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公开(公告)号：CN109658387B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201811425533.9
申请日：2018-11-27
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 江思阳 , 贾利民 , 尹贤贤 , 赵利瑞 , 魏德华 , 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
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种电力列车的受电弓碳滑板缺陷的检测方法。该方法包括：构建改进的RCNN网络模型，利用训练集数据对改进的RCNN网络模型进行训练。通过安装在列车轨道旁的工业线阵相机采集电力列车的受电弓图片，将受电弓图片输入到训练好的改进的RCNN网络模型，改进的RCNN网络模型利用卷积运算提取所述受电弓图片中的受电弓碳滑板区域，利用损失函数对受电弓碳滑板区域进行缺陷类别检测。本发明的方法通过区域生成网络和快速区域卷积神经网络的结合，对训练图片的自主学习与特征提取，从而能对采集系统拍摄的图片中受电弓碳滑板的有效区域及缺陷类别进行分析，能够对受电弓碳滑板的状态进行实时监测，保障城市轨道列车安全运行，具有较大的应用前景。
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公开(公告)号：CN110377986B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910594463.8
申请日：2019-07-03
Applicant: 北京交通大学 , 广州地铁集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N20/10 , G06Q10/00 , G06F111/10 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种地铁小半径曲线外轨侧磨预测方法，用以解决现有技术中地铁在小半径曲线段运行安全保障问题。所述预测方法建立小半径曲线外轨侧磨计算简化模型基础上，分析外轨磨耗的关键致因因素，再根据关键磨耗因素及计算简化模型，获得磨耗规律，预测外轨寿命。本发明不仅能对曲线外轨的磨耗寿命进行预判并以此提出最佳维保周期，为维修部门提供有针对性的钢轨打磨或更换建议，从而降低时间、经济成本，而且能得到影响曲线外轨磨耗的关键因素，通过致因分析来进行相应的设计及运行调整，减缓曲线外轨的磨耗速率，从而提升曲线车辆运行的寿命及安全性，具有相应的经济效益和社会效益。
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公开(公告)号：CN109711635B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910015954.2
申请日：2019-01-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于车站能力保持的设备维修策略优化方法，包括：基于Anylogic建立车站的客流仿真模型，统计车站各设备的各部分故障率；根据仿真模型，计算车站期望能力，并进行车站期望能力灵敏度分析，得出车站不同设备故障的可靠度约束值；对车站各设备的各部分故障率进行分布函数拟合，得出最优分布参数，进而得出各设备中各部分的可靠度函数及故障概率密度函数；通过维修周期优化模型计算出各设备中各部件的最优维修周期。本发明在保障车站关键设备可靠性前提下，以设备维修成本最小化为目标，分别确定设备不同部分的维修周期，提高车站关键设备可靠度，实现车站能力保持，提高设备维修效率和经济效益。
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公开(公告)号：CN110533640A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910753916.7
申请日：2019-08-15
Applicant: 北京交通大学
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：CN110308002A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910543301.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 滕延芹 , 贾利民 , 李宇杰 , 赵利瑞 , 魏德华 , 管青鸾 , 杨子明 , 江思阳 , 孟鸿飞 , 所达 , 李赛 , 王熙楠 , 潘潼 , 翟小婕 , 尹贤贤 , 陈亚兰
Abstract: 本发明提供了一种基于地面检测的城轨列车悬挂系统故障诊断方法，包括：利用SIMPACK车辆动力学仿真软件和ABAQUS有限元分析软件，构建轮轨接触的刚柔耦合模型，分析列车振动产生的力的传递规律，得到在轨道布设加速度传感器方案；根据SIMPACK车辆动力学仿真软件计算结果，结合轮轨接触的刚柔耦合模型中列车运行时相应信号变化情况，验证轨道布设加速度传感器方案的合理性，计算传感器布设间隔和测量误差，构建列车故障仿真模型，得出传感器的布设规律；在轨道两侧布设加速度传感器，采集轮轨振动加速度信号，对加速度信号进行处理，利用时频分析和谱细化分析方法实现列车悬挂系统故障的检测。本发明在准确检测到悬挂系统故障的同时还能够降低检测的成本。
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Patent Agency Ranking
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：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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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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