The railway point machine is an especially important component that changes the traveling direction of a train. Failure of the point machine may cause a serious railway accident. Therefore, early detection of failures is important for the management of railway condition monitoring systems. In this paper, we propose a noise-robust anomaly detection method in railway condition monitoring systems using sound data. First, we extract feature vectors from the spectrogram image of sound signals and convert it into modulation feature to ensure robust performance, and lastly, use the support vector machine (SVM) as an early anomaly detector of railway point machines. By the experimental results, we confirmed that the proposed method could detect the anomaly conditions of railway point machines with acceptable accuracy even under noisy conditions.
Railway point machines act as actuators that provide different routes to trains by driving switchblades from the current position to the opposite one. Since point failure caused by the aging effect can significantly affect railway operations with potentially disastrous consequences, replacement detection of point machine at an appropriate time is critical. In this paper, we propose a replacement condition detection method of point machine in railway condition monitoring systems using electrical current signals, after analyzing and relabeling domestic in-field replacement data by means of OLAP(On-Line Analytical Processing) operations in the multidimensional data cube into "does-not-need-to-be replaced" and "needs-to-be-replaced" data. The system enables extracting suitable feature vectors from the incoming electrical current signals by DWT(Discrete Wavelet Transform) with reduced feature dimensions using PCA(Principal Components Analysis), and employs SVM(Support Vector Machine) for the real-time replacement detection of point machine. Experimental results with in-field replacement data including points anomalies show that the system could detect the replacement conditions of railway point machines with accuracy exceeding 98%.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.9
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pp.433-440
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2016
Railway point machines act as actuators that provide different routes to trains by driving switchblades from the current position to the opposite one. Since point failure can significantly affect railway operations with potentially disastrous consequences, early stress detection of point machine is critical for monitoring and managing the condition of rail infrastructure. In this paper, we propose a stress detection method for point machine in railway condition monitoring systems using sound data. The system enables extracting sound feature vector subset from audio data with reduced feature dimensions using feature subset selection, and employs support vector machines (SVMs) for early detection of stress anomalies. Experimental results show that the system enables cost-effective detection of stress using a low-cost microphone, with accuracy exceeding 98%.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.400-402
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2019
The electric point machine, which is used for the control of the turnout used to change the track of the train, is very important in the railway system. Various wired and wireless real-time monitoring systems are used to check the status of the point machine, but there is a possibility of malfunction due to sensor or network error. In this paper, a redundant monitoring system was designed that incorporates the point machine monitoring system and the CCTV camera control system to double check the operation of the point machine. In the point machine monitoring system, the operating state of the railway converter is monitored, alarmed and transmitted over the network. The CCTV camera control system, which received this information, was required to record the status of the turnout and the point machine in question and send it to the administrator. The manager of the railway line can check the conversion status of the railway through the monitoring screen for the railway line switcher first, and then confirm the switching status directly through the CCTV camera image, thereby improving the reliability of the point machine operation. It will also enable the safe and efficient operation of personnel for management. It is expected to contribute to preventing a derailment caused by a malfunction of the point machine.
A turnout serves to switch train from one line to another. The turnout consists of a Point which is switchs the rail to induce direction, and a Crossing which is cross over two line on the plane surface, and a Lead where is middle section in Point to Crossing. Point machine, consists of a turnout, is important facilities in railway signal, that is safety issue relates in derailment of the train. Recently, train delay and accident frequently occurred because of the turnout include in a point machine trouble of electrical and mechanical. So in order to prevent train accident the research is advanced, install of normal and reverse indication lamp in a point machine, development of adherence detector for sensing the status of adhesion between the stock rails and tongue rails etc. In this paper investigates the problem which is connected with a turnout trouble, include in a point machine, occurrence at the time of train accident, and then proposed to the safety system model in order to prevent the train accident in turnout.
Kim, Yong-Kyu;Lee, Jong-Hyun;Kim, Ju-Yeop;Oh, Seh-Chan;Song, Yong-Soo;Baek, Jong-Hyun;Yoon, Yong-Ki
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.12
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pp.1821-1829
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2017
A point machine requires lots of time and attention in terms of maintenance, since it causes 40% of failures among the railway signaling devices. The senescence of the point machine critically matters to the overall turnout system. In this paper, we analyzed the aging characteristics of the point machine by using the switching current of the point machine. The analysis is done based on the switching current measurements of the point machines deployed in the Sehwa outdoor test site and the Korail Kyongbu line. It is expected that the analysis result can be utilized for real-time diagnosis in the aspect of the maintenance of the point machines and predicting abnormal operations.
This study presents the core contents and superiority of localized Point-Machine which Alstom transferred its technology to Samsung SDS for High Speed Rail, developed based on existing MJ8l Point-Machine that is used in France and other countries. The scope of study includes introducing performance improvement of Localized MJ8l and conducting comparative analysis between Localized MJ8l and french products as well as NS type Point-Machine that has been deployed in the existing rail link. Moreover, the general architecture, features and test run results of Localized MJ8l are described.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.7
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pp.1130-1136
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2015
Most equipments which are used to measure the switching power of the turnout depend on imports. As the data is limited to the measurements of the switching power, it is said that the equipment is insufficient to check the errors of the turnout and the electrical point machine, and set up the data for operating and maintenance. We studied not only measurements of the switching power of all turnout being used in domestic but also the development of the turnout performance total analysis equipment which can measure switching time, voltage, and current etc. at the same time. Considering that switching power of the turnout is the most basic element to check the irregularities of the turnout, in this paper, we analyzed the irregularities of the turnout through correlation between switching power of the turnout, voltage, and current of the electrical point machine. Also we performed test in commercial railway line where the turnout of MJ81 type and NS type was installed. And it is said that the test results can be used as basic technologies for ICT based real-time diagnosis and monitoring of the turnout.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.12
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pp.1747-1751
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2014
Interlocking system along with point machine for efficient route control secures safety of train operation by interchanging information each other. However, various types of interlocking system and point machine operating on bender specific interface bring obstacles to effective maintenance and safety. In this paper, we have investigated on interface methods to suggest standard interface module applicable to various operating system
There are two methods to make a distinction of deterioration of high-speed railway track. One is that an administrator checks for each attribute value of track induction data represented in graph and determines whether maintenance is needed or not. The other is that an administrator checks for monthly trend of attribute value of the corresponding section and determines whether maintenance is needed or not. But these methods have a weak point that it takes longer times to make decisions as the amount of track induction data increases. As a field of artificial intelligence, the method that a computer makes a distinction of deterioration of high-speed railway track automatically is based on machine learning. Types of machine learning algorism are classified into four type: supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, and reinforcement learning. This research uses supervised learning that analogizes a separating function form training data. The method suggested in this research uses SVM classifier which is a main type of supervised learning and shows higher efficiency binary classification problem. and it grasps the difference between two groups of data and makes a distinction of deterioration of high-speed railway track.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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