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公开(公告)号：CN111310948B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202010240479.1
申请日：2020-03-31
Applicant: 北京交通大学 , 广州地铁集团有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0635 , G06Q30/0201 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供了一种轨道交通车载信号系统的优化维修策略的获取方法。该方法包括：绘制轨道交通车载信号系统的故障树，对故障树进行定量分析，获取故障树中各单元的关键重要度；将故障树转化为贝叶斯网络，对贝叶斯网络进行后验概率推理，综合参考故障树中各单元的关键重要度和所述贝叶斯网络中各个节点的后验概率，确定各个节点的重要度；选取具有较高重要度的各个节点作为系统的薄弱环节，建立具有较高重要度的各个节点对应的事件的基于状态的维修模型，根据基于状态的维修模型获取轨道交通车载信号系统的优化维修策略。本发明不仅能在系统发生故障时提供快速定位故障设备的参考依据，并且能推测出车载信号设备的最佳维修维保时间。
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公开(公告)号：CN117034595A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310960985.1
申请日：2023-08-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/15 , G06Q10/20 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供的一种基于全生命周期费用的地铁变压器维修策略优化方法，构建了以地铁供电变压器实际工作背景下基于全生命周期费用的变压器维修策略优化模型，充分考虑了地铁供电变压器运行过程中涉及的相关费用参数，同时综合考虑了大修与小修两种活动的维修效果，提高了模型优化结果的准确度，增加了模型结果的可靠性。相比于现有的基于全生命周期费用的变压器维修策略优化方法，本发明所述方法不仅可以确定变压器的最优寿命，还可以实现综合考虑故障率阈值与费用率最小双目标下的最优大修时刻。优化结果可以为地铁供电专业维修部门提供有更科学合理的变压器维护保养建议，从而降低时间、经济成本，提高地铁供电变压器的工作可靠性。
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公开(公告)号：CN110533640B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910753916.7
申请日：2019-08-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/84
Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLOv3网络模型的轨道线路病害辨识方法，包括：获取和标注轨道图像数据集；构建改进YOLOv3网络模型；将所述的轨道图像数据集分为训练集和测试集，通过训练集对所述的改进YOLOv3网络模型进行训练；通过训练好的改进YOLOv3网络模型对测试集进行检测，根据检测结果对轨道线路病害进行辨识。本方法采用YOLOv3网络模型，有效地提升轨道线路多目标病害检测的效率、精度和速度。
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公开(公告)号：CN109785301B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201811611691.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 魏德华 , 贾利民 , 尹贤贤 , 赵利瑞 , 江思阳 , 杨子明 , 李赛 , 孟鸿飞 , 滕延芹 , 王熙楠 , 管青鸾 , 所达 , 翟小婕 , 潘潼 , 陈亚兰
Abstract: 本发明提供了一种基于图像处理的钢轨波磨周期评估方法，用以解决现有技术中无法实时、自动、准确识别钢轨波磨的问题。所述识别方法首先读取轨道图像，对轨道图像进行预处理后获取钢轨表面图像，构建钢轨表面图像的特征描述后，进行钢轨波磨的自动识别，并进行周期评估和严重程度评估。本发明能够实现对钢轨表面的定位以及钢轨波浪形磨耗的自动识别，进行准确有效地识别，显著提高了检测效率；同时提供直观可靠的钢轨波磨评估结果，得到直观可靠的波磨周期估计和波磨严重程度评估可视化结果，为钢轨波磨自动化检测设备的设计和维保决策智能化的发展提供了新的思路和方案，为满足城市轨道交通线路高效可靠地在线监测奠定了坚实的基础。
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公开(公告)号：CN109783928A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910023386.0
申请日：2019-01-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种地铁接触线磨耗分布预测方法及维保方法，用以解决现有技术中无法对地铁接触线磨耗分布进行准确预测的问题。所述接触线磨耗分布预测方法及维保方法，建立接触线磨耗率计算简化模型，根据所述简化模型对接触线磨耗分布进行预测，并在预测的基础上有针对性的制定维保策略。本发明通过磨耗机理分析，从磨耗机制的角度建立接触线磨耗率计算模型，并结合实际弓网电流和行车速度、接触力等对接触线的磨耗分布作出计算分析，直观地反映出不同位置接触线的磨耗程度，并提出了对接触线磨耗的提前预估和差异化维保方法，对减少维修成本和提高刚性接触网接触线的安全性能具有重要的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108830822A
公开(公告)日：2018-11-16
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：CN108573213A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810201266.0
申请日：2018-03-12
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种轨道扣件缺损状态自动检测系统及方法，包括：第一定位模块；第二定位模块；分割模块；处理模块；检测模块；在本方面提供的系统及方法中，能够实现对扣件不同状态下的自动定位判定，解决了传统人工方法难以保证的漏检以及检测结果的客观准确性，同时为扣件异常状态自动化检测设备的设计提供了新方法和新思路。本发明可以准确有效地识别出轨道线路中存在的异常缺损扣件，显著提高了检测效率，为满足轨道交通线路安全高效地在线检测提供了良好的基础。本系统能实现在线检测，检测速度高，在充足光源下能适应不同时间段的检测需求，系统可靠性强，准确率高。
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公开(公告)号：CN107246973A
公开(公告)日：2017-10-13
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
CPC classification number: 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：CN103471865A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310413668.4
申请日：2013-09-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M17/10
Abstract: 本发明涉及一种基于线性判别法的列车悬挂系统故障分离方法，该方法基于Fisher判别分析法的数据特征提取及其在列车悬挂系统故障诊断中的应用，通过将仿真的正常数据和各类故障数据集合训练得到诊断判别函数，来对新的检测数据做判别诊断。本发明不需要精确的数学模型以及对总体的分布情况不做任何要求，通过将数量很大的特征变量减少到相对来说较少的几个线性组合，从而形成较小的维数方便表示。同时检测单元结构简单，不易受外界因素干扰，装置可靠性高。
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公开(公告)号：CN102998130A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210548641.1
申请日：2012-12-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M17/10
Abstract: 本发明涉及基于加速度测量的数据驱动的列车悬挂系统故障检测方法，该方法包括如下步骤：1)利用加速度传感器获取列车运行时各个位置的加速度信号，2)对所述加速度信号进行抗混叠滤波、高通滤波、二次积分预处理，获得系统输出，系统输出即各传感器所在位置的位移信号；3)运用DPCA算法建立系统的统计模型；实时获取步骤2中的系统输出,依据步骤3中建立的统计模型来实时计算监测信号的T2指标与SPE指标；5)判断监测信号是否超出设定阈值，当两个监测指标任何一个超过阈值，则给出故障报警。这种检测方法易于推广应用；对故障敏感性强，能够检测到列车悬挂系统的微弱故障；且故障检测响应时间短，能在故障发生后迅速检测到故障的存在。
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