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公开(公告)号：CN111428406B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010207617.6
申请日：2020-03-23
Applicant: 北京交通大学 , 广州地铁集团有限公司
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明提供了一种钢轨小半径曲线内轨的波磨波长和波深的估算方法。该方法包括：建立轨道小半径曲线内轨波磨的波长和波深估算模型；基于有限元及动力学仿真确定所述波长和波深估算模型的参数；分析小半径曲线内轨波磨波长和波深发展特性；基于小半径曲线钢轨振动频响特性计算及车辆通过激励分析和波磨主振频率分析，提出了轨道结构超谐振动导致波磨产生的理论。该发明能对曲线内轨波磨的产生和发展趋势进行预判，为维修部门提供有针对性的钢轨打磨或维保建议，从而降低时间、经济成本，提升曲线车辆运行的寿命及安全性。
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公开(公告)号：CN108830822B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201810198312.6
申请日：2018-03-12
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 李晨亮 , 贾利民 , 魏德华 , 李岩 , 刘玉鑫 , 尹贤贤 , 江思阳 , 杨子明 , 赵利瑞 , 李赛 , 孟鸿飞 , 滕延芹 , 王熙楠 , 李永光 , 崔霆锐
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Canny算子的受电弓碳滑板磨耗识别方法，包括：采集车辆运行中受电弓碳滑板的弓头图像；对所述弓头图像进行图像归一化、图像平滑和形态学处理的图像预处理；对所述弓头图像进行边缘检测、直线检测、失真修正、图像裁剪和磨耗曲线拟合以识别所述受电弓碳滑板的边缘磨耗；以所述受电弓碳滑板的磨耗曲线的最高点为参照目标估计所述受电弓碳滑板磨耗曲线的实际磨耗深度，并判断磨耗深度是否超过预定阈值。本发明不仅能够满足实际运营车辆的检修需求，而且整个方法流程可以用于弓网自动监测系统，对受电弓碳滑板磨耗进行实时检测，提升检测的自动化水平，增强车辆运行的安全性，在未来具有很大的应用前景。
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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：CN111220387B
公开(公告)日：2021-10-29
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：CN109783929B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910023389.4
申请日：2019-01-10
Applicant: 北京交通大学 , 广州地铁集团有限公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种地铁车辆受电弓碳滑板磨耗估算方法及寿命预测方法，用于解决现有技术中无法对碳滑板磨耗进行准确估算的问题。所述磨耗估算方法及寿命预测方法，结合碳滑板磨耗率曲线和接触线的布置方式，计算出碳滑板在一定的运行里程内不同位置的磨耗量，得到沿碳滑板横向分布的磨耗轮廓，将碳滑板磨耗外形分布计算出来并可视化，并进一步对碳滑板的使用寿命进行预测。本发明对碳滑板的磨耗程度做出预判，为维修部门提供有针对性的碳滑板打磨或更换建议，降低了时间、经济成本，同时得到碳滑板磨耗较严重的区域，通过致因分析来进行相应的技术调整，避免在碳滑板上形成凹槽，从而提升弓网运行的安全性，具有一定的经济效益和社会效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111428406A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010207617.6
申请日：2020-03-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明提供了一种钢轨小半径曲线内轨的波磨波长和波深的估算方法。该方法包括：建立轨道小半径曲线内轨波磨的波长和波深估算模型；基于有限元及动力学仿真确定所述波长和波深估算模型的参数；分析小半径曲线内轨波磨波长和波深发展特性；基于小半径曲线钢轨振动频响特性计算及车辆通过激励分析和波磨主振频率分析，提出了轨道结构超谐振动导致波磨产生的理论。该发明能对曲线内轨波磨的产生和发展趋势进行预判，为维修部门提供有针对性的钢轨打磨或维保建议，从而降低时间、经济成本，提升曲线车辆运行的寿命及安全性。
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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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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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