This study is about fault detection and fault area detection of LV circuit in Cab Cubicle system which have control of train to keep safety in High Speed Train. LV circuit is operated with diagnosis system like safety system. In this paper, we suggest a design and an implementation method to detect fault or to detect fault area automatically about LV circuit. The implemented system is tested successfully after implementation of some function. We expect reduction to diagnosis area or repair time by fault area module
Kim, Young-Taek;Cho, Dong-Il;Lee, Oh-Hyun;Park, Hee-Jun
Proceedings of the KSR Conference
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2011.10a
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pp.1108-1114
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2011
In general, railway system uses wheels so detecting speed by tachometer. However, LRT(Light Rail Transits) stands out recently as alternatives transportation, and besides of that Maglev trains are emerged as an alternative means of transportation. Maglev operates above certain heights caused inability of the measurement by tachometer which used to detect speed of wheels. Velocity Detection Signal Device of Train Control System applied in "Train Control System Project of Pilot Line Construction for Urban MAGLEV Train" which is prepared ahead of opening in 2013. This paper, therefore, explains the function and operation principal of Velocity Detection Signal Device, and suggests installation method of velocity detection loop installed around the track.
Accurate and reliable tracking system is essential for the central train control system. There are two systems widely being used, one is the fixed block system which utilizes the track circuit for the detection of train position, the other is the moving block system which has the advantage over the former since it enables shorter radio signal for the train position detection. In this paper a new algorithm is proposed which uses signal's phase difference of arrival to detect the train position. Experimental verification of the algorithm is presented in the paper.
Accurate and reliable tracking of train is essential for a train control system. The fixed block system which utilizes the track circuit has been used widely for detecting train position. As an alternative, the moving block system has the advantage over the fixed block system since it enables shorter headway and easier maintenance. This paper presents a new technique for the train tracking system which uses radio signal for the train position detection. The proposed algorithm uses the phase difference of arrival of radio signal for the detection of train position. Experimental verification of the algorithm is presented in the paper.
Accurate and reliable tracking system is essential for the central train control system. There are two systems widely being used. one is the fixed block system which utilizes the track circuit for the detection of train position. the other is the moving block system which has the advantage over the former since it enables shorter radio signal for the train position detection. In this paper a new algorithm is proposed which uses signal's phase difference of arrival to detect the train position. Experimental verification of the algorithm is presented in the paper.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.5
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pp.1597-1610
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2022
At present, the main method of high-speed train chassis detection is using computer vision technology to extract keypoints from two related chassis images firstly, then matching these keypoints to find the pixel-level correspondence between these two images, finally, detection and other steps are performed. The quality and accuracy of image matching are very important for subsequent defect detection. Current traditional matching methods are difficult to meet the actual requirements for the generalization of complex scenes such as weather, illumination, and seasonal changes. Therefore, it is of great significance to study the high-speed train image matching method based on deep learning. This paper establishes a high-speed train chassis image matching dataset, including random perspective changes and optical distortion, to simulate the changes in the actual working environment of the high-speed rail system as much as possible. This work designs a convolutional neural network to intensively extract keypoints, so as to alleviate the problems of current methods. With multi-level features, on the one hand, the network restores low-level details, thereby improving the localization accuracy of keypoints, on the other hand, the network can generate robust keypoint descriptors. Detailed experiments show the huge improvement of the proposed network over traditional methods.
He, Xingwen;Kawatani, Mitsuo;Hayashikawa, Toshiro;Kim, Chul-Woo;Catbas, F. Necati;Furuta, Hitoshi
Smart Structures and Systems
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v.13
no.5
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pp.869-890
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2014
In this study, a damage detection approach using train-induced vibration response of the bridge is proposed, utilizing only direct structural analysis by means of introducing soft computing methods. In this approach, the possible damage patterns of the bridge are assumed according to theoretical and empirical considerations at first. Then, the running train-induced dynamic response of the bridge under a certain damage pattern is calculated employing a developed train-bridge interaction analysis program. When the calculated result is most identical to the recorded response, this damage pattern will be the solution. However, owing to the huge number of possible damage patterns, it is extremely time-consuming to calculate the bridge responses of all the cases and thus difficult to identify the exact solution quickly. Therefore, the soft computing methods are introduced to quickly solve the problem in this approach. The basic concept and process of the proposed approach are presented in this paper, and its feasibility is numerically investigated using two different train models and a simple girder bridge model.
Jeong Rak Gyo;Shin Ki Dong;Chung Sang Gi;Cho Hong-Shik
Proceedings of the KSR Conference
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2004.10a
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pp.1229-1234
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2004
Accurate and reliable tracking system is essential for the central train control system. There are two systems widely being used. one is the fixed block system which utilizes the track circuit for the detection of train position. the other is the moving block system which has the advantage over the former since it enables shorter radio signal for the train position detection. In this paper a new algorithm is proposed which uses signal's phase difference of arrival to detect the train position. Experimental verification of the algorithm is presented in the paper.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.3
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pp.431-436
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2013
A neutral section is installed around feeding substation(SS) and sectioning post(SP) that M phase and T phase are isolated in AC feeding system. Electric Train under "Notch-OFF" is operated by inertia within the neutral section. It causes disturbing the operation of electric trains for speed drop and driver's mistakes. A automatic changeover system with thyristor recently have taken under development. In the paper, it is introduced the configuration of train detection system and performance testing on automatic changeover system..
In the train position defection for the rail car, which is not able to obtain the short circuit between the track circuit and the wheel, the methods by the inductive radio of non-contact type are applicated. It is represented the principles and the methods of the inductive radio train detection on MLU, Transrapid, HSST, M-Bahn, and People Mover for MAGLEV, on Kobe system for the rubber-tired vehicle, and on ICE for wheel-on-rail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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