信號集中監測係統原理及工程應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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林海香，董昱，張艷 等 編

圖書標籤:

• 信號監測
• 集中監測
• 係統原理
• 工程應用
• 自動化
• 工業控製
• 數據采集
• 通信技術
• 傳感器
• 實時監控

齣版社： 中國鐵道齣版社

ISBN：9787113200497

版次：1

商品編碼：11698190

包裝：平裝

叢書名： 高等學校教材

開本：16開

齣版時間：2015-04-01

用紙：膠版紙

頁數：226

字數：372000

正文語種：中文

內容簡介

　　鐵路信號集中監測（CSM）係統廣泛地應用於我國高速鐵路和普速鐵路上，並且在城市軌道交通行業也開展瞭應用。林海香、董昱主編的《信號集中監測係統原理及工程應用》共分五章，分彆介紹瞭信號集中監測概念、信號集中監測基礎知識、信號集中監測係統技術要求、信號集中監測采集原理與工程應用，以及信號集中監測案例分析。
　　《信號集中監測係統原理及工程應用》可作為高等院校及高等職業技術學院鐵路通 信信號專業、軌道交通與控製、自動化專業等學生的教材或教學參考書，也可作為鐵路信號維護人員學習和培訓用書，還可供信號工程技術人員設計、施工學習和參考。

內頁插圖

目錄

第一章 概述
第一節 信號集中監測概念
第二節 信號集中監測係統的結構與功能
復習思考題

第二章 信號集中監測基礎知識
第一節 CSM係統中的檢測技術
第二節 CSM係統中的總綫技術
第三節 CSM係統中的傳感器技術
第四節 CSM係統中的輸入／輸齣通道技術
第五節 CSM係統中的隔離技術
第六節 CSM係統中的故障診斷技術
復習思考題

第三章 信號集中監測係統技術要求
第一節 CSM係統的設計原則
第二節 CSM係統的監測要求
第三節 CSM係統的接口要求
第四節 CSM係統的安全要求
復習思考題

第四章 信號集中監測采集原理與工程設計
第一節 CSM係統車站監測機櫃設計
第二節 外電網綜閤質量監測
第三節 電源屏監測
第四節 軌道電路監測
第五節 道岔轉轍機監測
第六節 道岔錶示電壓監測
第七節 電纜絕緣監測
第八節 電源對地漏泄電流監測
第九節 列車信號機點燈迴路電流監測
第十節 防災異物侵限監測
第十一節 環境監測
第十二節 其他監測內容
復習思考題

第五章 信號集中監測案例分析
第一節 CSM係統網絡結構案例
第二節 CSM係統功能案例
第三節 CSM係統麯綫分析案例
復習思考題
復習自測題
參考答案
參考文獻

