通知公告

发布时间:2023-05-23   阅读次数:4904  

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国家铁路智能运输系统工程技术研究中心
2023年度开放课题申请指南

为促进中国铁道科学研究院集团有限公司国家科技创新平台全面开放、资源共享、科技创新和成果转化,充分发挥国家铁路智能运输系统工程技术研究中心(以下简称智能工程中心)学术交流和科技辐射的带动作用,本智能工程中心向社会公开发布开放课题基金,欢迎国内外符合条件的研究人员踊跃申请,开展科技合作与学术交流。

一、智能工程中心简介

国家铁路智能运输系统工程技术研究中心(The Center of National Railway Intelligent Transportation System Engineering and Technology)是由科技部批准组建的国家工程技术研究中心,依托单位为中国铁道科学研究院集团有限公司,主管部门是中国国家铁路集团有限公司。

智能工程中心把握智能铁路发展方向,围绕轨道交通行业发展中的重大关键性和共性技术,聚焦智能建造、智能装备、智能运营、智慧交通核心关键技术,研究开发具有高增值效益的新产品、新装备,培养和集聚高科技专业人才,推进自主创新科研成果的系统化、产业化、工程化,构建院内外、路内外、国内外协同创新平台,支撑铁路与城市轨道交通“双智”技术发展。

二、开放课题研究方向与内容

根据行业技术发展要求和工程应用需求,2023年度智能工程中心开放基金主要资助以下10个研究方向:

课题1:面向超高速铁路的无线光通信关键技术研究

超高速环境下传统射频通信的性能将急剧恶化:随着速度增加,信道冲激响应会呈现出快速衰落的特点,通信信道的时间选择性急剧增强,产生显著的多普勒频移,系统误码率严重增加;由于无线电波在管道内壁的波导现象,电磁信号会面临反射问题,会造成严重的多普勒扩展;超高速环境下列车的网络切换频率是常规高铁的5倍以上,将导致极其严重的系统延时。因此,传统射频通信不能满足超高速铁路通信需求。

主要研究内容:

(1)面向超高速铁路场景的无线光通信技术优势对比研究;

(2)面向超高速铁路管道场景的无线光通信信道建模;

(3)面向超高速铁路管道场景的无线光通信方案研究。

研究目标和预期成果:针对超高速铁路无线光通信开展特征对比、信道建模、通信策略研究,满足超高速铁路对高速移动场景下的通信需求,支撑未来超高速铁路信息传输与密集组网。编制《面向超高速铁路的无线光通信技术方案》研究报告;发表/录用SCI/EI期刊论文2篇。

拟资助经费额度:20万元

计划年限:2年

联系人:梁轶群 电话:13910987628 邮箱:liangyiqun@139.com

课题2:基于以太网的安全计算机平台时间同步研究

安全计算机平台作为铁路信号系统的逻辑和控制中心,当前其通信传输速度低、带宽小。以太网技术可弥补上述缺陷,但传统以太网技术具备不确定性和非实时性。时间同步技术可保障以太网传输的确定性、低延迟和低抖动,为安全计算机平台的搭建提供坚实可靠的基础。目前铁路信号产品的时间同步周期长,故障判别不及时,因此需要开展基于以太网的安全计算机平台时间同步技术的研究。

主要研究内容:

(1)基于以太网的安全计算机平台时间同步理论及方法研究,解决铁路信号安全产品基于以太网架构的关键技术难点;

(2)基于以太网的安全计算机平台样机的时间同步关键技术研究,研究冗余系统低延迟和低抖动的时间同步技术;

(3)基于以太网的安全计算机平台时间同步关键指标测试技术研究。

研究目标和预期成果:针对基于以太网的安全计算机平台时间同步技术开展研究,实现平台板卡间同步精度≤1ms,提升铁路信号安全产品的同步时间精度;编制《基于以太网的安全计算机平台时间同步技术方案》研究报告1份;编制《基于以太网的安全计算机平台时间同步技术关键指标测试报告》1份;发表/录用SCI/EI期刊论文2篇。

