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公开(公告)号：CN103196682A
公开(公告)日：2013-07-10
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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公开(公告)号：CN104729865A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201310706438.7
申请日：2013-12-19
Applicant: 广州市地下铁道总公司 , 北京交通大学
Inventor： 林帅 , 刘光武 , 贾利民 , 潘丽莎 , 余博 , 庞绍煌 , 李乾 , 苏钊颐 , 贠丽芬 , 员华 , 高龙 , 冯国冠 , 张蜇 , 李晋 , 陈晋辉 , 高世强 , 李文球 , 李立 , 周芳俊 , 邓军 , 张滔 , 何振光
IPC: G01M17/08
Abstract: 本发明涉及电机丝杆驱动式车门的故障诊断方法。是一种利用车门系统的电机的特征参数，并结合电动车门门控系统（EDCU）采集到的电流数据进行故障诊断的方法。首先对采集到的数据进行数值微分，得到在相应采样点的一阶导数和二阶导数值，代入电机输出功率变化率的电学方程后得到电机输出功率变化率，对变化率进行二次离散后，利用粗糙集的识别方法对电动车门的几处故障模式进行识别。
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公开(公告)号：CN104724098B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201310711942.6
申请日：2013-12-20
Applicant: 广州地铁集团有限公司 , 北京交通大学
IPC: B60T17/18
Abstract: 本发明提供城轨列车制动系统故障诊断方法。是一种利用列车TCN网络中的车速信号，车辆载荷信号，车厢间测力车钩传感器进行城轨列车制动系统在途故障诊断的方法。首先对列车制动系统建立动力学模型与列车制动力残差模型，通过线性矩阵不等式（LMI）得到整列车的制动系统的基准残差信号的观测增益以及权重矩阵，进而求得各车厢的观测增益以及权重矩阵，通过标定阈值以支持残差发生器对制动子系统故障进行诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104724098A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201310711942.6
申请日：2013-12-20
Applicant: 广州市地下铁道总公司 , 北京交通大学
IPC: B60T17/18
CPC classification number: B60T17/221
Abstract: 本发明提供城轨列车制动系统故障诊断方法。是一种利用列车TCN网络中的车速信号，车辆载荷信号，车厢间测力车钩传感器进行城轨列车制动系统在途故障诊断的方法。首先对列车制动系统建立动力学模型与列车制动力残差模型，通过线性矩阵不等式（LMI）得到整列车的制动系统的基准残差信号的观测增益以及权重矩阵，进而求得各车厢的观测增益以及权重矩阵，通过标定阈值以支持残差发生器对制动子系统故障进行诊断。
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公开(公告)号：CN104729865B
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201310706438.7
申请日：2013-12-19
Applicant: 广州地铁集团有限公司 , 北京交通大学
Inventor： 林帅 , 刘光武 , 贾利民 , 潘丽莎 , 余博 , 庞绍煌 , 李乾 , 苏钊颐 , 贠丽芬 , 员华 , 高龙 , 冯国冠 , 张蜇 , 李晋 , 陈晋辉 , 高世强 , 李文球 , 李立 , 周芳俊 , 邓军 , 张滔 , 何振光
IPC: G01M17/08
Abstract: 本发明涉及电机丝杆驱动式车门的故障诊断方法。是一种利用车门系统的电机的特征参数，并结合电动车门门控系统（EDCU）采集到的电流数据进行故障诊断的方法。首先对采集到的数据进行数值微分，得到在相应采样点的一阶导数和二阶导数值，代入电机输出功率变化率的电学方程后得到电机输出功率变化率，对变化率进行二次离散后，利用粗糙集的识别方法对电动车门的几处故障模式进行识别。
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公开(公告)号：CN105224783A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510362990.8
申请日：2015-06-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于petri网的列车车门系统隐患定位的方法。该方法注意包括:建立列车车门系统的扩展时间可能性约束petri网模型；基于所述扩展时间可能性约束petri网的求逆过程，建立所述扩展时间可能性约束petri网模型的状态转移条件，基于所述状态转移条件通过复合因果链的解耦和析出处理过程，对所述列车车门系统的隐患进行定位。本发明实施例针对此类伴有信息缺失或可能存在差错的观测数据的复杂系统，提出溯因推理算法析出单纯因果链，基于析出的单纯因果链进一步分析检测城轨车门系统的某些隐性状态或事件，这类状态和事件可能受观测条件限制而未被捕获，或者本身即为一类系统隐患。
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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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公开(公告)号：CN105046061A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510363033.7
申请日：2015-06-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于概率petri网的列车车门系统隐患定位的方法。首先分析系统各个关键位置已经发生和可能发生的故障，确定隐患；根据系统隐患的观测事件及逻辑关系建立概率Petri网(PPN)模型，以描述事件间的时序和因果关系；随后根据系统初始信息以及建立好的概率Petri网模型，生成初始标识M0以及关联矩阵C以及变迁序列U。利用状态方程来分析概率Petri网的状态表示变化过程。最后结合系统隐患发生概率，采用已经建立的系统概率Petri网模型对离散事件系统进行推理分析；通过分析稳态情况下系统隐患库所的概率值可以实现系统隐患定位。
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