公开(公告)号：CN116738323B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310987783.6

申请日：2023-08-08

Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 ,  中国铁路通信信号股份有限公司

Inventor： 赵浩森 ,  陈嘉翊 ,  杨晓东 ,  尹春雷 ,  张宁

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  B61L27/40 ,  B61L27/50

Abstract: 本发明公开了一种铁路信号设备的故障诊断方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取待诊断铁路信号设备的故障文本数据；对故障文本数据进行特征提取，确定故障文本数据的特征词权重序列及特征词向量矩阵；根据特征词权重序列、特征词向量矩阵及预先训练的三级故障识别模型，确定待诊断铁路信号设备的分类诊断结果。通过两种特征提取方式，确定出两个特征词序列化矩阵，结合建立的可针对不同故障类型问题设定相应权重参数的三级故障识别模型，对故障问题进行逐级划分，确定分类诊断结果。保留更为全面的故障文本数据的特征，实现了基于故障文本数据对故障问题的自动划分，提高了对铁路信号设备的故障分类识别的精度，提高了铁路信号设备运维效率。

公开(公告)号：CN119881607A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510360626.1

申请日：2025-03-26

Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司

Inventor： 林钲围 ,  董英华 ,  刘旸 ,  赵浩森 ,  杨晓东

IPC: G01R31/28

Abstract: 本发明属于轨道电路故障诊断技术领域，尤其涉及一种轨道电路故障诊断方法、装置、设备、介质及产品。包括：基于主轨历史出电压曲线，提取若干故障类型电压曲线和一条正常电压曲线；将故障类型电压曲线和正常电压曲线分段，对每个分段提取统计特征；对统计特征进行相关性分析与特征筛选，采用主成分分析法降维得到特征数据集；构建故障分类模型，输入特征数据集进行训练；从轨道电路实时故障电压数据中提取特征数据，将特征数据输入训练好的故障分类模型进行故障诊断。本发明有效提高轨道电路故障诊断的精准度、可靠性与智能化水平。

公开(公告)号：CN116466178A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310199030.9

申请日：2023-03-03

Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司

Inventor： 杨晓东 ,  林钲围 ,  何丹

IPC: G01R31/08

Abstract: 本发明属于外电网质量监测技术领域，特别涉及一种高频外电网质量监测方法、系统及装置。所述监测方法包括：采集外电网输入的电流和电压数据；将采集的电流和电压数据输送至车站监测站机；车站监测站机对电流和电压数据进行处理和存储；根据处理结果判断是否进行报警。本发明在硬件层面上采用高频采样的外电网采集机，在通信层面上采用高宽带的通信通道，在软件层面上实时分析下位机上传的数据并进行存储和显示。通过数据分析及处理，在软件界面能够查看详细的曲线形态及每个采样点的数值，每秒钟采样800次，曲线精度达到1.25ms，同时将波形曲线数据以文件形式存储在磁盘中，以备电务段随时查看，帮助分析故障情况。

公开(公告)号：CN116738323A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310987783.6

申请日：2023-08-08

Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 ,  中国铁路通信信号股份有限公司

Inventor： 赵浩森 ,  陈嘉翊 ,  杨晓东 ,  尹春雷 ,  张宁

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  B61L27/40 ,  B61L27/50

Abstract: 本发明公开了一种铁路信号设备的故障诊断方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取待诊断铁路信号设备的故障文本数据；对故障文本数据进行特征提取，确定故障文本数据的特征词权重序列及特征词向量矩阵；根据特征词权重序列、特征词向量矩阵及预先训练的三级故障识别模型，确定待诊断铁路信号设备的分类诊断结果。通过两种特征提取方式，确定出两个特征词序列化矩阵，结合建立的可针对不同故障类型问题设定相应权重参数的三级故障识别模型，对故障问题进行逐级划分，确定分类诊断结果。保留更为全面的故障文本数据的特征，实现了基于故障文本数据对故障问题的自动划分，提高了对铁路信号设备的故障分类识别的精度，提高了铁路信号设备运维效率。

公开(公告)号：CN117834681A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410020967.X

申请日：2024-01-05

Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司

Inventor： 龙昭 ,  刘洺华 ,  杨晓东 ,  罗远辉 ,  叶旭飞

IPC: H04L67/12 ,  H04L67/2871 ,  H04L67/63 ,  H04L69/22

Abstract: 本发明公开了一种数据转发方法、装置、设备及存储介质。该方法应用于数据处理系统，所述数据处理系统包括：TDCS中心、至少一个站场以及站场对应的中间设备，所述数据转发方法由中间设备执行，所述数据转发方法包括：接收TDCS中心发送的第一数据；对所述第一数据进行拆分，得到数据包集合，其中，所述数据包集合包括：至少一个数据包和每个数据包对应的站场地址；根据所述数据包对应的站场地址将数据包发送至目标站场，通过本发明的技术方案，能够提高编组站综合集成自动化系统的流畅性和稳定性，进而提高列车运行的安全性和稳定性。

公开(公告)号：CN116415723A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310314371.6

申请日：2023-03-28

Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司

Inventor： 陈嘉翊 ,  杨晓东 ,  林钲围 ,  何丹 ,  黄超

IPC: G06Q10/04 ,  G01P5/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/30 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明涉及铁路防灾技术领域，特别涉及一种面向铁路防灾系统的风速预测方法及装置。本发明直接通过LSTM或ARIMA预测网络直接进行预测时，对风速波动不敏感，且误差较大。未经算法优化的数据通过LSTM‑ARIMA预测网络只能大致符合风速序列基频波动，在面对短时风速波动时仍然存在较大的误差。本发明组合模型能够充分挖掘了风速序列的特性，降低原始风速的复杂程度，结合LSTM‑ARIMA预测网络后，有着更强的时序信号处理能力，能够更充分地挖掘时序信息，有着更高的时序性数据的预测精度，能有效提高短期风速预测的准确度，能取得比其他典型短期风速预测模型更佳的预测效果，在风速短期预测领域具有更好的优势。