铁路防灾安全监控系统中风速预测与地震监测技术研究

论文摘要

自2008年8月1日京津城际铁路建成通车以来,我国高速铁路建设事业迅猛发展。按照铁路“十一五”规划,期间将建设高速铁路7000公里,目前已经建成京津城际、武广、郑西、石太、合武、合宁、甬台温、温福、福厦、昌九、沪宁、沪杭、海南东环、长吉等高速铁路。到2015年,中国高速铁路营业里程将达到1.6万公里以上,最高运行时速达到350公里/小时,繁忙干线实现客货分线运输。我国高速铁路从无到有,逐渐步入世界高速铁路先进行列。高速列车的运行与旅客生命财产息息相关,自然灾害和突发事件对于高速列车的运行危害极大,在高速铁路较为发达的法国、德国、日本等,均在高速铁路建设的先期就开始规划并建设针对自然灾害和突发事件的防灾安全监控系统,以防止或减轻各类灾害对高速铁路运输安全的危害。我国已建成的高速铁路均建设有防灾安全监控系统,包含大风监测子系统、雨量监测子系统和异物侵限监测子系统,长吉城际有一处雪量监测点。与发达国家相比,我国铁路防灾安全监控系统中的风速预测子系统和地震监测及紧急处置子系统还没有建成,当风速较大时,高速行驶的列车会出现晃车、以至于被吹翻的事故,因此为了列车的运行安全,预测几秒或几分钟后的风速,当预测到大风来临之前提前采取紧急处置措施。地震对高速铁路的桥梁、路基和运行中的列车破坏较大,哪怕是较小的地震也极易造成列车的脱轨,造成车毁人亡的惨剧。基于此,本文在分析现有防灾安全监控系统的基础上,着重研究了风速预测技术和地震监测及紧急处置技术,提出了系统的建设方案,主要研究内容如下:(1)分析了风速预测和地震监测及紧急处置系统对我国高速铁路安全运行的重要意义,介绍了目前风速预测技术和地震监测技术的国内外情况,提出了研究的主要内容及关键技术。(2)分析目前我国高速铁路防灾安全监控系统的结构、功能,在现有防灾安全监控系统的基础上,增加风速预测子系统和地震监测及紧急处置子系统,提出了高速铁路防灾安全监控系统的总体架构。(3)分析国内外风速预测技术,研究适合于我国铁路的风速预测技术,建立了基于RBF神经网络的风速预测模型,并对模型进行仿真验证。(4)对地震产生的两种波进行研究,分析真实地震数据,对发生地震所产生的波形特征进行提取,据此研究P波识别技术。在京津沿线做实验,采集动车组高速经过时所产生的震动波形,与真实地震波形做对比,并研究动车组经过时对地震监控系统的影响。研究适合我国的地震报警判定方式及紧急处置方式,开发了铁路地震监测及紧急处置的原型系统,并在高速铁路系统试验国家工程实验室中进行实验测试,系统运行效果良好。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 铁路风速预测与地震监测技术的国内外研究情况
• 1.2.1 国外研究情况
• 1.2.2 国内研究情况
• 1.2.3 目前存在的主要问题
• 1.3 主要研究内容
• 1.4 论文结构安排
• 第二章 铁路防灾安全监控系统的总体架构
• 2.1 概述
• 2.2 铁路防灾安全监控系统的总体架构
• 2.2.1 在现有防灾系统中设计风速预测和地震监测系统
• 2.2.2 铁路防灾安全监控系统的总体结构
• 2.2.3 网络结构
• 2.2.4 系统功能设计
• 2.2.5 数据流
• 2.2.6 与相关系统接口
• 2.3 风速预测子系统的设计
• 2.4 地震监测及紧急处置系统的设计
• 2.4.1 报警阈值
• 2.4.2 监测点设置原则
• 2.4.3 地震监测系统紧急处置方式
• 第三章 铁路风速预测模型的研究
• 3.1 概述
• 3.2 铁路风速预测模型及算法
• 3.3 基于RBF神经网络的风速预测模型仿真
• 3.3.1 数据采集
• 3.3.2 风速模型仿真实验
• 3.4 小结
• 第四章 铁路地震监测系统及技术研究
• 4.1 概述
• 4.2 P 波识别技术
• 4.3 地震监测数据采集与处理
• 4.3.1 地震监测数据采集
• 4.3.2 地震监测数据处理
• 4.4 铁路地震监测系统报警判定
• 4.4.1 报警判定方式
• 4.4.2 报警判定条件
• 4.5 铁路地震监测原型系统的开发及仿真
• 4.5.1 强震仪设备选型
• 4.5.2 地震监控单元
• 4.5.3 原型系统开发及测试
• 第五章 总结与展望
• 5.1 论文总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者在攻读硕士期间完成的论文及项目情况
• 详细摘要