信号集中监测系统原理及工程应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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林海香，董昱，张艳 等 编

图书标签:

• 信号监测
• 集中监测
• 系统原理
• 工程应用
• 自动化
• 工业控制
• 数据采集
• 通信技术
• 传感器
• 实时监控

出版社： 中国铁道出版社

ISBN：9787113200497

版次：1

商品编码：11698190

包装：平装

丛书名： 高等学校教材

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：226

字数：372000

正文语种：中文

内容简介

　　铁路信号集中监测（CSM）系统广泛地应用于我国高速铁路和普速铁路上，并且在城市轨道交通行业也开展了应用。林海香、董昱主编的《信号集中监测系统原理及工程应用》共分五章，分别介绍了信号集中监测概念、信号集中监测基础知识、信号集中监测系统技术要求、信号集中监测采集原理与工程应用，以及信号集中监测案例分析。
　　《信号集中监测系统原理及工程应用》可作为高等院校及高等职业技术学院铁路通 信信号专业、轨道交通与控制、自动化专业等学生的教材或教学参考书，也可作为铁路信号维护人员学习和培训用书，还可供信号工程技术人员设计、施工学习和参考。

内页插图

目录

第一章 概述
第一节 信号集中监测概念
第二节 信号集中监测系统的结构与功能
复习思考题

第二章 信号集中监测基础知识
第一节 CSM系统中的检测技术
第二节 CSM系统中的总线技术
第三节 CSM系统中的传感器技术
第四节 CSM系统中的输入／输出通道技术
第五节 CSM系统中的隔离技术
第六节 CSM系统中的故障诊断技术
复习思考题

第三章 信号集中监测系统技术要求
第一节 CSM系统的设计原则
第二节 CSM系统的监测要求
第三节 CSM系统的接口要求
第四节 CSM系统的安全要求
复习思考题

第四章 信号集中监测采集原理与工程设计
第一节 CSM系统车站监测机柜设计
第二节 外电网综合质量监测
第三节 电源屏监测
第四节 轨道电路监测
第五节 道岔转辙机监测
第六节 道岔表示电压监测
第七节 电缆绝缘监测
第八节 电源对地漏泄电流监测
第九节 列车信号机点灯回路电流监测
第十节 防灾异物侵限监测
第十一节 环境监测
第十二节 其他监测内容
复习思考题

第五章 信号集中监测案例分析
第一节 CSM系统网络结构案例
第二节 CSM系统功能案例
第三节 CSM系统曲线分析案例
复习思考题
复习自测题
参考答案
参考文献

