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公开(公告)号：CN108596203B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810204111.2
申请日：2018-03-13
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开一种并联池化层对受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化方法，包括以下步骤：1)采集受电弓滑板表面缺陷图像，并进行图像预处理，得到数据集；其中，所述数据集包含训练数据与测试数据，训练数据包含有标签数据与无标签数据两类；2)在CAFFE框架下搭建半监督卷积神经网络，并利用无标签数据对模型进行训练；3)基于随机池化原理，将原始的池化层换用为并联池化层，对有标签数据与无标签数据差异化采样，完成对基于半监督卷积神经网络受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化。本发明采用并联池化层对不同属性数据差异化取样，增强了半监督卷积神经网络对无标签数据的利用效率，提升了受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化效果。
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公开(公告)号：CN110308002B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201910543301.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 滕延芹 , 贾利民 , 李宇杰 , 赵利瑞 , 魏德华 , 管青鸾 , 杨子明 , 江思阳 , 孟鸿飞 , 所达 , 李赛 , 王熙楠 , 潘潼 , 翟小婕 , 尹贤贤 , 陈亚兰
Abstract: 本发明提供了一种基于地面检测的城轨列车悬挂系统故障诊断方法，包括：利用SIMPACK车辆动力学仿真软件和ABAQUS有限元分析软件，构建轮轨接触的刚柔耦合模型，分析列车振动产生的力的传递规律，得到在轨道布设加速度传感器方案；根据SIMPACK车辆动力学仿真软件计算结果，结合轮轨接触的刚柔耦合模型中列车运行时相应信号变化情况，验证轨道布设加速度传感器方案的合理性，计算传感器布设间隔和测量误差，构建列车故障仿真模型，得出传感器的布设规律；在轨道两侧布设加速度传感器，采集轮轨振动加速度信号，对加速度信号进行处理，利用时频分析和谱细化分析方法实现列车悬挂系统故障的检测。本发明在准确检测到悬挂系统故障的同时还能够降低检测的成本。
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公开(公告)号：CN109534140B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201811611011.8
申请日：2018-12-27
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 赵利瑞 , 贾利民 , 孟鸿飞 , 李赛 , 魏德华 , 尹贤贤 , 杨子明 , 江思阳 , 滕延芹 , 管青鸾 , 所达 , 潘潼 , 翟小婕 , 王熙楠 , 陈亚兰
Abstract: 本发明提供了一种基于SIMPACK的电扶梯梯级链建模与故障仿真方法。该方法利用动力学仿真软件SIMPACK建立电扶梯梯级链仿真模型，并在模型从动轴上设置振动加速度传感器，分别加入链节距伸长、销轴和套筒磨损、滚子和齿轮磨损三种故障形式。在SIMPACK中分别进行正常状态、链节距伸长状态、销轴和套筒磨损状态、滚子和齿轮磨损状态下的离线积分，将离线积分结果在动力学仿真软件SIMPACK后处理器中打开，并输出所需的从动轴横向振动加速度数据，对四种状态下的从动轴横向振动加速度数据进行分析，研究不同状态下的故障规律。这种仿真方法能够快速准确地仿真电扶梯梯级链的各故障情况下的运行状态，节省了大量的人力物力和财力，并对避免电扶梯故障的发生具有重大的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107246973B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201710371939.2
申请日：2017-05-24
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 张晓中 , 尹贤贤 , 魏德华 , 贾利民 , 李岩 , 刘玉鑫 , 王腾腾 , 闫冬 , 张靖林 , 江思阳 , 杨子明 , 李赛 , 孟鸿飞 , 赵利瑞 , 王熙楠
IPC: G01M17/10
Abstract: 本发明公开一种基于非线性滤波的抗蛇行减震器性能参数及故障辨识方法，包括如下步骤：S1、建立车辆悬挂系统横向动力学模型；S2、根据车辆悬挂系统横向动力学模型，建立悬挂系统的离散状态方程和离散观测方程；S3、根据悬挂系统的离散状态方程和离散观测方程，基于边缘化粒子滤波算法对悬挂系统的抗蛇行减震器进行性能参数辨识和故障辨识。本发明缩小了模型与实际运营的高速列车实际参数间的差异，提高了辨识结果的准确性。
