楚柏青
- 作品数：19 被引量：18H指数：3
- 供职机构：北京市地铁运营有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术机械工程环境科学与工程更多>>
- 基于客流时空状态精细化分析的列车运行图编制方法
- 本发明提供了一种基于客流时空状态精细化分析的列车运行图编制方法，该方法在对各线各站进出站客流量进行预测分析的基础上，清分推演客流在各线各站各列车上的动态分布状态，精细化预测分析不同阶段的运力运量的匹配情况；根据网络客流时...
- 徐会杰魏运豆飞楚柏青王晓军张文强宁尧刘洁刘旭张含笑
- 城市轨道交通运营风险主动防控平台设计与实现被引量：3
- 2023年
- 在分析国内城市轨道交通运营公司风险管控现状的基础上,将风险主动防控的核心理念归纳为风险辨识、风险分析、风险治理和风险监督反馈4个环节构成的闭环管理过程;根据风险主动防控理念设计风险主动防控平台,明确平台的逻辑架构、功能架构、业务流程和数据关系;采用端-边-云一体化的平台架构进行部署,并以北京市城市轨道交通路网为应用背景,证实平台的实际效果。结果表明:业务流程设计实现了标准化,可及时监督风险并向用户反馈意见,体现了“关口前移、预控安全”的闭环式风险管理理念;经过15条线路和300余座车站的试运行,前期有效辨识并录入591个风险点,推演得到风险点传播路径58条,提供风险治理预案268例,解决了城轨运营时风险数据量大、机理复杂、实时性强等问题,有效地防范了故障和事故的发生。
- 王艳辉苏宏明李曼贾利民李宇杰楚柏青
- 关键词：城市轨道交通闭环管理业务流程设计
- 北京地铁运营安全技术需求分析与技术选择
- 黄文明李卫军李胜利王娟郑凤霞楚柏青闫立明周晔张岚刘佳
- 项目所属学科：交通运输与安全工程。主要研究内容、创新点、知识产权情况：1)主要研究内容(1)北京地铁运营现状调查与分析。(2)国内外轨道交通网络化运营现状调查与分析。(3)网络化运营特点并确定研究方向。(4)北京城市轨道...
- 关键词：
- 关键词：轨道交通
- 基于客流时空状态精细化分析的列车运行图编制方法
- 本发明提供了一种基于客流时空状态精细化分析的列车运行图编制方法，该方法在对各线各站进出站客流量进行预测分析的基础上，清分推演客流在各线各站各列车上的动态分布状态，精细化预测分析不同阶段的运力运量的匹配情况；根据网络客流时...
- 徐会杰魏运豆飞楚柏青王晓军张文强宁尧刘洁刘旭张含笑
- 文献传递
- 一种网络化列车运行图智能编制及评估优化系统
- 本发明提供一种网络化列车运行图智能编制及评估优化系统，其包括运输方案智能编制子系统、运行图自动编制子系统、运行图智能评估子系统、运行图智能优化子系统、列车运行仿真子系统、运行图统一管理子系统、数据库。本发明系统依据客流统...
- 徐会杰豆飞魏运楚柏青王晓军黄悦刘洁宁尧刘宇然蔡宇
- 文献传递
- 一种车辆智能辅助维修方法、系统及VR设备
- 本发明公开了一种车辆智能辅助维修方法、系统及VR设备，该方法包括：远程获取待维修车辆的车辆编码，锁定所述待维修车辆，并向服务器端发送所述车辆编码，获取所述待维修车辆的车辆状态信息；根据所述车辆状态信息，生成所述待维修车辆...
- 楚柏青郑凤霞宋宇王璐夏志成廖飞陈小英刘钦豹段龙杰冯国强
- 基于增强现实的城市轨道交通乘客引导方法、设备、介质
- 本申请提供一种基于增强现实的城市轨道交通乘客引导方法、设备、介质，该方法包括：获取乘客的真实场景数据；识别真实场景数据中的标志物；根据识别的标志物，在三维模型中进行定位；根据定位确定引导数据；向乘客展示引导数据。本申请提...
- 豆飞楚柏青王伟魏运朱鸿涛宁尧刘洁张惠茹罗铭杜斌张俊林
- 一种轨道交通健康智能监测系统及监测方法
- 本申请提供了一种轨道交通健康智能监测系统及监测方法，涉及轨道监测领域。该系统包括第一振动传感器，用于采集列车运行过程中经过轨道各位置处的首次振动数据；第二振动传感器，用于采集列车运行过程中经过轨道各位置处的复检振动数据；...
- 楚柏青赵媛媛李强刘京赵丞皓霍苗苗崔霆锐陈喆杨舜张丽超邓欣爱李杨紫洁许岩
- 文献传递
- 北京地铁风险分析及矩阵式安全控制
- 地铁网络的形成为城市轨道交通运营的发展创造了机遇，提供了强有力的推动力，同时，地铁安全环境及安全运营面临的风险也随之产生了一系列的变化。产生了网络化安全控制难度增大，影响严重;大客流影响进一步加剧，运能与运力矛盾更加突出...
- 楚柏青
- 关键词：城市地铁风险分析安全控制规划设计
- 文献传递
- 基于张量分解的地铁车轮健康指数构建
- 2024年
- 地铁在运行过程中,车轮踏面、轮缘与轨道持续磨损会导致车轮性能退化。对车轮退化过程中的不同状态进行识别和评估是车辆故障预测与健康管理的关键环节。近年来,基于振动信号和机器学习的地铁车轮退化状态智能识别技术在降低人工依赖、优化镟修策略方面作用显著。但由于在实际运行过程中,地铁轮对通常受载荷、路况等因素影响,振动信号易受强噪声干扰,导致退化趋势不显著,难以直接识别其状态变化。为解决这一问题,文章提出一种基于张量重构的健康指标构建方法。该方法首先基于张量分解可有效挖掘信号高维本质信息的优点,利用张量Tucker分解获得原始信号的核心张量;其次,采用张量重构和Savitzky-Golay滤波方法对信号进行降噪处理;最后,在此基础上,利用深度自动编码器网络提取深度退化特征,建立车轮退化过程的健康指标。依托北京地铁某线路实际运行的车轮振动信号数据所进行的实验结果表明,采用该方法构建的健康指标具有良好的趋势性和单调性,能够准确描述轮对整个退化过程,所得到的异常预警位置与轮径值磨损变化和实际镟修记录准确对应。该方法的提出为地铁轮对健康管理提供一种智能化的解决方案,具有良好的实用价值。
- 胡志强楚柏青赵媛媛寇淋淋
- 关键词：地铁轮对张量分解