前言/序言

《智能交通信号控制系统：理论、算法与实践》 内容简介 本书旨在全面深入地探讨智能交通信号控制系统的核心理论、关键算法以及工程实践。随着城市化进程的加速和机动车保有量的激增，交通拥堵、事故频发等问题日益严峻，对传统的交通管理方式提出了严峻挑战。智能交通信号控制系统作为缓解交通拥堵、提升道路通行效率、保障交通安全的关键技术，其发展水平直接关系到城市的可持续发展和居民的生活质量。 本书内容涵盖了智能交通信号控制系统的基础理论、信号配时优化算法、系统架构设计、通信技术、数据融合与分析、以及实际工程应用案例等多个方面。我们将从最基础的交通流理论出发，逐步深入到复杂的控制模型和先进的算法，力求为读者构建一个系统、完整的知识体系。 第一部分：智能交通信号控制系统基础理论 本部分将为读者打下坚实的理论基础，理解智能交通信号控制系统的运作原理。 交通流基本理论： 详细介绍交通流的时空演化模型，包括宏观交通流模型（如 Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 模型）、中观模型（如 Payloads-Schröder 模型）以及微观模型（如细胞自动机模型、基于智能体的模型）。深入剖析交通流的参数（流量、密度、速度）、状态（自由流、拥挤流、饱和流）及其相互关系。 交通信号控制基本原理： 讲解交通信号灯的基本功能、组成部分以及控制逻辑。介绍不同类型的信号交叉口（简单交叉口、复杂交叉口、立交桥区交叉口）及其特点。深入分析行人、自行车、机动车等不同交通参与者的特性对信号控制的影响。 交通信号控制的基本指标： 定义和解释评价交通信号控制效果的关键指标，如平均行程时间、平均延误、停车次数、排队长度、通行能力、饱和度、绿信比、周期长度、相位差等。探讨这些指标在系统设计和评估中的重要性。 交通信号控制的历史与发展： 回顾交通信号控制技术的发展历程，从早期的固定配时系统到感应式控制，再到当前广泛应用的自适应和智能控制系统，梳理技术演进的脉络。 第二部分：交通信号配时优化算法 本部分是本书的核心内容，详细介绍各类用于优化交通信号配时的算法，包括经典算法和先进的智能算法。 经典配时算法： Webster配时法： 详细讲解Webster提出的基于平均延误最小化原则的固定配时计算方法，包括最优周期长度和绿信比的计算。 等效延误法 (Webster-Kittelson): 介绍如何考虑交叉口各个方向的饱和度和延误，并基于此进行最优配时设计。 饱和度法 (Maximum Likelihood Method): 探讨如何通过估计饱和度来优化信号配时。 感应式控制算法： 瞬时感应式控制： 介绍基于检测器实时流量数据的简单感应式控制策略，如短绿灯延长、行人按钮触发等。 扩展占有率算法 (Extended Occupancy Algorithm)： 详细阐述如何利用占有率信息来预测交通需求并调整信号相位。 时间比例分配算法 (Time Proportioning Algorithm)： 讲解如何根据各相位到达的车辆数或占有率来动态分配绿灯时间。 区域协调控制算法： 绿波带生成与优化： 详细介绍如何通过优化信号相位差来形成“绿波带”，提高干线道路的通行效率。讲解不同绿波带生成方法，如SOCC（Specialized Optimal Coordination Control）等。 跨区域协调控制： 探讨如何将多个交叉口组成的区域进行整体优化，以解决区域内的交通拥堵问题。 自适应信号控制算法： 基于预测的自适应控制： 介绍如何利用历史数据和实时数据来预测未来短时间内的交通流量，并基于预测结果进行实时的信号配时调整。 强化学习 (Reinforcement Learning) 在信号控制中的应用： 深入探讨利用强化学习算法，如Q-learning、Deep Q-Network (DQN) 等，构建能够自主学习最优控制策略的交通信号控制器。分析其在复杂交通环境下的优势和挑战。 多智能体系统 (Multi-Agent Systems) 在信号控制中的应用： 介绍如何将每个交叉口的信号控制器视为一个独立的智能体，通过智能体之间的协同与竞争，实现整个交通网络的优化。 遗传算法 (Genetic Algorithms) 和粒子群优化 (Particle Swarm Optimization) 在配时优化中的应用： 探讨这些群体智能算法在解决复杂非线性优化问题中的应用，以及如何将其应用于信号配时参数的寻优。 