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公开(公告)号：CN108573277A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810200743.1
申请日：2018-03-12
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种受电弓碳滑板表面病害自动识别系统及方法，包括：采集模块；处理模块；建模模块；训练模块；调取模块。本发明提供了一种受电弓碳滑板表面病害自动识别系统及方法，通过网络对图像数据的自主学习与特征提取，免除了传统手段的一系列图像预处理-图像增强-边缘检测-特征提取-目标识别等繁杂流程；网络对低级特征的非线性融合使得模型对病害高级特征的识别能够不受光照、位移、尺度等变化的影响，具有更好的鲁棒性；模型一旦训练完成，即可直接用于图像识别，且训练与使用过程均无需依赖人工对图像与模型进行复杂操作，具有更高的自动化与智能化程度。
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公开(公告)号：CN109767427A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811592744.1
申请日：2018-12-25
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 杨子明 , 贾利民 , 张文强 , 李永光 , 李宇杰 , 高方庆 , 尹贤贤 , 魏德华 , 管青鸾 , 赵利瑞 , 江思阳 , 李赛 , 孟鸿飞 , 滕延芹 , 王熙楠 , 所达 , 翟小婕 , 潘潼 , 陈亚兰
Abstract: 本发明提供了一种列车轨道扣件缺陷的检测方法。该方法包括：构建Faster R-CNN网络模型，该Faster R-CNN网络模型包括区域生成网络RPN和快速区域卷积神经网络Fast R-CNN，网络初始化方式采用预训练好的同类任务的参数初始化，再利用训练集数据对所述Faster R-CNN网络模型进行训练。通过拍照设备拍摄采集地铁线路上的扣件图像；将扣件图像输入到训练好的Faster R-CNN网络模型，Faster R-CNN网络模型利用卷积操作和池化操作提取扣件图像中的扣件区域，利用损失函数对所述扣件区域进行缺陷类别检测。本发明通过区域生成网络和快速区域卷积神经网络的结合，对训练图片的自主学习与特征提取，从而能对采集到的大尺寸图像进行扣件定位和缺陷自动检测，智能化程度更高，实现效率更高，模型适用性更强。
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公开(公告)号：CN109658387A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811425533.9
申请日：2018-11-27
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 江思阳 , 贾利民 , 尹贤贤 , 赵利瑞 , 魏德华 , 杨子明 , 李赛 , 孟鸿飞 , 滕延芹 , 王熙楠 , 管青鸾 , 所达 , 翟小婕 , 潘潼 , 陈亚兰
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种电力列车的受电弓碳滑板缺陷的检测方法。该方法包括：构建改进的RCNN网络模型，利用训练集数据对改进的RCNN网络模型进行训练。通过安装在列车轨道旁的工业线阵相机采集电力列车的受电弓图片，将受电弓图片输入到训练好的改进的RCNN网络模型，改进的RCNN网络模型利用卷积运算提取所述受电弓图片中的受电弓碳滑板区域，利用损失函数对受电弓碳滑板区域进行缺陷类别检测。本发明的方法通过区域生成网络和快速区域卷积神经网络的结合，对训练图片的自主学习与特征提取，从而能对采集系统拍摄的图片中受电弓碳滑板的有效区域及缺陷类别进行分析，能够对受电弓碳滑板的状态进行实时监测，保障城市轨道列车安全运行，具有较大的应用前景。
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公开(公告)号：CN109534140A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811611011.8
申请日：2018-12-27
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 赵利瑞 , 贾利民 , 孟鸿飞 , 李赛 , 魏德华 , 尹贤贤 , 杨子明 , 江思阳 , 滕延芹 , 管青鸾 , 所达 , 潘潼 , 翟小婕 , 王熙楠 , 陈亚兰
Abstract: 本发明提供了一种基于SIMPACK的电扶梯梯级链建模与故障仿真方法。该方法利用动力学仿真软件SIMPACK建立电扶梯梯级链仿真模型，并在模型从动轴上设置振动加速度传感器，分别加入链节距伸长、销轴和套筒磨损、滚子和齿轮磨损三种故障形式。在SIMPACK中分别进行正常状态、链节距伸长状态、销轴和套筒磨损状态、滚子和齿轮磨损状态下的离线积分，将离线积分结果在动力学仿真软件SIMPACK后处理器中打开，并输出所需的从动轴横向振动加速度数据，对四种状态下的从动轴横向振动加速度数据进行分析，研究不同状态下的故障规律。这种仿真方法能够快速准确地仿真电扶梯梯级链的各故障情况下的运行状态，节省了大量的人力物力和财力，并对避免电扶梯故障的发生具有重大的意义。
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