拟资助经费额度:20万元

计划年限:2年

联系人:陈立 电话:18810643565 邮箱:18810643565@163.com

课题3:基于深度视觉的铁路异物侵限监测技术研究

铁路异物侵限可能导致列车脱轨、碰撞等严重事故。传统的铁路异物侵限监测方法主要依赖于人工巡检,效率低且易受环境因素影响。深度视觉技术可以在各种光照、天气等条件下实现对铁路异物的有效检测;深度学习算法对铁路异物的智能识别和分类,降低误报和漏报的可能性。从而减少对人工巡检的依赖,实现自动化、实时检测,大幅提高监测效率,降低运营成本。综上所述,基于深度视觉的铁路异物侵限监测技术研究具有重要的现实意义和广阔的应用前景。

主要研究内容:

(1)铁路异物侵限典型场景样本库自动生成方法研究;

(2)铁路线路复杂场景异物侵限检测方法研究;

(3)铁路线路复杂环境干扰滤除方法研究。

研究目标和预期成果:

提出铁路异物侵限典型场景样本库自动生成方法,提出基于复杂场景的异物侵袭检测方法和环境干扰滤除方法。实现良好天气情况下,漏报率低于8%,不良天气(小雨、薄雾等)下低于15%;良好天气下误报率低于10%,不良天气(小雨、薄雾等)低于20%,响应速度低于3s。形成研究报告1篇;发表/录用SCI/EI期刊论文1篇。

拟资助经费额度:20万元

计划年限:2年

联系人:胡昊 电话:15600759527 邮箱:hhcars11@163.com

课题4:面向云边协同的信号监测模拟量数据在线信息提取技术研究

铁路信号设备监测数据日益增长,监测站机历史数据以平均1GB-2GB/天的速度增长。网络带宽及中心存储能力受限制约了大数据集中分析工作质量。抽取关键异常数据和重要事件数据对现有大规模信号监测模拟量数据高效压缩,可保障高质量数据的高效传输。现有信息抽取方法的准确率不高,在环境及噪声的影响下极易产生误判和漏判。因此,研究信号设备实时动态模拟量数据的高质量信息提取,为开展云边协同提供支撑。

主要研究内容:

(1)研究适合信号设备模拟量数据的在线信息提取技术,使得大规模数据中的占少数但信息价值大的数据可以实时上传至数据中心进行分析;

(2)研究构建信号监测模拟量的基准监测数据集(不低于10000个数据样本),为衡量信息提取模型优劣提供基本依据;

(3)研究如何提高信息提取模型的推理速度,使之具备实时处理多路并发模拟量数据的能力。

研究目标和预期成果:针对监测模拟量数据的大规模增长给信号监测系统的数据存储、传输、分析等方面带来的挑战,运用深度学习等先进方法,开展从大规模模拟量信号数据中提取数量少但却含有关键变化信息的高效信息提取方法的相关研究,以便提高现有信号集中监测系统在中心(云端)处理实时监测数据的能力,充分发挥监测系统所采集到的大数据的价值,支撑未来实现基于云边协同的下一代先进监测系统;

预期在普通监测站机配置下(4核CPU,8G内存),算法或推理模型达到以下目标:1)并发处理能力,支持处理并发的5000路模拟量数据;2)实时性,20s内计算出推理结果;3)提供含有10000条数据样本的基准数据集(涵盖正样本95%,带有异常或事件相关的负样本数据5%);4)不损失有效信息的前提下,监测站机仅依靠信息提取模型,平均压缩90%以上原始数据。编制研究报告一份;发表/录用SCI期刊(JCR 2区以上)论文1篇,EI期刊论文1篇;提供模型的原型系统一套。

