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公开(公告)号：CN109532940B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201811313638.5
申请日：2018-11-06
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种高速无砟轨道的扣件松脱程度检测方法。该方法包括：获取高速无砟轨道上运行的车辆的轮对振动加速度信号，对轮对振动加速度信号进行Wigner‑Ville分布计算，得到时频矩阵；计算出时频矩阵的能量值，根据时频矩阵的能量值与正常情况下的能量值的差值构建能量指标；根据能量指标的数值大小得到高速无砟轨道的扣件的松脱程度信息。本发明的方法通过建立车辆‑轨道垂向耦合模型，仿真计算出扣件松脱下的车辆轮对振动响应，可以在扣件完全松脱前，识别出正在松脱的扣件区域和松脱的扣件个数。
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公开(公告)号：CN118941894A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411005736.8
申请日：2024-07-25
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种轻量化铁路货车零部件故障识别方法及系统，属于基于图像处理的故障识别技术领域，获取待识别的包含铁路货车零部件的图像；利用预先训练好的目标定位模型，对获取的待识别的包含铁路货车零部件的图像进行处理，得到图像中各个零部件的类别及位置信息，生成零部件细节图像；利用预先训练好的故障判别模型，对得到的零部件细节图像进行处理，得到图像中零部件是否故障及故障类别结果。本发明制作了多种类零部件故障数据库，解决了零部件故障样本不足的问题，采用基于深度学习的机器视觉方法对目标零部件进行定位识别，准确率高，使得算法在不同光照、不同背景、不同天气条件下均有较好的稳定性；模型小，参数少，具有更快的检测速度。
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公开(公告)号：CN116522217A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310304538.0
申请日：2023-03-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/241 , B61K9/08 , G06F18/213 , G06F30/20 , G06F30/15 , G06F17/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种铁路低接头不平顺劣化程度检测方法、系统及电子设备，属于铁路检测运维技术领域，计算列车经过不同状态钢轨时车轮的振动加速度响应；利用WPD‑EFD结合峭度阈值筛选，将由钢轨低接头不平顺引起的轮对振动响应从复杂的振动响应信号中解耦；对解耦出来的振动响应信号进行时域分析，结合Fisher准则筛选出振动响应信号中的敏感特征；将筛选出的敏感特征，结合车速作为检测钢轨低接头病害劣化程度的分类特征分别输入PSO‑SVM中，实现重载铁路低接头不平顺劣化程度的检测。本发明准确识别轨道低接头不平顺；对解耦出来的特征信号进行时域分析，利用Fisher准则筛选出5个敏感特征，结合车速作为检测钢轨低接头病害劣化程度的分类特征，通过PSO‑SVM对其进行识别分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109532940A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811313638.5
申请日：2018-11-06
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种高速无砟轨道的扣件松脱程度检测方法。该方法包括：获取高速无砟轨道上运行的车辆的轮对振动加速度信号，对轮对振动加速度信号进行Wigner-Ville分布计算，得到时频矩阵；计算出时频矩阵的能量值，根据时频矩阵的能量值与正常情况下的能量值的差值构建能量指标；根据能量指标的数值大小得到高速无砟轨道的扣件的松脱程度信息。本发明的方法通过建立车辆-轨道垂向耦合模型，仿真计算出扣件松脱下的车辆轮对振动响应，可以在扣件完全松脱前，识别出正在松脱的扣件区域和松脱的扣件个数。
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公开(公告)号：CN119574010A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411446947.5
申请日：2024-10-16
Applicant: 国能朔黄铁路发展有限责任公司 , 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及桥梁损伤识别技术领域，提出了一种桥梁损伤识别方法、装置、设备、介质及程序，包括：采集目标桥梁的振动响应数据集，根据预设的时间序列生成所述振动响应数据集的能量谱数据集；获取所述能量谱数据集在不同预设尺度上的能量分布，求解不同预设尺度上的能量分布，得到不同预设尺度上的能量值；分别提取所述求解后的不同预设尺度上的能量值，根据提取出的能量值构建能量谱特征；利用预设的多层感知器模型计算所述能量谱特征得到输出信号，根据所述输出信号识别桥梁是否损伤。本发明实现了在较短的周期内对桥梁结构进行整体损伤识别，能够完成全方面识别，并且拥有较高的识别效率。
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公开(公告)号：CN118840611A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411005735.3
申请日：2024-07-25
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供一种铁路货车异常检测方法及系统，属于基于图像识别的异常检测技术领域，利用预先训练好的异常检测模型对获取的图像进行处理，得到异常检测结果；其中，异常检测模型包括重构网络、异常区域定位网络和故障诊断网络；所述重构网络，用于进行图像重构；所述异常区域定位网络，用于将重构的图片与原始图像进行对比，实现对异常区域的定位；所述故障诊断网络，用于对定位后的异常区域进行故障判别，得到铁路货车故障识别结果。本发明避免了人工设计和提取特征，不同光线、不同背景、不同天气条件下具备更好的鲁棒性；采用的网络结构经过了轻量化优化，参数量和计算量小，实时和可靠；可以适用于其他轨道交通车辆运行故障动态图像检测系统。
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公开(公告)号：CN118070584A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410019362.9
申请日：2024-01-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/23 , G01M99/00 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种车载式重载铁路桥梁损伤识别方法及系统，属于重载铁路桥梁结构健康监测技术领域，首先通过建立重载铁路货车‑轨道‑桥梁垂向耦合模型和桥梁损伤模型，分析桥梁损伤对车辆‑桥梁耦合系统动态响应的影响，然后推导车‑轨‑桥耦合系统对桥梁损伤因子的灵敏度，建立灵敏度矩阵，并求解转向架振动灵敏度响应，最后建立基于转向架振动响应的车‑轨‑桥耦合系统针对桥梁损伤的灵敏度方程，通过比较测量的转向架响应和模型求得的理论响应，对车‑轨‑桥耦合模型进行迭代更新，最终实现桥梁损伤检测、定位和量化。
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公开(公告)号：CN118013331A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410105466.1
申请日：2024-01-25
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种列车牵引电机轴承状态检测跨设备迁移诊断方法及系统，属于轨道交通基础设施安全检测技术领域，本发明基于物理信息的小波域自适应网络，将可解释的小波知识集成到具有独立权重的双流卷积层中，以应对跨机器诊断任务，用优化后的含有丰富信息的Laplace或Morlet小波权重来更新CNN的第一层权值，具有特定物理解释的尺度因子和平移因子受卷积核参数约束，同时考虑平滑辅助尺度因子以保证与神经网络权值的一致性；提高了域可迁移性，提高了跨机诊断有效性和准确性。
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