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公开(公告)号：CN116307302A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310584303.1
申请日：2023-05-23
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了轨道不平顺动静态检测数据反演方法、系统及存储介质，属于数据反演技术领域，系统用于执行方法，方法包括：S1.获取原始数据；S2.对原始数据进行预处理得到预处理数据；S3.基于预处理数据提取轨道不平顺峰值数据，进行数据变换操作，得到测试集数据；S4.改进双向长短期记忆网络模型；S5.优化改进双向长短期记忆网络模型；S6.模型训练，求解优化器，得到优化模型；S7.将测试集数据输入到优化模型得到测试结果，数据反演完成。本发明能够更加全面地对轨道几何状态进行预测和评估。
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公开(公告)号：CN116644304A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310612975.9
申请日：2023-05-26
Applicant: 重庆长征重工有限责任公司 , 西南交通大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/241 , G01M13/045 , G01J5/00
Abstract: 本发明涉及异常检测技术领域，公开了一种基于相似性的货车轴承异常特征提取与分类方法，提取方法包括以下步骤：步骤1：采集基础数据；所述基础数据包括货车轴承的时域加速度信号；步骤2：预处理基础数据，并将基础数据划分为训练集和测试集；并将训练集和测试集中的时域数据均转换为频域数据；步骤3：建立孪生网络特征提取模型；且建立得到的孪生网络特征提取模型中设有特征计算网络和与之孪生的孪生网络；特征计算网络与孪生网络的结构相同且参数共享；步骤4：采用孪生网络特征提取模型进行特征提取。本发明能够智能、准确完成针对货车的轴承异常识别分析，有助于识别出货车轴承早期故障，精确度较高且具备实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116644278A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310612971.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 重庆长征重工有限责任公司 , 西南交通大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G01M13/045 , G01J5/00
Abstract: 本发明涉及异常检测技术领域，公开了一种基于样本筛选和特征提取的双模型轴承异常检测算法，包括以下步骤：步骤1：采集初始数据并进行预处理；所述初始数据为轮对的传递振动加速度信号；步骤2：将预处理后的初始数据按比例划分为训练集和测试集；步骤3：建立样本筛分模型；并采用样本筛分模型筛选出可用于特征提取的正样本和负样本；步骤4：建立特征提取模型；所述特征提取模型包括三元组特征提取网络；步骤5：建立特征分类模型，并对提取后的正样本和负样本进行特征分类，并通过训练分类边界来进行陌生样本的识别任务。本发明能够准确、高效地识别轴承异常，识别精度较高；具有线上线下实时检测效能。
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公开(公告)号：CN116304954B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310505256.7
申请日：2023-05-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种高速铁路动检车高频采样数据的里程对齐方法及系统，属于轨道交通数据的里程对齐技术领域，方法可以通过系统实现，方法包括：S1.提取轴箱加速度数据中的速度数据和轮轨力数据中的速度数据；S2.对轴箱加速度数据和轮轨力数据进行长单元里程误差修正；S3.对轴箱加速度数据和轮轨力数据进行短单元里程误差修正。本发明可以大幅提高动检车高频采样数据的分析的精确性。
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公开(公告)号：CN116307302B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310584303.1
申请日：2023-05-23
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了轨道不平顺动静态检测数据反演方法、系统及存储介质，属于数据反演技术领域，系统用于执行方法，方法包括：S1.获取原始数据；S2.对原始数据进行预处理得到预处理数据；S3.基于预处理数据提取轨道不平顺峰值数据，进行数据变换操作，得到测试集数据；S4.改进双向长短期记忆网络模型；S5.优化改进双向长短期记忆网络模型；S6.模型训练，求解优化器，得到优化模型；S7.将测试集数据输入到优化模型得到测试结果，数据反演完成。本发明能够更加全面地对轨道几何状态进行预测和评估。
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公开(公告)号：CN116304954A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310505256.7
申请日：2023-05-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种高速铁路动检车高频采样数据的里程对齐方法及系统，属于轨道交通数据的里程对齐技术领域，方法可以通过系统实现，方法包括：S1.提取轴箱加速度数据中的速度数据和轮轨力数据中的速度数据；S2.对轴箱加速度数据和轮轨力数据进行长单元里程误差修正；S3.对轴箱加速度数据和轮轨力数据进行短单元里程误差修正。本发明可以大幅提高动检车高频采样数据的分析的精确性。
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公开(公告)号：CN115366942A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210886823.3
申请日：2022-07-26
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双传感器感知时延的地铁里程定位方法，包括如下步骤：数据采集、数据预处理、轨道线形识别和基于双车厢传感器感知时延的速度估计、采用孤立森林算法进行异常值处理、进行数据融合确定全程速度估计、将全程速度估计积分得到里程估计值。通过本发明解决了车载监测设备检测轨道不平顺、病害位置时定位不准确的问题，方便地铁运维人员快速确定需要进行保养维修的轨道区段，提高维修的效率，大幅降低维修人员寻找待维修位置时的工作量，成本相对较低，维护简单、定位精度高。
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