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公开(公告)号：CN119892875A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510059153.1
申请日：2025-01-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L67/12 , G01D21/02 , H02K35/02 , H02N2/18 , H02N1/04 , H02N1/00 , H02J7/00 , H04W4/38 , H04W4/42 , H04L67/10
Abstract: 本发明提出了一种基于振动能量收集的无线无源自供电泛在智能感知系统。该系统通过将轨道列车振动能转化为电能，实现传感器和通信单元的自供电，并集成多模态感知与无线数据传输功能，免去外部供电与复杂布线限制。该系统在不增加运营成本和维护负担的前提下，可对列车的运行状态、关键部件性能进行实时、精准监测，具有布设灵活、能量利用率高、感知信息丰富、低成本与高可靠性等优点，为轨道交通列车从有限感知到泛化感知、从单一感知到多模态感知的技术升级提供了坚实支撑。
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公开(公告)号：CN104239694B
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201410431294.3
申请日：2014-08-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种城轨列车转向架的故障预测与视情维修方法，采用基于生存分析的方法确定转向架的构架、弹簧装置、连接装置、轮对和轴箱、驱动机构、基础制动装置的最佳寿命分布模型，并得出各子系统的可靠性特征函数，然后采用进化算法优化的神经网络模型对转向架各子系统的故障率进行计算。最后，将转向架各子系统的故障率和安全运营天数作为协变量进行比例风险模型建模，在成本优化的基础上，得出转向架系统视情维修的阈值和控制限。
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公开(公告)号：CN102778355B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201210279340.3
申请日：2012-08-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明公开了属于轨道交通安全技术领域的一种基于EMD和PCA的滚动轴承状态辨识方法。包括以下步骤：1）获取实验数据；2）进行两类状态实验数据划分或四类状态实验数据划分；3）对划分的每段数据分别进行经验模态分解处理，获得每段数据的IMF分量，组成各自的IMF矩阵；4）提取滚动轴承状态的统计特征向量；5）确定安全域边界；6）辨识滚动轴承运行状态。本发明的有益效果为：本发明提供了基于EMD-PCA-LSSVM的滚动轴承运行状态安全域估计方法以及正常和各种故障状态的辨识方法，可得安全域准确率和多种状态辨识率均大于95%。本发明为滚动轴承故障监测、诊断提供了快速、有效的方法。
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公开(公告)号：CN104239694A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410431294.3
申请日：2014-08-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种城轨列车转向架的故障预测与视情维修方法，采用基于生存分析的方法确定转向架的构架、弹簧装置、连接装置、轮对和轴箱、驱动机构、基础制动装置的最佳寿命分布模型，并得出各子系统的可靠性特征函数，然后采用进化算法优化的神经网络模型对转向架各子系统的故障率进行计算。最后，将转向架各子系统的故障率和安全运营天数作为协变量进行比例风险模型建模，在成本优化的基础上，得出转向架系统视情维修的阈值和控制限。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103336732B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201310264418.9
申请日：2013-06-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种离散事件系统的复合故障因果链解耦方法，包括以下步骤：根据故障的观测事件集和关系集采用扩展时间Petri网对离散事件系统进行建模；根据扩展时间Petri网的求逆算法，得到时间‑概率Petri网模型；采用时间‑概率Petri网模型对离散事件系统进行推理分析；根据因果链的时间‑概率解耦算法和单纯故障因果链的析出算法对时间‑概率Petri网模型的推理结果进行解耦和因果链的析出。
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公开(公告)号：CN102829974A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210279605.X
申请日：2012-08-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明公开了属于轨道交通安全技术领域的一种基于LMD和PCA的滚动轴承状态辨识方法。包括以下步骤：1）获取实验数据；2）进行两类状态实验数据划分或四类状态实验数据划分；3）对划分的每段数据分别进行局部均值分解处理，获得每段数据的PF分量，组成各自的PF矩阵；4）提取滚动轴承状态的统计特征向量；5）确定安全域边界；6）辨识滚动轴承运行状态。本发明的有益效果为：本发明能够有效地提取滚动轴承运行状态特征，并完成滚动轴承的运行状态安全域估计以及正常、滚动体故障、内圈故障、外圈故障四种状态的辨识。本发明为滚动轴承故障监测、诊断提供了快速、有效的方法。
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公开(公告)号：CN102622519A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210062025.5
申请日：2012-03-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了轨道交通安全技术领域中的一种轨道不平顺幅值安全域估计方法。本发明首先建立轮轨动力学仿真模型；将轨道不平顺数据输入轮轨动力学仿真模型，得到脱轨系数、轮重减载率和轮轨横向力，并对脱轨系数进行平滑处理；然后对轨道不平顺数据进行一次标记；对轨道不平顺数据进行网格划分，对网格内的轨道不平顺数据进行统计，得到网格的危险点分布比率，完成对轨道不平顺数据的二次标记；接着训练支持向量机分类器；最后对训练后的支持向量机分类器进行测试，若达到指定标准，则此时的支持向量机分类器可用；否则，重新训练支持向量机分类器。本发明可用于高速铁路轨道几何状态对行车安全影响的定量评价。
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公开(公告)号：CN102829974B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201210279605.X
申请日：2012-08-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明公开了属于轨道交通安全技术领域的一种基于LMD和PCA的滚动轴承状态辨识方法。包括以下步骤：1）获取实验数据；2）进行两类状态实验数据划分或四类状态实验数据划分；3）对划分的每段数据分别进行局部均值分解处理，获得每段数据的PF分量，组成各自的PF矩阵；4）提取滚动轴承状态的统计特征向量；5）确定安全域边界；6）辨识滚动轴承运行状态。本发明的有益效果为：本发明能够有效地提取滚动轴承运行状态特征，并完成滚动轴承的运行状态安全域估计以及正常、滚动体故障、内圈故障、外圈故障四种状态的辨识。本发明为滚动轴承故障监测、诊断提供了快速、有效的方法。
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公开(公告)号：CN102622519B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201210062025.5
申请日：2012-03-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了轨道交通安全技术领域中的一种轨道不平顺幅值安全域估计方法。本发明首先建立轮轨动力学仿真模型；将轨道不平顺数据输入轮轨动力学仿真模型，得到脱轨系数、轮重减载率和轮轨横向力，并对脱轨系数进行平滑处理；然后对轨道不平顺数据进行一次标记；对轨道不平顺数据进行网格划分，对网格内的轨道不平顺数据进行统计，得到网格的危险点分布比率，完成对轨道不平顺数据的二次标记；接着训练支持向量机分类器；最后对训练后的支持向量机分类器进行测试，若达到指定标准，则此时的支持向量机分类器可用；否则，重新训练支持向量机分类器。本发明可用于高速铁路轨道几何状态对行车安全影响的定量评价。
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