拟资助经费额度:20万元

计划年限:2年

联系人:马元 电话:13910233118 邮箱:13910233118@139.com

课题5:动车组故障语义识别关键技术研究

当前在动车组检修和运用过程中,数据采集大部分工作依靠人工录入,存在不规范、效率低下问题。如何从人工录入的非结构化故障文本信息中提取关键信息,形成标准的、结构化的故障数据,提高动车组故障数据人工采集效率和规范性,丰富动车组故障数字资源,成为动车组运用维修智能化中需要解决的重要问题。

主要研究内容:

(1)动车组故障语义分析技术应用方案研究

调研国内外典型语义分析方法,结合动车组故障语义分析需求,提出动车组故障关键信息提取技术应用方案。

(2)有监督的动车组故障关键词抽取算法研究

以现有的动车组故障数据为基础,提出动车组典型故障词表建立方法,形成动车组故障提取算法训练语料库,设计有监督的动车组故障关键词抽取算法。

(3)无监督的动车组故障关键词抽取算法研究

设计无监督的动车组故障关键词抽取算法,以现有的动车组故障数据为基础,验证无监督的动车组故障关键词抽取算法识别可靠性。

研究目标和预期成果:设计动车组故障语义分析技术应用方案,设计有监督和无监督的动车组故障关键词抽取算法,开展试验验证,有监督动车组故障关键词抽取算法识别率不低于90%。形成研究报告1份,发表/录用中文核心期刊(北大)或SCI/EI期刊论文2篇。

拟资助经费额度:20万元

计划年限:2年

联系人:王辉 电话:15110112215 邮箱:wanghui2215@163.com

课题6:面向车站行车作业的铁路信号系统任务可靠性建模及评估技术研究

传统信号设备可靠性评估方法往往针对单个信号设备展开,通过计算设备各组成部件的功能可靠度(在规定条件下实现规定功能的概率)结合系统结构来获得整个系统可靠度。此类方法忽视了各设备正常工作与否对车站行车作业的影响,无法对各设备与整个车站内行车作业间相互影响关系进行故障机理分析与量化评价。从车站内行车作业角度分析铁路信号系统对行车作业的影响及对该影响进行量化评估是高质量行车作业亟待解决的问题。

主要研究内容:

(1)车站行车作业任务场景特征研究;

(2)车站行车作业与铁路信号系统故障间的影响关系分析;

(3)面向车站行车作业的铁路信号系统任务可靠性建模及评估方法研究。

研究目标和预期成果:通过研究车站行车作业任务场景特征、分析车站行车作业与铁路信号系统故障间的影响关系、构建面向车站行车作业的铁路信号系统任务可靠性模型并对其进行评估,最终给出具体运输作业任务完成的成功概率。编制《面向车站行车作业的铁路信号系统任务可靠性建模及评估技术研究》研究报告一份;发表/录用SCI/EI期刊检索论文2篇。

拟资助经费额度:20万元

计划年限:2年

联系人:张宏扬 电话:17610827167 邮箱:zhy1520131@163.com

课题7:铁路敏感数据智能识别及热力图构建关键技术研究

数据成为生产要素,为了保护数据,首先要精准地识别哪些是敏感数据。针对个人信息、通用数据的敏感数据识别,国内外已经开展相关研究。只有从行业的业务特征本身出发,才能构建更为完整的敏感数据识别体系。各行业多依赖人工手段进行数据安全分类分级管理,面向高铁海量数据,急需要更为智能化的算法来进行行业特征的标注提取,构建满足业务特征的数据敏感度识别方法,以支撑高铁数据服务的安全可控。

主要研究内容:

(1)敏感数据识别技术现状分析

(2)基于通用数据的敏感度智能识别方法研究

(3)铁路典型业务数据规则库构建方法研究

(4)铁路敏感数据热力图构建实例

研究目标和预期成果:针对铁路不同敏感度数据的差异化防护,开展铁路业务数据规则库构建方法及通用数据敏感度智能识别方法研究,以铁路建设管理特定数据集为样例,核心数据的识别准确率超过90%;编制《铁路敏感数据智能识别及热力图构建关键技术研究》研究报告;发表/录用SCI/EI期刊论文2篇。

