公开(公告)号：CN115935167A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211622240.6

申请日：2022-12-16

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 肖宏 ,  王阳 ,  高亮 ,  叶利宾 ,  时光明 ,  方树薇 ,  肖燕 ,  张智海 ,  刘光鹏 ,  金锋 ,  刘秀波 ,  迟义浩 ,  王孝羽 ,  马建军 ,  彭华 ,  杨冀超 ,  李浩 ,  贾秋红 ,  姚明昕 ,  王宏阁

IPC: G06F18/213 ,  G01H17/00 ,  E01B31/17 ,  G06F18/24 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明提供一种基于自动特征提取的地铁钢轨波磨检测方法及系统，属于基于深度学习与时间序列的轨道缺陷检测技术领域，获取待检测的地铁列车车内振动数据和车内噪声数据；利用预先训练好的检测模型，对获取的所述车内振动数据和车内噪声数据进行处理，得到地铁钢轨波磨状态，所述波磨状态包括波磨特征波长和波磨波深幅值。本发明可以实现同时对钢轨波磨特征波长和波深幅值的精确识别，而且可以布置在不同列车的车厢内，不影响车辆正常运行，具有便携、高效、准确、节省运营成本等优点，有利于促进地铁运营部门按“计划修”向“状态修”的转变，助力轨道交通绿色发展。