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公开(公告)号：CN104239694B
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201410431294.3
申请日：2014-08-28
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明提供一种城轨列车转向架的故障预测与视情维修方法，采用基于生存分析的方法确定转向架的构架、弹簧装置、连接装置、轮对和轴箱、驱动机构、基础制动装置的最佳寿命分布模型，并得出各子系统的可靠性特征函数，然后采用进化算法优化的神经网络模型对转向架各子系统的故障率进行计算。最后，将转向架各子系统的故障率和安全运营天数作为协变量进行比例风险模型建模，在成本优化的基础上，得出转向架系统视情维修的阈值和控制限。
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公开(公告)号：CN102778355B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201210279340.3
申请日：2012-08-07
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G01M13/04
摘要： 本发明公开了属于轨道交通安全技术领域的一种基于EMD和PCA的滚动轴承状态辨识方法。包括以下步骤：1）获取实验数据；2）进行两类状态实验数据划分或四类状态实验数据划分；3）对划分的每段数据分别进行经验模态分解处理，获得每段数据的IMF分量，组成各自的IMF矩阵；4）提取滚动轴承状态的统计特征向量；5）确定安全域边界；6）辨识滚动轴承运行状态。本发明的有益效果为：本发明提供了基于EMD-PCA-LSSVM的滚动轴承运行状态安全域估计方法以及正常和各种故障状态的辨识方法，可得安全域准确率和多种状态辨识率均大于95%。本发明为滚动轴承故障监测、诊断提供了快速、有效的方法。
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公开(公告)号：CN104239694A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410431294.3
申请日：2014-08-28
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明提供一种城轨列车转向架的故障预测与视情维修方法，采用基于生存分析的方法确定转向架的构架、弹簧装置、连接装置、轮对和轴箱、驱动机构、基础制动装置的最佳寿命分布模型，并得出各子系统的可靠性特征函数，然后采用进化算法优化的神经网络模型对转向架各子系统的故障率进行计算。最后，将转向架各子系统的故障率和安全运营天数作为协变量进行比例风险模型建模，在成本优化的基础上，得出转向架系统视情维修的阈值和控制限。
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公开(公告)号：CN102829974B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201210279605.X
申请日：2012-08-07
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G01M13/04
摘要： 本发明公开了属于轨道交通安全技术领域的一种基于LMD和PCA的滚动轴承状态辨识方法。包括以下步骤：1）获取实验数据；2）进行两类状态实验数据划分或四类状态实验数据划分；3）对划分的每段数据分别进行局部均值分解处理，获得每段数据的PF分量，组成各自的PF矩阵；4）提取滚动轴承状态的统计特征向量；5）确定安全域边界；6）辨识滚动轴承运行状态。本发明的有益效果为：本发明能够有效地提取滚动轴承运行状态特征，并完成滚动轴承的运行状态安全域估计以及正常、滚动体故障、内圈故障、外圈故障四种状态的辨识。本发明为滚动轴承故障监测、诊断提供了快速、有效的方法。
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公开(公告)号：CN102622519B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201210062025.5
申请日：2012-03-09
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了轨道交通安全技术领域中的一种轨道不平顺幅值安全域估计方法。本发明首先建立轮轨动力学仿真模型；将轨道不平顺数据输入轮轨动力学仿真模型，得到脱轨系数、轮重减载率和轮轨横向力，并对脱轨系数进行平滑处理；然后对轨道不平顺数据进行一次标记；对轨道不平顺数据进行网格划分，对网格内的轨道不平顺数据进行统计，得到网格的危险点分布比率，完成对轨道不平顺数据的二次标记；接着训练支持向量机分类器；最后对训练后的支持向量机分类器进行测试，若达到指定标准，则此时的支持向量机分类器可用；否则，重新训练支持向量机分类器。本发明可用于高速铁路轨道几何状态对行车安全影响的定量评价。
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公开(公告)号：CN102567576B
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201110415826.0
申请日：2011-12-13
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明公开了铁路安全技术领域中一种轮重减载率的预测方法。首先利用轨检车采集轨道的左轨高低不平顺、左轨轨向不平顺、右轨高低不平顺和右轨轨向不平顺数据；然后利用专业软件ADAMS/RAIL对采集的数据进行仿真，得到轮轨力数据，即垂向轮轨力和横向轮轨力，进而求得轮重减载率，并对轮重减载率归一化处理；选取训练样本训练NARX神经网络模型；对训练好的NARX神经网络预测模型进行测试，输出测试后的轮重减载率数据；对测试样本中的轮重减载率数据和测试后的神经网络得到的轮重减载率数据进行分析，评价NARX神经网络预测模型的性能。本发明能够精确预测脱轨系数，提过了对铁路行车安全评价的准确性，对轨道交通安全控制具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN102778355A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210279340.3
申请日：2012-08-07
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G01M13/04
摘要： 本发明公开了属于轨道交通安全技术领域的一种基于EMD和PCA的滚动轴承状态辨识方法。包括以下步骤：1）获取实验数据；2）进行两类状态实验数据划分或四类状态实验数据划分；3）对划分的每段数据分别进行经验模态分解处理，获得每段数据的IMF分量，组成各自的IMF矩阵；4）提取滚动轴承状态的统计特征向量；5）确定安全域边界；6）辨识滚动轴承运行状态。本发明的有益效果为：本发明提供了基于EMD-PCA-LSSVM的滚动轴承运行状态安全域估计方法以及正常和各种故障状态的辨识方法，可得安全域准确率和多种状态辨识率均大于95%。本发明为滚动轴承故障监测、诊断提供了快速、有效的方法。
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公开(公告)号：CN102567786A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110415711.1
申请日：2011-12-13
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06N3/08
摘要： 本发明公开了铁路安全技术领域中的一种脱轨系数的预测方法。首先利用轨检车采集轨道的左轨高低不平顺、左轨轨向不平顺、右轨高低不平顺和右轨轨向不平顺数据；然后利用专业软件ADAMS/RAIL对采集的数据进行仿真，得到轮轨力数据，即垂向轮轨力和横向轮轨力，进而求得脱轨系数，并对脱轨系数归一化处理；选取训练样本训练NARX神经网络模型；对训练好的NARX神经网络预测模型进行测试，输出测试后的脱轨系数数据；对测试样本中的脱轨系数数据和测试后的神经网络得到的脱轨系数数据进行分析，评价NARX神经网络预测模型的性能。本发明能够精确预测脱轨系数，提过了对铁路行车安全评价的准确性，对轨道交通安全控制具有重要的现实意义。
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