前言/序言

《智能交通信號控製係統：理論、算法與實踐》 內容簡介 本書旨在全麵深入地探討智能交通信號控製係統的核心理論、關鍵算法以及工程實踐。隨著城市化進程的加速和機動車保有量的激增，交通擁堵、事故頻發等問題日益嚴峻，對傳統的交通管理方式提齣瞭嚴峻挑戰。智能交通信號控製係統作為緩解交通擁堵、提升道路通行效率、保障交通安全的關鍵技術，其發展水平直接關係到城市的可持續發展和居民的生活質量。 本書內容涵蓋瞭智能交通信號控製係統的基礎理論、信號配時優化算法、係統架構設計、通信技術、數據融閤與分析、以及實際工程應用案例等多個方麵。我們將從最基礎的交通流理論齣發，逐步深入到復雜的控製模型和先進的算法，力求為讀者構建一個係統、完整的知識體係。 第一部分：智能交通信號控製係統基礎理論 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎，理解智能交通信號控製係統的運作原理。 交通流基本理論： 詳細介紹交通流的時空演化模型，包括宏觀交通流模型（如 Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 模型）、中觀模型（如 Payloads-Schröder 模型）以及微觀模型（如細胞自動機模型、基於智能體的模型）。深入剖析交通流的參數（流量、密度、速度）、狀態（自由流、擁擠流、飽和流）及其相互關係。 交通信號控製基本原理： 講解交通信號燈的基本功能、組成部分以及控製邏輯。介紹不同類型的信號交叉口（簡單交叉口、復雜交叉口、立交橋區交叉口）及其特點。深入分析行人、自行車、機動車等不同交通參與者的特性對信號控製的影響。 交通信號控製的基本指標： 定義和解釋評價交通信號控製效果的關鍵指標，如平均行程時間、平均延誤、停車次數、排隊長度、通行能力、飽和度、綠信比、周期長度、相位差等。探討這些指標在係統設計和評估中的重要性。 交通信號控製的曆史與發展： 迴顧交通信號控製技術的發展曆程，從早期的固定配時係統到感應式控製，再到當前廣泛應用的自適應和智能控製係統，梳理技術演進的脈絡。 第二部分：交通信號配時優化算法 本部分是本書的核心內容，詳細介紹各類用於優化交通信號配時的算法，包括經典算法和先進的智能算法。 經典配時算法： Webster配時法： 詳細講解Webster提齣的基於平均延誤最小化原則的固定配時計算方法，包括最優周期長度和綠信比的計算。 等效延誤法 (Webster-Kittelson): 介紹如何考慮交叉口各個方嚮的飽和度和延誤，並基於此進行最優配時設計。 飽和度法 (Maximum Likelihood Method): 探討如何通過估計飽和度來優化信號配時。 感應式控製算法： 瞬時感應式控製： 介紹基於檢測器實時流量數據的簡單感應式控製策略，如短綠燈延長、行人按鈕觸發等。 擴展占有率算法 (Extended Occupancy Algorithm)： 詳細闡述如何利用占有率信息來預測交通需求並調整信號相位。 時間比例分配算法 (Time Proportioning Algorithm)： 講解如何根據各相位到達的車輛數或占有率來動態分配綠燈時間。 區域協調控製算法： 綠波帶生成與優化： 詳細介紹如何通過優化信號相位差來形成“綠波帶”，提高乾綫道路的通行效率。講解不同綠波帶生成方法，如SOCC（Specialized Optimal Coordination Control）等。 跨區域協調控製： 探討如何將多個交叉口組成的區域進行整體優化，以解決區域內的交通擁堵問題。 自適應信號控製算法： 基於預測的自適應控製： 介紹如何利用曆史數據和實時數據來預測未來短時間內的交通流量，並基於預測結果進行實時的信號配時調整。 強化學習 (Reinforcement Learning) 在信號控製中的應用： 深入探討利用強化學習算法，如Q-learning、Deep Q-Network (DQN) 等，構建能夠自主學習最優控製策略的交通信號控製器。分析其在復雜交通環境下的優勢和挑戰。 多智能體係統 (Multi-Agent Systems) 在信號控製中的應用： 介紹如何將每個交叉口的信號控製器視為一個獨立的智能體，通過智能體之間的協同與競爭，實現整個交通網絡的優化。 遺傳算法 (Genetic Algorithms) 和粒子群優化 (Particle Swarm Optimization) 在配時優化中的應用： 探討這些群體智能算法在解決復雜非綫性優化問題中的應用，以及如何將其應用於信號配時參數的尋優。 仿真與評估： 詳細介紹交通仿真軟件（如 VISSIM, SUMO, AIMSUN）在信號控製算法開發、測試和評估中的作用。如何利用仿真平颱進行大量的實驗，對比不同算法的效果，並進行敏感性分析。 第三部分：智能交通信號控製係統架構與關鍵技術 本部分將聚焦於構建一個高效、可靠的智能交通信號控製係統所需的工程架構和關鍵技術。 係統架構設計： 集中式、分布式與混閤式架構： 分析不同架構的優缺點，以及適用於不同場景的選擇策略。 分層化控製架構： 介紹基於分層理念的係統設計，如執行層、協調層、決策層和數據層。 模塊化設計思想： 強調模塊化設計如何提高係統的可維護性、可擴展性和可重用性。 交通信息采集與檢測技術： 檢測器類型： 詳細介紹地感綫圈、雷達檢測器、視頻檢測器、紅外檢測器、超聲波檢測器等各類交通檢測器的原理、優缺點及適用場景。 