-
公开(公告)号：CN116467570A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310713409.7
申请日：2023-06-16
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的重载机车车钩摆角定量识别方法，属于重载机车车钩摆角识别技术领域，其在信号获取后对数据预处理，然后进行车钩摆角识别模型构建，步骤为：将两通道车体与构架相对位移数据输入ELM‑AE中进行通道数据融合；构建训练模型的输入和输出数据集；划分训练集样本与验证集样本，并将数据集标准化；然后进行深度特征提取和回归估计；然后基于验证集样本输入定量识别车钩摆角。其监测信号为多通道车体与构架相对位移，有利于充分挖掘监测数据潜在特征信息，监测装置安装于车体与构架之间，服役环境良好，监测数据更加稳定，传感器数量更少，结构更简单，更适用于车载长期监测，具有运行速度快，泛化能力强等优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116467570B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310713409.7
申请日：2023-06-16
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的重载机车车钩摆角定量识别方法，属于重载机车车钩摆角识别技术领域，其在信号获取后对数据预处理，然后进行车钩摆角识别模型构建，步骤为：将两通道车体与构架相对位移数据输入ELM‑AE中进行通道数据融合；构建训练模型的输入和输出数据集；划分训练集样本与验证集样本，并将数据集标准化；然后进行深度特征提取和回归估计；然后基于验证集样本输入定量识别车钩摆角。其监测信号为多通道车体与构架相对位移，有利于充分挖掘监测数据潜在特征信息，监测装置安装于车体与构架之间，服役环境良好，监测数据更加稳定，传感器数量更少，结构更简单，更适用于车载长期监测，具有运行速度快，泛化能力强等优点。
-
公开(公告)号：CN114997252B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210935872.1
申请日：2022-08-05
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于惯性原理的车轮多边形车载检测方法，该方法包括以下步骤：首先，获取轴箱垂向加速度信号，将其分解为多个IMF分量。然后，将IMF分量与原始信号组合，构建快速独立成分分析观测矩阵，计算得到相互独立的独立分量，并采用相关系数法筛选出与车轮多边形激励相关的有效信号分量。进一步地，基于惯性原理对有效信号分量进行二次积分，得到加速度积分结果，对加速度积分结果进行去趋势项处理后得到车轮径向偏差位移量。最后，车轮径向偏差位移量经快速傅里叶变换后可用于定量识别车轮多边形的阶次和幅值。本发明应用于轨道交通领域，实现了车轮多边形在线连续监测，并具有高效率，高精度的特点。
-
公开(公告)号：CN115828086A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310093921.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/213 , B61L15/00 , G01P15/00 , G01H17/00 , G01M17/08 , G08B21/18 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于重载机车车钩状态监测技术领域，公开了一种基于车体横向加速度的重载机车车钩失稳预警方法，其步骤包括：采集列车在不同工况下的车体横向加速度响应信号；采用低通滤波器对信号进行滤波，并对加速度异常值进行剔除；提取车体横向振动加速度信号时域、频域和时频域特征；利用提取到的特征构建数据集，对数据集添加分类标签，对数据集进行归一化处理并划分训练集、验证集和测试集；将SVM惩罚参数及核函数参数作为优化参数，以验证集分类准确率为适应度函数；利用验证集对PSO‑SVM模型的参数进行选代寻优；对测试集车钩稳定性状态进行识别，判断车钩是否失稳，本发明具有低成本、高效率的优点。
-
公开(公告)号：CN114997252A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210935872.1
申请日：2022-08-05
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于惯性原理的车轮多边形车载检测方法，该方法包括以下步骤：首先，获取轴箱垂向加速度信号，将其分解为多个IMF分量。然后，将IMF分量与原始信号组合，构建快速独立成分分析观测矩阵，计算得到相互独立的独立分量，并采用相关系数法筛选出与车轮多边形激励相关的有效信号分量。进一步地，基于惯性原理对有效信号分量进行二次积分，得到加速度积分结果，对加速度积分结果进行去趋势项处理后得到车轮径向偏差位移量。最后，车轮径向偏差位移量经快速傅里叶变换后可用于定量识别车轮多边形的阶次和幅值。本发明应用于轨道交通领域，实现了车轮多边形在线连续监测，并具有高效率，高精度的特点。
-
公开(公告)号：CN115828086B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202310093921.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/213 , B61L15/00 , G01P15/00 , G01H17/00 , G01M17/08 , G08B21/18 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于重载机车车钩状态监测技术领域，公开了一种基于车体横向加速度的重载机车车钩失稳预警方法，其步骤包括：采集列车在不同工况下的车体横向加速度响应信号；采用低通滤波器对信号进行滤波，并对加速度异常值进行剔除；提取车体横向振动加速度信号时域、频域和时频域特征；利用提取到的特征构建数据集，对数据集添加分类标签，对数据集进行归一化处理并划分训练集、验证集和测试集；将SVM惩罚参数及核函数参数作为优化参数，以验证集分类准确率为适应度函数；利用验证集对PSO‑SVM模型的参数进行选代寻优；对测试集车钩稳定性状态进行识别，判断车钩是否失稳，本发明具有低成本、高效率的优点。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.016 seconds)
