.2 可视化表达 |
| 3.2 Web三维可视化 |
| 3.2.1 Web3D |
| 3.2.2 Cesium地图引擎 |
| 3.2.3 Cesium在铁路工程数据表达中的优越性 |
| 3.3 铁路工程三维应用标准 |
| 3.3.1 IFD1.0 分类编码标准 |
| 3.3.2 监测点命名规则 |
| 3.3.3 三维建模标准 |
| 3.4 运营高铁变形监测Web可视化评估分析方案 |
| 3.4.1 总体流程 |
| 3.4.2 Cesium环境搭建 |
| 3.4.3 三维建模及模型导入 |
| 3.4.4 沉降热力图及变形评估 |
| 3.4.5 平台链接与数据查询 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 B/S架构运营高铁监测评估管理系统设计 |
| 4.1 系统框架设计 |
| 4.1.1 原则及策略 |
| 4.1.2 平台及开发环境 |
| 4.1.3 逻辑结构设计 |
| 4.1.4 总体功能设计 |
| 4.2 系统详细设计 |
| 4.2.1 系统前端设计 |
| 4.2.2 后端API接口设计 |
| 4.2.3 数据库总体结构设计 |
| 4.2.4 数据存储及检索模式 |
| 4.2.5 系统安全与权限设计 |
| 4.3 功能优化设计 |
| 4.3.1 提供云计算服务 |
| 4.3.2 监测预警体系 |
| 4.3.3 提高加载速度 |
| 4.3.4 可视化效果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 运营高铁监测评估管理系统与可视化评估应用 |
| 5.1 评估管理系统应用情况 |
| 5.1.1 项目概况 |
| 5.1.2 系统运行情况 |
| 5.2 高速铁路变形监测Web可视化评估应用情况 |
| 5.2.1 实例概况 |
| 5.2.2 Web可视化评估分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（9）铁路工务安全防控管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 第2章 铁路工务安全防控管理系统相关技术 |
| 2.1 B/S结构设计 |
| 2.2 WebGIS地图开发技术 |
| 2.3 Google MapsAPI编程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 铁路工务安全防控管理系统设计 |
| 3.1 系统开发设计原则 |
| 3.2 系统开发设计环境 |
| 3.3 系统设计方案制定 |
| 3.4 系统体系结构设计 |
| 3.4.1 硬件设计 |
| 3.4.2 软件组成 |
| 3.4.3 系统功能结构设计 |
| 3.5 系统功能模块设计 |
| 3.5.1 平台管理模块 |
| 3.5.2 人员定位模块 |
| 3.5.3 生产管理模块 |
| 3.5.4 雨量监控模块 |
| 3.5.5 轨温监控模块 |
| 3.5.6 断轨监测模块 |
| 3.5.7 重点路段监控模块 |
| 3.5.8 工务电子检查本模块 |
| 3.5.9 作业记录仪模块 |
| 3.5.10 汽车管理模块 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 铁路工务安全防控管理系统主要功能及测试 |
| 4.1 系统主要功能 |
| 4.1.1 平台登录界面 |
| 4.1.2 平台主界面 |
| 4.1.3 主界面相关功能介绍 |
| 4.1.4 地图种类与地图切换操作 |
| 4.1.5 地图显示控制 |
| 4.1.6 现场资料地图界面显示控制 |
| 4.1.7 作业计划地图界面显示控制 |
| 4.1.8 “重点地段”地图界面显示控制 |
| 4.1.9 其他显示控制操作 |
| 4.1.10 业务模块 |
| 4.1.11 树形列表及相关操作 |
| 4.1.12 报警提示框、子菜单、导航栏 |
| 4.2 系统功能测试 |
| 4.2.1 使用概况 |
| 4.2.2 测试情况与结果 |
| 4.3 技术创新及特点 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 本文主要工作及结论 |
| 5.2 有待进一步研究的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
（10）铁路信号设备智能运维综合管理平台研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题依据与来源 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 铁路信号监测系统概述 |