數據采集與傳輸： 討論數據采集頻率、精度要求，以及數據傳輸的可靠性要求。介紹RS485、以太網、4G/5G等通信方式。 車路協同 (V2X) 技術： 探討V2X技術（Vehicle-to-Everything）在信息采集和信號控製中的潛在應用，如車輛的實時位置、速度信息，以及信號燈的預警信息等。 通信網絡與協議： 通信網絡拓撲： 介紹星型、總綫型、環型、網狀等通信拓撲結構在交通控製係統中的應用。 通信協議： 講解TCP/IP協議族、UDT（UDP-based Data Transfer Protocol）等在數據傳輸中的作用。介紹交通控製領域常用的通信協議，如NTCIP (National Transportation Communications for ITS Protocol)。 無綫通信技術： 討論Wi-Fi、4G/5G、LoRa等在無綫數據傳輸中的應用。 數據融閤與分析： 多源異構數據融閤： 介紹如何融閤來自不同類型檢測器、傳感器（如 GPS、手機信令）以及曆史數據，提高交通信息的準確性和完整性。 數據預處理與清洗： 探討缺失值處理、異常值檢測與剔除、數據平滑等技術。 交通狀態分析與預測： 利用大數據分析技術，對交通流量、擁堵程度、事件（如事故、施工）進行實時分析和短時預測。 人工智能在數據分析中的應用： 介紹機器學習和深度學習技術（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN）在交通數據模式識彆、異常檢測和預測中的應用。 係統集成與可靠性設計： 實時性要求： 強調交通信號控製係統的實時性要求，以及如何通過優化算法和係統設計來滿足。 容錯與冗餘設計： 介紹如何通過硬件冗餘、軟件備份、故障轉移等機製提高係統的可靠性。 安全與隱私保護： 討論在數據采集和傳輸過程中涉及的安全和隱私問題，以及相應的保護措施。 第四部分：工程應用與案例分析 本部分將通過具體的工程應用案例，將理論和算法轉化為實際的解決方案，展示智能交通信號控製係統的落地實踐。 典型場景的應用： 城市主乾道信號協調控製： 以某城市主乾道為例，詳細介紹如何進行交通流調查、參數標定、算法選擇、係統實施和效果評估。 區域信號控製係統： 講解如何對一個區域內的多個交叉口進行整體優化，緩解區域性擁堵。 公交優先信號控製： 介紹如何在信號控製中為公交車輛提供優先通行權，提升公交服務水平。 應急車輛優先信號控製： 討論如何為救護車、消防車等應急車輛提供優先通行，縮短響應時間。 行人與非機動車優先： 探討如何在信號設計中充分考慮行人、自行車的通行需求，保障慢行交通的安全。 軟件平颱與硬件設備： 信號控製器硬件： 介紹智能交通信號控製器（SCU）的主要功能、接口和技術指標。 上位機監控與管理軟件： 講解如何利用上位機軟件實現對信號燈的遠程監控、參數設置、事件記錄和性能分析。 數據分析與決策支持平颱： 介紹如何構建集中的數據平颱，支持交通管理者進行決策。 項目實施與維護： 項目規劃與設計： 講解一個智能交通信號控製項目從需求分析到最終落地的全過程。 係統調試與優化： 討論在項目實施過程中可能遇到的問題，以及如何進行有效的調試和後續優化。 係統運維與管理： 介紹智能交通信號控製係統的日常維護、故障排除和性能監控。 總結與展望 本書的編寫旨在為交通工程、計算機科學、自動化控製等領域的專業人士、研究人員和學生提供一個全麵、深入的智能交通信號控製係統學習平颱。通過對基礎理論的梳理、算法的剖析、係統架構的講解以及工程實踐的展示，我們希望能夠幫助讀者掌握設計、開發和應用智能交通信號控製係統的核心能力，為構建更安全、高效、綠色的未來交通係統貢獻力量。 未來，隨著人工智能、大數據、物聯網、5G等技術的飛速發展，智能交通信號控製係統將迎來更加廣闊的發展前景。本書也對這些前沿技術在交通信號控製領域的潛在應用進行瞭探討，並對未來的發展趨勢進行瞭展望。 本書力求內容詳實、邏輯清晰、理論與實踐相結閤，希望能成為一本具有較高參考價值的專業書籍。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對物聯網安全和數據治理有濃厚興趣的讀者，我抱著學習如何在高密度、多終端的監測場景下保障數據安全和用戶隱私的期望翻開瞭這本書。我特彆希望能瞭解到在信號采集、傳輸、存儲和處理的各個環節，有哪些成熟的安全防護措施，例如端到端加密、安全多方計算、差分隱私等技術在實際應用中的落地情況。此外，對於如何建立一套高效、閤規的數據訪問控製和審計機製，以滿足不同用戶或部門的權限需求，我也很期待能有相關的指導。這本書雖然提到瞭“集中監測”，但我沒有找到關於如何在海量異構設備環境下，實現細粒度、可追溯的安全管理策略的詳細論述。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目聽起來非常吸引人，尤其是我對如何構建一個能夠大規模部署、低成本維護的監測網絡係統非常感興趣。我一直想深入瞭解在實際工程中，如何平衡監測的全麵性、數據的實時性和係統的可擴展性之間的關係。例如，在網絡拓撲設計方麵，有哪些有效的策略可以降低布綫成本和功耗？在數據傳輸方麵，如何選擇最適閤的通信協議（如LoRa、NB-IoT、5G）並進行優化？在係統運維方麵，如何實現高效的故障診斷、遠程升級和資源調度？雖然這本書涉及“工程應用”，但我沒有找到關於這些關於大規模部署和係統優化的具體實踐經驗和技術考量。

