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公开(公告)号：CN111310948A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010240479.1
申请日：2020-03-31
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种轨道交通车载信号系统的优化维修策略的获取方法。该方法包括：绘制轨道交通车载信号系统的故障树，对故障树进行定量分析，获取故障树中各单元的关键重要度；将故障树转化为贝叶斯网络，对贝叶斯网络进行后验概率推理，综合参考故障树中各单元的关键重要度和所述贝叶斯网络中各个节点的后验概率，确定各个节点的重要度；选取具有较高重要度的各个节点作为系统的薄弱环节，建立具有较高重要度的各个节点对应的事件的基于状态的维修模型，根据基于状态的维修模型获取轨道交通车载信号系统的优化维修策略。本发明不仅能在系统发生故障时提供快速定位故障设备的参考依据，并且能推测出车载信号设备的最佳维修维保时间。
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公开(公告)号：CN111220387A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010017661.0
申请日：2020-01-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M13/045 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于多特征量相关向量机的车辆轴承剩余寿命预测方法。该方法包括：采样车辆轴承的全寿命周期的振动信号，利用振动信号提取轴承的多角度的特征值；对多角度特征值与均方根值进行相关性计算，得到与轴承寿命相关的敏感特征值；根据信息熵特征值计算不同嵌入维数下的信息熵均值，根据信息熵均值选择相关向量机的最佳嵌入位数；基于相关向量机的最佳嵌入维数和多角度的特征值构建多特征量相关向量机预测模型，将敏感特征值输入到多特征量相关向量机预测模型，通过回归迭代运算输出车辆轴承的剩余寿命。本发明提出了基于多特征量相关向量机的轴承剩余寿命预测模型，对城轨车辆轴承进行寿命预测，保证了列车行车的安全性和稳定性。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106021789B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201610380170.6
申请日：2016-06-01
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了基于模糊智能的轨道交通车辆悬挂系统故障分析方法，该方法的步骤包括：构建轨道交通车辆悬挂系统模型，并对该模型进行动力学特征分析S1；根据轨道交通车辆悬挂系统模型动力学分析结果，布置加速度传感器S2；提取加速度传感器采集得到的多组数据的时域和频域特征，并通过功率谱分析进行距离特征的提取S3；对步骤S3中原始特征样本进行降维处理，获得故障特征样本S4；基于故障特征样本，利用模糊智能对车辆悬挂系统进行故障分类S5。本方案克服了时频域特征指标从时域或频域的某个方面描述信号变化的缺点，同时克服了时频域特征指标容易被加和与取平均运算淹没差异性特征的缺点，改善了特征样本的质量。
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公开(公告)号：CN105243430B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201510562691.9
申请日：2015-09-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开一种列车节能运行的目标速度曲线的优化方法，包括如下步骤：S1、基于分层优化方法将优化目标分为多个模态，基于模态切换满意区域计算得到任意两个相邻的模态之间的模态切换关系；S2、根据所述模态切换关系计算得到第一匀速模态的速度值以及第一惰行模态向制动模态切换的切换点的速度值；S3、基于双向迭代法反向计算第一匀速模态向第一惰行模态切换的切换点的位置坐标；S4、得到初始目标速度曲线；S5、针对任意一个陡坡区段，基于平均速度等效法优化上述初始目标速度曲线中与该陡坡区段对应的部分；S6、基于多目标满意度优化方法优化目标速度曲线。本发明所述优化方法可以有效提高列车运行的节能性、正点性、平稳性及安全性。
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公开(公告)号：CN106096096A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610379729.3
申请日：2016-06-01
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G01M17/10
Abstract: 本发明公开了基于MPCA的列车悬挂系统故障分析方法，本方案将多线性主元分析方法(MPCA)应用于轨道车辆悬挂系统故障诊断中。为了便于发现悬挂系统弱小故障，尽可能多的获取故障信息，将采集的原始二维数据构造成三阶张量的形式，再利用MPCA处理张量数据的优势，尽可能地减少了在一个局部邻域内的变量和时间相关性，从多个(mode)方向上对训练样本(可看作张量对象)进行降维处理和特征提取，从而保护了原始数据的结构和相关性。尽量地用最少的却拥有最显著特征的信息量来表示每个样本，从而使得变换后的低维子空间具有很好的模式表达能力，降低了计算量。可大大提升列车悬挂系统弱小故障检测能力，提高列车运行的安全性能。
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公开(公告)号：CN105785795A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610291150.1
申请日：2016-05-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开一种基于粒子群算法的列车运行速度曲线节能优化方法，包括：S1、设置线路数据和列车参数，获取当前限速等指令，并对线路数据进行离散化处理得到各线路结点；S2、根据线路数据将各线路结点的对应速度范围进行离散化，并建立速度关联稀疏矩阵及对应的能耗、时间稀疏矩阵；S3、根据列车节能理论经验，生成能耗矩阵；S4、利用自适应粒子群算法对列车运行速度曲线进行节能仿真优化。本发明可有效提高列车节能优化精度和优化速度。
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公开(公告)号：CN103196682B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310091069.5
申请日：2013-03-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M17/10
Abstract: 本发明涉及基于D-S证据理论的信息融合的列车悬挂系统故障分离方法，该方法包括如下步骤：1）在列车车体设置传感器、并获取列车运行时各个位置的加速度信号；2）建立车辆模型，获得列车运行时故障信号的时域、频域信息；3）根据所述车辆模型建立列车运行时的故障特征库，进行相似性匹配运算，得到各信度函数分配值；4）根据步骤3中计算得到的各证据的信度函数分配值，计算所有证据联合作用下的基本信度分配值，最后依据一定的决策准则判定故障发生的部位和类型。本发明实时性更强，检测单元结构简单，只由加速度传感器构成，不易受外界因素干扰，装置可靠性高。
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