仿真与评估： 详细介绍交通仿真软件（如 VISSIM, SUMO, AIMSUN）在信号控制算法开发、测试和评估中的作用。如何利用仿真平台进行大量的实验，对比不同算法的效果，并进行敏感性分析。 第三部分：智能交通信号控制系统架构与关键技术 本部分将聚焦于构建一个高效、可靠的智能交通信号控制系统所需的工程架构和关键技术。 系统架构设计： 集中式、分布式与混合式架构： 分析不同架构的优缺点，以及适用于不同场景的选择策略。 分层化控制架构： 介绍基于分层理念的系统设计，如执行层、协调层、决策层和数据层。 模块化设计思想： 强调模块化设计如何提高系统的可维护性、可扩展性和可重用性。 交通信息采集与检测技术： 检测器类型： 详细介绍地感线圈、雷达检测器、视频检测器、红外检测器、超声波检测器等各类交通检测器的原理、优缺点及适用场景。 数据采集与传输： 讨论数据采集频率、精度要求，以及数据传输的可靠性要求。介绍RS485、以太网、4G/5G等通信方式。 车路协同 (V2X) 技术： 探讨V2X技术（Vehicle-to-Everything）在信息采集和信号控制中的潜在应用，如车辆的实时位置、速度信息，以及信号灯的预警信息等。 通信网络与协议： 通信网络拓扑： 介绍星型、总线型、环型、网状等通信拓扑结构在交通控制系统中的应用。 通信协议： 讲解TCP/IP协议族、UDT（UDP-based Data Transfer Protocol）等在数据传输中的作用。介绍交通控制领域常用的通信协议，如NTCIP (National Transportation Communications for ITS Protocol)。 无线通信技术： 讨论Wi-Fi、4G/5G、LoRa等在无线数据传输中的应用。 数据融合与分析： 多源异构数据融合： 介绍如何融合来自不同类型检测器、传感器（如 GPS、手机信令）以及历史数据，提高交通信息的准确性和完整性。 数据预处理与清洗： 探讨缺失值处理、异常值检测与剔除、数据平滑等技术。 交通状态分析与预测： 利用大数据分析技术，对交通流量、拥堵程度、事件（如事故、施工）进行实时分析和短时预测。 人工智能在数据分析中的应用： 介绍机器学习和深度学习技术（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）在交通数据模式识别、异常检测和预测中的应用。 系统集成与可靠性设计： 实时性要求： 强调交通信号控制系统的实时性要求，以及如何通过优化算法和系统设计来满足。 容错与冗余设计： 介绍如何通过硬件冗余、软件备份、故障转移等机制提高系统的可靠性。 安全与隐私保护： 讨论在数据采集和传输过程中涉及的安全和隐私问题，以及相应的保护措施。 第四部分：工程应用与案例分析 本部分将通过具体的工程应用案例，将理论和算法转化为实际的解决方案，展示智能交通信号控制系统的落地实践。 典型场景的应用： 城市主干道信号协调控制： 以某城市主干道为例，详细介绍如何进行交通流调查、参数标定、算法选择、系统实施和效果评估。 区域信号控制系统： 讲解如何对一个区域内的多个交叉口进行整体优化，缓解区域性拥堵。 公交优先信号控制： 介绍如何在信号控制中为公交车辆提供优先通行权，提升公交服务水平。 应急车辆优先信号控制： 讨论如何为救护车、消防车等应急车辆提供优先通行，缩短响应时间。 行人与非机动车优先： 探讨如何在信号设计中充分考虑行人、自行车的通行需求，保障慢行交通的安全。 软件平台与硬件设备： 信号控制器硬件： 介绍智能交通信号控制器（SCU）的主要功能、接口和技术指标。 上位机监控与管理软件： 讲解如何利用上位机软件实现对信号灯的远程监控、参数设置、事件记录和性能分析。 数据分析与决策支持平台： 介绍如何构建集中的数据平台，支持交通管理者进行决策。 项目实施与维护： 项目规划与设计： 讲解一个智能交通信号控制项目从需求分析到最终落地的全过程。 系统调试与优化： 讨论在项目实施过程中可能遇到的问题，以及如何进行有效的调试和后续优化。 系统运维与管理： 介绍智能交通信号控制系统的日常维护、故障排除和性能监控。 总结与展望 本书的编写旨在为交通工程、计算机科学、自动化控制等领域的专业人士、研究人员和学生提供一个全面、深入的智能交通信号控制系统学习平台。