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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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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：CN108596872A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810189940.8
申请日：2018-03-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Gabor小波和SVM的钢轨病害的检测方法，包括：读取钢轨表面图像；采用中值滤波滤除钢轨表面图像中的噪声，并进行背景补偿；对钢轨表面图像中的钢轨进行矫正、定位和分割；对钢轨进行动态引导滤波、边缘检测和标记，计算并定位钢轨的表面病害，并对表面病害进行分割；根据钢轨的表面病害的最小矩形框从不同角度计算并提取表面病害的特征向量；根据钢轨的表面病害的定位、分割和提取的特征向量，基于SVM对钢轨表面的病害进行识别检测。本发明能够在一定程度上实现钢轨表面剥离掉块病害的自动定位识别，并提高了传统人工检测所难以保证的客观准确性。
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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：CN115344412B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202210825093.6
申请日：2022-07-14
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种列车车门系统的可靠性预测与维修策略优化方法。该方法包括：将车门系统的实际故障数据按照不同的部件进行分类统计，计算出各个部件的平均故障率；根据各个部件的平均故障率构建每个部件的初始状态转移矩阵，计算出车门系统故障部件的一步状态转移向量；根据各个车门系统故障部件的一步状态转移向量计算出各个子系统和车门系统的通用生成函数；根据车门系统的通用生成函数进行可靠性拟合得到车门系统的可靠性曲线，将车门系统的可靠性参数输入维修周期优化模型，得到车门系统的不同维修内容的最佳维修周期与维修成本。本发明方法充分考虑了列车车门系统的多状态特性，为列车车门系统提供了更加精确的可靠性分析方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112164044B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202011010912.9
申请日：2020-09-23
Applicant: 广州地铁集团有限公司 , 北京交通大学
Inventor： 蔡昌俊 , 魏秀琨 , 王海 , 江思阳 , 何江海 , 贾利民 , 高劲 , 尹贤贤 , 刘兰 , 闫雅斌 , 魏德华 , 孟鸿飞 , 李赛 , 杨子明 , 滕延芹 , 潘潼 , 翟小婕 , 所达 , 管青鸾
Abstract: 本发明提供了一种基于双目视觉的刚性接触网的磨耗分析方法。该方法包括：通过两个相机采集列车顶部与隧道顶部的刚性接触网的接触线图像；对两个相机采集到的接触线图像对进行校正，利用立体匹配算法获取校正后的图像对的视差图；根据双目视觉立体成像原理将视差图转换为深度图，提取深度图中的接触线部分，对接触线部分进行三维重建可视化，得到刚性接触网的磨耗特征及分布。本发明利用接触网表面三维图以及各类别磨耗病害曲线图，能够较好地描述接触线表面磨耗情况，实现对刚性接触网的自动化、智能化检测。
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公开(公告)号：CN115541588A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210973857.6
申请日：2022-08-15
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像分割的受电弓碳滑板磨耗估计方法和装置。该方法包括：将受电弓图像输入到YoLoV5模型，YoLoV5模型定位出整个受电弓弓头区域，将弓头区域图像采用图像处理方法进行角度校正，将校正后的图像输入到YoLoV5模型，YoLoV5模型定位出受电弓图像中的各个碳滑板侧面，将各个碳滑板侧面的定位信息输入到训练好的改进的FastSCNN模型，改进的FastSCNN模型提取出各个碳滑板侧面，通过碳滑板侧面区域确定碳滑板磨耗线和碳滑板中线，进而计算出碳滑板各个位置磨耗量。本发明可以实现规避对复杂背景的干扰，实现对碳滑板磨耗量实时高精度，为维修部门提供有针对性的受电弓维护保养建议。
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公开(公告)号：CN108596872B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810189940.8
申请日：2018-03-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Gabor小波和SVM的钢轨病害的检测方法，包括：读取钢轨表面图像；采用中值滤波滤除钢轨表面图像中的噪声，并进行背景补偿；对钢轨表面图像中的钢轨进行矫正、定位和分割；对钢轨进行动态引导滤波、边缘检测和标记，计算并定位钢轨的表面病害，并对表面病害进行分割；根据钢轨的表面病害的最小矩形框从不同角度计算并提取表面病害的特征向量；根据钢轨的表面病害的定位、分割和提取的特征向量，基于SVM对钢轨表面的病害进行识别检测。本发明能够在一定程度上实现钢轨表面剥离掉块病害的自动定位识别，并提高了传统人工检测所难以保证的客观准确性。
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公开(公告)号：CN110377986A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910594463.8
申请日：2019-07-03
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种地铁小半径曲线外轨侧磨预测方法，用以解决现有技术中地铁在小半径曲线段运行安全保障问题。所述预测方法建立小半径曲线外轨侧磨计算简化模型基础上，分析外轨磨耗的关键致因因素，再根据关键磨耗因素及计算简化模型，获得磨耗规律，预测外轨寿命。本发明不仅能对曲线外轨的磨耗寿命进行预判并以此提出最佳维保周期，为维修部门提供有针对性的钢轨打磨或更换建议，从而降低时间、经济成本，而且能得到影响曲线外轨磨耗的关键因素，通过致因分析来进行相应的设计及运行调整，减缓曲线外轨的磨耗速率，从而提升曲线车辆运行的寿命及安全性，具有相应的经济效益和社会效益。
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公开(公告)号：CN109785301A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811611691.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 魏德华 , 贾利民 , 尹贤贤 , 赵利瑞 , 江思阳 , 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
Abstract: 本发明提供了一种基于图像处理的钢轨波磨自动识别方法和评估方法，用以解决现有技术中无法实时、自动、准确识别钢轨波磨的问题。所述识别方法首先读取轨道图像，对轨道图像进行预处理后获取钢轨表面图像，构建钢轨表面图像的特征描述后，进行钢轨波磨的自动识别，并进行周期评估和严重程度评估。本发明能够实现对钢轨表面的定位以及钢轨波浪形磨耗的自动识别，进行准确有效地识别，显著提高了检测效率；同时提供直观可靠的钢轨波磨评估结果，得到直观可靠的波磨周期估计和波磨严重程度评估可视化结果，为钢轨波磨自动化检测设备的设计和维保决策智能化的发展提供了新的思路和方案，为满足城市轨道交通线路高效可靠地在线监测奠定了坚实的基础。
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