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原文传递高速铁路灾害及侵限监测关键技术研究

论文题名：	高速铁路灾害及侵限监测关键技术研究
关键词：	高速铁路;自然灾害;异物侵限;监测技术
摘要：	铁路是国民经济大动脉，有力地促进了中国经济社会发展，尤其是越来越多的高速铁路的开通，极大地方便了人们出行，在一定程度上改变了人民的生活方式。随着高铁网络规模的扩大和重要高铁线路以350km/h达速运行，列车运行环境安全已经跃升为高铁安全营运的主要难题，主要表现为：沿线自然灾害多发频发，周边环境隐患一直存在，人为突发干扰时有发生。灾害一旦发生，将严重干扰列车运行秩序、威胁旅客生命财产安全和社会稳定。　　中国已建设高速铁路均同步建设了高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统、地震预警系统等监测系统，正在研究和试点应用的有周界入侵报警系统、线路障碍自动监测系统及边坡监测预警等。这些系统对列车运行影响较大的风、雨、雪、地震等自然灾害和异物侵限、人员入侵、滑坡泥石流等侵限进行实时监测报警预警，保障列车运行安全。但以上系统存在系统独立设置，资源重复配置，信息无法共享，在应用中存在监测数据未充分分析利用、风雨异常数据识别能力不足、部分监测点布设不合理、大风预警能力不足、有时大风报警处置来不及处置存在安全风险、对小目标的侵限检测技术研究不足等问题。　　以解决上述问题为目标，本文开展了基于云原生的高铁灾害及侵限检测系统架构设计，提出了高铁风雨异常监测数据识别技术、风监测点优化布设方法，研究了大风预警技术、大风灾害运行规则优化和大风灾害信息快速处置技术，提出了基于多传感融合的铁路周界入侵监测技术和针对小目标的铁路入侵检测算法。本文主要开展了以下四方面的研究：　　（1）在顶层设计方面，分析了目前存在的系统独立、重复建设及缺乏共享等问题，提出了基于云原生的高铁灾害及侵限监测系统总体架构、逻辑架构、技术架构、数据架构和系统功能等，实现了各类系统的资源整合和数据共享，并可弹性扩展其它监测类业务系统。　　（2）在数据采集及处理方面，围绕灾害监测系统在运用中存在的风雨异常数据识别不准确的问题，开展了基于相关性和差异性检验的风监测异常数据识别技术和基于LSTM的雨量监测异常数据识别技术研究，提高风雨报警准确性。在风监测点布设方面，开展了基于气象历史数据和铁路地形线路相结合的新建和已建线路的优化方法，使监测点布设方案更加合理。　　（3）在大风预警及处置方面，针对风速的非线性、非平稳性特征，提出基于CWS（CEEMDAN-WOA-SVR）技术的高铁沿线风速预测算法。采用此方法，可降低风速时间序列的非线性和非平稳性对预测结果的影响。研究了大风灾害的运行规则和快速处置技术，保障高铁运行安全。　　（4）在侵限监测方面，针对目前单一技术均达不到“零漏报、低误报”的要求，对不同的场景和技术进行了分析，提出基于“一景一案”的多传感器融合的侵限的监测方案。针对小目标识别难题，提出使用改进的CMR网络进行检测的算法，提高了侵限监测的实用性。
作者：	王瑞
专业：	交通信息工程及控制
导师：	史天运
授予学位：	博士
授予学位单位：	中国铁道科学研究院
学位年度：	2022