| 1.3.2 电务信息采集技术研究现状 |
| 1.3.3 电务综合管理技术研究现状 |
| 1.3.4 电务设备智能运维决策技术研究现状 |
| 1.4 研究内容及论文结构 |
| 2 智能维修决策算法及理论研究 |
| 2.1 基于先验概率的容差关系扩展模糊集模型 |
| 2.1.1 相关模糊集模型分析 |
| 2.1.2 基于扩展的模糊集模型 |
| 2.1.3 基于扩展的模糊集模型属性约简 |
| 2.1.4 基于扩展的模糊集模型实验算例 |
| 2.2 通过属性重要度和凸函数改进并简化的ID3 算法 |
| 2.2.1 基础ID3 算法原理 |
| 2.2.2 ID3 算法改进及简化 |
| 2.2.3 ID3 算法实例验证 |
| 2.3 本章小节 |
| 3 信号设备在役状态集成化监测系统研究 |
| 3.1 高速铁路信号集中监测业务需求分析 |
| 3.1.1 信号集中监测系统功能分析 |
| 3.1.2 信号集中监测系统架构分析 |
| 3.2 高速铁路信号集中监测功能项点 |
| 3.2.1 信号集中监测总体结构设计 |
| 3.2.2 信号集中监测信息处理流程 |
| 3.3 信号设备在役状态集成化监测系统研究 |
| 3.3.1 信号设备在役状态集成化监测系统概述 |
| 3.3.2 信号设备在役状态集成化监测系统系统硬件方案 |
| 3.3.3 信号设备在役状态集成化监测系统系统软件方案 |
| 3.3.4 信号设备在役状态集成化监测系统室内试验环境构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于状态驱动的信号设备数据分析诊断平台研究 |
| 4.1 信号设备数据分析诊断平台概述 |
| 4.2 信号设备数据分析诊断平台设计 |
| 4.2.1 平台设计总体目标 |
| 4.2.2 平台整体架构设计 |
| 4.2.3 平台软件结构设计 |
| 4.2.4 平台关键技术说明 |
| 4.3 信号设备数据分析诊断平台的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 电务维修决策服务系统研究与实现 |
| 5.1 电务维修决策服务系统分析 |
| 5.1.1 电务维修决策服务机构 |
| 5.1.2 电务维修巡检业务分析 |
| 5.1.3 电务巡检系统用例建模 |
| 5.1.4 基于优化ID3 算法的解决方案 |
| 5.2 电务维修决策服务系统设计 |
| 5.2.1 系统软件结构设计 |
| 5.2.2 移动终端和服务器端接口方案设计 |
| 5.2.3 系统工作流程设计 |
| 5.2.4 系统数据库设计 |
| 5.3 电务维修决策服务系统的实现 |
| 5.3.1 电务维修巡检计划管理 |
| 5.3.2 电务维修巡检轨迹管理 |
| 5.3.3 电务维修故障记录管理 |
| 5.4 巡检终端卡控子系统的实现 |
| 5.4.1 系统登录及主界面 |
| 5.4.2 计划接收模块 |
| 5.4.3 巡检记录模块 |
| 5.4.4 故障上报模块 |
| 5.4.5 人员定位模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 参考文献 |
四、铁路行车技术设备地图信息管理系统简介（论文参考文献）
- [1]铁路机车设备画像理论及关键技术研究[D]. 李鑫. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [2]考虑轨迹交叉影响的铁路物流基地作业安全防护方法研究[D]. 唐浩. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [3]基于工作流的货列检设备生产信息管理平台设计与应用[D]. 高善兵. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [4]基于车车通信列控系统的邻域列车协作方法研究[D]. 赵潇楠. 北京交通大学, 2021(02)
- [5]信号BIM运维可视化技术应用研究[D]. 任晨宇. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [6]基于车车通信的列控系统资源管理方法研究[D]. 刘文倩. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]基于组合测试方法的新型列控系统车载功能测试研究[D]. 陈柯行. 北京交通大学, 2020(03)
- [8]运营高速铁路监测数据评估管理与可视化研究[D]. 张宇昕. 西南交通大学, 2019(03)
- [9]铁路工务安全防控管理系统设计与实现[D]. 李剑. 西南交通大学, 2019(03)
- [10]铁路信号设备智能运维综合管理平台研究[D]. 杨洪权. 兰州交通大学, 2018(03)