拟资助经费额度:20万元

计划年限:2年

联系人:吴艳华 电话15117946399 邮箱:wuyh2007@163.com

课题8:铁路高风险长大隧道施工组织动态辅助决策方法研究

铁路高风险长大隧道在施组计划编制调整的过程中,多受到不良地质、超长工期、自然灾害等多重因素的影响,决策过程较为困难,决策结果缺乏合理性、科学性,需要通过动态辅助决策方法对施工资源优化配置,达到工程总体目标最优。一是需要针对现场施组决策过程中的关键要素,建立多目标动态优化模型;二是需要通过科学算法对资源配置优化求解;三是需要设计施组辅助决策机制,智能辅助现场施组决策。

主要研究内容:

研究铁路长大隧道工程施组计划动态决策下的多目标影响因素;提出铁路线性工程多目标的模型体系建立方法;研究多目标函数及工程建设约束条件下的最优化求解算法;提出隧道工程施组动态辅助决策方法;结合我国西部典型隧道工程的实际施组动态决策情况,研究提出智能辅助决策方案。

研究目标和预期成果:得出铁路长大隧道工程施组动态决策下的关键影响因素及制约条件,提出适用铁路线性工程的多目标决策模型;研究比选多种启发式动态优化算法对模型求解,并验证算法有效性;设计隧道工程动态辅助决策方法,形成科学、合理的隧道施组决策方案,并结合典型隧道为试点建立示范仿真应用;形成研究报告1份,发表/录用SCI/SSCI/CSCI/EI期刊检索论文不少于2篇。

拟资助经费额度:20万元

计划年限:2年

联系人:乔方博,电话:18810381828,邮箱:qiaofangbo@foxmail.com

课题9:基于全/共视的车载设备时间频率同步与监测方法研究

随着列控技术发展,列车虚拟编组、车车通信等新技术对车载设备时间频率同步有了更高精度的需求。既有车载设备的时间获取相对独立,多依赖卫星单向授时或通信网络获取,但是单向授时自身时间偏差无法估计,且尚没有有效手段对各车载设备的时间精度进行监测与预警。以地面可溯源至UTC的原子时标作为参考时间频率源,采用全/共视或载波相位方法,通过对车载设备时标的驯服控制,实现其与参考时间频率源的高精度时间同步及监测。

主要研究内容:

(1)研究列车移动状态下基于全/共视方法的时间传递方法及其不确定度评定方法;

(2)研究列车移动状态下精密时间传递链路硬件延迟测量及精准补偿;

(3)研究时间频率偏差预测及驯服算法,实现车载时标的高精度驯服,实现车载时标的守时;

(4)研究移动列车与地面参考时间频率源、移动列车之间时间偏差及稳定性评估方法。

研究目标和预期成果:探究GNSS全/共视或载波相位精准时间传递、时间传递链路硬件延迟精密测量与补偿、高精度时间频率源驯服控制等系列关键技术,开展车载设备实时高精度时间同步与监测研究,以支撑我国铁路行业未来发展需求;预期基于全/共视方法或载波相位的时间传递不确定度优于10ns;编制《基于全/共视的车载设备时间频率同步与监测方法研究》研究报告;发表/录用SCI/EI期刊论文2篇。

拟资助经费额度:20万元

计划年限:2年

联系人:何之煜 电话:18301362006 邮箱:funnyhzy@163.com

课题10:基于知识图谱的客站应急处置辅助决策技术研究

应急管理是铁路客站安全运营的重要组成部分,利用信息技术手段提高应急管理的科学化、专业化、智能化和精细化水平,对保障客站安全运营和旅客生命财产安全具有重要意义。利用知识图谱技术,有效建立应急管理各类实体、事件之间的实物关系、空间关系、时间关系及扩展关系等,实现历史灾害事件相似分析、灾害影响关联分析、应急处置效果分析等,为应急指挥提供最优处置方案,可有效提高预防和处置突发事件的能力。

