公开(公告)号：CN110824280A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201911134310.1

申请日：2019-11-19

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 王小敏 ,  张文芳 ,  何卓兵

IPC: G01R31/00

Abstract: 本发明公开了一种基于特征相似度的道岔健康状态的诊断方法与可视化方法，诊断方法包括首先对转辙机电流监测数据进行补齐、归一化和合并预处理，然后提取其四阶累积量特征并采用主成分分析法进行降维，计算降维特征与健康特征模板之间的调整余弦相似度作为道岔健康状态的定量评价指标，可视化方法包括根据健康状态从动作次数、动作时间等多个维度对道岔动作时的健康状态进行可视化展示。本发明从宏观及微观角度对道岔的健康状态进行了可视化展示，不仅能够直观地展现道岔的历史健康状态信息，还能为道岔智能运维的故障分析、维修养护决策提供直观的参考依据。

公开(公告)号：CN110824280B

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN201911134310.1

申请日：2019-11-19

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 王小敏 ,  张文芳 ,  何卓兵

IPC: G01R31/00

Abstract: 本发明公开了一种基于特征相似度的道岔健康状态的诊断方法与可视化方法，诊断方法包括首先对转辙机电流监测数据进行补齐、归一化和合并预处理，然后提取其四阶累积量特征并采用主成分分析法进行降维，计算降维特征与健康特征模板之间的调整余弦相似度作为道岔健康状态的定量评价指标，可视化方法包括根据健康状态从动作次数、动作时间等多个维度对道岔动作时的健康状态进行可视化展示。本发明从宏观及微观角度对道岔的健康状态进行了可视化展示，不仅能够直观地展现道岔的历史健康状态信息，还能为道岔智能运维的故障分析、维修养护决策提供直观的参考依据。

公开(公告)号：CN110533111A

公开(公告)日：2019-12-03

申请号：CN201910827458.7

申请日：2019-09-03

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 王小敏 ,  张文芳 ,  何卓兵

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于局部密度与球哈希的自适应K均值聚类方法，首先对目标数据集归一化，计算数据集中样本的局部密度和中位数确定聚类类别数k，然后根据邻近样本的局部密度下四分位数和球哈希值，得到k个优化的初始聚类中心，最后用K均值聚类算法完成数据集的聚类。本发明自动确定数据集的类别数k和初始聚类中心，避免了传统K均值聚类算法需要事先设定类别数和随意设置初始聚类中心的不足，能够自适应地进行数据集的K均值聚类。