鐵路易燃貨物運輸在途安全檢測關鍵技術的研究與實現.pdf

1、隨著我國現代工業(yè)化進程的不斷加快，作為重要的化工生產原料，危險貨品的運輸需求也在逐年增加。鐵路是國內危險貨品運輸的主要渠道。由于運輸線路長、運輸環(huán)境多變，再加上危險貨品本身的理化特性，鐵路運輸途中一旦發(fā)生事故，將造成沿線人員傷亡、環(huán)境污染、經濟損失及重大的社會影響。當前，鐵路危險貨品的運輸事故仍時有發(fā)生，針對危險貨品的運輸建立一套行之有效的監(jiān)測系統是保障鐵路運輸安全的迫切需要。
　　用于鐵路運輸的貨車多數不具備供電條件，如何在有限

2、的電量下既保證監(jiān)測系統準確可靠又延長系統的生命周期是本文進行設計、研究的主要內容。
　　棉花作為我國重要的經濟作物，每年都經由鐵路大量運往全國各地。但在運輸過程中，因摩擦、沖撞、受潮等原因，常常會引起棉花自燃，造成事故。本文以棉花為對象建立車廂內棉花燃燒的數學模型，對不同的燃燒階段進行仿真，分析車廂內煙氣、溫度等的變化規(guī)律，提出了傳感器節(jié)點的優(yōu)化部署策略，完成了一氧化碳傳感器節(jié)點的軟、硬件設計。從降低系統整體能耗的角度出發(fā)，選擇合

3、適的傳感器，并制定節(jié)點采樣機制、檢測策略以及休眠策略。為了提高系統的準確性降低誤報、漏報率，本文重點研究多傳感器之間的數據融合，提出應用于節(jié)點的神經網絡數據融合模型。使用棉花燃燒數值仿真的結果作為樣本訓練神經網絡，利用神經網絡優(yōu)異的泛化和容錯特性來提高節(jié)點對車廂內環(huán)境的判斷分析能力，減少節(jié)點間冗余數據的傳輸，延長監(jiān)測系統的生命周期。實驗測試結果表明，相比只對單一特征量進行監(jiān)測的系統，使用神經網絡進行數據特征融合，系統不僅具有早期預警、快