智能化高速列车健康管理关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51305021
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0503.机械动力学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The high-speed train health management is an important method to ensure the train safety with a high operational speed, it has become a key research in the field of maintenance and repair of the high-speed trains. Some preliminary results have already been applied. However, the existing technology is still facing some problems, such as incomprehensive state detection, disability of detecting tiny fault, low accuracy of fault location, and the low rate, small capacity, limited expansion capability of the detection network, etc. Therefore, the project aims at the key technology of the high-speed train health management, and the research content includes that the intelligent state monitoring and fault location method are studied, and the key technical scheme of the state monitoring data's effective extraction, ault diagnosis prediction and noise restrain are puts forward respectively; the high-speed train communication network(TCN) technology based on Ethernet and the topology structure and the communication protocol stack of the high-speed TCN based on Ethernet are studied as well, the communication scheduling method of the real-time virtual layer in the improved protocol is put forward, and the corresponding simulation calculation and tests are realized. This research can improve maintenance and repair of high-speed train with a new theoretical method and technical support in our country.
高速列车健康管理是保障高速安全运营重要手段,成为高速列车维护维修领域的研究重点,一些成果已初步得到应用。然而,现有技术仍面临状态检测不全面、细微故障无法检测、故障定位准确率低,以及检测网络通信速率底、容量小、扩展能力有限等问题。为此,本项目针对高速列车健康管理关键技术进行研究,内容包括:研究智能化状态监测与故障定位方法,提出状态监测数据有效提取、故障与预测、噪声抑制等关键技术方案;研究基于以太网的高速列车通信网络(TCN)技术,提出基于以太网的高速列车通信网络网络拓扑结构及通信协议栈,改进协议中实时虚拟层的通信调度方式,并进行相应的仿真计算和测试。该项研究可为我国高速列车的维护和维修工作提供新的理论方法和技术支撑。

结项摘要

高速列车健康管理是保障高速安全运营重要手段,成为高速列车维护维修领域的研究重点,一些成果已初步得到应用。然而,现有技术仍面临状态检测不全面、细微故障无法检测、故障定位准确率低,以及检测网络通信速率底、容量小、扩展能力有限等问题。.为此,本项目针对高速列车健康管理关键技术进行研究,内容包括:研究智能化状态监测与故障定位方法,提出状态监测数据有效提取、信息融合、故障诊断、故障预测等关键技术方案。采用HMM算法对车载安全计算机平台的平均故障识别率89%以上,采用DTW算法对列车轴温识别的最大响应时间小于0.4s,误报率低于3%;.研究基于以太网的高速列车通信网络(TCN)技术,提出基于以太网的高速列车通信网络网络拓扑结构及通信协议栈,改进协议中实时虚拟层的通信调度方式,并进行相应的仿真计算和测试。结果表明,基于优先级的调度算法在损失非实时性数据传输时延的条件下,保证了实时性数据传输延迟为251μs,比FCFS算法降低了20μs。该项研究可为我国高速列车的维护和维修工作提供新的理论方法和技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
铁路列车便携式轴温报警装置的研制
  • DOI:
    10.3791/60092
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    铁路计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜璐;刘飞;康旭韡;曹源
  • 通讯作者:
    曹源
Cell-specificAssociation for Heterogeneous Networks with Interference Control
具有干扰控制的异构网络小区特定关联
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Linear Algebra and Its Applications
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Wu; YK;Li; Q;Li; JJ
  • 通讯作者:
    JJ
基于VQ的高速列车闸片温度状态监测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Linear Algebra and Its Applications
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Wu; YK;Li; QA;Huang; XY
  • 通讯作者:
    XY
基于DTW的车辆轴温监测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    交通运输工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曹源;王玉珏;马连川;陈磊
  • 通讯作者:
    陈磊
Integrated Train Ground Radio Communication System Based TD-LTE
基于TD-LTE的综合列车地面无线通信系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Chinese Journal of Electronics
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    Zhao Hongli;Cao Yuan;Zhu Li;Xu Wei
  • 通讯作者:
    Xu Wei

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其他文献

缺血性脑卒中后神经功能重塑机制及神经功能缺损治疗方法的研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    山东医药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高翔宇;罗鹏;岳康异;曹源;蒋晓帆
  • 通讯作者:
    蒋晓帆
基于故障注入的安全计算机通信总线测试方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    铁路计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邱泽宇;曹源;马连川
  • 通讯作者:
    马连川
荧光传感器阵列
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Progress in Chemistry
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    刘渊;丁立平;曹源;房喻
  • 通讯作者:
    房喻
航空发动机人工鸟撞试验及本构参数研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    测控技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曹源;侯亮;胡寿丰
  • 通讯作者:
    胡寿丰
基于粗糙集神经网络的车载设备故障诊断
  • DOI:
    10.19549/j.issn.1001-683x.2017.05.067
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国铁路
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    康洪军;蒋洁;杨帅;张玉琢;曹源
  • 通讯作者:
    曹源

其他文献

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曹源的其他基金

列控系统故障诊断与安全保障
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    120 万元
  • 项目类别:
    优秀青年科学基金项目
高速铁路复杂多元应用场景下的类脑智能健康管理体系架构与信息协同技术研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    231 万元
  • 项目类别:
    联合基金项目
高速铁路信号系统失效机理及风险控制研究
  • 批准号:
    U1534208
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    251.0 万元
  • 项目类别:
    联合基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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