評分☆☆☆☆☆

我原本以為這本書會帶我走進一個全新的自動化控製領域，尤其是關於工業現場的智能診斷和故障預測。我對如何構建一個能夠實時分析大量傳感器數據，並從中識彆齣潛在設備故障模式的技術非常著迷。比如，如何利用時序數據分析技術，如LSTM或Transformer模型，來預測設備的剩餘使用壽命（RUL），以及如何將這些預測結果轉化為可行的維護計劃。我也對不同類型的工業傳感器（如振動、溫度、壓力、聲學傳感器）的原理及其在故障診斷中的互補性感興趣，希望能看到更多關於多源異構數據融閤的案例研究。這本書的題目雖有“工程應用”，但實際內容似乎更側重於基礎原理的介紹，缺乏對這些實際工程難題的深入探討和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡約大氣，但內容似乎並沒有觸及我最感興趣的幾個方麵。我一直對分布式傳感器網絡在環境監測中的實際部署和優化策略非常好奇，比如如何在高密度部署情況下有效管理節點能耗、如何設計魯棒的通信協議以應對復雜的地理環境乾擾，以及如何利用機器學習算法進行異常模式的早期預警。我還希望能深入瞭解一些前沿的傳感器技術，例如柔性電子傳感器、納米材料傳感器在微弱信號檢測方麵的突破，以及它們在生物醫學和工業物聯網中的應用前景。此外，對於數據隱私和安全在集中監測係統中的重要性，以及相應的加密技術和訪問控製機製，我也期望能有更詳細的闡述。這本書雖然提到瞭“信號集中監測”，但具體到這些更細分的、更具前瞻性的技術細節，我沒有找到。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何將人工智能技術與傳統的信號處理方法相結閤，以提升監測係統的智能化水平抱有極大的熱情。我尤其希望能在這本書中看到關於如何利用深度學習模型，例如捲積神經網絡（CNN）或圖神經網絡（GNP），來自動提取復雜的信號特徵，並實現更精準的分類、識彆和異常檢測。我還對自監督學習或弱監督學習在處理大量未標記監測數據方麵的應用潛力很感興趣，希望能瞭解如何在有限的人工標注下，訓練齣高性能的監測模型。這本書的題目“信號集中監測係統原理及工程應用”聽起來很有潛力，但我遺憾地發現，它並沒有深入探討如何將前沿的AI技術與集中監測係統進行深度融閤，以實現更高級彆的智能分析。