主要研究内容:

(1)研究梳理铁路客站客运应急管理结构化、半结构化以及非结构化多源异构数据,包括应急预案、历史应急事件信息、应急处置报告等,为构建客运应急事件管理“实体-属性-关系”的知识图谱提供数据知识;

(2)研究客站客运应急事件处置知识图谱构建方法,建立应急事件跨模态数据知识实体间的关联表征关系,构建应急事件处置知识图谱;

(3)基于应急事件处置知识图谱,构建应急事件信息搜索模型,实现应急处置信息快速搜索;

(4)基于应急事件处置知识图谱,对复杂的应急事件知识通过深度学习、数据挖掘、信息处理、知识计算等技术进行实体、事件之间的深层关系挖掘,分析应急事件动态发展规律,为事前、事中、事后三个阶段提供全方位多角度的数据支撑、推理分析能力以及辅助决策能力。

研究目标和预期成果:研究客站应急事件处置知识图谱构建方法,建立应急事件跨模态数据知识实体间关联表征关系,构建客站应急事件处置知识图谱,应急处置方案检索时间预计减少20%;编制《基于知识图谱的客站应急处置辅助决策技术》研究报告1份;发表/录用SCI/EI论文2篇。

拟资助经费额度:20万元

计划年限:2年

联系人:杨国元 电话:13522494236 邮箱:yangguoyuan6@163.com

三、申报程序与审批程序

开放课题申请截止日为2023年6月4日(邮寄申请书以投递日邮戳为凭),申请者应将填写完整的《国家铁路智能运输系统工程技术研究中心开放课题申报书》(附件2)纸质版一份(加盖单位公章的原件)送达(或邮寄到)国家铁路智能运输系统工程技术研究中心,同时发送电子版(PDF格式盖章扫描版)至联系人邮箱。纸质版申请书装入封套内,封套正面按申请书封面填写有关内容。

智能工程中心将组织对申报书进行专家评审,确定年度资助课题,并将结果通知中标申请者。

四、课题申报要求

根据课题的经费额度不同,课题申报人应符合如要求:

(1)经费20万元以上课题,正高级职称,且具备相关领域研究基础与成果的研究人员。

(2)经费20万元及以下课题,高级职称或已获得博士学位的研究人员。

课题申报、实施和结题必须符合《国家铁路智能运输系统工程技术研究中心开放课题管理办法》(附件1)等相关办法规定,申请课题内容必须符合开放课题基金项目指南,学术思想新颖、立论根据充足、研究目标明确、研究内容具体、技术路线合理。

五、年度报告和结题要求

每年应按智能工程中心要求提报课题执行情况,申报课题必须按最终签订的合同要求完成,对于基金使用不合理或者没有足够理由未能按进度完成计划的课题,智能工程中心主任有权暂时中止或取消资助资金。

结题需提交如下材料:

(1)研究报告、试验报告等(附成果演示或相关视频、图片及相关佐证材料);

(2)学术论文与/或成果鉴定证书复印件;

(3)专利申请受理通知书或授权证书(如有);

(4)演示系统、原型系统等成果(如有);

(5)其他指南中要求的成果。

六、成果奖励

对于客座研究人员完成的优秀课题,超过结题指标要求的可以优先给予课题滚动资助。

七、成果署名

获本智能工程中心资助课题所取得的研究成果原则归本智能工程中心(铁科院集团公司)所有,具体要求在合同中约定。论文、著作、专利等成果署名根据《国家铁路智能运输系统工程技术研究中心开放课题管理办法》(附件1)内相关办法执行。

中心地址和联系方式:

通讯地址:北京海淀区大柳树路2号通信信号研究所

邮政编码:100081

联系人:张淼

电话:010-51893466

电子邮箱:13810162613@163.com