通过对基础理论的梳理、算法的剖析、系统架构的讲解以及工程实践的展示，我们希望能够帮助读者掌握设计、开发和应用智能交通信号控制系统的核心能力，为构建更安全、高效、绿色的未来交通系统贡献力量。 未来，随着人工智能、大数据、物联网、5G等技术的飞速发展，智能交通信号控制系统将迎来更加广阔的发展前景。本书也对这些前沿技术在交通信号控制领域的潜在应用进行了探讨，并对未来的发展趋势进行了展望。 本书力求内容详实、逻辑清晰、理论与实践相结合，希望能成为一本具有较高参考价值的专业书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目听起来非常吸引人，尤其是我对如何构建一个能够大规模部署、低成本维护的监测网络系统非常感兴趣。我一直想深入了解在实际工程中，如何平衡监测的全面性、数据的实时性和系统的可扩展性之间的关系。例如，在网络拓扑设计方面，有哪些有效的策略可以降低布线成本和功耗？在数据传输方面，如何选择最适合的通信协议（如LoRa、NB-IoT、5G）并进行优化？在系统运维方面，如何实现高效的故障诊断、远程升级和资源调度？虽然这本书涉及“工程应用”，但我没有找到关于这些关于大规模部署和系统优化的具体实践经验和技术考量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约大气，但内容似乎并没有触及我最感兴趣的几个方面。我一直对分布式传感器网络在环境监测中的实际部署和优化策略非常好奇，比如如何在高密度部署情况下有效管理节点能耗、如何设计鲁棒的通信协议以应对复杂的地理环境干扰，以及如何利用机器学习算法进行异常模式的早期预警。我还希望能深入了解一些前沿的传感器技术，例如柔性电子传感器、纳米材料传感器在微弱信号检测方面的突破，以及它们在生物医学和工业物联网中的应用前景。此外，对于数据隐私和安全在集中监测系统中的重要性，以及相应的加密技术和访问控制机制，我也期望能有更详细的阐述。这本书虽然提到了“信号集中监测”，但具体到这些更细分的、更具前瞻性的技术细节，我没有找到。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对物联网安全和数据治理有浓厚兴趣的读者，我抱着学习如何在高密度、多终端的监测场景下保障数据安全和用户隐私的期望翻开了这本书。我特别希望能了解到在信号采集、传输、存储和处理的各个环节，有哪些成熟的安全防护措施，例如端到端加密、安全多方计算、差分隐私等技术在实际应用中的落地情况。此外，对于如何建立一套高效、合规的数据访问控制和审计机制，以满足不同用户或部门的权限需求，我也很期待能有相关的指导。这本书虽然提到了“集中监测”，但我没有找到关于如何在海量异构设备环境下，实现细粒度、可追溯的安全管理策略的详细论述。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何将人工智能技术与传统的信号处理方法相结合，以提升监测系统的智能化水平抱有极大的热情。我尤其希望能在这本书中看到关于如何利用深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或图神经网络（GNP），来自动提取复杂的信号特征，并实现更精准的分类、识别和异常检测。我还对自监督学习或弱监督学习在处理大量未标记监测数据方面的应用潜力很感兴趣，希望能了解如何在有限的人工标注下，训练出高性能的监测模型。这本书的题目“信号集中监测系统原理及工程应用”听起来很有潜力，但我遗憾地发现，它并没有深入探讨如何将前沿的AI技术与集中监测系统进行深度融合，以实现更高级别的智能分析。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为这本书会带我走进一个全新的自动化控制领域，尤其是关于工业现场的智能诊断和故障预测。我对如何构建一个能够实时分析大量传感器数据，并从中识别出潜在设备故障模式的技术非常着迷。比如，如何利用时序数据分析技术，如LSTM或Transformer模型，来预测设备的剩余使用寿命（RUL），以及如何将这些预测结果转化为可行的维护计划。我也对不同类型的工业传感器（如振动、温度、压力、声学传感器）的原理及其在故障诊断中的互补性感兴趣，希望能看到更多关于多源异构数据融合的案例研究。这本书的题目虽有“工程应用”，但实际内容似乎更侧重于基础原理的介绍，缺乏对这些实际工程难题的深入探讨和解决方案。