-
公开(公告)号:CN115659650A
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202211329112.2
申请日:2022-10-27
申请人: 西安铁路信号有限责任公司
IPC分类号: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/02
摘要: 本发明属于基于铁路信号继电器大数据的CSI算法数据扩充模型,它通过采用自相关系数对动作0次的数据进行补充,对补充后的数据集采用改进CSI算法进行数据扩充,并对采用改进CSI算法和原CSI算法的数据集进行斯皮尔曼相关系数评价,得到如下结论:采用自相关系数完成第一个数据的补充,能够保证数据的完整性,CSI算法只能对首尾均有数据才能进行插值;通过采用改进CSI算法进行,数据的扩充,能够提高波动段数据扩充的精度,降低波动段数据扩充时带来的误差;采用斯皮尔曼相关系数进行扩充后数据的评价,能够使得数据质量更高,采用扩充后的数据进行相关分析时,能够验证方法的正确性和有效性。
-
公开(公告)号:CN117734794A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311627235.9
申请日:2023-11-30
申请人: 西安铁路信号有限责任公司 , 通号(西安)轨道交通工业集团有限公司
摘要: 本发明涉及一种低碳数字智能铁路信号组合柜系统,其特征是:包括:柜体(1)、直流道岔智能单元模块(2)、交流道岔智能单元模块(3)、点灯智能组合单元(4)、轨道电路智能单元模块(5)、零散智能组合单元(6);直流道岔智能单元模块(2)、交流道岔智能单元模块(3)、轨道电路智能单元模块(4)、点灯组合单元(5)及零散智能组合单元(6)按编码分配在柜体(1)的不同层位,柜体(1)顶端安装了智能探测系统终端和自动灭火系统终端。这种低碳数字智能铁路信号组合柜系统,不改变现有组合柜中的任何逻辑电路和技术条件的前提下,能方便现场电务人员快速判断故障点,快速更换故障单元,快速恢复铁路运营状态。
-
公开(公告)号:CN115355836A
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202210995064.4
申请日:2022-08-18
申请人: 西安铁路信号有限责任公司
IPC分类号: G01B11/14
摘要: 本发明涉及一种继电器绝对间隙的测量方法,本发明通过高速相机拍摄继电器完整运动周期的图像,通过特征识别技术准确识别出继电器的动静触点,并采用目标跟踪技术对识别出的继电器触点进行跟踪,可以获取继电器触点在运动过程的完整坐标数据,并通过分析计算得到继电器的绝对间隙。本发明通过特征识别与目标跟踪技术对继电器的绝对间隙这一运动参数进行分析研究,将这一技术从理论研究应用到了生产实际,实现了目前难以完成的继电器绝对间隙的测量,本发明从还计算机视觉的角度对图像序列进行处理,最终测得继电器的绝对间隙,实现了非接触式测量,能够避免在测量过程中对继电器的机械结构产生影响,也避免了人工测量的主观性。
-
公开(公告)号:CN115355836B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202210995064.4
申请日:2022-08-18
申请人: 西安铁路信号有限责任公司
IPC分类号: G01B11/14
摘要: 本发明涉及一种继电器绝对间隙的测量方法,本发明通过高速相机拍摄继电器完整运动周期的图像,通过特征识别技术准确识别出继电器的动静触点,并采用目标跟踪技术对识别出的继电器触点进行跟踪,可以获取继电器触点在运动过程的完整坐标数据,并通过分析计算得到继电器的绝对间隙。本发明通过特征识别与目标跟踪技术对继电器的绝对间隙这一运动参数进行分析研究,将这一技术从理论研究应用到了生产实际,实现了目前难以完成的继电器绝对间隙的测量,本发明从还计算机视觉的角度对图像序列进行处理,最终测得继电器的绝对间隙,实现了非接触式测量,能够避免在测量过程中对继电器的机械结构产生影响,也避免了人工测量的主观性。
-
公开(公告)号:CN117454292A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311420172.X
申请日:2023-10-30
申请人: 西安铁路信号有限责任公司 , 通号(西安)轨道交通工业集团有限公司
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/15
摘要: 本发明公开了一种继电器参数的异常值识别方法及装置,涉及计算机技术领域。先计算继电器参数序列中任意两个参数之间的距离,得到相异度矩阵,然后计算关联度矩阵并对关联度矩阵进行归一化得到关联概率矩阵,最后基于关联概率矩阵计算每个参数的异常概率,并根据预设的异常概率阈值识别序列中的异常值。本发明基于参数之间的距离构成的相异度矩阵计算关联度矩阵,确定各参数之间的关联度。并通过对关联度矩阵进行归一化得到关联概率矩阵从而根据参数之间的关联概率计算每个参数的异常概率,充分利用了参数之间的关联。避免了误检的情况,提高了异常值识别的准确率。
-
-
-
-